현재 마케팅 전략을 가장 정확하게 나타내는 문구는 무엇입니까?



데이터 기반 . 데이터 정보 . 데이터 지원 ?



머리를 긁적이거나 눈을 굴린다면 혼자가 아닙니다.

최근 데이터에 대한 대화의 증가와 그로 인한 차이로 인해 많은 마케팅 담당자는 비즈니스에 어떤 접근 방식을 취해야하는지 고민했습니다.

그러나 문제의 편을 들지 않고 의미론보다는 이러한 미묘한 차이가 만들어지는 이유에 대해 더 많이 주장하고 싶습니다.

숫자 7의 의미

'데이터 중심'이라는 용어에 대한 주요 불만은 데이터가 담당한다는 것을 암시한다는 것입니다. 새로운 의사 결정자. 결국 모든 현대 마케팅이 되십시오.

대부분의 데이터 과학자는 정교한 알고리즘에서 얻은 통찰력이 인간의 직감보다 훨씬 우월하다는 점에 대해 솔직해질 때까지 이야기합니다.



숫자는 구체적입니다. 정확합니다. 그들은 실체입니다.

그러나 자율 주행 차의 경우를 잠시 생각해보십시오.

자율 주행 자동차는 첨단 GPS, 내비게이션 및 매핑, 센서, 레이저, 카메라 및 컴퓨터로 가능해졌습니다.



이론적으로 컴퓨터 및 기타 고급 기술은 도로를 안전하게 탐색하는 데 필요한 모든 요소와 정보를 처리하는 데 훨씬 우수해야합니다.

결국 그들은 인간의 뇌가 할 수있는 것보다 훨씬 더 많은 정보를 받아들이고 처리 할 수 ​​있습니다. 또한 복잡한 패턴 (이 경우 트래픽 패턴)을 더 잘 인식하고 식별합니다.

하지만 자율 주행 차가 실패하는 곳은 상황, 의도, 인간성을 해석 할 수있는 고유 한 인간 능력이 없다는 것입니다.

소비자 또는 시장 데이터에 대해서도 마찬가지입니다. 우리가 완전히 AI / 데이터 중심이 되기에는 인간 행동에 너무 많은 뉘앙스가 있습니다.

이제 오해하지 마십시오.

수요 창출의 역할을하려면 숫자에 대한 대면 시간이 많이 필요한 사람으로서 저는 필요하거나 효과적인 마케팅 도구로 데이터를 비방하거나 할인하지 않습니다. 단지 도구라는 것만으로 남아있는 것이 내 조직뿐 아니라 다른 조직의 성공을 위해 중요하다고 생각합니다.

데이터의 힘을 진정으로 활용하려면 먼저 데이터의 한계를 인식하고 이해해야합니다.

데이터는 거짓말을하지 않지만 전체 이야기를 말할 수는 없습니다.

Albert Einstein은“중요한 모든 것이 계산 될 수있는 것은 아니며 계산 될 수있는 모든 것이 중요하지는 않습니다”라고 말했습니다.

복잡하고 복잡한 컴퓨터와 기계는 주로 누가 / 무엇을 / 언제하는지에 대한 매우 기본적인 정보를 제공합니다. 정보가 매우 도움이된다는 것을 알지만 방법과 이유에 대한 추가 컨텍스트 없이는 학습이 제한됩니다.

예를 들어 데이터는 얼마나 많은 사람들이 게시물을 좋아하거나 공유했는지 알려줄 수 있지만 그 이유는 말할 수 없습니다. 다시 말해, 그것은 우리에게 정량적 결과를 제공 할 수 있지만 질적 추론은 제공하지 않습니다.

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또는 다음과 같이 생각해보십시오. 누군가 특정 주에 동료, 친구 및 가족과 보낸 시간을 분석 한 경우 데이터에 따르면 동료가 가장 중요하다는 것을 알 수 있습니다.

아마도 그렇지는 않지만 적절한 컨텍스트없이 데이터가 오도 될 수있는 방법에 대한 좋은 예입니다.

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데이터는 서로 다른 요인 간의 잠재적 인 관계를 나타낼 수도 있지만 증명할 수는 없습니다. '상관 관계는 인과 관계를 의미하지 않는다'는 익숙한 격언입니다.

예를 들어 데이터에 웹 사이트 트래픽이 높은 한 달과 높은 수익 사이의 상관 관계가 표시 될 수 있지만 이것이 반드시 트래픽 증가로 인해 수익이 증가한 것은 아닙니다. 이 두 숫자 또는 다른 간접 변수에 영향을 미치는 세 번째 요인이있을 수 있습니다.

숙련 된 눈과 경험 만이 이러한 수치와 측정 항목에주의해서 접근하고 추가 테스트를 수행 할 수 있습니다. 데이터에서 상관 관계를 발견 한 경우 결과를 복제하고 실제 원인을 분리하거나 다양한 방법으로 분류하여 다른 패턴이 나타나는지 확인하십시오.

사이트 및 이메일 설문 조사와 같은 방법에서 질적 피드백을 수집하는 것도 도움이 될 수 있습니다.

데이터는 현실적이지만 위험을 감수 할 수 없습니다.

몇 년 전, 29 세 Morgan Hermand-Waiche 생일을 맞아 여자 친구 란제리를 사러 나섰다.

대부분의 옵션이 얼마나 비싸다는 것을 알게되자 그는 저렴한 란제리 회사의 시장에 심각한 격차가 있음을 깨닫고 가능한 벤처 기회를 즉시 조사하기 시작했습니다.

