Ceea ce vă poate spune instinctul, datele nu pot

Care frază reprezintă cel mai corect strategia dvs. actuală de marketing?

Bazat pe date . Informat de date . Activat pentru date ?

Dacă vă scărpinați (sau vă dați ochii peste cap), nu ești singur.

Creșterea recentă a conversațiilor cu privire la date și divergența rezultată i-au lăsat pe mulți dintre agenții de marketing distruși în legătură cu abordarea pe care ar trebui să o adopte cu afacerea lor.

Dar, în loc să iau o parte în această problemă, aș argumenta că este mai puțin despre semantică și mai mult despre motivul pentru care se fac aceste distincții subtile.

Plângerea majoră împotriva termenului „data-driven” este că acesta insinuează că datele sunt responsabile. Noul decident. Încheiați totul și să fie totul de marketing modern.

Majoritatea oamenilor de știință de date vor vorbi până vor deveni albaștri despre modul în care informațiile obținute din algoritmi sofisticați sunt cu mult superioare celor ale unei bănuieli umane.

Cifrele sunt concrete. Sunt exacte. Sunt tangibile.

Luați în considerare însă pentru o clipă cazul mașinii care se conduce singur.

Mașina cu conducere autonomă este posibilă prin GPS avansat, navigație și cartografiere, senzori, lasere, camere și computere.

În teorie, computerele și alte tehnologii avansate ar trebui să fie cu mult superioare în procesarea tuturor factorilor și informațiilor necesare pentru a naviga în siguranță pe drumuri.

La urma urmei, ei sunt capabili să preia și să proceseze mult mai multe informații decât este capabil creierul uman. De asemenea, sunt mai buni la recunoașterea și identificarea modelelor complicate, în acest caz, modele de trafic.

Dar acolo unde mașinile cu conducere autonomă eșuează este lipsa capacității unice umane de a interpreta contextul, intenția și bine, umanitatea.

Același lucru se poate spune despre datele de consum sau de piață. Există pur și simplu mult prea multe nuanțe în comportamentul uman pentru ca noi să fim vreodată complet bazați pe AI/date.

Acum nu mă înțelege greșit.

Fiind cineva al cărui rol în generarea cererii necesită mult timp în față cu numerele, nu sunt aici pentru a denigra sau a reduce datele ca instrument de marketing necesar sau eficient. Cred că este important pentru succesul altor organizații, precum și al propriei organizații, să rămână pur și simplu asta – un instrument.

Pentru a valorifica cu adevărat puterea datelor, trebuie mai întâi să recunoașteți și să înțelegeți limitările acestora:

Datele nu mint, dar nu pot spune întreaga poveste

Albert Einstein a spus odată: „Nu tot ce contează poate fi numărat și nu tot ce poate fi numărat contează”.

Oricât de complicate și complicate sunt computerele și mașinile, ele ne oferă în principal informații foarte simple și simple – cine/ce/când. Deși știind că informațiile sunt extrem de utile, învățările noastre sunt limitate fără contextul suplimentar despre cum și de ce.

De exemplu, datele ne pot spune câte persoane au apreciat sau au distribuit o postare, dar nu ne pot spune de ce. Cu alte cuvinte, ne poate oferi rezultate cantitative, dar nu raționamente calitative.

Sau gândiți-vă astfel: dacă cineva ar analiza orele petrecute cu colegii de muncă, prietenii și familia într-o anumită săptămână, datele ar sugera că colegii tăi au fost cei mai importanți pentru tine.

Probabil că nu este cazul, dar un bun exemplu al modului în care datele pot induce în eroare fără contextul adecvat.

Datele pot indica, de asemenea, o relație potențială între diferiți factori, dar nu o pot dovedi. Este un adagiu familiar, „corelația nu implică cauzalitate”.

De exemplu, datele pot arăta o corelație între o lună de trafic mare pe site și venituri mari, dar asta nu înseamnă neapărat că venitul crescut a fost cauzat de traficul crescut. Ar fi putut exista un al treilea factor care să afecteze ambele numere sau o altă variabilă indirectă.

Doar ochiul și experiența dumneavoastră instruiți vor ști să abordeze aceste cifre și valori cu precauție și să facă teste suplimentare. Dacă descoperiți o corelație în datele dvs., încercați să săpați mai adânc fie pentru a replica rezultatele și a izola cauza adevărată, fie segmentați în diferite moduri pentru a vedea dacă apar modele diferite.

De asemenea, poate fi util să colectați feedback calitativ din metode precum sondajele pe site și prin e-mail.

Datele sunt realiste, dar nu își pot asuma riscuri

În urmă cu câțiva ani, Morgan Hermand-Waiche, în vârstă de 29 de ani, și-a propus să-și cumpere prietenei sale lenjerie de ziua ei.

Odată ce a descoperit cât de scumpe erau majoritatea opțiunilor sale, și-a dat seama că există un decalaj serios pe piață pentru o companie de lenjerie intimă la prețuri accesibile și a început imediat să cerceteze o posibilă oportunitate de risc.

