CEO們,面對大數據你必須學著慢慢走、快快到,必須扛起找出核心問題的責任,然後對數據的應用抱持合理的期待
1. 確立目的(Objective):用大數據做行銷依據時,你想要達到什麼目的?你打算解決什麼問題?這看似簡單的問題,真要認真回答起來,可能不如想像中的容易。老闆們「想」用大數據改善公司很多問題,但首先,做為必須要撥絲抽繭,梳理出真正核心問題;再來,就是要針對一連串待解決的問題排優先次序。要專注,不要貪心地想要包山包海,什麼都想碰一下最後,目的必須要明確(tangible),要有穩定而且可被衡量的目標。
2. 行為(Behavior)改變:企業普遍面臨問題,老闆大多較為資深或年長,過去他們用經驗法則做經營管理,當時的商業環境及經濟行為是用經驗去累積,可以運作得不錯,甚至很好,才有現在經營2、30 年公司規模。但現在環境不一樣,特別是大數據愈來愈容易儲存運用,過去要花30 年經驗理解,現在也許只用一年的大數據就可以跑出一樣的結果。因此要改變過去依賴經驗的時代,改用大數據法並不是件容易的事情,我建議不妨先從推動行銷活動時,練習A/B Test 開始,方案A 維持原本的經驗邏輯、方案B 則是採用數據演算的結果,這樣一來你就可以很清楚地看到成效比較,並從中觀察數據決策的優點及好處。
3. 要找到懂統計語言的行銷人才,大膽授權:數據行銷絕不是靠老闆捲起袖子就可以成事,這當中牽涉了很多專業分工,甚至是一個公司層級的全民運動。數據行銷需要新型態的專業人才,特別是同時懂統計語言和行銷語言的「通才」,這塊領域在過去很長一段時間,不論是學界或是產業界都沒有特別去培養,坦白說,這樣的人力稀有而且值錢。如果你很幸運地找到了這樣的人,恭喜你,但接下來更重要的是,把好的人才放對位置並充分授權,讓他有空間和資源去嘗試新的作事方法,給他權限去接觸那些過去被嚴密管制卻沒有運用的數據,用開放的態度去聽聽他的建議、批評還有可能提出的一些天馬行空創意,大數據行銷本來就是要翻轉我們的思考,那就留一片天空讓「天馬」痛快的飛。
4. 成立專案小組(Task Force):大數據行銷的構想,應該交給誰去執行呢?真正好的作法是授權一個懂數據的行銷人才,讓他組織一個專案小組,協調各個內部單位去執行此專案。專案小組成員在精不在多,組隊的關鍵,首先,他必須充分了解數據行銷的目的與精神;其次是要能夠有效率地橫向溝通,在剛開始推動的時候,專案小組可先做小型測試,因為執行過程一定會不斷地修正與調整,但沒關係,因為規模小,比較容易看出問題和修改,讓專案在做中學、學中做。等到測試成功以後,再逐步擴大執行的規模,到這個時候,慢慢地就可以就放膽去做了。
5. 精實管理(Stay Lean):旦確定了目的,訂出了方法,找到了人才,接下來就是要精實地去執行。
6. 從B2C到C2B:數據行銷時代,不再是B2C,而是要C2B。你要開始學習傾聽客戶意見,這樣才知道產品要改善什麼?產品好不好用?產品有沒有市場?過去是你想開發什麼樣的產品,就自己想,自己做,做完了再丟到市場去給消費者選。現在是用大數據,完全可以做到不要再猜測市場要什麼? 消費者要什麼?可以精準做到每個顧客都可以一對一客製化量身訂做,而且有需求才有產有銷,可以解決庫存問題。數據行銷時代,C2B 才是創新領先者,B2C一輩子只是追隨者。
7. 數據行銷可以量化:數據行銷是要可以量化,可以計算出來的。比如說,我們要投入多少人?花多少時間?需要多少預算?達到多少的改善?這些都是可以訂出量化指標、可以被計算。而這些必須建立在你所設定的理想基準(Benchmark)上,每投入一個人力,每花一個小時的工時,都必須回頭去檢視是否有比理想基準好一點。如果時間內看到改善成果,就繼續做下去。然後,再試著投入多一倍的經費及人力,觀察成效是否也是呈現倍數的穩定成長。假使成效遠低於理想基準,就必須調整步伐或直接喊停。這一切都是要可以衡量的,而不是只憑感覺而已
8. 耐心等待數據發酵:大數據行銷要慢慢走、快快到,為什麼要說「慢慢走」,因為在大數據行銷奠基階段,千萬別跟著熱潮人云亦云,一頭就栽進了設備投資或是推薦模型、要釀出好的紅酒,空有昂貴的釀酒設備卻沒有栽種好品種的葡萄,是沒有用的,所以要讓大數據行銷對於決策優化做出貢獻,首先就必須確保數據的源頭,能穩定地提供具有價值而且質量好的數據原料。隨著資料量穩定增加和數據的欄位愈來愈完整,你就可以利用數據開始一些小規模的測試,透過測試結果,一方面檢視資料成熟度,另一方面觀察並修正演算法的成效,然後團隊也可以開始藉著測試過程,練習用大數據思考,簡單說,這是一個數據源、團隊以及演算法同步熟成的過程,這個熟成的階段不能躁進,所以不管是對於團隊或是成效的檢驗上,都建議你要設定「合理」的期待。

「當你還在練習走的時候,先求穩;當你確定走穩了,認清楚目標了,我保證你會是哪個最快到達目的地的人!」

9. Built vs. Buy?自建還是買專業資料庫:built就是自己打造一個大數據的硬體架構,自己經營大數據中心。buy就是購買已建置完成的數據專業系統,就如同你通常會直接購買ERP 系統,而非花大把時間自己建構。很多老闆會用硬體的思維去想大數據,一般人聽到大數據就會想到叫IT 人員去採購機器設備,增聘人力,投入龐大的預算打造了一個大數據中心,但這個年代的消費者是不等人的,當你用三年時間、花了3000 萬元的預算,還沒有找到具體的數據應用方向,此時你的競爭對手恐怕早已遙遙領先,更別提你可能失去掌握消費者的風險。

提醒老闆及CEO 們,一定要先有自覺及自醒(self awareness),如果你仍自我感覺良好,那說再多也沒有用。因為沒有自覺,就不會有動機,也更不會有所行動。所以,花點時間跟自己對話一下,我的公司真的很好了嗎?我的公司在未來大數據的競爭裡有什麼優勢?有自覺,很多事自然會better than tomorrow!摘錄於:大數據玩行銷

帶公司上火箭.jpg 

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