문제? 데이터는 그에게 가능한 한 란제리 사업에서 멀리 떨어져 있다고 말했습니다. 시장을 장악하고있는 분명한 업계의 두목, 수많은 진입 장벽, 여러 유명 브랜드를 포함한 수많은 실패한 시도가있었습니다.

그러나 그의 발견에도 불구하고 Hermand-Waiche는 여전히 그가이 벤처를 추구하도록 밀어 붙이는 한 가지, 바로 그의 직감을 무시할 수 없었습니다. 데이터가 달리 제안 했더라도 저렴하고 품질이 좋은 란제리 시장이 있어야했습니다.

Hermand-Waiche는 현재 업계를 혁신하는 전자 상거래 란제리 회사 인 Adore Me의 설립자이자 CEO입니다. 불과 몇 년 만에 그는 직감을 돌렸다 Inc. 500의 NYC에서 가장 빠르게 성장하는 2 위 기업으로, VC 및 개인 투자자로부터 약 1,150 만 달러를 모금했습니다.

데이터는 사물의 현재 상태 만 알려주고 정보에 입각 한 예측을 할 수 있습니다.

소셜 채널에 질문 / 설문 조사, 소셜 청취 또는 좋은 'ol 포커스 그룹'과 같은보다 정성적인 방법을 활용하여 아이디어에 대해 더 정직하고 친밀한 피드백을 얻으십시오.

그리고 때로 혁명은 현상 유지를 무시하고 위험을 감수하는 것을 의미합니다.

데이터는 정보를 제공 할 수 있지만 상상할 수 없습니다.

나를 따라 반복하십시오. 빅 데이터는 큰 아이디어가 아닙니다.

데이터는 '그냥해라'로 나오거나 애플에게 '다르게 생각하라'라고 말하지 않았습니다.

5:55 의미

숫자와 통계의 잡초에 휩쓸리는 것은 너무나 쉽습니다.하지만 훌륭한 마케팅은 훌륭한 이야기를하는 것입니다. 훌륭한 이야기를한다는 것은 인간의 행동, 감정, 경험을 이해하는 것을 의미합니다.

우리는 데이터에서 청중의 행동에 대한 모든 종류의 것을 배울 수 있습니다. 하지만 그들의 동기, 투쟁, 욕망 등에 대해 말해 줄 수는 없습니다. 훌륭한 이야기를 전하고 창의력을 발휘하려면 인간 고유의 통찰력이 필요합니다.

하지만 데이터의 잘못이 아닙니다.

창의성은 예술입니다. 그 정의에 따르면 '예술'은 인간의 창조적 인 기술과 상상력을 표현하거나 적용하여 주로 그들의 아름다움이나 감성적 인 힘으로 높이 평가되는 작품을 생산합니다. 여기서 키워드는 '인간적'및 '감정적'입니다.

사례 : 2016 년 토론토 대학교 컴퓨터 과학과는 컴퓨터를 가르치려고했습니다. 노래 쓰는 법 .

연구원들은 정교한 알고리즘이 비트, 코드 및 가사의 패턴을 '학습'하는 동안 기계에 100 시간 이상의 음악을 제공했습니다. 그리고 그 모든 것이 인상적으로 하이테크처럼 들리지만 그 결과“노래”는 이상하고 무의미한 가사와 영감을주지 않는 로봇 멜로디로 다소 재앙이었습니다.

데이터는 매우 엉터리 작곡가입니다.

좋은 소식은 데이터가 창조적 인 영감을주는 인간적이고 감성적 인 통찰력을 제공 할 수있는 방법이 있다는 것입니다. 하지만 숫자를 듣는 대신 실제로 사람들의 말을 들어야합니다.

가장 최근의 발전 사회적 청취 도구 브랜드가 질적 인터뷰에 수개월이 걸릴 수있는 잠재 고객에 대한 정보를 발견 할 수 있도록합니다. 주제 친화력은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 영향력있는 청취 능력의 좋은 예입니다.

청중이 소셜에서 무엇에 대해 이야기하고 있는지 알 때 열릴 수있는 문을 상상해보십시오. 그들은 어떤 종류의 음악을 좋아합니까? 아니면 스포츠? 이러한 통찰력은 새로운 스폰서 십 기회, 제품 통합 또는 새로운 잠재 고객 세그먼트로 이어질 수 있습니다.

소셜 청취가 어떻게 훌륭한 창의력을 발휘할 수 있는지에 대한 또 다른 좋은 예는 감정 분석입니다. 청중이 최근 뉴스 나 관련 주제에 대해 어떻게 느끼는지 배우면 더 깊고 감정적으로 공감할 수있는 콘텐츠 나 캠페인을 만들 수 있습니다.

Coca-Cola는 감정 분석을 사용하여 콜라 짹짹 기계 . 자연어 처리와 위치를 사용하여 브랜드는 미국에서 가장 행복한 도시를 식별 할 수있었습니다.

브랜드 전략 인 '행복 선택'에 따라 각 사용자의 트위터 프로필에 대한 감정을 분석 한 콜라 자판기를 도시로 가져 왔습니다.

444 의미 성경 구절

그런 다음 기계는 플랫폼에서 더 긍정적이고 행복한 존재감을 가진 사용자에게만 캔을 분배했습니다.

브랜드가 소셜에서 사람들의 활동을 분석함으로써 얼마나 많은 것을 배우고 만들 수 있는지 놀랍습니다. 다음 번에 창의적인 통찰력을 찾을 때 자신 만의 소셜 리스닝을 시도해보세요.

따라서 조직이 데이터 정보를 기반으로하든 데이터 기반으로 간주 되든 관계없이 결정을 내리는 데 인류를위한 충분한 공간을 남겨 두어야합니다. 사람이없는 데이터는 통찰력이 아니라 숫자 일뿐입니다.

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