ما يمكن أن يخبرك به حدسك أن البيانات لا تستطيع ذلك

ما العبارة الأكثر دقة التي تمثل إستراتيجيتك التسويقية الحالية؟

يحركها البيانات . واعية بالبيانات . تمكين البيانات ؟

إذا كنت تحك رأسك (أو تلف عينيك) ، فأنت لست وحدك.

أدى الارتفاع الأخير في المحادثات حول البيانات والاختلاف الناتج عن ذلك إلى ترك العديد من المسوقين ممزقين بشأن النهج الذي ينبغي عليهم اتباعه في أعمالهم.

ولكن بدلاً من اتخاذ موقف جانبي في المسألة ، كنت أزعم أن الأمر لا يتعلق بالدلالات بقدر ما يتعلق بأسباب إجراء هذه الفروق الدقيقة.

الشكوى الرئيسية ضد مصطلح "مدفوعة بالبيانات" هي أنه يلمح إلى أن البيانات هي المسؤولة. صانع القرار الجديد. نهاية كل شيء ويكون كل تسويق حديث.

سيتحدث معظم علماء البيانات حتى يتحول لونهم إلى اللون الأزرق في وجوههم حول كيفية تفوق الرؤى المستمدة من الخوارزميات المعقدة كثيرًا عن تلك الخاصة بالحدس البشري.

الأرقام محددة. إنها دقيقة. إنها ملموسة.

لكن ضع في اعتبارك حالة السيارة ذاتية القيادة.

أصبحت السيارة ذاتية القيادة ممكنة من خلال نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) المتقدم والملاحة ورسم الخرائط وأجهزة الاستشعار والليزر والكاميرات وأجهزة الكمبيوتر.

من الناحية النظرية ، يجب أن تكون أجهزة الكمبيوتر والتقنيات المتقدمة الأخرى أفضل بكثير في معالجة جميع العوامل والمعلومات المطلوبة للتنقل بأمان على الطرق.

بعد كل شيء ، هم قادرون على استيعاب ومعالجة معلومات أكثر بكثير مما يستطيع العقل البشري القيام به. كما أنهم أفضل في التعرف على الأنماط المعقدة وتحديدها ، في هذه الحالة أنماط حركة المرور.

ولكن عندما تفشل السيارات ذاتية القيادة ، فإنها تخلو من القدرة البشرية الفريدة على تفسير السياق والنية والطبيعة الإنسانية.

يمكن قول الشيء نفسه عن بيانات المستهلك أو السوق. ببساطة ، هناك الكثير من الفروق الدقيقة في السلوك البشري بحيث يتعذر علينا أن نكون مدفوعين بالكامل بالذكاء الاصطناعي / البيانات.

الآن لا تفهموني خطأ.

باعتباري شخصًا يتطلب دوره في توليد الطلب الكثير من الوقت مع الأرقام ، فأنا لست هنا لتشويه سمعة البيانات أو خصمها كأداة تسويقية ضرورية أو فعالة. أعتقد فقط أنه من المهم لنجاح المنظمات الأخرى ، بالإضافة إلى منظمتي ، أن تظل مجرد - أداة.

لتسخير قوة البيانات حقًا ، عليك أولاً التعرف على قيودها وفهمها:

البيانات لا تكذب ، لكنها لا تروي القصة كاملة

قال ألبرت أينشتاين ذات مرة ، "لا يمكن عد كل شيء مهم ، ولا يتم احتساب كل ما يمكن حسابه".

نظرًا لأن أجهزة الكمبيوتر والآلات معقدة ومعقدة ، فإنها تقدم لنا بشكل أساسي معلومات أساسية ومباشرة للغاية - من / ماذا / متى. بينما نعلم أن المعلومات مفيدة للغاية ، فإن ما تعلمناه محدود بدون السياق الإضافي لكيفية ولماذا.

على سبيل المثال ، يمكن أن تخبرنا البيانات عن عدد الأشخاص الذين أحبوا المنشور أو شاركوه ، ولكن لا يمكنها إخبارنا بالسبب. بعبارة أخرى ، يمكن أن يقدم لنا نتائج كمية ولكن ليس التفكير النوعي.

أو فكر في الأمر بهذه الطريقة: إذا قام شخص ما بتحليل الساعات التي قضيتها مع زملائك في العمل والأصدقاء والعائلة في أسبوع معين ، فقد تشير البيانات إلى أن زملائك في العمل هم الأكثر أهمية بالنسبة لك.

