Kateri stavek najbolj natančno predstavlja vašo trenutno tržno strategijo?



Na podlagi podatkov . Podatki obveščeni . Podatki omogočeni ?



Če se praskate po glavi (ali zavijate z očmi), niste sami.

Nedavni vzpon pogovorov o podatkih in posledična razhajanja so marsikaterega tržnika pustili raztresen glede pristopa, ki bi ga morali izbrati pri svojem poslu.

Toda namesto da bi se postavil na stran, bi trdil, da gre manj za semantiko in bolj za to, zakaj se ta subtilna ločevanja razlikujejo.

Glavna pritožba zoper izraz 'na podlagi podatkov' je, da nakazuje, da so podatki odgovorni. Novi odločevalec. Konec vsega in bodite vsi v sodobnem trženju.

Večina znanstvenikov s področja podatkov se bo, dokler se ne modrijo v obraz, pogovarjala o tem, kako so vpogledi, pridobljeni iz dovršenih algoritmov, veliko boljši od tistih, ki jih ima človeška slutnja.



Številke so konkretne. So natančni. So oprijemljivi.

Toda za trenutek razmislite o primeru samovozečega avtomobila.

Samovozeči avtomobil omogočajo napredni GPS, navigacija in kartiranje, senzorji, laserji, kamere in računalniki.



V teoriji bi morali biti računalniki in druge napredne tehnologije bistveno boljši pri obdelavi vseh dejavnikov in informacij, potrebnih za varno krmarjenje po cestah.

Navsezadnje so sposobni vzeti in obdelati toliko več informacij, kot so zmožni človeški možgani. Prav tako so boljši pri prepoznavanju in prepoznavanju zapletenih vzorcev, v tem primeru vzorcev prometa.

Toda kadar samovozeči avtomobili odpovedo, je njihova praznina edinstvene človeške zmožnosti razlaganja konteksta, namere in dobrosti človečnosti.

Enako lahko rečemo o potrošniških ali tržnih podatkih. Preprosto je preveč odtenkov v človeškem vedenju, da bi lahko kdaj popolnoma upravljali umetno inteligenco / podatke.

Zdaj me ne razumite narobe.

Kot nekdo, katerega vloga pri ustvarjanju povpraševanja zahteva veliko časa s številkami, nisem tukaj, da bi omalovaževal ali popuščal podatke kot nujno ali učinkovito tržno orodje. Samo mislim, da je za uspeh drugih organizacij, pa tudi moje, pomembno, da ostane preprosto to - orodje.

Da bi resnično izkoristili moč podatkov, morate najprej prepoznati in razumeti njihove omejitve:

Podatki ne lažejo, vendar ne morejo povedati celotne zgodbe

Albert Einstein je nekoč dejal: 'Vsega, kar šteje, ni mogoče šteti in ne šteje vsega, kar je mogoče.'

Kot so zapleteni in zapleteni računalniki in stroji, nam v glavnem ponujajo zelo osnovne in neposredne informacije - kdo / kaj / kdaj. Čeprav vemo, da so informacije izredno koristne, so naša učenja omejena brez dodatnega konteksta, kako in zakaj.

Podatki nam lahko na primer povedo, koliko ljudi je objavo všečkalo ali delilo, ne morejo pa nam povedati, zakaj. Z drugimi besedami, lahko nam ponudi kvantitativne rezultate, ne pa tudi kvalitativnega sklepanja.

Ali razmišljajte o tem na naslednji način: če bi nekdo analiziral ure, ki ste jih preživeli s sodelavci, prijatelji in družino v določenem tednu, bi podatki nakazovali, da so bili vaši sodelavci za vas najpomembnejši.

Verjetno ni tako, ampak dober primer, kako so podatki lahko zavajajoči brez ustreznega konteksta.

Podatki lahko kažejo tudi na potencialno razmerje med različnimi dejavniki, vendar tega ne morejo dokazati. Znan je pregovor, 'korelacija ne pomeni vzročne zveze.'

Podatki lahko na primer kažejo povezavo med enim mesecem velikega prometa na spletnem mestu in visokim prihodkom, vendar to ne pomeni nujno, da je povečan prihodek povzročil povečan promet. Lahko bi obstajal tretji dejavnik, ki bi vplival na obe številki, ali druga posredna spremenljivka.

Samo vaše usposobljeno oko in izkušnje bodo znali pristopiti k tem številkam in meritvam previdno in opraviti nadaljnja testiranja. Če v svojih podatkih odkrijete povezavo, poskusite poglobiti se, da ponovite rezultate in izolirate pravi vzrok ali na različne načine segmentirate, da vidite, ali se pojavijo različni vzorci.

V pomoč je lahko tudi zbiranje kakovostnih povratnih informacij o metodah, kot so ankete o spletnih mestih in e-pošti.

Podatki so realistični, vendar ne morejo tvegati

Pred nekaj leti, 29-letnik Morgan Hermand-Waiche se je za rojstni dan odpravil kupiti spodnje perilo svoje punce.

Ko je odkril, kako draga je večina njegovih možnosti, je ugotovil, da obstaja resna vrzel na trgu cenovno dostopnega podjetja za perilo in takoj začel raziskovati morebitno priložnost za podvig.

Težava? Podatki so mu rekli, naj se drži čim dlje od posla s perilom. Na trgu je prevladoval očiten glavni gospodarski sektor, nešteto ovir za vstop in številni neuspešni poskusi, vključno z nekaterimi velikimi blagovnimi znamkami.

