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絕大多數(shù)的大數(shù)據(jù)營銷都是在浪費(fèi)時(shí)間
2015-11-21
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絕大多數(shù)的大數(shù)據(jù)營銷都是在浪費(fèi)時(shí)間


一個(gè)路人發(fā)現(xiàn)路燈下有一個(gè)醉漢正在尋找遺失的錢包。路人發(fā)現(xiàn)地上什么都沒有,于是他問醉漢:“你的錢包掉到哪里了?”醉漢指著遠(yuǎn)處的街道說,“就在那里,但是我站在路燈下看的更清!”

我們經(jīng)常在最容易達(dá)到的地方尋找答案,而不是去答案最有可能出現(xiàn)的地方尋找。隨著市場營銷逐漸由主觀向客觀轉(zhuǎn)變,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法是不是更像上文所說的路燈?

即使是現(xiàn)在最先進(jìn)的大數(shù)據(jù)方法,有沒有可能在錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)上提出了錯(cuò)誤的問題?

錯(cuò)在起點(diǎn)  

當(dāng)早期效益增長開始放緩,大多數(shù)公司傾向于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。人們最常聽到的就是:“讓我們更好地利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)”,好像是預(yù)示著公司成熟轉(zhuǎn)型的開始。其實(shí)在這個(gè)時(shí)候,公司效益高速增長期正式結(jié)束了。

最初想用大數(shù)據(jù)方法解決的經(jīng)典問題是:“我們的最大客戶群是誰?”或者“哪些產(chǎn)品最賺錢?”很快可以得出的答案是:這些問題與不同的地區(qū)、季節(jié)等許多因素有關(guān)。所以我們又要問:“商品X,Y,Z在區(qū)域A的銷售情況與在區(qū)域B的情況相比怎么樣?”接下來公司采用了傾向模型(PTR),用來進(jìn)行購買可能性分析,交叉銷售分析,客戶流失分析,或欺詐行為分析等。為了估計(jì)不同渠道的廣告投入,在競爭營銷中人們優(yōu)先考慮營銷組合模型。

目前大數(shù)據(jù)營銷的目的是向公司實(shí)時(shí)提供哪些人最有可能成為客戶,他們通過哪些渠道而來,他們可能在什么樣的時(shí)間以什么樣的價(jià)格買什么產(chǎn)品。

過去的數(shù)據(jù)對于預(yù)測未來并不總是有用  

海量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析是否真的有意義?就像是路燈下的醉漢,我們是不是被引導(dǎo)到看起來最簡單的地方去尋找問題—我們收集的數(shù)據(jù)都是客戶過去的銷售數(shù)據(jù)(這很容易做到),但是這對于理解未來銷售模式和未來潛在客戶有用處么?

通過分類、聚類或PTR模式分析出的潛在客戶是被標(biāo)準(zhǔn)化的、生硬的模型。我們的客戶都是人類,人類的選擇是基于他們理性而又復(fù)雜的思維,而不是簡單的求復(fù)合問題最優(yōu)解。拿買一輛車來說,具有相同基因和家庭環(huán)境的兄弟,最后做出的消費(fèi)選擇也可能是不同的。如果那些最相似的人都會(huì)表現(xiàn)出不同的偏好,又怎能用陌生人的消費(fèi)經(jīng)歷來預(yù)測我們的消費(fèi)傾向?用成千上百個(gè)陌生人的消費(fèi)數(shù)據(jù)生成的消費(fèi)模型,又怎能為我們做出合理的消費(fèi)建議?

沒有一個(gè)消費(fèi)者可以用具體的聚類或分類模型來進(jìn)行全方位的界定。這是一個(gè)復(fù)雜的和迅速變化的世界,我們的這些分析模型對消費(fèi)者的當(dāng)前偏好和消費(fèi)情況所知甚少。市場環(huán)境中的個(gè)體選擇可以在瞬間改變,產(chǎn)品銷售的變化也可以迫使消費(fèi)者是選擇現(xiàn)有可用的還是等待真正合適的產(chǎn)品出現(xiàn)。

促銷和折扣是改變產(chǎn)品吸引力的一種方式,這種方式在刺激了另一種產(chǎn)品銷售的同時(shí),也可能會(huì)造成其他產(chǎn)品的滯銷。每個(gè)人的個(gè)人財(cái)務(wù)情況也是各不相同的,每個(gè)人的每次購買決定也是瞬息萬變的。這使得任何購買行為都難以預(yù)測。

轉(zhuǎn)而研究“小數(shù)據(jù)”  

我們要研究的“小數(shù)據(jù)”應(yīng)該是不斷變化的產(chǎn)品屬性與價(jià)格。這些數(shù)據(jù)才是你的客戶和你競爭對手的客戶在做選擇時(shí)真正用到的??蛻舳荚诒M可能的比較和評估產(chǎn)品及其提供的服務(wù)。這些最后都決定了商品在市場中的“影子定價(jià)”(是指基金管理人于每一計(jì)價(jià)日,采用市場利率和交易價(jià)格,對基金持有的計(jì)價(jià)對象進(jìn)行重新評估)。

你要做的是最大化“支付意愿”,即潛在客戶的“消費(fèi)者剩余”(是指消費(fèi)者消費(fèi)一定數(shù)量的某種商品愿意支付的最高價(jià)格與這些商品的實(shí)際市場價(jià)格之間的差額)。然后,消費(fèi)者會(huì)根據(jù)他們的偏好傾向于選擇你還是你的競爭對手,這取決于你的產(chǎn)品能夠提供什么樣的屬性或服務(wù)。

分析客戶數(shù)據(jù)以減少錯(cuò)誤的估計(jì),并不能幫助你的客戶解決他們的問題,反而會(huì)使客戶的問題激增。多種多樣的排列組合會(huì)加重客戶的選擇困難,而不是讓他們更清楚該選擇什么樣的產(chǎn)品。如果你能夠減少客戶在選擇產(chǎn)品上所付出的精力,客戶自然會(huì)選擇你。

客戶需要最新的,可靠的,有效的和值得信賴的建議來幫助他們選擇產(chǎn)品。這些體現(xiàn)了他們自己的個(gè)人喜好和預(yù)算,這兩者才是最有用的。

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