计算机说‘no’,但有人同意吗?

技术对于分析消费者来说可能是必不可少的’在线习惯,但它真的可以预测人类行为和思想的不稳定性质吗?有担心营销人员未能信任自己的胆量本能,并依赖于数据分析。

 机器人

依靠技术来做出决定对业务不利。根据利兹大学商学院的研究人员称,他声称使用计算机的人们做出良好决策的人们通过技术造成了不知不觉地实现了坏事。

他们还声称机器收集每天产生的巨大数据,假设人们逻辑上的人们行动。然而,大多数软件都已开发,无需充分了解我们实际思考和行为的方式。

大学’s report ‘计算机可以克服人类决策的限制吗?’说结果是信任亨舍或肠道的信心缺乏信心,因为我们依靠计算机告诉我们的东西。

很少有人认为,当涉及客户分析以改善提供或个性化的目标时,以及营销活动的投资回报,数据分析软件非常有价值。但是,除非最佳数据洞察与最佳商业大脑相结合,否则可以忽略常识。

电影导演Mike Binder’在华尔街日刊的故事突出了依赖数据来制作营销决策的危险。在报纸的面试中,他回忆起2002年他如何使用他的Tivo数字录像机来记录他的1999电影性怪物。这部电影是关于一个妻子变成双性恋的男人。之后,他的Tivo认为应该推荐他是一个同性恋编程的流。

真正的人必须从质量控制的角度涉及

福尔斯特’更新的报告‘使用客户分析获取个人’概述了如何使用分析对品牌产生积极影响。然而分析师Srividya Sridharan表示,如果没有人为干预的消费者,即使组织持有关于他们的广泛信息,也可以在情感上断开连接。

她给了这个例子:“一个大型信用卡发卡机构在美国推广奢侈品巡航期间的直接邮件广告系列在意大利巡航悲剧期间,” says Sridharan. “该公司具有分析能力来个性化直接邮件,但要约的背景是错误的。人为的干预在这样的情况下确保客户分析/分析的产出是语境和相关的。真正的人必须从质量控制的角度涉及。”

easyjet. 营销总监彼得·达菲同意这种技术可能似乎是良好的,消费者并不总是在他们预期的方式行事。

“您需要取消法证数据分析,” he says. “需要洞察专家,以确保错过任何错过或达到错误的结论。数据集可能意味着有人会收到他们已经购买的东西的优惠。”

Duffy说可靠的分析至关重要,因为消费者认为他们将获得来自品牌的相关沟通。 easyjet.’■网站被翻译成16种语言,分析意味着相关的酒店和汽车租赁广告当有人索取航班时出现。

 easyjet.
EasyJet:使用数据集合使用Insight专家,以确保其客户始终获得相关优惠

“组织必须将业务数据带入营销部门,以提高分析和竞选效果,” he says. “如果有人在撤销前几天的航班,我们会发出电子邮件,提醒他们在线完成他们的护照信息。这是运行数据,但必须进入营销环境进行待发送的电子邮件。”

在电报媒体组(TMG),营销总监Graham Horner关于数据捕获的痴迷。每次交易都有电报品牌的业务–如它的旅行店或幻想足球–他说,被反馈到系统以生成一个客户视图。

他坚持认为,他的营销团队中的其他人也了解正在产生的数据量,并实现其在向前发展业务的价值。“Analytics Packages可以畅销配置文件,但它是您如何展示洞察力以及与之相关的内容,” he says. “您需要一个可以查看数据所在的分析师并查询任何异常。为此,他们必须是商业知识和理解关键业务驱动因素。”

当TMG成型的印刷用户激活自由iPad访问时,分析软件呈现了它所说的‘typical’ subscriber. “这并不是那么富有识别,所以营销团队必须通过从分析包中提取它来手动询问数据,并将其导入Excel等程序,在那里通过预先构建的模型和工具,通过真实人员评估它,” says Horner.

