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數據驅動業務和決策并不是一個新概念。

越來越多的業務人員致力于通過數據驅動積極地促進相關業務，并最大限度地提高 KPI，實現高質量的決策與高產出。隨著大數據等技術的進一步發展和數據驅動意識的與日俱增，數據驅動的領路人將走過的一些坑，凝結成了一些經驗。以下是數據驅動過程中應該避免的五個坑：

誤區 1：“限制數據的價值，將數據僅用于事后評估”

2016 年的一項研究發現，營銷人員往往專注于傳統的績效評估（如客戶的交付與留存），導致很難在與客戶的實時互動中做出響應。

在這項研究中指出，大數據技術可成為客戶體驗與這些營銷優先級之間的橋梁。而許多營銷人員將數據僅用于對廣告系列效果進行事后評估。事實上，事后的數據管理流程往往是為了管理繁重的任務，但幾乎沒有任何前瞻性分析。

但是，通過簡化多渠道績效評估的營銷技術可以為實時分析提供空間，從而實現更高的響應能力。例如，自動化、可視化的數據分析工具（如神策分析）以及預測建模可幫助營銷人員識別數據中的模式，從而實時為決策提供有價值的信息。

誤區 2：“營銷人員必須成為使用 AI 的數學家”

某研究機構曾稱，80％ 的 B2B 營銷人員認為人工智能將在 2020 年之前“徹底改變”營銷。然而，只有 26％ 的人對自身關于 AI 應用的認知有自信。此外，超過一半的人認為技術整合和員工培訓將會是 AI 進入的障礙。

其實，與流行的看法相反，業務人員不必熟悉高級數學和算法來指導 AI。僅需一款優秀的工具或平臺，就能夠瀏覽和分析數據在應用程序和網站上的表現，通過這樣的工具，將使業務人員更便捷地發現趨勢和增長機會。

誤區 3：“數據破壞了創造力”

有效的營銷是數據驅動的洞察力和創造性思維的結合。數據輸入、數據輸出并不是戰略輸出的全部和最終目標。營銷永遠是一個創意產業，但擁抱以數據為主導的創造力的營銷人員將獲得更多的優勢。

我們應該學會將數據視為激發我們自己創造性思維的洞察力層。

誤區 4：“我團隊中的其他人將負責處理數據”

某研究機構的報告稱，由于每個組織內的角色在不斷發生變化，人物協作方面將會存在極大的障礙。

那么，數據管理肯定是這種動態的犧牲品。品牌和代理團隊之間的合作非常重要，但不知為何，數據似乎要從一個團隊被推向另一個團隊。

如果營銷人員希望最大限度地發揮協作作用，從而提高營銷績效的價值，那么就要更近距離的接觸到一手數據，確保獲得及時有效的決策。當業務人員將正確的工具和流程整合在一起以實現數據驅動價值最大化時，就會產生巨大的增長機會。

誤區 5：“在錯誤的系統上投入資金，進行數據管理”

遲鈍的數據管理系統有一個劣勢，那就是它否認市場營銷人員的洞見，而這些洞見卻可能會影響收入、客戶留存率和媒體成本支出。所以，隨著數據內容與價值的增長，營銷人員需要權衡因為數據系統不易用而導致的一些隱性成本的問題。

幸運的是，當你的目標很明確的時候，這些干擾都是可以控制的。為了更快地做到從數據到洞察，業務人員應該用心尋找一種工具系統，它既能提供相關數據信息，而且又能保證實時的效率，

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來源：https://chiefmartec.com

原作者：David Dunne

編譯過程中有所刪減。

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總結

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