ربما لا يكون الأمر كذلك ، ولكنه مثال جيد على كيف يمكن أن تكون البيانات مضللة بدون السياق المناسب.

يمكن أن تشير البيانات أيضًا إلى علاقة محتملة بين عوامل مختلفة ، لكنها لا تستطيع إثبات ذلك. إنه قول مأثور مألوف ، "الارتباط لا يعني السببية."

على سبيل المثال ، قد تُظهر البيانات ارتباطًا بين شهر من الزيارات المرتفعة لموقع الويب والعائد المرتفع ، لكن هذا لا يعني بالضرورة أن زيادة الإيرادات كانت بسبب زيادة عدد الزيارات. قد يكون هناك عامل ثالث يؤثر على هذين الرقمين ، أو متغير آخر غير مباشر.

لن تعرف سوى عينك وخبرتك المدربة التعامل مع هذه الأرقام والمقاييس بحذر وإجراء مزيد من الاختبارات. إذا اكتشفت ارتباطًا في بياناتك ، فحاول البحث بشكل أعمق إما لتكرار نتائجك وعزل السبب الحقيقي ، أو تقسيمها بطرق مختلفة لمعرفة ما إذا كانت تظهر أنماط مختلفة.

يمكن أن يكون من المفيد أيضًا جمع التعليقات النوعية من طرق مثل استطلاعات الموقع والبريد الإلكتروني أيضًا.

البيانات واقعية ، لكنها لا تجازف

قبل عدة سنوات ، شرع مورجان هيرمان-وايش البالغ من العمر 29 عامًا في شراء ملابس صديقته الداخلية في عيد ميلادها.

بمجرد أن اكتشف مدى تكلفة معظم خياراته ، أدرك أن هناك فجوة كبيرة في السوق لشركة ملابس داخلية بأسعار معقولة وبدأ على الفور في البحث عن فرصة مشروع محتملة.

المشكلة؟ أخبرته البيانات أن يبقى بعيدًا عن تجارة الملابس الداخلية قدر الإمكان. كان هناك زعيم صناعة واضح يسيطر على السوق ، وحواجز لا حصر لها للدخول والعديد من المحاولات الفاشلة بما في ذلك العديد من العلامات التجارية ذات الأسماء الكبيرة.

لكن على الرغم من النتائج التي توصل إليها ، لم يستطع Hermand-Waiche تجاهل الشيء الوحيد الذي لا يزال يدفعه لمتابعة هذا المشروع: حدسه. يجب أن يكون هناك سوق للملابس الداخلية عالية الجودة وبأسعار معقولة - حتى لو كانت البيانات تشير إلى خلاف ذلك.

Hermand-Waiche هو الآن المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Adore Me ، وهي شركة ملابس داخلية للتجارة الإلكترونية أحدثت ثورة في الصناعة. في غضون سنوات قليلة فقط ، حوّل شعوره الغريزي إلى الشركة رقم 2 الأسرع نموًا في Inc500's في مدينة نيويورك ، وقد جمع حوالي 11.5 مليون دولار من المستثمرين المغامرون والمستثمرون من القطاع الخاص.

يمكن للبيانات أن تخبرنا فقط بالحالة الحالية للأشياء ، وفي أفضل الأحوال تقدم تنبؤات مستنيرة.

حاول استخدام المزيد من الأساليب النوعية مثل طرح الأسئلة / استطلاعات الرأي على قنواتك الاجتماعية أو الاستماع الاجتماعي أو حتى مجموعات التركيز الجيدة للحصول على تعليقات أكثر صدقًا وحميمية حول فكرة قد تكون لديك.

وتذكر أن الثورة في بعض الأحيان تعني فقط تجاهل الوضع الراهن والمخاطرة.

يمكن أن تكون البيانات مفيدة ، لكن لا يمكن تخيلها

كرر بعدي: البيانات الضخمة ليست الفكرة العظيمة.

لم تتوصل البيانات إلى عبارة "Just Do It" أو تطلب من Apple "التفكير بشكل مختلف".

من السهل جدًا الوقوع في أعشاب الأرقام والإحصاءات ، لكن تذكر أن التسويق الرائع يتعلق بسرد قصة رائعة - ورواية قصة رائعة تعني فهم السلوك البشري والعاطفة والتجارب.

