目前大數據都還只是在瞎扯

大數據很火，很多公司對大數據到了迷信的地步，各種客戶開始爭相買數據，指望著通過這些數據來對未來做預測。事實上，我們是不是應該擔心這些數據反而讓我們遠離了真正的客戶群？

    IBM最近對16個行業的1700多CMO做了調差，我發現不只是我一個人有此類擔心。曾有一位汽車行業的高管表示，并不是這些數據沒用，而是我們不會用，并且沒有足夠的時間來深度挖掘這些數據里面的黃金。是這樣么？

    處理如此海量的數據是世界范圍內的CMO們頭疼的問題，因為最重要的結果是理解市場，而不是單個的個體。更危險的是只理解單個的個體卻不考慮各自之間的關系。如果你公司的事情是基于這些來做的話，那就很危險了。
    要做到真正的理解這些數據，你需要去做廣泛的調研，親自研究他究竟是誰。他可能不是你的目標人群，但或許他就職的公司會購買你的產品及服務。
   關于“為什么”的問題
    并不是說數據就沒用。但大數據還是有其限制性，因為這些數據還不足夠深到來回答“為什么”.“為什么”已經超過了“是”與“不是”,而這通常是很難通過量化分析出來的。
    這里有一個令人深省的思考：大多數的數據依然是來自傳統的如促銷活動等行為，依此來做分析和決策。這其實很難做清晰的定位，甚至可能是虧本的生意。
   找到正確的路徑
    陷入數據困境之中，如何才能出來？或許有些老土的辦法會比較有效?？ǚ蚴称肥且粋€比較好的例子，他們的高管親自到各種店里去觀察超市的人群，去傾聽他們關于生活的聊天內容。
    他們迅速找到了下一個金礦，那就是奧利奧這一品牌。他們把餅干做得更小，做得不那么甜，銷售竟然飆升了80%多。因為他們拋棄了那些買來的數據，而是親自問消費者幾個為什么：為什么不多買點？為什么你更喜歡小點的餅干？為什么希望餅干不那么甜？
   如何做決定
    還有一個例子。某大型咨詢公司表示他們在社交媒體上投入巨大，因為這里沉淀了各種雇傭關系。這些公司網上的資料只是為潛在雇員提供了一些決策的參考，但真正決定是否進入該公司的，更多是他們最后問的幾個問題。
    相反，一份關于畢業生的調查發現，他們會問一些如雇主是否可以保證他們工作和生活的平衡，其實這才是一個比較關鍵的問題，因為畢業生希望每周可以有時間看書或者去鍛煉以及為慈善團體做點事。
   幫你做當下最好的自己
    有一家頂級的健身連鎖中心認為他們的客戶很富有，并且愿意支付昂貴的會員費，因為他們能通過訓練得到認可和成就。但事實卻是當近距離在這家健身中心跟教練和學員接觸之后，才發現，教練的魅力才是影響學員的重要因素。學員們相信教練有能力讓他們成為同齡人中最好的，并且讓他們能在每個年齡段都成為最佳狀態的自己。
   達到本質的路漫漫
    很多問題，我們需要的是知道其核心本質，而核心本質的東西，可能只是幾個關鍵的問題得到回答就可以搞定的，但那些堆成山的原始數據卻是沒法給我們提供這些。