지금, 큰 데이터는 그냥 헛소리입니다.

큰 데이터는 매우 뜨거운, 미신, 고객의 다양 한 지점에 큰 데이터를 많은 기업 데이터에 출 격, 이러한 데이터를 사용 하 여 미래 예측을 하기 시작 했다. 우리는 사실, 데이터는 실제 고객 기반에서 우리를 계속 하는 걱정 해야 합니까?

IBM 최근 CMO 16 산업의 1700 이상 하 고 그것은 단지 나 같은 우려 했다 발견. 자동차 산업에서 한 경영자는 그것이 데이터를 쓸모 없는, 하지만 우리가 그것을 사용 하지 것이 고 데이터에서 금에 깊이 파고 충분 한 시간이 아니 었 말했다. 그런가요?

가장 중요 한 결과 시장, 개별 개인 이해 때문에 같은 방대한 양의 데이터를 다루는 세계의 CMO에 대 한 문제입니다. 그것은 그들의 관계를 고려 하지 않고만 개별 개인을 이해 하는 더 위험한입니다. 귀사의 비즈니스는 이러한 것 들을 바탕으로, 그것은 위험입니다.

정말 이해 하기 데이터, 광범위 한 연구를 하 고 개인적으로 정말 그가 공부를 해야 합니다. 그는 대상 그룹을 되지 않을 수 있습니다 하지만 아마도 그가 위해 일 하는 회사는 귀하의 제품 및 서비스를 살 것 이다.

"왜" 질문

아니 데이터는 쓸모 없는입니다. 그러나 큰 번호 아직도 그들의 한계 때문에 그들은 "이유." 대답을 충분히 깊은 오지 마 "왜" "예"와 "아니오"를 능가 했다, 어떤은 종종 계량 하기 어렵습니다.

여기는 계몽 생각: 대부분의 데이터 분석 및 의사 결정 프로 모션 등 전통적인 활동에서 아직도 온다. 그것은 정말 분명 한 입장, 또는 심지어 손실 만들기 사업 어렵다입니다.

오른쪽 경로 찾기

데이터 비 애 속에서 우리가 어떻게 밖으로? 아마도 몇 가지 구식 방법이 더 효과적일 것입니다. Kraft 음식은 좋은 예 이며 그들의 행정관을 슈퍼마켓의 군중을 보고 인생에 대 한 그들의 이야기를 듣고 다양 한 점포로 이동.

그들은 신속 하 게 오레오의 브랜드 다음 금광 발견. 그들은 작고 덜 달콤한 쿠키를 만든 하 고 판매 80% 이상으로 급증 했다. 때문에 그들은 구입된 데이터를 포기 하지만 개인적으로 왜 소비자를 물었다: 왜 더 살? 왜 작은 쿠키를 선호 합니까? 덜 달콤한 쿠키는 왜 할까요?

결정 하는 방법

또 다른 예입니다. 대형 컨설팅이 말한다 그들은 많은 다양 한 고용 관계 때문에 소셜 미디어에 투자 했다. 이 회사의 웹 사이트에 대 한 정보는 잠재적인 직원에 대 한 참조만 하지만 회사를 입력 하는 실제 결정은 그들이 마지막으로 질문의 몇 가지.

대신, 졸업생의 조사 그들은 고용주 일과 졸업생 시간 책을 읽고 운동 하 고 뭔가 자선 단체에 대 한 매주를 희망 하기 때문에 중요 한 문제는 생활 사이의 균형을 보장할 수 있는지 물어 것 발견.

당신이 하기 위해 현재에서 최고로.

최고의 휘트니스 체인 센터 중 하나는 그들의 클라이언트는 풍부 하 고 인식 하 고 훈련을 통해 수행할 수 있기 때문에 비싼 회원비를 지불할 생각 한다. 하지만 사실은 이다 그 때 옆 피트 니스 강사와 접촉 후 학생, 그 감독의 매력을 찾을 유일한 학생에 영향을 미치는 중요 한 요소. 학생 코치 그들에 게 그들의 동료의 최고 그리고 그들은 모든 나이에 될 수 있는 최고의 능력을가지고 생각 합니다.

그것은 본질을 도달 하는 긴 방법

우리가 그들의 핵심, 자연과 사물의 핵심 특성에 대해 알아야 할 질문의 많은 몇 가지 주요 질문에 의해 응답 될 수 있습니다 하지만 원시 데이터의 더미는 우리에 게 사용할 수 없습니다.

(책임 편집기: 멩)