《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者Victor教授說(shuō)，人們應(yīng)該知道如何從大數(shù)據(jù)中發(fā)掘價(jià)值，對(duì)數(shù)據(jù)的第一次使用只實(shí)現(xiàn)了其價(jià)值的冰山一角。許多公司可能都在順應(yīng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的潮流，希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)指導(dǎo)營(yíng)銷的發(fā)展方向，但是他們是否能在實(shí)際的營(yíng)銷活動(dòng)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值呢?借由數(shù)據(jù)分析來(lái)達(dá)到營(yíng)銷活動(dòng)的成功對(duì)于沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)也許是個(gè)挑戰(zhàn)。

以下是常常導(dǎo)致企業(yè)未能充分利用數(shù)據(jù)的五個(gè)誤區(qū)。

1. 未能充分利用人口統(tǒng)計(jì)信息

過(guò)去，營(yíng)銷人員只能通過(guò)傳統(tǒng)的市場(chǎng)調(diào)查獲取有關(guān)消費(fèi)者和受眾的性別﹑年齡﹑家庭收入等極為有限的信息。在今天這個(gè)數(shù)據(jù)采集和管理方式都大有進(jìn)步的時(shí)代，獲取信息和數(shù)據(jù)幾乎不受限制，這種情況得到了顛覆性的改變。遺憾的是，即便能夠獲取到大量的信息，許多營(yíng)銷人員對(duì)數(shù)據(jù)的運(yùn)用仍處于非常膚淺的階段。

根據(jù)2013年The Neustar Global Media Intelligence的報(bào)告，零售營(yíng)銷人員根據(jù)消費(fèi)者的家庭觀念和購(gòu)買汽車的品牌來(lái)進(jìn)行目標(biāo)市場(chǎng)定位的營(yíng)銷活動(dòng)比未定位目標(biāo)市場(chǎng)的營(yíng)銷活動(dòng)相比，市場(chǎng)表現(xiàn)提升了500%。聯(lián)想最近發(fā)現(xiàn)，通過(guò)個(gè)性化地定制網(wǎng)站廣告能為聯(lián)想提升30%的點(diǎn)擊率，并增加40%的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。聯(lián)想的研究顯示，如果營(yíng)銷活動(dòng)結(jié)合消費(fèi)者的其他信息，比如他們的信用和興趣，都能有效地促成購(gòu)買轉(zhuǎn)化。

2. 關(guān)注錯(cuò)誤的度量指標(biāo)

數(shù)據(jù)的解讀和運(yùn)用需要和背景資料相結(jié)合， Facebook的粉絲數(shù)﹑App的下載量等看上去頗為壯觀的數(shù)據(jù)很容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)分析，或者營(yíng)造出成功的錯(cuò)覺(jué)。這些指標(biāo)與那些更為深刻的行為數(shù)據(jù)(如導(dǎo)航路徑﹑品牌偏好)相比，就顯得蒼白無(wú)力了。Silverpop曾經(jīng)委托Forrester Consulting進(jìn)行的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，B2B營(yíng)銷人員利用行為數(shù)據(jù)將銷售渠道擴(kuò)大了34%，非行為數(shù)據(jù)導(dǎo)向的營(yíng)銷只能擴(kuò)展26%。即便是營(yíng)銷活動(dòng)的主要目標(biāo)是提高品牌知名度，消費(fèi)者對(duì)品牌的記憶度和參與度數(shù)據(jù)還是比網(wǎng)頁(yè)的瀏覽數(shù)量更具研究?jī)r(jià)值。

3. 忽略線下活動(dòng)

傳統(tǒng)的prospect-lead-customer銷售漏斗模型已不再適用于當(dāng)今顧客做出購(gòu)買決定的方式。如今的營(yíng)銷活動(dòng)貫穿了多種渠道，這就使得企業(yè)正在收集一些他們不常追蹤或者分析的數(shù)據(jù)。由于現(xiàn)在企業(yè)都把關(guān)注的重點(diǎn)放在新的數(shù)字化指標(biāo)上，這樣很容易忽略或者誤判線下的活動(dòng)，比如把顧客在實(shí)體店的購(gòu)買行為歸功于線上廣告。根據(jù)Twitter的一項(xiàng)研究，在線上與品牌產(chǎn)生互動(dòng)的消費(fèi)者更有可能在實(shí)體商店進(jìn)行購(gòu)買(平均能帶來(lái)12%的銷售增長(zhǎng))。 O2O營(yíng)銷的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)應(yīng)該是線上互動(dòng)以促進(jìn)線下購(gòu)買。線上和線下的無(wú)縫轉(zhuǎn)換也需要通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行管理，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果作出優(yōu)化建議。如果沒(méi)有像Neustar AK Closed Loop這樣的數(shù)據(jù)分析工具，這些線下購(gòu)買轉(zhuǎn)化的原因很可能被看作一個(gè)巨大的謎團(tuán)。

4. 數(shù)據(jù)分析和營(yíng)銷行動(dòng)脫軌

營(yíng)銷活動(dòng)從策劃到實(shí)施，每個(gè)階段都應(yīng)該和數(shù)據(jù)分析緊密結(jié)合，及時(shí)與企業(yè)各部門溝通，共享數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。傳統(tǒng)的營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)行動(dòng)滯后，常常用之后調(diào)查出的數(shù)據(jù)來(lái)支持他們已經(jīng)做出的決定。相對(duì)來(lái)說(shuō)，有遠(yuǎn)見(jiàn)的營(yíng)銷人員不僅僅運(yùn)用數(shù)據(jù)對(duì)過(guò)去進(jìn)行批判，而且能夠預(yù)測(cè)未來(lái)。American Express使用預(yù)測(cè)性的分析和行為數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)顧客，以減少損失。在過(guò)去，American Express會(huì)挑選出100名普通客戶樣本進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)，現(xiàn)在他們使用了IBM推出的SPSS預(yù)測(cè)分析建模軟件來(lái)辨別可能產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的客戶。他們發(fā)現(xiàn)，軟件模型識(shí)別流失風(fēng)險(xiǎn)的能力與之前相比提高了8.4倍。另外，預(yù)測(cè)性的數(shù)據(jù)分析能夠在營(yíng)銷活動(dòng)開(kāi)始之前就推動(dòng)ROI，并在營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)行中通過(guò)不斷地調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的效益最大化。

5. 讓未經(jīng)培訓(xùn)的員工處理數(shù)據(jù)

在理想的狀態(tài)下，數(shù)據(jù)能夠促進(jìn)文化轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)不僅僅運(yùn)用在營(yíng)銷活動(dòng)的每個(gè)階段，而且貫穿企業(yè)的整個(gè)商業(yè)活動(dòng)。同時(shí)，許多企業(yè)也會(huì)在處理數(shù)據(jù)的技巧上遇到麻煩。CompTIA與美國(guó)500名商業(yè)和IT界的管理人員進(jìn)行訪談后發(fā)現(xiàn)，60%的參與者清楚地知道需要提高數(shù)據(jù)管理和分析的水平。準(zhǔn)確嚴(yán)謹(jǐn)?shù)厥褂脭?shù)據(jù)需要一定的投入，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)用的投入包括：訓(xùn)練現(xiàn)有員工，聘請(qǐng)內(nèi)部的專家，請(qǐng)教外部分析師或是購(gòu)買新技術(shù)。沒(méi)有付出就不會(huì)有回報(bào)，不要指望社交媒體的實(shí)習(xí)生就能輕松玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)。

消息源：SocialBeta

翻譯者：Sabrina