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大数据调研 + 小数据分析 = “全数据时代”的到来

*原文:The Nielsen Global Insight《How Small Data Can Become Big Data’s Secret Weapon》

近年来,企业纷纷对大数据趋之若鹜,并将其誉为下一个游戏规则的改变者。

大数据的广泛运用使我们的视野变得更加宽广,甚至希望能用大数据描绘出所有消费者的清晰轮廓,完成消费者细分。

那么事实究竟是怎样的?

小数据调研真的一无是处了吗?

如果能将大、小数据结合起来,又会擦出怎样不一样的火花?

Part.1 — 引发思考

大数据时代下

如何凸显企业差异化优势?

大数据并非万能

这是一个普遍的观点。即便是世界500强企业中资深营销人和高管,也对于从大数据中挖掘出独特、可执行的洞察,而捉襟见肘。

的确,头部企业比以往任何时候都更加了解自己的消费者。但是,当市场营销人员被问及如何将他们的所知区别于竞争者时,大多数人都摸不着头脑。

💡答案是,也许没有什么不同 💡

???问题就在于???

你的竞争者也能获得相同的数据

当每个人都在关注相同的行为数据、人口统计数据、交易数据和共享数据时,这些数据往往仅仅反应了品类动态的概况。

小数据深度挖掘

追踪这些大数据当然重要,似乎藏着挖不尽的宝藏,但是没有额外的信息,他们并不能成为竞争优势。

如今,成功的秘诀取决于用小数据(如一手资料研究、访谈、人群志研究和定量研究)来给大数据分层

一手资料研究

访谈

人群志研究

定量研究

因此,大数据时代的到来,并不意味着小数据时代的结束,大数据与小数据不是相互对立的关系,而是终将保持统一的。

Part.2 — 制胜法则

大小数据的相辅相成、融合应用

被遗忘的“小魅力”

根据我们与跨国品牌多年合作的经验,许多大公司在疯狂地开发大数据过程中,往往忽略了次要技术。

大数据可以呈现出结果,而这一结果是如何产生的无从知晓。所以不得不承认,通过与小数据调研的结合,挖掘出用户的真实需求,从而指导公司做出正确的决策

这就是为什么我们需要强调这两种类型的数据都有他们存在的必要性,尤其是当他们共同运用时。

例如,小数据中的一手资料研究的好处是帮助发现“购买背后的原因”。通过这种方式,企业可以探索某些特定的感兴趣的领域,以便了解从品牌忠诚度到消费者实际使用产品的一些有趣的方式,等等一切。

“携手”去创造更大的投资回报

公司可以先从小样本数据中提取洞察,再应用于大数据。消费者细分就是一个很好的例子。几十年来,它也一直是营销战略的支柱。

通过将一手资料研究与大数据相结合,可以提高细分等基础研究的稳固性与实用性。我们甚至可以创建预测算法来提高上市策略与计划的精确度。

因此,大数据并不能取代智能细分,但它肯定会使其更加强大。如果处理得当,这将使得细分成为指导公司营销、创新、产品和投资决策的更有力工具。

Part.3 —实战运用

利用小数据完成—消费者细分

通过大数据整合—需求全景图

让“细”更细,让“全”更全

依托问卷的需求研究集成大数据源,可以让企业更深入了解消费者、品牌、竞争对手和渠道等等,这就是我们通常所说的需求全景图

由于数据科学的进步,公司可以将下一代际需求研究与大数据联系起来,已获得更广泛和更重要的应用。

例如:公司可以更深入地研究,创造出与消费者的特定需求或愿景相呼应的自定义地理区域与信息传递。通过使用丰富的行为数据,营销人员能够在主要消费群体中创建更多的细分子段,以便根据其实时的行为定制信息传递。

案例分享:耳听为虚,眼见为实

消费群体B

在午夜,向您的某类别超级用户推销咖啡更有意义吗?下午3点,在他们下午休息的时候反而更有意义?

这一定程度上取决于你在和哪些或者哪个消费者交谈

简而言之,大学生群体可能在午夜时分需要点咖啡因。

这将不在是过去的消费者细分。而是一个不断发展的模型,比以往任何时候都更先进。我们每天都在努力更好地理解客户的需求,利用大数据为主、次要数据源分层去发现新的机会。

通过使用这些更加丰富的行为数据,营销人员能够在主要消费群体中创建更多的精细的细分市场,以便根据其实时行为定制消息。

Part.4 — 获得启发

三大核心考虑因素

我们在了解了大小数据的真实用途之后,就需要明确在下次您重新进行消费者细分时究竟要如何做?

首先,学会问自己三个简单的问题:

01你最有价值的客户的需求告诉了您什么,而您的竞争对手还不知道?

02它是如何与公司用来决策和激活战略的大数据集相关联的?

03它是否允许一个反馈循环闭环来不断地改进细分本身?

与你的竞争对手相比,有了这些答案你才有更大的把握赢得最有价值的客户。

不难发现,大数据和小数据各有所长,而且他们刚好能形成能力上的互补,相辅相成,如果他们合力而为,应该会像超级英雄变身一样,战斗力爆表

*部分图片来自网络

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