营销中的大数据泡沫也是一个美好的未来
真正的数据革命将是组织行为和文化的变革 – 而这些变化是艰难并耗时的;
大规模并行营销(massively parallel marketing) – 大规模并行计算，使大数据的处理可行。大规模的平行营销使改良破碎、分散、疯狂的现代营销景象成为可能;
“事实上，有三种行为会导致你被凯撒解雇。“偷公司东西、骚扰一名同事，或者是做一个没有设立对照组的试验”。这正在将测试变成一件大事。在同一个会议上，谷歌首席经济学家哈尔·瓦里安(Hal Varian)分享说，谷歌每年运行大约10000次试验，同时进行的试验大约有500个。测试是公司文化不可分割的一部分。
让我们面对现实吧：市场营销正处于一个巨大的数据泡沫之中。
这既是一个“大数据”的泡沫，也是一个大的“数据”泡沫。每个人都在谈论数据、大数据、数据分析以及大数据分析。供应商、分析师、顾问、专家以及博主等都试图把这些词塞到到他们的宣传内容营销中去。
举个例子，IDC当前对CMO的十大预测中就有三个是以数据为中心的：
CMOs对于“市场驱动的数据将如何服务于企业目标”将有怎样必要的策略(#1)。如果CMOs没能建造一个稳健的数据分析功能，他们将面临怎样的威胁(#4)。由于CMO对于部门内数据分析熟练度的迫切要求，未来一半的市场部新员工招聘将要求技术背景(#5)。
事实上，IDC的随行网络研讨会的副标题是“今天的CMO将成为数据专家”。
现在，市场喜欢数据，就像喜欢下一个技术极客的市场营销专家一样。但关于这些爆炸性的数据(在很大程度上，由大数据的巅峰炒作周期驱动的一种神奇药物)最让我吃惊的是我们在实际使用数据的操作意义上的认知缺乏 。
例如，IDC对2013年的预测显示，CMO将承担“数据分析”的全部责任，并且通过某种不明确的方式使其与业务增长联系起来。市场营销部招聘有技术背景的员工，正表明了其对“数据分析熟练程度”的要求。以便于“更深入地了解所谓营销和销售的ROI问题”，对 传统CRM基础设施进行大规模的更换 是也应运而生成为话题之一。
这需要非常多的数据、分析和洞察力，但是目前在市场部门只能停留在内部会议里PPT上的观察和素材，并没有太多实际的行动。 这就好像这个计划大概是：
分析数据 – 最好是大数据。
对我来说，这与90年代末的网络泡沫给我的感觉类似(“分析数据”在此相当于“引人注目”)。
大数据泡沫的气泡部分
首先，对于大数据自身(尤其是短期内)能给我们带来什么的期待被过大吹嘘。许多人在此投入大笔资金，他们相信大数据将以某种方式 – 我不知道具体是通过什么方式，它太过技术性、太数学 – 抚平现代营销的破碎、碎片化和疯狂的景象，并将所有这些转化成更多的客户。这就像一台润滑良好的机器。
遗憾的是，事实并不如想象那般简单。
可叹的、合理的实用主义并没有产生像广泛的预测营销数据提示的页面浏览量—少量文章向我们解释了其原因。分析科学家Michael Wu 在TechCrunch的“大数据谬误”(Big Data Fallacy)上写了一篇很棒的文章，解释为什么数据与信息不一样，信息与洞察不一样—这是一个好的开端。
戈登·霍奇基斯(Gord Hotchkiss)解决了大数据是否会取代战略思维的问题(简答：否)，写道：“我认为，这似乎存在一个在根本上就有缺陷的假设，或者至少，它是过于乐观的：人类行为能够被充分地包含在一个可预测的、合理的、可控的闭环系统中”。他借鉴了贾斯汀·福克斯(Justin Fox)的《合理市场的神化》(The Myth of the Rational Market) 一书，其中阐述了模型固有的过度简化的危险性，以及其在2008年金融危机中灾难性的体现。
事实上，这个关于数据的局限性的争论可以追溯到200年前。媒体研究人员Yaakov Kimelfeld最近为Metrics Insider撰写了一篇文章：“灯下的恶魔”(A Demon Under the Streetlight)。文中解释了这种过于激进的“数据将解答所有的问题“的狂言，如何成了如拉普拉斯恶魔(Laplace’s demon)转世一样的存在。十九世纪的数学家拉普拉斯(Laplace)假设，如果你在任何一个时刻都知道有关宇宙确切状态的全部信息，那么你就可以完美地推断关于过去和未来的一切。正如Kimelfeld在他的文章中指出的那样，“大数据并不是全部数据”，它还相差甚远。
