京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
目前大数据都还只是在瞎扯
大数据很火,很多公司对大数据到了迷信的地步,各种客户开始争相买数据,指望着通过这些数据来对未来做预测。事实上,我们是不是应该担心这些数据反而让我们远离了真正的客户群?
IBM最近对16个行业的1700多CMO做了调差,我发现不只是我一个人有此类担心。曾有一位汽车行业的高管表示,并不是这些数据没用,而是我们不会用,并且没有足够的时间来深度挖掘这些数据里面的黄金。是这样么?
处理如此海量的数据是世界范围内的CMO们头疼的问题,因为最重要的结果是理解市场,而不是单个的个体。更危险的是只理解单个的个体却不考虑各自之间的关系。如果你公司的事情是基于这些来做的话,那就很危险了。
要做到真正的理解这些数据,你需要去做广泛的调研,亲自研究他究竟是谁。他可能不是你的目标人群,但或许他就职的公司会购买你的产品及服务。
关于“为什么”的问题
并不是说数据就没用。但大数据还是有其限制性,因为这些数据还不足够深到来回答“为什么”.“为什么”已经超过了“是”与“不是”,而这通常是很难通过量化分析出来的。
这里有一个令人深省的思考:大多数的数据依然是来自传统的如促销活动等行为,依此来做分析和决策。这其实很难做清晰的定位,甚至可能是亏本的生意。
找到正确的路径
陷入数据困境之中,如何才能出来?或许有些老土的办法会比较有效。卡夫食品是一个比较好的例子,他们的高管亲自到各种店里去观察超市的人群,去倾听他们关于生活的聊天内容。
他们迅速找到了下一个金矿,那就是奥利奥这一品牌。他们把饼干做得更小,做得不那么甜,销售竟然飙升了80%多。因为他们抛弃了那些买来的数据,而是亲自问消费者几个为什么:为什么不多买点?为什么你更喜欢小点的饼干?为什么希望饼干不那么甜?
如何做决定
还有一个例子。某大型咨询公司表示他们在社交媒体上投入巨大,因为这里沉淀了各种雇佣关系。这些公司网上的资料只是为潜在雇员提供了一些决策的参考,但真正决定是否进入该公司的,更多是他们最后问的几个问题。
相反,一份关于毕业生的调查发现,他们会问一些如雇主是否可以保证他们工作和生活的平衡,其实这才是一个比较关键的问题,因为毕业生希望每周可以有时间看书或者去锻炼以及为慈善团体做点事。
帮你做当下最好的自己
有一家顶级的健身连锁中心认为他们的客户很富有,并且愿意支付昂贵的会员费,因为他们能通过训练得到认可和成就。但事实却是当近距离在这家健身中心跟教练和学员接触之后,才发现,教练的魅力才是影响学员的重要因素。学员们相信教练有能力让他们成为同龄人中最好的,并且让他们能在每个年龄段都成为最佳状态的自己。
达到本质的路漫漫
很多问题,我们需要的是知道其核心本质,而核心本质的东西,可能只是几个关键的问题得到回答就可以搞定的,但那些堆成山的原始数据却是没法给我们提供这些。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07