
大數據技術的進步之快,與傳統的數據分析相比,就好比是噴汽式飛機與獨輪車的差距。如果管理者沒有足夠的判斷力和領導素養,該項新技術所帶來的風險可能遠遠大于收益。
仔細研究塔吉特的“懷孕指標”之后我們發現,領導力在該項目當中發揮的作用遠比技術工具來得關鍵:
以一定的收益風險管理為導向 很久以前,早在上世紀八十年代,塔吉特就通過研究發現,消費者很少會因為商家的廣告或者優惠券改變自己的購物習慣,選擇不熟悉的品牌。只有當重大事件發生時,比如結婚、搬家或者生小孩,這一規律才會被打破。
沒有這項理論做前提,塔吉特的“懷孕指標”項目就毫無意義。
合理的樣本和模型很重要,建立一個數據模型需要明確的樣本和評估數據,這就需要對客戶有足夠的洞察。
在塔吉特的案例里,他們使用嬰兒用品的購買記錄作為樣本,以此為基礎來建構一個數據模型,分析更大量的數據記錄。
理解信息的價值所在 需要仔細評估從最理想的數據中能夠得到的商業結果,對比數據收集、分析的過程和最終得到的結果,來判斷精確的分析是否值得。
例如,在塔吉特,可以根據“懷孕指標”,將準確率為80%的數據和準確率為90%的數據進行對比,以找到投入產出的最佳結合點,形成最優化的數據模型。
而且數據分析是持續不斷的過程,而非一個階段性的項目或者事件。只有這樣,才能夠分析找到推送優惠廣告的最佳對象和方式,從而改善整個商業模式。
需要厘清倫 理和隱私的邊界 有些時候,人們可能會覺得自己被關注得太多了。為了減輕這種疑慮,塔吉特會在發送的嬰兒用品優惠信息中夾雜一些諸如割草機一類的產品廣告,以便看起來不那么像有針對性的監視。
總之,管理者如何運用大數據的結果要比數據分析本身更為重要。分析是很重要,但也只是運用數據的第一步而已。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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