京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
近段时间数据分析越来越多火了,大家都越来越依赖数据分析,认为数据分析总能做出正确的选择。这里来说几个数据分析失败的案例降降温!
数据分析失败案例之数据给企业带来的噩梦
上海柴远森先生出差来北京的时候,在西单买了一本市场调查的书。3个月以后,他为这本书付出了三十几万元的代价。更可怕的是,这种损失还在继续,除非柴先生的宠物食品公司关门,否则那本书会如同魔咒班般伴随着他的商业生涯。
“最近两年,宠物食品市场空间增加了两三倍,竞争把很多国内企业逼到了死角。”《中国财富》在2005年北京民间统计调查论坛上见到了柴先生,“渠道相近,谁开发出好的产品,谁就有前途。以前做生意靠经验,我觉得产品设计要建立在科学的调研基础上。去年底,决定开始为产品设计做消费调查。”
为了能够了解更多的消费信息,柴先生设计了精细的问卷,在上海选择了1000个样本,并且保证所有的抽样在超级市场的宠物组购物人群中产生,内容涉及:价格、包装、食量、周期、口味、配料等6大方面,覆盖了所能想到的全部因素。沉甸甸的问卷让柴氏企业的高层着实振奋了一段时间,谁也没有想到市场调查正把他们拖向溃败。
2005年初,上海柴氏的新配方、新包装狗粮产品上市了,短暂的旺销持续了一星期,随后就是全面萧条,后来产品在一些渠道甚至遭到了抵制。过低的销量让企业高层不知所措,当时远在美国的柴先生更是惊讶:“科学的调研为什么还不如以前我们凭感觉定位来的准确?”到2005年2月初,新产品被迫从终端撤回,产品革新宣布失败。
柴先生告诉《中国财富》:“我回国以后,请了十多个新产品的购买者回来座谈,他们拒绝再次购买的原因是宠物不喜欢吃。”产品的最终消费者并不是“人”,人只是一个购买者,错误的市场调查方向,决定了调查结论的局限,甚至荒谬。
经历了这次失败,柴先生认识到了调研的两面性,调研可以增加商战的胜算,而失败的调研对企业来说是一场噩梦。
不完备甚至不科学的数据采集给企业带来损失的不只是柴先生自己,在这次论坛上记者还见到了来自东北的北华饮业策划总监刘强,他们在进行新产品开发过程中进行了系统的口味测试,却同样蒙受了意想不到的失败。
数据分析失败案例之中国人不喝冰红茶
一间宽大的单边镜访谈室里,桌子上摆满了没有标签的杯子,有几个被访问者逐一品尝着不知名的饮料,并且把口感描述出来写在面前的卡片上……这个场景发生在1999年,当时任北华饮业调研总监的刘强组织了5场这样的双盲口味测试,他想知道,公司试图推出的新口味饮料能不能被消费者认同。
此前调查显示:超过60%的被访问者认为不能接受“凉茶”,他们认为中国人忌讳喝隔夜茶,冰茶更是不能被接受。刘强领导的调查小组认为,只有进行了实际的口味测试才能判别这种新产品的可行性。
等到拿到调查的结论,刘强的信心被彻底动摇了,被测试的消费者表现出对冰茶的抵抗,一致否定了装有冰茶的测试标本。新产品在调研中被否定。
直到2000年、2001年,以旭日升为代表的冰茶在中国全面旺销,北华饮业再想迎头赶上为时已晚,一个明星产品就这样穿过详尽的市场调查与刘强擦肩而过。说起当年的教训,刘强还满是惋惜:“我们举行口味测试的时候是在冬天,被访问者从寒冷的室外来到现场,没等取暖就进入测试,寒冷的状态、匆忙的进程都影响了访问者对味觉的反应。测试者对口感温和浓烈的口味表现出了更多的认同,而对清凉淡爽的冰茶则表示排斥。测试状态与实际消费状态的偏差让结果走向了反面。”
“驾御数据需要系统谋划。”好在北华并没有从此怀疑调研本身的价值,“去年,我们成功组织了对饮料包装瓶的改革,通过测试,我们发现如果在塑料瓶装的外型上增加弧型的凹凸不仅可以改善瓶子的表面应力,增加硬度,更重要的是可以强化消费者对饮料功能性的心理认同。”
采访中,北京普瑞辛格调研公司副总经理邵志刚先生的话似乎道出了很多企业的心声“调研失败如同天气预报给渔民带来的灾难,无论多么惨痛,你总还是要在每次出海之前,听预报、观天气、看海水。”
数据分析失败案例之3个小细节1千万大风险
普瑞辛格调研公司给《中国财富》出示了两组数据,来说明调研的严谨性。同样的调研问卷,完全相同结构的抽样,两组数据结论却差异巨大。邵志刚介绍说,国内一家知名的电视机生产企业,2004年初设立了20多人的市场研究部门,就是因为下面的这次调查,部门被注销、人员被全部裁减。
问题:列举您会选择的电视机品牌?
其中一组的结论是:有15%的消费者选择本企业的电视机;另一组的得出的结论却是:36%的消费者表示本企业的产品将成为其购买的首选。巨大的差异让公司高层非常恼火,为什么完全相同的调研抽样,会有如此矛盾的结果呢?公司决定聘请专业的调研公司来进行调研诊断,找出问题的真相。
普瑞辛格的执行小组受聘和参与调查执行的访问员进行交流,并很快提交了简短的诊断结论:第二组在进行调查执行过程中存在误导行为。调研期间,第二组的成员佩带了公司统一发放的领带,而在领带上有本公司的标志,其尺寸足以让被访问者猜测出调研的主办方;其次,第二组在调查过程中,把选项的记录板(无提示问题)向被访问者出示,而本企业的名字处在侯选题板的第一位。以上两个细节,向被访问者泄露了调研的主办方信息,影响了消费者的客观选择。
这家企业的老总训斥调研部门的主管:“如果按照你的数据,我要增加一倍的生产计划,最后的损失恐怕不止千万。”
市场调查是直接指导营销实践的大事,对错是非可以得到市场验证,只是人们往往忽视了市场调查本身带来的风险。一句“错误的数据不如没有数据”,包含了众多中国企业家对数据的恐慌和无奈。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22