【行銷教室】行銷人必須改變的9件事

30》雜誌 20159月號 133 林玲瑩/作者

科技來自人性,讓機器把機器該做的事做完,行銷人就可以發揮「人」的價值,把大數據變成經過人類學家解讀過的厚數據(Thick Data),讓數字真正為人所用。大數據時代的行銷人,請從沙堆中抬起頭,別再埋首做報表,發揮人類學家精神,看到數據,去思考why&how,想清楚QBQ(問題背後的問題),才能判斷最好的timing,做到精準行銷。如何把例行工作交給機器,拿回做決策主導權,實現行銷人的價值?一起看看以下行銷人可以突破的9個盲點及迷思

Q1:大數據把事情做完了,還需要行銷人幹嘛?
A:不要跟機器搶工作,行銷人的價值是決策。

以往行銷人花3小時做一張報表,即使做到熟練,頂多變成花1小時就完成;但現在,做報告之前應該先問:為什麼要做?想得到什麼?從需求往回推,問出核心問題,才知道如何設定條件運用大數據。

Q2:相信大數據科學,靠數據就沒錯?
A:好行銷是感性+理性的「厚數據」,數據之美在詮釋,請開始訓練全腦思考。

這個問題就像是,大賣場裡為什麼需要人類學家?想了解商品銷售狀況,看數據不就好了?正因人是無法單憑科學預測的生物,所以,好的行銷,絕不只仰賴理性科學,還要加入對人性觀察與理解的厚數據。就像人的左右腦,太仰賴左腦理性,冷冰冰的數據無法說服人,太感性又容易流於濫情,無法說服邏輯思考動物。最好的辦法還是全腦思考。畢竟如果機器幫我們省下大把的時間,偶爾挑戰一心二用也不為過吧!

Q3:大數據資訊量超多,在數據茫茫大海中,我怎麼判斷哪些是需要的?
A:不能只懂行銷,要有跨界能力,靠知識及認知做判斷,撈出最有用的金礦。

行銷人如果只從ERP、Social Data、POS Data等行銷工具裡做判斷,就會被困在行銷自己的框架中,無法決定哪筆資料才是需要的。反之,行銷人如果有其他的知識背景,像心理學、資訊工程、社會學、人際關係、甚至星座性格等,比較有更多的資訊去除決策的盲點。行銷人必須在這些更多的可能之中,學習新知識、新工具,排列組合出最佳使用搭配方案。

Q4:大數據包山包海,就算懂得分辨所需資料,還是不知道怎樣詮釋?
A:蹲好馬步、深入認識自己的生意和商品。練習挖掘核心問題(QBQ),才能做對決策。

保持好奇心,直到找出QBQ。挖掘核心問題的能力,是大數據的基本配備。但光憑著好奇心是不夠的,要能讓大數據發揮功能,提供企業行銷決策有用建議,靠的不是高深演算法或多複雜的系統,關鍵還是行銷人對於自己所負責的市場和商品應該有深入的了解,這部分必須靠著日積月累的實務經驗與學習,因為有了深厚的商業經驗當後盾,看數據、找觀點才會有感覺。

Q5:大數據數字無上限,行銷資源卻有限,該如何運用才能發揮最大效率?
A:層次性思考,人腦也需要降維。

降維是大數據裡很重要的一個概念,把浩繁的數據抽絲剝繭,降到人們足以理解及應用的程度。大數據行銷,人也需要降維思考,以層次性思考梳理資源,再做最適分配。人機分工幫你找到解決問題的機制,哪些是機器該建立的預警系統,哪些又是行銷人該介入進行的喚醒方案,控制時間、成本、預算,精準解決問題很重要。

Q6:大數據帶來新工具、新應用,反而讓行銷人的工作永無止境?
A:掌握核心能力,認清專業分工的必然與必要。

大數據行銷,請重新認識分工的概念。行銷人學習數據的過程中,勢必得透過一波波實驗或活動設計驗證假說,做出決策。這時候,不應該把寶貴的時間消耗在執行細節,光一個企業或是行銷人很難承載所有工作。如果不能取捨,反而是一件很危險的事情。所謂「樣樣通、樣樣鬆」,在大數據行銷時代會變成行銷人的致命傷。聰明的行銷人懂得鞏固自己的核心競爭價值,擅用不同專業團隊的能力,加速數據學習的時間。

Q7:我發現大數據行銷好處,但如何讓組織也換腦袋?
A:團隊目標鎖定在追求連續安打,不要老想著一次全壘打。

當我們想要一呼百應,讓組織瞬間轉型成為大數據思維的團隊,這個要求的確有點不切實際。比較好的做法是先釐清階段性目標,然後鎖定特定的數據進行整合,這樣比較有助於組織內部橫向溝通的效率;其次從任務角度來看,練習減法思考,不要一開始把任務設定得太複雜,可以先從單一部門或是一個行銷活動案來練習,取得局部的成功經驗後,再慢慢把經驗擴大並複製到公司的其他部門。就像棒球比賽,行銷人先從打安打開始練習,用安打換得分,累積起來,就能得到跟全壘打一模一樣的分數。熟能生巧,找出揮棒節奏後,打全壘打是遲早的事。

Q8:大數據行銷的關鍵心法是什麼?
A:動手做,失敗是成功之母。

怎麼在大數據時代維持競爭的優勢?動手做。沒錯,就是那麼簡單,不要被數據困在會議室和一張張的報表推理裡,大膽地做出你的假設,然後練習快速地制定執行計畫。但不是那種一般的執行案而已,你要能夠用你熟悉的一些工具和系統,有層次地設計一波活動,裡面有明確的KPI、實驗和對照的觀察、即時監控和回饋修正計畫。在數據的實驗室裡,成功和失敗一樣的有價值。對失敗的學習,讓你更接近成功,但是這一切如果都沒有付諸行動,再多的數據也無用。

Q9:想導入大數據,要先找IT 部門還是行銷部門?
A:跨部門必須有效溝通、目標一致,對彼此專業的尊重是關鍵。

其實重點並不在於要找IT部門或是行銷部門,真正的關鍵是,決策高層是否有決心推動數據化決策行銷,然後組織與部門之間能夠達成共識,並且設定明確而一致的推動目標。在大數據行銷的未來,行銷人和技術人必須體認到要開始熟悉彼此的語言和思考方式,唯有練習站在對方的立場和觀點去看事情,我們才能夠更真實地體會到溝通盲點。

資料來源:http://www.30.com.tw/article_content_29400.html
《30》雜誌 2015年9月號 第133期 林玲瑩/作者

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