甚至连“纽约时报”都觉得有必要在周日专题“社交媒体可以卖肥皂吗?(Can Social Media Sell Soap )“(简答：也许能，但不一定是以人们首先想到的方式)中指出这份对于数据在营销上的虚高期待。斯蒂芬·贝克(Stephen Baker)称之为一种信仰误区：“相信只要有足够的数据，所有的广告都可以变成可量化的科学”。他写道：“即使研究人员现在轻松游走在上一代人看到就会晕倒的数据中，他们也很难回答关于因果关系的关键问题，以及什么行动可被采取以获得我想要的回应”。
你应该已经领会到，大数据不是万能的。要当心郁金香狂热(tulip mania)。
真正的革命：从大数据到大测试、大体验
但是，大数据泡沫类似于网络泡沫的另一方面是：在炒作之下，正在发生一场真正的重大革命。
对于所有那些愚蠢的、肆意生长并得到极高名望，继而在现实侵入他们的商业模式时自我崩塌的网络公司(dot-coms)而言，互联网确实有继续大规模地从根本上改变业务。亚马逊、Facebook和谷歌 – 所有纯粹的互联网公司 – 被广泛认为是当今全球科技世界的四名骑士中的三个。但他们的业务不仅仅是引人注目。人们的注意力在那里，但吸引它只是大版图中的一小部分。
市场营销真正的数据革命将不会是一个，任何人都可以通过购买一些软件、雇用数据科学家、提供一个充满数据的云平台就能轻松应用的糖衣药丸般灵丹妙药。真正的数据革命将是组织行为和文化的变革 – 而这些变化是艰难并耗时的。很多组织都会为这个转变而奋斗挣扎，坦率地说，他们中很多将被新的竞争对手取代，这些新的竞争对手起步就是以这个新的世界观成长起来的。
那么真正的革命究竟是什么呢? 不是数据，甚至也不是数据分析。而在于数据驱动。
我知道，这听起来毫无意义，但请听我说下去。正如马克·吐温所说的那样，这是闪电和萤火虫之间的区别。成为数据驱动型与仅仅拥抱数据和分析是不一样的。数据和分析只是大版图中的一小部分。
更大的版图是：创建一个可以自信安心地进行大规模尝试、创新、应用的组织。真正的数据驱动会将这个深入到组织的文化中。
有三个部分，我已经在开篇说过了：
收集整理数据并使用工具从中提取信息和洞察，这是大数据必须提供的部分。但是，这种数据分析的一些最有价值的结果将会仅仅是假设 – 在越来越细分的客户群体中，因素和行为的有趣关联可能会产生深远的影响。但这些只是想法和可能性的种子
假定这些假设，并能够快速有效地进行测试并证明其因果关系：这些因素确实可以影响客户的行为。使组织中的许多人能够有能力进行这些测试 – 并且可以无畏地测试大的想法 – 是对组织行为和文化的大规模转变，我们可以称之为大测试。
通过网络、移动设备、呼叫中心、店内及面对面的互动等，将您的目标数据和经过验证的测试应用于提供更好的客户体验。这不仅仅是为所有人提供更好的体验。它为许多不同的客户群提供更专业化的体验。这个任务我们称之为大体验。
关于大数据已经写了很多，所以我们不会在这方面进一步阐述 – 除了再次强调它主要是分析而无关乎行动。通过将大数据连接到大测试和大体验，您可以将分析转化为行动。这就是现代营销炼金术：将铅(数据)转化为黄金(更好，更有利可图的客户体验)。
但是，“大测试”和“大体验”是什么意思，以及为什么对于大多数营销人员来说这是一个巨大的飞跃，下文将进行进一步阐述。
从大测试做大事
几个月前，我写了一篇文章，“ 我们要测试大胆的、新的想法，它们常常有用”。它强调了公司执行委员会(Corporate Executive Board)最近的研究结果，绝大多数”财富1000强“营销人员认为他们组织的测试和学习实验是无用的。原因之一：至少有一半人认为试验永不该失败。
