京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据营销考虑过消费者感受吗?不站在用户角度死得会很惨
一直以来我都主张谨慎使用来自数据分析的信息,用客户的思维可以阐述我的原因:交出一些关于我自己的商业信息用到销售过程中去这没问题,但如果不经我同意,就拿去用——甚至我都不知道他们是怎么获得的信息那又是另一回事了,这很让人不安。
企业对数据的力量有了新的认识,他们正不断发现新的营销策略,远超前人想象。这不仅仅是大数据、技术驱动的革命,也是对数据在销售过程中地位的一个态度转变,它能帮助指导了解用户特征,继而提高销售业绩。
但是,你得牢记消费者对于如何使用数据的看法。否则的话,所有你基于数据的改变非但不会让他觉着新鲜,反而让他倒胃口。
这些讨厌的东西正是源于没有站在消费者的角度考虑。它们通常并不是隐私方面的问题,而更多是关于大数据的使用方式造成的。企业在利用大数据时极富创新,各种数据各种组合,这很不赖。但是物极必反,如果过多关注数据,会让企业忽视消费者本身。
母婴产品和割草机
关于这个问题,曾有一个高度受关注的案例。一未婚妈妈因为塔吉特公司的数据分析,被赶出家门。
塔吉特的数据科学家向记者就他们所用方法做简短的陈述。
这家公司是根据消费者的最近购买记录来推产品,成果斐然——对于一位怀孕妇女来说,消费品主要是无香洗液、棉球和维他命补充剂等。
然而塔吉特没有站在消费者角度思考。总有一些妇女并不会因为怀孕就欣喜若狂,或者不会规矩地按照孕期常识来选取商品,那直接向她们推销婴幼儿产品会带来意想不到的后果。
塔吉特吃一堑长一智,之后他们在给那些准妈妈收件人发广告时,会在一些母婴产品中混一些割草机、食物、DVD以及一些跟宝宝无关的产品。公司仍然会给受众针对性的推销产品,不过这次人家就不太会觉得自己是被监视了。
自此,塔吉特开始像一个消费者那样思考——不再把消费者当作那种花钱就傻开心的理想客户,而是有情绪波动的消费者。塔吉特的消费者也能专注于它销售的产品,不会总想着自己是怎么被塔吉特的分析师监视的。
访问者追踪
还有一个工具,在一个销售看来是能帮助企业正确决策的,但在用户的角度看则完全错误,那就是网站访问者追踪工具。
数据显示,要将数据变成商机,你得尽快地联系一个网页访客。
《哈佛商业评述》中的一项研究表明:那些收到浏览请求,在1个小时内联系该潜在客户的公司比那些一小时后才联系的高7倍可能获得商机;而一个小时内联系该用户的比24小时再联系的,他们获得商机的可能性相差60倍。
如果潜在买家已经填表呈交完表格,那及时答复当然很好。不过,由于匿名访客追踪和提醒技术的广泛使用,企业往往不等他们提交什么信息,就给出迅速回应,这样,买家在收到企业的推销电话或者是广告邮件时会很不舒服,觉得自己看个网页都有人在后台跟着。
你可以看看它在一个商机评分系统中是如何运作的。在你浏览一网站的时候,某个商机超过系统评分阈值时,便会给销售人员发出提示:潜在客户到了,之后就有某个推销员给仍在浏览网页的你打电话。有一些人会比较能接受,但还有另一批人会觉得吓死了。
站在用户角度看待大数据
一直以来我都主张谨慎使用来自数据分析的信息,用客户的思维可以阐述我的原因:交出一些关于我自己的商业信息用到销售过程中去这没问题。
但如果不经我同意,就拿去用——甚至我都不知道他们是怎么获得的信息那又是另一回事了,这很让人不安。当今时代,信任正成为买家评价卖家的一个重要部分,你要是想跟人建立关系,信任是一个至关重要的情感因素。
你其实没必要向买家告知你发现或者推断出了他的哪些信息,这样做可能会让买家心生隙罅。
试着用顾客的视角去看待这些信息:你的这些新发现怎么才能让他受益,怎么去帮助做订制性的推销以及怎么让你的互动更为有价值。
如果你还只盯着数据,如果你还不真正站在顾客的立场去利用这些数据,那么最终只会适得其反。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31