甚至巨人就像亚马逊一样逐步挑曲。其首席技术官和副总统Werner Vogels承认,在基于以前的购买数据的推荐产品方面犯了错误。然而,使用分析来了解有关其客户的更多信息,仍然是亚马逊的核心’s business model.

他说,出现问题,因为客户上没有足够的分析数据来准确提出建议。“例如,我们为以前买了日本牛排刀的人提供了Windows 7,” he says. “但是,如果公司没有深入测量它与客户的互动并使用该数据来改进互动,则会失踪。”

另一个在线购物零售商商店直接,包括Sioto.co.uk和Littlewoods品牌,使用机器和人类通过在线交易,电话研究和面对面焦点小组来收集数据。

店铺直接拥有周围的年度销售额£1.7亿和超过500万活跃的客户,占其销售额的75%在线和移动交易占该数字的11%。该公司在购买和网络浏览行为周围进行广泛的数据挖掘。

“有效的个性化是差不多的数据和分析工具,”在线定位经理Matthew Doubleday说。“软件是一个达到目的的手段,但数据没有熟练的人没用,经验丰富的人将它转化为参与内容。 ”

他说,了解时尚趋势是非常有关的品牌战略的一个组成部分,客户客户将重视他们从网站获得的洞察力’买家和风格专家。“我们永远不会依赖单独的数据来设计建议和优惠,” he says. “我们知道客户希望从事漫步的复制外观上的真实建议。”

软件是一个终端的手段,但没有熟练的人都没用的数据,经验丰富的人将它转化为参与的内容

媒体公司IPC还结合了在识别用户如何更新的可能性时与人类分析的使用。数据库管理器Yemi Okunade表示,只需在新闻通讯注册上提交的电子邮件即可启动有限的个人资料,但它将扩展,因为IPC收集更多个人信息和从调查的洞察力,人们被提供给进入的激励措施。

“Today’S分析软件包节省了大量时间并提高了我们建模中的复杂程度,因此我们更好地预测任何广告系列的结果,” he says.

尽管如此,Okunade说他的团队花了几个小时监督分析软件越来越潮流的洞察力。“他们施放了批判性的眼睛,并将他们对其现实世界的经历相关联。必须检查细分和分数,以符合我们的业务目标的相关策略。”

他提供了最近的一个初始数据模型,揭示了初始化若干标题的订阅的倾向很低。然而,当他的团队审查了数据时,他们注意到倾向得分与他们在日常工作中所看到的内容没有涉及。

“通过深入钻探数据,我们发现通过特定的营销活动获得的旧订阅不再使用,这导致了结果偏差,” says Okunade. “我们从数据集中删除了这些记录并重建模型。这避免了可能对更新率和客户满意度产生负面影响的昂贵错误。”

在商业到商业部门,可以说是避免昂贵的和潜在客户的昂贵挑补错误。

国际信息技术服务公司ATOS的全球金融服务销售负责人Vicky Oakham表示,人类必须始终参与其中。

ATOS与营销练习合作,以确保分析过程彻底。这包括桌面研究和合格电话,所以消息是针对性和个人的。

“我们通过我们的权力来执行培养计划,该计划在全球范围内针对关键决策者,” says Oakham. “这项活动产生了大约30%的我们针对多个国家的公司会议。我们’D从未实现过,没有大量的手动努力。”

她承认,B2B营销的人类干预成本较高,因为数据量较低,特别是在生产旨在瞄准相对较小的热门前景的高价值直销营销活动时。“如果我们获得了概念,它会损坏我们的投资回报率和我们的预算,” she says.

