京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据营销考虑过消费者感受吗?不站在用户角度死得会很惨
一直以来我都主张谨慎使用来自数据分析的信息,用客户的思维可以阐述我的原因:交出一些关于我自己的商业信息用到销售过程中去这没问题,但如果不经我同意,就拿去用——甚至我都不知道他们是怎么获得的信息那又是另一回事了,这很让人不安。
企业对数据的力量有了新的认识,他们正不断发现新的营销策略,远超前人想象。这不仅仅是大数据、技术驱动的革命,也是对数据在销售过程中地位的一个态度转变,它能帮助指导了解用户特征,继而提高销售业绩。
但是,你得牢记消费者对于如何使用数据的看法。否则的话,所有你基于数据的改变非但不会让他觉着新鲜,反而让他倒胃口。
这些讨厌的东西正是源于没有站在消费者的角度考虑。它们通常并不是隐私方面的问题,而更多是关于大数据的使用方式造成的。企业在利用大数据时极富创新,各种数据各种组合,这很不赖。但是物极必反,如果过多关注数据,会让企业忽视消费者本身。
母婴产品和割草机
关于这个问题,曾有一个高度受关注的案例。一未婚妈妈因为塔吉特公司的数据分析,被赶出家门。
塔吉特的数据科学家向记者就他们所用方法做简短的陈述。
这家公司是根据消费者的最近购买记录来推产品,成果斐然——对于一位怀孕妇女来说,消费品主要是无香洗液、棉球和维他命补充剂等。
然而塔吉特没有站在消费者角度思考。总有一些妇女并不会因为怀孕就欣喜若狂,或者不会规矩地按照孕期常识来选取商品,那直接向她们推销婴幼儿产品会带来意想不到的后果。
塔吉特吃一堑长一智,之后他们在给那些准妈妈收件人发广告时,会在一些母婴产品中混一些割草机、食物、DVD以及一些跟宝宝无关的产品。公司仍然会给受众针对性的推销产品,不过这次人家就不太会觉得自己是被监视了。
自此,塔吉特开始像一个消费者那样思考——不再把消费者当作那种花钱就傻开心的理想客户,而是有情绪波动的消费者。塔吉特的消费者也能专注于它销售的产品,不会总想着自己是怎么被塔吉特的分析师监视的。
访问者追踪
还有一个工具,在一个销售看来是能帮助企业正确决策的,但在用户的角度看则完全错误,那就是网站访问者追踪工具。
数据显示,要将数据变成商机,你得尽快地联系一个网页访客。
《哈佛商业评述》中的一项研究表明:那些收到浏览请求,在1个小时内联系该潜在客户的公司比那些一小时后才联系的高7倍可能获得商机;而一个小时内联系该用户的比24小时再联系的,他们获得商机的可能性相差60倍。
如果潜在买家已经填表呈交完表格,那及时答复当然很好。不过,由于匿名访客追踪和提醒技术的广泛使用,企业往往不等他们提交什么信息,就给出迅速回应,这样,买家在收到企业的推销电话或者是广告邮件时会很不舒服,觉得自己看个网页都有人在后台跟着。
你可以看看它在一个商机评分系统中是如何运作的。在你浏览一网站的时候,某个商机超过系统评分阈值时,便会给销售人员发出提示:潜在客户到了,之后就有某个推销员给仍在浏览网页的你打电话。有一些人会比较能接受,但还有另一批人会觉得吓死了。
站在用户角度看待大数据
一直以来我都主张谨慎使用来自数据分析的信息,用客户的思维可以阐述我的原因:交出一些关于我自己的商业信息用到销售过程中去这没问题。
但如果不经我同意,就拿去用——甚至我都不知道他们是怎么获得的信息那又是另一回事了,这很让人不安。当今时代,信任正成为买家评价卖家的一个重要部分,你要是想跟人建立关系,信任是一个至关重要的情感因素。
你其实没必要向买家告知你发现或者推断出了他的哪些信息,这样做可能会让买家心生隙罅。
试着用顾客的视角去看待这些信息:你的这些新发现怎么才能让他受益,怎么去帮助做订制性的推销以及怎么让你的互动更为有价值。
如果你还只盯着数据,如果你还不真正站在顾客的立场去利用这些数据,那么最终只会适得其反。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27