我认为这是大多数组织面临的最大的障碍：他们的文化和政治阻挠人们尝试试验，因为试验的失败意味着测试人员的失败。谁愿意在这个环境中坚持下去?所以，人们要么什么都不测试，要么他们以非控制的方式进行测试，以便对结果进行合适的说明和解释。
或者 – 我已经在登录页优化中看到了这一点 – 他们将自己限制在极其微小的、手忙脚乱的测试中，例如调整标题中的单词或更改购物车上的按钮颜色。这种肤浅的测试风险很小，但很少能有所收获。也许他们所做的最大的破坏是他们给人一种参与真正实验的幻觉(“当然，我们一直在进行测试!”)。这种测试的莎士比亚式标签叫做：充满了声音和愤怒，没有任何意义。
与那些相比，大测试有质的不同。
首先，测试大想法(big ideas)。标题和按钮的颜色很好，但他们几乎连表面都没有触及。当你使用试验来学习吸引全新客户的方法或开创创新的销售、交付产品或服务的新方式时，测试的真正力量就会释放出来。大数据可能会揭示和证明(或反驳)其价值和效果，这将会是惊人的见解。
《精益创业》(The Lean Startup)的作者Eric Ries写过一篇经典的文章，解释了为什么学习比优化更好。“正确的分裂测试是使重大的想法得以测试。例如，我们可以拆分测试：该把“立即注册”按钮设置成什么颜色。但是我们从中学到了多少呢?比方说客户更喜欢某个颜色而非其他?接下来是什么呢?
判断一个测试是否真正有意义的好方法是：大声说出这个假设是什么。如果没有假设，或者是明显很平庸的假设 – 比如在“淡黄绿色”的按钮所得到的点击，相比“森林绿色”按钮，至少会增加0.01%” – 那么你只是重新排列了下泰坦尼克号的躺椅。
其次，大测试并不局限于那些小心谨慎地保护测试数据、工具或治理权限的测试大师。大测试授权并鼓励开放的、贯穿整个组织的大范围的测试人员团队(big team)。许多不同职位的人被赋予在其特定工作环境下运行测试的能力。
在这方面，大测试类似于社交媒体营销。今天最好的社交媒体计划，有了来自整个组织的广泛参与者的贡献，才会蓬勃发展。当然，如果有强大的共同愿景加以一些基本的训练会最好 – 足以让人们轻松地协调起来，摆脱困境。但是，利用(相对)庞大而分散的力量是巨大力量的源泉—无论是在人力和思想多样性上都是如此。
我认为这是大规模并行营销(massively parallel marketing) – 大规模并行计算，使大数据的处理可行。大规模的平行营销使改良破碎、分散、疯狂的现代营销景象成为可能。
大规模并行营销能更快地覆盖更广泛的可能性，但与传统的命令和控制层级相比，它是一种完全不同的组织架构。
第三，也许也是最重要的，大测试对组织来说是一个大的事宜(big deal)。是由自上而下的高管支持的。进行实验对你来说不再有丢饭碗的风险。相反，没有试验 – 特别是没有试验大的想法 – 会使你在工作上失宠。
一个月前，我在一个大型数据会议上，凯撒赌场帝国首席执行官加里·洛曼(Gary Loveman)介绍了有意义的测试在他们公司的重要性。“事实上，有三种行为会导致你被凯撒解雇。“偷公司东西、骚扰一名同事，或者是做一个没有设立对照组的试验”。
这正在将测试变成一件大事。
在同一个会议上，谷歌首席经济学家哈尔·瓦里安(Hal Varian)分享说，谷歌每年运行大约10000次试验，同时进行的试验大约有500个。测试是公司文化不可分割的一部分。
值得指出的是，就大数据而言，这两家公司都是超级巨星，但在这两种情况下，他们强烈地强调运行真实世界测试的重要性，以得到数据中隐藏的价值。正如哈尔·瓦里安(Hal Varian)所说：“试验是因果关系的黄金标准”，它告诉你哪些行为产生了最好的反应。
大体验给客户留下深刻印象
“当大数据和大体验之间的支点是打断你无聊的掷纸游戏的120×120像素的广告牌时，这将是完全无意义的”，Adam Kleinberg在一篇有见解的AdAge文章：“不要被增长蒙蔽：移动广告仍在下滑”中说道。
大数据难以置信的潜力 – 以及基于此的大规模测试 – 如果一个组织不能在提供卓越的客户体验的服务中使用它，那么它就是毫无价值的。大经验应该是大数据和大测试可在其下唱歌跳舞的大帐篷。