يمكننا تعلم كل أنواع الأشياء حول تصرفات جمهورنا من البيانات. لكنها لا تخبرنا عن دوافعهم ، ونضالاتهم ، ورغباتهم ، وما إلى ذلك. نحن بحاجة إلى تلك الرؤى البشرية الفريدة لنخبر قصصًا رائعة وأن نكون مبدعين.

لكنها ليست خطأ البيانات.

الإبداع فن. إن "الفن" ، بتعريفه ذاته ، هو تعبير أو تطبيق لمهارة وخيال الإنسان الإبداعي ، وإنتاج أعمال يتم تقديرها في المقام الأول لجمالها أو قوتها العاطفية. الكلمات الرئيسية هنا هي "بشرية" و "عاطفية".

مثال على ذلك: في عام 2016 ، حاول قسم علوم الكمبيوتر بجامعة تورنتو تعليم الكمبيوتر كيفية كتابة أغنية.

قام الباحثون بتغذية الآلة بما يزيد عن 100 ساعة من الموسيقى بينما "تعلمت" خوارزمية معقدة أنماط الإيقاعات والأوتار والقصائد الغنائية. وعلى الرغم من أن كل هذا يبدو عالي التقنية بشكل مثير للإعجاب ، إلا أن "الأغنية" الناتجة كانت إلى حد ما كارثية - مع كلمات غريبة لا معنى لها ولحن آلي غير ملهم.

تبين ، البيانات هي ملحن سيء جدا.

الخبر السار هو أن هناك طريقة يمكن أن توفر بها البيانات نوع الرؤى البشرية والعاطفية التي تلهم الإبداع العظيم. لكن بدلاً من الاستماع إلى الأرقام ، يجب أن تستمع فعليًا إلى الناس.

تسمح أحدث التطورات في أدوات الاستماع الاجتماعي للعلامات التجارية باكتشاف أشياء عن جماهيرها قد تستغرق شهورًا من المقابلات النوعية. يعد تقارب الموضوع مثالًا رائعًا على قدرة الاستماع التي تكون أكثر تأثيرًا مما يدركه معظم الناس.

تخيل الأبواب التي يمكن أن تفتح عندما تكتشف ما الذي يتحدث عنه جمهورك أيضًا على وسائل التواصل الاجتماعي. هل يحبون نوعًا معينًا من الموسيقى؟ أم رياضة؟ يمكن أن تؤدي هذه الأفكار إلى فرص رعاية جديدة أو عمليات تكامل للمنتجات أو حتى شريحة جمهور جديدة تمامًا.

مثال جيد آخر على كيف يمكن أن يلهم الاستماع الاجتماعي إبداعًا رائعًا من خلال تحليل المشاعر. يمنحك التعرف على الطريقة التي يشعر بها جمهورك حول شيء مثل الأخبار الحديثة أو الموضوعات ذات الصلة الفرصة لإنشاء محتوى أو حملات سيكون لها صدى معهم على مستوى أعمق وأكثر صدى عاطفيًا.

استخدمت شركة Coca-Cola تحليل المشاعر لإنشاء آلة Coke Tweet الخاصة بها. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية والموقع ، تمكنت العلامة التجارية من تحديد المدينة الأقل سعادة في البلاد.

تمشيا مع إستراتيجية علامتهم التجارية ، "اختر السعادة" ، قاموا بإحضار آلة بيع كوكاكولا إلى المدينة لتحليل مشاعر الملف الشخصي لكل مستخدم على Twitter.

ثم قامت الآلة بعد ذلك بتوزيع علبة فقط للمستخدمين الذين يتمتعون بحضور أكثر إيجابية وسعيدة على المنصة.

إنه لأمر مدهش كيف يمكن للعلامات التجارية أن تتعلم وتبتكر الكثير ببساطة من خلال تحليل نشاط الأشخاص على وسائل التواصل الاجتماعي. حاول القيام ببعض الاستماع الاجتماعي الخاص بك في المرة القادمة التي تبحث فيها عن رؤى إبداعية.

لذا ، سواء كنت تعتبر مؤسستك واعية بالبيانات أو مدفوعة بالبيانات ، فكل ما يهم حقًا هو أنك تترك مساحة كبيرة للإنسانية في عملية صنع القرار. لأن البيانات بدون البشر ليست بصيرة - إنها مجرد أرقام.