预算紧张,有效的分析应该意味着更好的营销决策,但对技术的过度依赖可以证明昂贵。

案例研究:Aviva

 Aviva.
Aviva:人类互动我们在处理敏感客户数据时必不可少,例如医疗信息

UK Aviva的英国营销总监Anne Filatotchev博士表示,在对客户提出概念时,必须对数据不准确进行零容忍。

该公司使用貌相了解人们如何表现,他们的关系与品牌有什么关系以及他们的态度随着时间的推移而变化。这有助于公司确定留住其有效的,积极活动的媒体活动是什么。

当人们和数据在一起工作时,她从2011年底引用了一个例子。营销团队已经确定了对多汽车保险的兴趣增加,因此数据分析评估是否实际上有趋势–谁将最有可能从Aviva购买此类政策。

“当我们与人们交谈我们的产品及其保险盖时,我们所拥有的信息必须100%正确,” she says. “数据分析可以告诉我们客户的样子,如果他们可能失效,但仍然必须有人类参与,我们可以讨论为什么他们可能正在考虑投降政策并讨论不同的选择。这不能是数据驱动的。”

她表示,营销团队向一系列原则致力于尊重公司持有的敏感医疗和财务信息。例如,必须有一个有关的原因来在特定时间与客户进行对话。

“数据识别不同的消费者组,但我们必须确保它以正确的方式使用,” she says. “数据质量和规划团队坐在英国的营销职能范围内,这是他们的责任。”

Filatotchev表示,数据团队成员还必须确保数据分析所识别的不同客户之间的任何相关性准确。 “它可能会有一种虚弱的原因。这些数据升起了趋势,但我们必须将这些信息带回业务中,看看这些趋势是否与在这一部门每天工作的真实人员实际上正在发生。”

貌相的伦理

营销人员可以忽视一个分析的一个元素。这是如何以及何时使用的道德问题,这些问题在营销活动中可以在营销活动中具有非常个人和敏感的分析信息。

Neil Mcbride博士是莱斯特德蒙福特大学信息技术的读者,他说仍然存在许多灰色地区,周围剖析和隐私。

“组织需要一个行为准则,他们如何处理数据以及由任何分析所做的假设,” he says. “消费者并不总是知道他们在那里放出哪些数据,营销部门通常可以了解某人的更多信息’偏好和购买习惯,而不是本身或其家人。有责任以小心和尊重对待这些数据,这是人类干预至关重要的地方。

“个人营销人员需要同情客户的感受,” he adds. “例如,他们可能正在购买一些可能导致家庭裂缝的敏感。”

赞助商观点

马特Hollingsworth.

 acxiom.

马特Hollingsworth.
管理账户直接,ACXIM

大数据分析辩论必须包括人为干预的作用。一个实时决策引擎会取代顾问分析师的角色吗?最终它归结为智力的力量。无论是100%自动化还是通过人类价值判断驱动,有人需要证明决定。

然而,分析中不能存在于真空中。数据科学家的出现是一个例子。该职位需要一个混合技能/统计学家的严谨性,软件工程师的细节与商业顾问的创业Flair相结合。内心分析的组织将取得相当大的投资。

但是,从该投资的价值依赖于使用分析来创建对高管的引人注目的叙述。很少有营销董事将单独从分析报告开始。

数据科学家具有好奇心和创造力。这些不是与自动分析相关的特征。思想等“如果我收到外部天气数据并将其链接到零售交易随着时间的推移,该怎么办?”将识别明显的模式,但它需要人为的干预来查找和加载天气数据。可以推动增量收入的其他模式正在等待奇怪的。

此外,我们不存在于纯粹的数字环境中。最复杂的观点跟踪软件无法跟踪酒吧的谈话,虽然我们可以跟踪高街销售,多渠道活动和退出调查意见,但通常是店助理,他们用直觉放置的奉承造成销售。人类直觉必须用来符合软件的研究结果。

大多数组织中存在大数据,但一旦在单个视图中连接在一起,就会了解数据的值是一个很少实现的梦想。组织需要了解他们的所有资产的价值,并且个人数据所有者必须了解分享资产的重要性,并雇用专家组织和专家的服务。

为了利用无数的大数据机会,企业需要一个组织范围的数据策略。客户经常依靠ACXIM来导航CMO和CTO之间的路径来开发策略,发起构建,然后镀锌洞察力。

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