Toda kljub svojim ugotovitvam Hermand-Waiche ni mogel prezreti ene same stvari, ki ga še vedno sili k nadaljevanju tega podviga: njegovega črevesja. Trg za cenovno ugodno in kakovostno spodnje perilo bi moral obstajati - četudi podatki kažejo drugače.

Hermand-Waiche je zdaj ustanovitelj in izvršni direktor Adore Me, podjetja za spodnje perilo za e-trgovino, ki je revolucioniralo industrijo. V samo nekaj letih, obrnil je svoje črevesje v najhitreje rastoče podjetje Inc. 500 v New Yorku in je od VC in zasebnih vlagateljev zbralo približno 11,5 milijona dolarjev.

Podatki nam lahko povedo le trenutno stanje in v najboljšem primeru podajo utemeljene napovedi.

Poskusite uporabiti bolj kakovostne metode, kot so postavljanje vprašanj / anket na svojih družabnih kanalih, družabno poslušanje ali celo dobre 'stare fokusne skupine', da dobite bolj iskrene in intimne povratne informacije o vaši ideji.

In ne pozabite, včasih revolucija pomeni zgolj ignoriranje statusa quo in tveganje.

Podatki lahko informirajo, a si ne predstavljajo

Ponovite za mano: Veliki podatki niso glavna ideja.

Podatki niso prišli do besede »Samo naredi« ali Appleu rekli, naj »misli drugače«.

Vse preveč je enostavno ujeti se v plevel številk in statistik, vendar ne pozabite, da je pri odličnem trženju pripovedovanje odlične zgodbe - in povedati veliko zgodbo pomeni razumevanje človeškega vedenja, čustev in izkušenj.

6 angelsko število pomeni

Iz podatkov se lahko naučimo vse mogoče o dejanjih naše publike. Vendar nam ne more povedati o njihovih motivacijah, njihovih težavah, željah itd. Ta edinstvena človeška spoznanja potrebujemo za pripovedovanje odličnih zgodb in ustvarjalnost.

Niso pa krivi podatki.

Ustvarjalnost je umetnost. Po svoji definiciji je 'umetnost' izraz ali uporaba človeške ustvarjalne spretnosti in domišljije, ki ustvarja dela, ki jih je treba ceniti predvsem zaradi njihove lepote ali čustvene moči. Ključne besede so 'človeške' in 'čustvene'.

Primer: Leta 2016 je oddelek za računalništvo na Univerzi v Torontu poskušal poučevati računalnik kako napisati pesem .

Raziskovalci so stroju nahranili več kot 100 ur glasbe, medtem ko se je izpopolnjen algoritem 'naučil' vzorcev taktov, akordov in besedil. In čeprav se vse to sliši impresivno visokotehnološko, je nastala 'pesem' nekoliko katastrofa - s čudnimi, nesmiselnimi besedili in nenavdušujočo robotsko melodijo.

Izkazalo se je, da so podatki precej zanič skladatelj.

Dobra novica je, da obstajajo načini, na katere lahko podatki zagotavljajo vrsto človeških čustvenih spoznanj, ki navdihujejo veliko kreativnost. Toda namesto da poslušate številke, morate dejansko poslušati ljudi.

Najnovejši napredek v orodja za socialno poslušanje dovolite blagovnim znamkam, da odkrijejo stvari o svoji publiki, ki bi sicer lahko trajale mesece kvalitativnih intervjujev. Afiniteta teme je odličen primer sposobnosti poslušanja, ki je veliko bolj vplivna, kot se večina ljudi zaveda.

Predstavljajte si vrata, ki se lahko odprejo, ko ugotovite, o čem še govori vaše občinstvo na družabnih omrežjih. Ali imajo radi določeno vrsto glasbe? Ali šport? Ta spoznanja lahko vodijo do novih sponzorskih priložnosti, integracij izdelkov ali celo do povsem novega segmenta občinstva.

Še en dober primer, kako lahko socialno poslušanje navdihuje veliko kreativnost, je analiza občutja. Če se naučite, kako se vaše občinstvo počuti glede nečesa, kot so nedavne novice ali ustrezne teme, imate priložnost ustvariti vsebino ali kampanje, ki bodo zanje odmevale na globlji, bolj čustveno odmevni ravni.

Coca-Cola je uporabila analizo sentimenta, da bi jih ustvarila Koksni stroj za koksanje . Z uporabo obdelave naravnega jezika in lokacije je blagovna znamka lahko prepoznala najmanj srečno mesto v državi.

V skladu s svojo strategijo blagovne znamke »izberi srečo« so v mesto pripeljali avtomat za prodajo kokakole, ki je analiziral razpoloženje profila vsakega uporabnika na Twitterju.

Stroj je nato razdelil pločevinko le uporabnikom, ki so bili na platformi bolj pozitivno in srečno prisotni.

Neverjetno je, kako se blagovne znamke lahko tako veliko naučijo in ustvarijo z analizo dejavnosti ljudi na družbenem omrežju. Poskusite poslušati svoje družabno poslušanje, ko boste naslednjič iskali kreativne vpoglede.

Ne glede na to, ali menite, da je vaša organizacija obveščena o podatkih ali temelji na podatkih, je resnično pomembno le to, da pri odločanju puščate dovolj prostora za človečnost. Ker podatki brez ljudi niso vpogled - so samo številke.

Delite S Prijatelji: