Что ваша интуиция может сказать вам, что данные не могут

Какая фраза наиболее точно представляет вашу текущую маркетинговую стратегию?

Управляемый данными . Данные-информированные . С поддержкой данных ?

Если вы чешете голову (или закатываете глаза), вы не одиноки.

Недавний всплеск разговоров о данных и возникающее в результате расхождение заставили многих маркетологов задуматься о том, какой подход им следует использовать в своем бизнесе.

Но вместо того, чтобы занимать какую-либо сторону в этом вопросе, я бы сказал, что речь идет не столько о семантике, сколько о том, почему делаются эти тонкие различия.

Основная претензия к термину «управляемый данными» заключается в том, что он намекает на то, что данные являются главными. Новое лицо, принимающее решения. Конец всего и быть всем современному маркетингу.

Большинство специалистов по данным будут говорить до посинения о том, что идеи, полученные с помощью сложных алгоритмов, намного превосходят человеческие догадки.

Цифры конкретные. Они точны. Они ощутимы.

Но рассмотрим на мгновение случай с беспилотным автомобилем.

Беспилотный автомобиль стал возможен благодаря передовым GPS, навигации и картографированию, датчикам, лазерам, камерам и компьютерам.

Теоретически компьютеры и другие передовые технологии должны намного лучше обрабатывать все факторы и информацию, необходимые для безопасного движения по дорогам.

В конце концов, они способны воспринимать и обрабатывать гораздо больше информации, чем способен человеческий мозг. Они также лучше распознают и идентифицируют сложные шаблоны, в данном случае шаблоны трафика.

Но где беспилотные автомобили терпят неудачу, так это в том, что они лишены уникальной человеческой способности интерпретировать контекст, намерения и, ну, человечность.

То же самое можно сказать о потребительских или рыночных данных. В человеческом поведении слишком много нюансов, чтобы мы когда-либо полностью управлялись ИИ/данными.

Не поймите меня неправильно.

Как человек, чья роль в формировании спроса требует много общения с цифрами, я здесь не для того, чтобы очернять или обесценивать данные как необходимый или эффективный маркетинговый инструмент. Я просто думаю, что для успеха других организаций, как и моей, важно, чтобы он оставался просто инструментом.

Чтобы по-настоящему использовать силу данных, вы должны сначала признать и понять их ограничения:

Данные не лгут, но они не могут рассказать всю историю

Альберт Эйнштейн однажды сказал: «Не все, что имеет значение, можно сосчитать, и не все, что можно сосчитать, имеет значение».

Какими бы сложными и сложными ни были компьютеры и машины, они в основном предлагают нам очень простую и простую информацию — кто/что/когда. Зная, что информация чрезвычайно полезна, наши знания ограничены без дополнительного контекста того, как и почему.

Например, данные могут сказать нам, сколько людей поставили лайк или поделились публикацией, но не могут сказать, почему. Другими словами, он может предложить нам количественные результаты, но не качественные рассуждения.

Или подумайте об этом так: если кто-то проанализирует часы, которые вы провели с коллегами, друзьями и семьей в течение данной недели, данные подразумевают, что ваши коллеги были для вас наиболее важны.

Вероятно, это не так, но это хороший пример того, как данные могут вводить в заблуждение без надлежащего контекста.

Данные также могут указывать на возможную взаимосвязь между различными факторами, но не могут ее доказать. Это известная поговорка: «корреляция не подразумевает причинно-следственную связь».

Например, данные могут показать корреляцию между месяцем высокой посещаемости веб-сайта и высоким доходом, но это не обязательно означает, что увеличение дохода было вызвано увеличением трафика. Мог быть третий фактор, влияющий на оба эти числа, или другая косвенная переменная.

Только ваш наметанный глаз и опыт помогут вам с осторожностью подходить к этим числам и показателям и проводить дальнейшее тестирование. Если вы обнаружите корреляцию в своих данных, попробуйте копнуть глубже, чтобы либо воспроизвести свои результаты и выделить истинную причину, либо сегментировать различными способами, чтобы увидеть, возникают ли разные закономерности.

Также может быть полезно собрать качественную обратную связь с помощью таких методов, как опросы на сайте и по электронной почте.

Данные — это реалист, но они не могут рисковать

Несколько лет назад 29-летний Морган Херманд-Вайш решил купить своей девушке нижнее белье на ее день рождения.

Как только он обнаружил, насколько дорогими были большинство его вариантов, он понял, что на рынке есть серьезный пробел для компании по производству доступного нижнего белья, и немедленно начал исследовать возможную венчурную возможность.

Эта проблема? Дейта сказал ему держаться как можно дальше от бизнеса нижнего белья. На рынке явно доминировал отраслевой лидер, бесчисленные барьеры для входа и многочисленные неудачные попытки, в том числе несколько известных брендов.

Но, несмотря на свои открытия, Херманд-Вайш не мог игнорировать одну вещь, которая все еще подталкивала его к этому предприятию: его чутье. Должен существовать рынок недорогого и качественного нижнего белья, даже если данные говорят об обратном.

Hermand-Waiche в настоящее время является основателем и генеральным директором Adore Me, компании по производству нижнего белья для электронной коммерции, которая произвела революцию в отрасли. Всего за несколько лет он превратил свою интуицию в самую быстрорастущую компанию Inc. 500 № 2 в Нью-Йорке и привлек около 11,5 миллионов долларов от венчурных капиталистов и частных инвесторов.

Данные могут рассказать нам только о текущем положении вещей и в лучшем случае сделать обоснованные прогнозы.

Попробуйте использовать более качественные методы, такие как вопросы/опросы в социальных сетях, прослушивание социальных сетей или даже старые добрые фокус-группы, чтобы получить более честный и личный отзыв об идее, которая у вас может возникнуть.

И помните, иногда революция просто означает игнорирование статус-кво и риск.

Данные могут информировать, но не могут представить

Повторяйте за мной: большие данные — это не большая идея.

Дейта не предлагала «Просто сделай это» и не говорила Apple «Думай иначе».

Очень легко запутаться в цифрах и статистике, но помните, что хороший маркетинг — это рассказ великой истории, а рассказ великой истории означает понимание человеческого поведения, эмоций и переживаний.

Мы можем узнать все о действиях нашей аудитории из данных. Но он не может рассказать нам об их мотивах, их борьбе, их желаниях и т. д. Нам нужны эти уникальные человеческие идеи, чтобы рассказывать великие истории и проявлять творческий подход.

Но это не вина данных.

Творчество — это искусство. По самому своему определению «искусство» — это выражение или применение человеческого творческого мастерства и воображения, создающее произведения, которые ценятся прежде всего за их красоту или эмоциональную силу. Ключевые слова здесь «человеческий» и «эмоциональный».

Показательный пример: в 2016 году факультет компьютерных наук Университета Торонто попытался научить компьютер писать песни.

Исследователи загрузили в машину более 100 часов музыки, в то время как сложный алгоритм «выучил» закономерности в битах, аккордах и текстах. И хотя все это звучит впечатляюще высокотехнологично, получившаяся «песня» была чем-то вроде катастрофы — со странными, бессмысленными текстами и скучной роботизированной мелодией.

Оказывается, данные — довольно дерьмовый компоновщик.

Хорошая новость заключается в том, что есть способ, которым данные могут предоставить человеческую, эмоциональную информацию, которая вдохновляет на творчество. Но вместо того, чтобы слушать цифры, вы должны на самом деле слушать людей.

Самые последние достижения в области инструментов социального прослушивания позволяют брендам узнавать о своей аудитории то, что в противном случае потребовало бы месяцев качественных интервью. Тематическая близость — отличный пример способности слушать, которая гораздо более эффективна, чем думает большинство людей.

Представьте, какие двери могут открыться, когда вы узнаете, о чем еще ваша аудитория говорит в социальных сетях. Любят ли они определенный вид музыки? Или спорт? Эти идеи могут привести к новым возможностям спонсорства, интеграции продуктов или даже совершенно новому сегменту аудитории.

Еще один хороший пример того, как социальное прослушивание может вдохновить на творчество, — это анализ настроений. Изучение того, как ваша аудитория относится к чему-то вроде последних новостей или актуальных тем, дает вам возможность создавать контент или кампании, которые будут резонировать с ними на более глубоком, более эмоциональном уровне.

Coca-Cola использовала анализ настроений для создания своей Coke Tweet Machine. Используя обработку естественного языка и местоположение, бренд смог определить наименее счастливый город в стране.

В соответствии со своей стратегией бренда «Выбирай счастье» они привезли в город автомат по продаже кока-колы, который анализировал настроение каждого пользователя в профиле Twitter.

Затем машина только выдавала банку пользователям с более позитивным и счастливым присутствием на платформе.

Удивительно, как бренды могут учиться и создавать так много, просто анализируя активность людей в социальных сетях. В следующий раз, когда вы будете искать творческие идеи, попробуйте провести собственное социальное прослушивание.

Так что независимо от того, считаете ли вы свою организацию основанной на данных или управляемой данными, все, что действительно имеет значение, это то, что вы оставляете достаточно места для человечности при принятии решений. Потому что данные без людей — это не понимание — это просто цифры.