
大数据时代如何才能把营销数据落到实处
本文作者Benjamin
Gilad是第一家致力于数据竞争情报CIP认证的培训机构联合创始人兼董事长,美国罗格斯大学管理学院副教授,《Business
Blindspots》(1994年)、 《Early Warning 》(2003年)及《Business War
Games》(2009年)的作者。
在大多数公司,营销人员负责评估市场竞争。因此,将近60%的信息专员都会向营销部门报告分析数据,然而大多数营销人员并不能战略性地运用这些竞争分析,只是不断收集而已。换句话说,他们只是对现在进行“快照”,而无法前瞻。
很多分析师都会埋怨:他们的营销负责人太重视竞争对手的各项数据了。
大数据时代的崛起似乎加剧了这一趋势。从全球著名的市场调研公司Nielsen到美国咨询公司Gartner
,再到市场研究公司IMS,这些专业大数据提供者紧盯市场动向,随时描绘市场图景。众所周知,财富500强公司的营销人员非常善于分析竞争对手的市场份额数据,甚至能精确到小数点第二位。
毫无疑问,大数据以及分析学正在改变营销面貌。但是并没有让营销变得更富有战略性,不过是更精确了而已。之前只是用同一个广告到处轰炸式宣传,而如今大数据使得营销人员可以根据用户的个人偏好和特定消费媒介有针对性地向不同客户群体投放不同广告。其对当下营销表现的改变,就好像导弹对当下空战的改变一样,但正如军事专家所言,空袭并不能赢得战争。
时至今日,很多营销人员已经拥有很多前所未有的科技工具作为“武器”,又拥有极先进的数据“侦查”方法。但他们似乎经常缺乏有效的“战略计划”,缺乏根据对方行动评估未来局势并进行反击的能力。
然而,有为数不多的个别公司却可以利用这些数据,从竞争情报分析人员那里得到更多战略价值。
集中精力关注战略框架
在总部位于比利时的中型制药企业UCB,作为战略营销实践的一部分,Heresh Rezavandi和他的经理Michelle
Maddix-Sovero正在领导一个年轻的战略情报部门。Rezavandi的战略预警办法是从公司现有战略开始入手的,借鉴竞争战略之父Michael
Porter的战略框架,考虑到替代品、买家和供应商,将纷纭复杂的竞争信息和未来预测综合分析。这能够帮助团队保持努力的方向。
加入UCB之前,Rezavandi在一家制药咨询公司工作,在那里,他目睹了管理者根本不知道究竟需要什么,只会说:“拣重要的通通报上来。” Rezavandi表示:“在加入UCB之后,我很快意识到,这里和咨询公司不同,信息收集不过是一切的开端。”
让高管层参与进来
在总部位于美国俄亥俄州辛辛那提市,提供高度专业化商业服务的制服企业Cintas,拥有3万名员工。其中1600名经理和董事都在一个返情报的协作区内,这1600人来自全公司各个级别、各个地区以及各个业务部门,公司最高领导层也都在这个协作区里。负责该公司竞争情报部门的主管Troy
Pfeffer表示:“你想要情报,就要自己参与情报创建。”
Troy特别推崇这一方式。他表示:“询问情报的人,通常对该情报已经有了相关了解。忽略这一情报来源会降低情报质量。而通过让询问情报的人加入该情报的创建,你将大大提升采取行动的可能性,深挖这个组织的情报文化。”
洞察先机
2014年,英国罗得岛州东部城市沃里克一家私营科技服务公司Atrion有了麻烦。这家公司创建于1987年,一直以来,其核心业务都是IT基础设施技术的销售、安装和后续支持,其收入的80%都来源于此。但是,随着云计算渐渐成长起来,Atrion的客户突然发现有了更便宜的选择。
幸运的是,云计算的迅速崛起并没有让Atrion措手不及。2012年,Atrion的情报分析人员鉴定指出,云计算将成为首号战略威胁。Dave
Ramsden和他的团队立刻开始跟踪相关数据,不放过任何哪怕最微弱的危险信号。随着云计算的采用率开始增长,他们拉响了警报。
于是在2014年,Ramsden的团队开始建立五年计划,根据历史表现给出预期增长,并在商业基础设施方面将当前增长和预期下降的可能相结合,给出备选方案。Ramsden还利用当时公开可见的情报信息,描绘出了战略地图,分析说明其它科技服务公司在不断变化的市场中做出的战略决策。这促进团队提出许多批判性的问题:Atrion究竟想成为什么?继续紧抓硬件这一块吗?还是成为云服务公司呢?又或者演变成一家专业服务公司?
公司决定提高对服务销售的关注,多多咨询客户,用心理解客户所需的业务。同时公司开始创新服务产品,使得投资组合更加多样化。截至2015年6月的财政年度,Atrion整体总收入增长了约19%,而服务收入增长了44%。
形成假设——然后测试
Man-Wai
Chow在化学公司Eastman领导战略情报工作,他的情报流程是由假设驱动的。这些关于主要产业力量的假设,让其团队得以提供可行的商务见解。假设通常始于企业拥有的某些信念,这种信念或对或错。作为战略情报领导,他的任务就是打磨这些信念,对其进行测试。
Man-Wei的团队发展了这些假设(即观点),然后确定具体的路标或者说是先行指标,努力去验证并尝试这些假设。这里不得不再次提到Michael
Porter的战略模型,它往往会帮助我们获得一个更清晰的观点。Chow
表示:“我们经常会提出‘假设’,防止自己鼠目寸光。我们和业务部门也会紧密合作,深入洞察,提高决策质量。”
很多公司仍认为营销人员只需要负责执行战略,而不需要参与战略的制定。但营销人员远不止销售工作而已,他们还可以促进战略和业务的发展。
但营销人员都知道,营销已经不再只仅仅是做做广告,发发新闻稿了。那个营销人员只需要简单设计下优惠券就OK了的时代已经过去。今天的市场营销包括数据科学和分析部门,需要收集和分析大量交易型的(仍然是主要形式)和字符类型的(挖掘社交网络)用户数据,来设计“最优客户体验”。最新科技工具可以作为辅助,但是无法代替精明的战略思想家。正如Man-Wai
Chow所说:“算法无法超越人类智慧。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09