大数据只是缺乏想象力的营销人员的依靠

数据通常是不准确且管理效率低下的,但是市场营销人员依靠数据来指导和证明每个决策,而这些数据何时应该存在以支持人们的洞察力和直觉。

有了数以百万计的传感器,更高分辨率的卫星图像和更快的计算机,我们现在比以往任何时候都对飓风了解更多。在这些数据的大小,到达我们的速度以及处理的能力之间,我们通常会比10年前提前一周看到风暴。

然而,由于天气互动的复杂性及其近乎完美的混乱,我们’在预测路径方面进展甚微。因此,我们现在有一周以上的时间焦虑,并引起更多人的关注,但是我们可以’t do much with 它 .

It’是营销人员起来并控制产品的时候了

对于当前大数据营销的现实,没有更好的隐喻。我们需要尽可能多的数据,但是我们’很少能够更好地做出更好的决定。我们只是更加复杂。世界上的数据就像一个巨大的黑色裂缝中的火炬–更强大的光束,显示出黑暗的程度。也许吧’知道这种徒劳无功意味着直到现在我们’我庆贺了数据的过程和潜力,而不是结果的意义和决定。

首先,大数据是神话。在2000年代,它被称为数据,但是显然有一天它变得很大。现在,我们在更多的地方和更多的地方拥有了更多的东西,并且假设这只能是一件好事。

质量问题

第一个问题似乎是数据存储中使用的质量和流程。我们喜欢庆祝自己拥有多少,但数据通常来自不同的系统,以不同的方式衡量,并存储在不同的位置。

大多数CTO会尴尬地承认,这些天他们拥有太多数据,而不是很少。他们发现数据肮脏,自相矛盾,并且在赢了的系统中’t mesh.

如果公司对所有事情都了解那么多,为什么我们要为已经拥有的信用卡发送信用卡优惠?为什么我的银行向我提供廉价贷款并同时向我投放资金进行投资?

以错误的方式使用数据

我们通常还会错误地使用数据。我们将高度准确,高度重要的事物归因于任何事物。我们可以最快地衡量和更改的事物被认为尤其重要。

现在,我们经常会以质量差,数据或建模错误来超越基于肠道的出色视觉效果。

在Twitter上收听社交媒体的声音清楚地向我们展示了极少数具有代表性的人的行为方式与众不同。推动不遵守的指标’无关紧要,但我们可以改变,每个品牌都会提出无聊的问题来吸引人,或者成为婴儿图片发行商,因为它们衡量的唯一指标(完全是毫无意义的)激增了。

我们在盲目而不是同情地使用数字。我们看到的数据表明,烤面包机买家经常会看其他的烤面包机,因此网站会激起无休止的烤面包机来购买,而不是显示烤面包架或切蛋器或Blue Apron的注册报价。

无脊椎文化

令我吃惊的是,数据已成为无可指责的责备工具。电子表格已从支持功能演变为负责任文化的驱动力,并导致对数据的过度依赖。

这意味着想像力已被根除,风险无法接受,创造力违背了线性和逻辑的正统观念。人类的判断力现在被认为是一门未经证实的黑暗艺术。现在,仅在流程看起来更高级的基础上,我们经常会以低劣的质量和错误的数据或建模来替代基于肠道的出色视觉。

电子表格的作用是在组织和政府中建立对数字的过度依赖,而这种依赖绝不总是有意义甚至是准确的,结果目标指标或值始终会覆盖任何相互矛盾的判断。现在,管理权归拥有度量标准的人所有,我们变得无舵无礼‘arithmocracy’,仅适用于电子表格,绝不适用于任何可能性,客户需求或任何连贯的愿景或面向未来的策略。

庆祝复杂但有用的

借助地理数据,我们可以相当准确地找到走进麦当劳的人们’并在稍后的某个时间为他们投放汉堡王的广告。我们可以使用本地天气数据和一些基本的AI来确定何时’在俄亥俄州代顿(Dayton)会很冷,请在邮政编码开始变冷时购买该邮政编码中的媒体信息,然后为他们提供热汤广告。我们唯一的事情’我还没做的就是想为什么。

愤世嫉俗的人’关于为什么区块链可以改变世界的想法

汉堡王的考虑是否设置了某种奇怪的利基市场?我们只应该在寒冷的天气里和网上告诉我们一种可爱的汤吗?什么’扩大目标范围,使用更具创意的地方和足够的耐心来建立品牌的地方,这会成为问题吗?

数据不’t get people

大数据具有使复杂性看起来简单的诱惑。可能认为我喜欢某些电影,而实际上我在某些时间或某些情况下喜欢某些电影。我在飞机上喝啤酒后看的废话毁了所有算法’有机会,更不用说Airbnb的客人使用我的电视了。

我们无休止地提到“data-driven” insights when I’仅从数据中看到过事实,而没有见识。洞察力是通过观察发现的,并在需要时得到数据的支持。没有电子表格能够像洞察力一样揭示出任何美丽和变革性的东西。

数据反映了议程

与信念相反,数据确实存在。它无耻地躺在我们脸上。以任何方式裁剪的任何股票图表都可以讲述任何故事。就业和失业人数之间的斗争反映了背后的标准和议程。我们行业中的每个人都需要接受培训,以批评所有数据并理解潜在的政治。

融合艺术与科学是关键

我们认为科学是所有人的解决方案。从理论上讲,我们已经建模,可以显示任何输入事件的ROI,但永远不会包含足够的变量。用什么数学方法可以预测美元剃须俱乐部的热销,或者说红牛的好奇味会卖出数十亿美元?我们拥有一系列归因公司和模型,它们比决定创造更能展示和捕捉其成功比例的决心更大。

业务上的最大也是最大的飞跃发生于出色的而非迭代的…这些变化来自数据可以’看不到,因为它没有’t happened yet.

如果我’m为汽车投放了移动广告并继续购买,而不是将其视为数十亿次品牌体验的结果,而是一些公司会假设它’为了庆祝他们的销售, ’刚刚批准他们的定位正确。因果关系要比电子表格所提供的复杂得多。

更大,更快,更清洁,更紧密的数据世界将是一个难以置信的机遇世界。根据上下文定位对象的概念–随着时间的推移建立连续的故事;销售,交叉销售–将会改变生活。目前,我们需要庆祝那些忽略数据的人,那些挑战数据的人,那些使用数据来备份自己的直觉的人,而不是那些使用数据的人。 电子表格以查找一个。

在今天’s world, 它 ’做出一个可怕但理性的决定很难被开除。有足够数据支持的任何选择都是可以辩护的。但是,如果您选择相反的选择,那么即使是一个中等程度的错误决策也会使人们感到脆弱。

然而,大多数(也是最大)的业务飞跃都是由非凡的而不是反复的发生的。小型,可预见但无足轻重的成功来自数据,趋势线和线性非创造性预测。这些变化来自数据可以’看不到,因为它没有’还没有发生。他们来自接受无法计算的投资回报率–并且没有案例研究可以保证– for something that’从来没有做过。

让’s use data for illumination. 让’s study the numbers, invest in the incredible possibilities of AI to transform our roles. 让’支持ROI和问责制文化。但是让’也接受我们的直觉,想法,风险和信念的飞跃真正改变了世界。

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评论

There is 一则评论 目前,我们也很想听听您的意见。

  1. 詹姆斯·霍根 2020年12月11日

    完全同意。数据,信息和事实不是洞察力。但是不确定我们应该在多大程度上建议人们相信自己的直觉和信仰的飞跃。说起来容易做起来难,但是也许可以归结为提出富有创意的想法和做出明智的决定。

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