Problema? Data i-a spus să stea cât mai departe de afacerea cu lenjerie intimă. A existat un pion clar al industriei care domina piața, nenumărate bariere în calea intrării și numeroase încercări eșuate, inclusiv câteva mărci de renume.

Dar, în ciuda constatărilor sale, Hermand-Waiche nu a putut ignora singurul lucru care încă îl împinge să urmeze această aventură: instinctul său. Trebuia să existe o piață pentru lenjerie de calitate la prețuri accesibile – chiar dacă datele sugerau altfel.

Hermand-Waiche este acum fondatorul și CEO-ul Adore Me, o companie de lenjerie de comerț electronic care revoluționează industria. În doar câțiva ani, și-a transformat sentimentul în compania Inc. 500 pe locul 2 cu cea mai rapidă creștere din New York și a strâns aproximativ 11,5 milioane de dolari de la VC și investitori privați.

Datele ne pot spune doar starea actuală a lucrurilor și, în cel mai bun caz, pot face predicții informate.

Încercați să utilizați metode mai calitative, cum ar fi să puneți întrebări/sondaje pe canalele dvs. de socializare, ascultare socială sau chiar grupuri de discuție bune pentru a obține un feedback mai sincer și intim asupra unei idei pe care o aveți.

Și amintiți-vă, uneori revoluția înseamnă doar ignorarea status quo-ului și asumarea unui risc.

Datele pot informa, dar nu își pot imagina

Repetă după mine: Big data nu este ideea cea mare.

Datele nu au venit cu „Doar fă-o” și nici nu i-au spus Apple să „Gândește diferit”.

Este prea ușor să fii prins în buruienile numerelor și statisticilor, dar ține minte că un marketing excelent înseamnă a spune o poveste grozavă – iar a spune o poveste grozavă înseamnă a înțelege comportamentul uman, emoțiile și experiențele.

Din date putem afla tot felul de lucruri despre acțiunile publicului nostru. Dar nu ne poate spune despre motivațiile lor, luptele lor, dorințele lor etc. Avem nevoie de acele percepții unice umane pentru a spune povești grozave și a fi creativi.

Dar nu este vina datelor.

Creativitatea este o artă. Prin însăși definiția sa, „arta” este expresia sau aplicarea abilității și imaginației creative umane, producând lucrări care trebuie apreciate în primul rând pentru frumusețea sau puterea lor emoțională. Cuvintele cheie sunt aici „umane” și „emoționale”.

Caz concret: În 2016, Departamentul de Informatică al Universității din Toronto a încercat să învețe un computer cum să scrie o melodie.

Cercetătorii au alimentat aparatul cu peste 100 de ore de muzică, în timp ce un algoritm sofisticat a „învățat” modele în ritmuri, acorduri și versuri. Și, în timp ce toate acestea sună impresionant de înaltă tehnologie, „melodia” rezultată a fost oarecum un dezastru – cu versuri ciudate, fără sens și o melodie neinspirată, robotică.

Se pare că data este un compozitor destul de prost.

Vestea bună este că există o modalitate prin care datele pot oferi tipul de perspective umane, emoționale, care inspiră o mare creație. Dar în loc să asculți numerele, trebuie să asculți de fapt oamenii.

Cele mai recente progrese în instrumentele de ascultare socială permit mărcilor să descopere lucruri despre publicul lor, care altfel ar putea dura luni de interviuri calitative. Afinitatea subiectului este un exemplu excelent de capacitate de ascultare care are mult mai impact decât își dau seama majoritatea oamenilor.

Imaginați-vă ușile care se pot deschide când aflați despre ce mai vorbește publicul pe rețelele sociale. Iubesc un anumit tip de muzică? Sau sport? Aceste informații pot duce la noi oportunități de sponsorizare, integrări de produse sau chiar un segment de public nou-nouț.

Un alt exemplu bun al modului în care ascultarea socială poate inspira o mare creație este prin analiza sentimentelor. Învățarea modului în care se simte publicul despre ceva precum știri recente sau subiecte relevante vă oferă posibilitatea de a crea conținut sau campanii care vor rezona cu ei la un nivel mai profund, mai rezonant emoțional.

Coca-Cola a folosit analiza sentimentelor pentru a-și crea Coca-Cola Tweet Machine. Folosind procesarea limbajului natural și locația, marca a reușit să identifice orașul cel mai puțin fericit din țară.

În conformitate cu strategia lor de brand, „alege fericirea”, au adus în oraș un automat de Coca-Cola care a analizat sentimentul profilului de Twitter al fiecărui utilizator.

Apoi, mașina a distribuit doar o cutie utilizatorilor cu o prezență mai pozitivă și mai fericită pe platformă.

Este uimitor cum mărcile pot învăța și crea atât de multe pur și simplu analizând activitatea oamenilor pe rețelele sociale. Încercați să faceți o parte din propria ascultare socială data viitoare când căutați informații creative.

Deci, indiferent dacă considerați că organizația dvs. este bazată pe date sau ca fiind bazată pe date, tot ceea ce contează cu adevărat este că lăsați mult spațiu umanității în luarea deciziilor. Pentru că datele fără oameni nu sunt o perspectivă - sunt doar cifre.