大经验与大数据/大测试之间的三大重要关系：
首先，数据和测试为快速发展的客户体验运动提供指导。客户体验正在成为现代营销走向胜利的旗帜。这就是为什么现在一切都是营销。营销责任的大转变，从大多数客户沟通到日益增长的生命周期客户体验，是现代营销的五大趋势之一。
这是营销得以在组织组高层闪耀的一个机会。
但是，随着市场营销试图从质量上改善客户体验—在受众心目中以较大方式脱颖而出—他们面临着两难的境地。构建令人惊艳的客户体验是一项繁重的工作，耗时且昂贵。“先建立它，他们自然会来”(“build it and they will come”)弥赛亚式的方法可能在史蒂夫·乔布斯时期很有效，但很难预测性复制。
使用大数据和大测试，为我们提供了一个结构化和系统化的方法来磨练正确的经验以便于之后大规模建设。设计师和客户体验专家可以利用这些功能来识别丰富的、新的探索机会，并在此过程中改进他们的产品。做得好的情况下 – 大数据和大测试服务于卓越的客户体验 – 这些部分之间的关 系可以很和谐，而非争议性的。
数据和测试最大限度地减少了不利因素，并最大化了追求大的、新的客户体验创新所带来的优势。
其次，大的测试往往只有在客户体验好的情况下才有效。如果对两个概念进行拆分测试，比如说提议A(强调价格)和提议B(强调质量)，测试其中某个会更多地激发一个特定的客户群的假设 – 但是这两个体验都很糟糕 – 这样你的测试结果就是无用的。
可能两者都表现不佳，但也许提议A效果稍好。但这并不是绝对的，因为市场可能更加偏好价格而不是质量。提议B的受众可能已经发现高质量的提议，与低质量的、不协调的、没有信誉的体验并存。表面上声称的“质量” 不等于真正的质量。
至少，测试中不能忽略客户体验。但是，如果大测试是对比两个非常好的客户体验，以求哪个是最好的，那样的话就好多了。
第三，可能是最深刻的，大数据和大测试给了我们一种构建围绕客户而非产品的令人惊叹的客户体验的方式。
尽管我们知道我们大致已经过了大众化营销的时代 – 至少在渠道和触点方面 – 大多数企业的思维和组织结构仍然围绕着固定的产品和服务。即使他们试图采取更加以客户为中心的销售方式来售卖这些产品和服务，他们仍然坚持以产品为核心细分市场。
“大多数公司都是以产品而非客户为单位来计算利润”，加里·洛曼(Gary Loveman)在这次会议上回答了为什么大多数公司在运用分析来推论更好结果上面做的如此糟糕。
大体验的真正愿景是利用数据和测试，围绕不同的客户群体来重新配置我们的组织，寻找和利用最有利可图的，并为每个客户制定更多个性化体验。我不是仅仅轻描淡写地说说 – 我很感激这个挑战之大。最终，这将是企业发掘大数据运动所带来的巨大价值的过程。
数据是燃料 – 投入更多到发动机上
让我们回到我们开始的地方。
面对所有这些市场营销中的数据狂热，真正的革命在于构建一个数据驱动的组织。玩弄大数据是其中重要的一部分，但是大测试和大体验才是“数据引导”最终变成“客户黄金/资源”的方式。虽然当下有很酷的技术可以为整个“大堆栈”提供动力，但拥抱这场革命中最关键的步骤将在于改变你的组织结构、行为及文化，以便能真正利用它。
让我用这个类比来结束这篇文章：
数据就像燃料。它当然是有价值的，而且在燃料的提炼、改进和分配方面还有一个大产业正在冉冉升起。嘿，埃克森美孚是一家价值4000亿美元的巨型企业。
但是，没有运输行业的话，大型石油公司几乎是毫无价值的。因为正是引擎、汽车和飞机在使用这种燃料推动世界。没有燃料的发动机是相当无用的; 但一桶没有发动机的燃料同样毫无意义。 只有两个在一起 – 燃料和发动机 – 才能够释放两者的潜力。
如果你想真正利用大数据的力量，那么就建立组织引擎来利用它。这正是营销当下正走向的更大的未来。它将会像互联网的崛起一样，成为世界性的革命。
作者：Scott Brinker
原文：The big data bubble in marketing — but a bigger future
译者：TalkingData合伙人&执行副总裁 林逸飞
