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大數(shù)據(jù)要怎么用 12名創(chuàng)業(yè)者這樣說

作者:肥寒
來源:產(chǎn)品狗日記
日期:2017-11-21 10:41:58
摘要:當(dāng)下,大多數(shù)企業(yè)都明白大數(shù)據(jù)的作用。大數(shù)據(jù)——這個龐大甚至是有時是壓倒性的信息包含了企業(yè)日常經(jīng)營的過程:銷售策略,營銷郵件的打開率,網(wǎng)站點擊量等等,利用好大數(shù)據(jù)也能讓你發(fā)現(xiàn)消費者的行為和心理。

  當(dāng)下,大多數(shù)企業(yè)都明白大數(shù)據(jù)的作用。大數(shù)據(jù)——這個龐大甚至是有時是壓倒性的信息包含了企業(yè)日常經(jīng)營的過程:銷售策略,營銷郵件的打開率,網(wǎng)站點擊量等等,利用好大數(shù)據(jù)也能讓你發(fā)現(xiàn)消費者的行為和心理。

  擁有大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析工具確實是有幫助的,然而這也是一把雙刃劍:過于依賴數(shù)據(jù),可能會讓我們忽視自己強大的直覺(甚至經(jīng)常是正確的直覺)。這些直覺又無法量化。針對這個問題,來自青年企業(yè)家理事會(YEC)的12位創(chuàng)業(yè)者提供了如下意見,告訴我們?nèi)绾卫么髷?shù)據(jù),而不盲從數(shù)字,不至于所有商業(yè)決策都任憑大數(shù)據(jù)的擺布。

  1.大數(shù)據(jù)只是指導(dǎo)作用,但不能是只依靠大數(shù)據(jù)

  我認為大數(shù)據(jù)是很有效的,但是我們在做品牌營銷決策的時候不能完全以大數(shù)據(jù)“馬首是瞻”。應(yīng)該有一種有效結(jié)合了大數(shù)據(jù)和“直覺判斷”的方法。通過數(shù)據(jù)指導(dǎo),我可以為品牌吸引新的用戶,但是我不會讓數(shù)據(jù)決定我和讀者之間互動的形式。

  –Sean Ogle of Location Rebel

  2.讓自己對數(shù)據(jù)負責(zé),同時也要切合實際

  人類容易犯錯,但數(shù)據(jù)也會誤導(dǎo)我們。我把這種現(xiàn)實主義帶到了我所有的決策中。它確保我對數(shù)據(jù)保持負責(zé),同時對它真正告訴我的東西保持合理的懷疑態(tài)度。

  –Manpreet Singh of TalkLocal

  3.數(shù)據(jù)是ROI的一部分

  大數(shù)據(jù)有他的重要作用,它簡化了數(shù)十年來的記錄和研究。但大數(shù)據(jù)也不是萬無一失的。當(dāng)我們觀測數(shù)據(jù)的趨勢時,需要對影響結(jié)果和數(shù)據(jù)流的其他因素保持關(guān)注。在我的報告中,大數(shù)據(jù)只是投資回報率的一小部分,還有很多工具和方法可以來發(fā)現(xiàn)商業(yè)趨勢。

  –Matthew Capala of Search Decoder

  4.理解商業(yè)數(shù)據(jù)需求

  這取決于你的商業(yè)模型,你需要考慮你的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)測量的難易性,還是為人為失誤留出了空間,你是在調(diào)查觀點,事實還是數(shù)據(jù)。在你全面使用大數(shù)據(jù)之前考慮這些要素,不要盲從大數(shù)據(jù)。這是你的業(yè)務(wù),你才是這方面的專家。

  –Kevin Conner of Vast Bridges

  5.發(fā)現(xiàn)模式和趨勢

  通過大數(shù)據(jù)工具和方法,我們可以迅速查閱大量數(shù)據(jù),以揭示隱藏的規(guī)律、未知的聯(lián)系、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業(yè)信息。我們就能預(yù)計客戶需求或欲望,由此改進服務(wù);在問題出現(xiàn)之前,發(fā)現(xiàn)并減弱問題的影響,并改進管理決策。

  –Luigi Wewege of Vivier Group

  6.了解數(shù)據(jù)的局限

  我們竭力讓數(shù)據(jù)引導(dǎo)我們,而不是我們?nèi)ヒ龑?dǎo)數(shù)據(jù)。因為估值是一個特殊的領(lǐng)域,數(shù)據(jù)和直覺有時會無法產(chǎn)生良性互動。我們不斷地添加新的數(shù)據(jù)可視化和解釋,標(biāo)準(zhǔn)測試,并在數(shù)據(jù)出問題的時候可以及時發(fā)現(xiàn)。

  –Thomas Smale of FE International

  7.樹立數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)

  在推行數(shù)據(jù)優(yōu)先的措施之后,我們高興的發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)有了長足的進步。我們也不盲從于大數(shù)據(jù),我們使用以往的銷售數(shù)據(jù)進行評估。我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn),知道這個模型的預(yù)測極限在哪里是非常重要的。

  –Ismael Wrixen of FE International

  8.發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)背后的細節(jié)

  要看到大數(shù)據(jù)背后的細節(jié)。并要基于這些細節(jié)來做出決定。

  –Daisy Jing of Banish

  9.定性和定量分析結(jié)合

  我們將定量數(shù)據(jù)(度量、調(diào)查、服務(wù)器日志數(shù)據(jù))與定性反饋(調(diào)查、訪談、用戶研究等)結(jié)合在一起。這給我們提供了一個更全面的視角來做出最明智的決定。數(shù)據(jù)可能會誤導(dǎo)決策,因為它們只會講述部分內(nèi)容。

  –Adelyn Zhou of TOPBOTS

  10.專注于獲得優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)

  數(shù)據(jù)質(zhì)量不一,也有優(yōu)劣之別。兜售原始數(shù)據(jù)、分析工具和儀表盤工具——旨在將機器學(xué)習(xí)與人工智能相結(jié)合——的公司比比皆是。重點之一是獲得優(yōu)質(zhì)、可靠的數(shù)據(jù);這樣,后續(xù)的決策就會水到渠成。

  –Ryan Bradley of Koester & Bradley, LLP

  11.分析數(shù)據(jù)找到潛在客戶

  大數(shù)據(jù)讓我的企業(yè)和銷售可以了解和預(yù)測用戶行為,比如人們在哪些場景下網(wǎng)購,購買什么?未來幾個月用戶可能會轉(zhuǎn)移到哪些場景。這樣,銷售團隊得以找出潛在顧客——真正有望購買產(chǎn)品或服務(wù)的顧客,以及掌握向他們推銷的最佳時機。

  –John Daniel of Innovator John

  12.讓數(shù)據(jù)證明你的直覺正確性

  直覺告訴我們,登錄頁的某些設(shè)計會有不錯的表現(xiàn)。但只有等數(shù)據(jù)量起來之后,我們才能看到實際的效果,以及這些設(shè)計的優(yōu)缺點。要判斷這些猜測是否準(zhǔn)確,數(shù)據(jù)是最有發(fā)言權(quán)的。在數(shù)據(jù)的引導(dǎo)下,我們將就內(nèi)容的取舍作出合適的決策。

  –Jason Applebaum of Eager Media

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