你要避开的 5 个数据驱动雷区

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数据驱动业务和决策并不是一个新概念。

越来越多的业务人员致力于通过数据驱动积极地促进相关业务，并最大限度地提高 KPI，实现高质量的决策与高产出。随着大数据等技术的进一步发展和数据驱动意识的与日俱增，数据驱动的领路人将走过的一些坑，凝结成了一些经验。以下是数据驱动过程中应该避免的五个坑：

2016 年的一项研究发现，营销人员往往专注于传统的绩效评估（如客户的交付与留存），导致很难在与客户的实时互动中做出响应。

在这项研究中指出，大数据技术可成为客户体验与这些营销优先级之间的桥梁。而许多营销人员将数据仅用于对广告系列效果进行事后评估。事实上，事后的数据管理流程往往是为了管理繁重的任务，但几乎没有任何前瞻性分析。

但是，通过简化多渠道绩效评估的营销技术可以为实时分析提供空间，从而实现更高的响应能力。例如，自动化、可视化的数据分析工具（如神策分析）以及预测建模可帮助营销人员识别数据中的模式，从而实时为决策提供有价值的信息。

某研究机构曾称，80％ 的 B2B 营销人员认为人工智能将在 2020 年之前“彻底改变”营销。然而，只有 26％ 的人对自身关于 AI 应用的认知有自信。此外，超过一半的人认为技术整合和员工培训将会是 AI 进入的障碍。

其实，与流行的看法相反，业务人员不必熟悉高级数学和算法来指导 AI。仅需一款优秀的工具或平台，就能够浏览和分析数据在应用程序和网站上的表现，通过这样的工具，将使业务人员更便捷地发现趋势和增长机会。

有效的营销是数据驱动的洞察力和创造性思维的结合。数据输入、数据输出并不是战略输出的全部和最终目标。营销永远是一个创意产业，但拥抱以数据为主导的创造力的营销人员将获得更多的优势。

我们应该学会将数据视为激发我们自己创造性思维的洞察力层。

某研究机构的报告称，由于每个组织内的角色在不断发生变化，人物协作方面将会存在极大的障碍。

那么，数据管理肯定是这种动态的牺牲品。品牌和代理团队之间的合作非常重要，但不知为何，数据似乎要从一个团队被推向另一个团队。

如果营销人员希望最大限度地发挥协作作用，从而提高营销绩效的价值，那么就要更近距离的接触到一手数据，确保获得及时有效的决策。当业务人员将正确的工具和流程整合在一起以实现数据驱动价值最大化时，就会产生巨大的增长机会。

迟钝的数据管理系统有一个劣势，那就是它否认市场营销人员的洞见，而这些洞见却可能会影响收入、客户留存率和媒体成本支出。所以，随着数据内容与价值的增长，营销人员需要权衡因为数据系统不易用而导致的一些隐性成本的问题。

幸运的是，当你的目标很明确的时候，这些干扰都是可以控制的。为了更快地做到从数据到洞察，业务人员应该用心寻找一种工具系统，它既能提供相关数据信息，而且又能保证实时的效率，

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