謝晶

webpower中國(guó)區(qū)總經(jīng)理

面對(duì)冗雜的海量數(shù)據(jù)信息，究竟該如何分類?又該怎樣被使用?webpower中國(guó)區(qū)總經(jīng)理謝晶，根據(jù)專注以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的多渠道營(yíng)銷自動(dòng)化智能化機(jī)構(gòu)webpower的數(shù)據(jù)客觀可信度排名，給大家介紹九種不同類型的數(shù)據(jù)，以及它們應(yīng)該如何被有效使用。

試驗(yàn)性數(shù)據(jù)

通過(guò)客觀的專業(yè)第三方精心設(shè)計(jì)和嚴(yán)格控制的試驗(yàn)，得到最可靠的數(shù)據(jù)，全程和專業(yè)熟練的分析人員對(duì)數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行分離。

調(diào)查研究數(shù)據(jù)

由經(jīng)驗(yàn)豐富的第三方專業(yè)人士做科學(xué)研究產(chǎn)生的可靠數(shù)據(jù)。通過(guò)數(shù)學(xué)建模，刺激控制，統(tǒng)計(jì)控制，歷史經(jīng)驗(yàn)，質(zhì)量保證等標(biāo)準(zhǔn)，使得數(shù)據(jù)更加精確，噪聲更小。

營(yíng)銷組合模型數(shù)據(jù)

創(chuàng)造一個(gè)分析數(shù)據(jù)庫(kù)，并清理和規(guī)范這些數(shù)據(jù)，采用多元統(tǒng)計(jì)和建模去隔離和消除部分噪音，以使?fàn)I銷組合模型數(shù)據(jù)比實(shí)際銷售數(shù)據(jù)更好，信號(hào)更穩(wěn)定可靠，更加可測(cè)量，幫助企業(yè)了解哪些變量推動(dòng)業(yè)務(wù)。

媒體組合建模數(shù)據(jù)

這和營(yíng)銷組合建模是相同的概念，規(guī)則相同，只是應(yīng)用了一組不同的變量。一個(gè)分析數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)清洗，建模和使數(shù)據(jù)中噪聲被最小化，從而使各種媒體的影響被分離開(kāi)來(lái)。

銷售數(shù)據(jù)

webpower認(rèn)為銷售數(shù)據(jù)一定程度上可以被信任，但以銷售數(shù)據(jù)衡量實(shí)際銷售效果并不完美。因?yàn)殇N售可能還受廣告效果、最佳媒體花費(fèi)、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)效率、有競(jìng)爭(zhēng)力活動(dòng)等等影響。經(jīng)濟(jì)，競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)，天氣，通貨膨脹，度假周期，新聞事件，政治事件，庫(kù)存和分銷偏差，定價(jià)紊亂等因素也制造了錯(cuò)誤的反饋和歪曲的景象。

眼球追蹤數(shù)據(jù)

眼球追蹤主要是研究眼球運(yùn)動(dòng)信息的獲取、建模和模擬。而獲取眼球運(yùn)動(dòng)信息的設(shè)備除了紅外設(shè)備之外，還可以是圖像采集設(shè)備，甚至一般電腦或手機(jī)上的攝像頭，其在軟件的支持下也可以實(shí)現(xiàn)眼球跟蹤。

生物識(shí)別或生理測(cè)量

皮膚電反應(yīng)，眼睛的瞳孔擴(kuò)張，心臟率，腦電圖(腦電波)測(cè)量，面部情緒識(shí)別等都非常有趣和令人興奮，它們都可能將來(lái)成為進(jìn)入人的靈魂的門戶，但目前，這些措施在很大程度上是推測(cè)性的和未經(jīng)證實(shí)的。

群體或咨詢小組數(shù)據(jù)

許多大公司都購(gòu)買了一些能夠使其經(jīng)常對(duì)一小組目標(biāo)客戶進(jìn)行調(diào)研及對(duì)話的系統(tǒng)。企業(yè)的各類人群每天或每周都在持續(xù)地進(jìn)行這種小眾的調(diào)查。如果不把結(jié)果的質(zhì)量考慮在內(nèi)，每次調(diào)查或測(cè)量的成本相對(duì)比較低。

社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)

社交媒體數(shù)據(jù)非常受歡迎。許多新的軟件工具和系統(tǒng)也比較容易對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。社交媒體數(shù)據(jù)也許作為早期預(yù)警系統(tǒng)最有價(jià)值，但是，必須以質(zhì)疑的態(tài)度去對(duì)待社交媒體數(shù)據(jù)，主要有以下幾個(gè)原因：

1) 許多產(chǎn)品類別和品牌幾乎從來(lái)沒(méi)有在社會(huì)化媒體上被提及，使得樣本量太小，數(shù)據(jù)的可靠性無(wú)法確定。

2) 社交媒體評(píng)論受復(fù)雜因素影響，如新聞，特別活動(dòng)，媒體廣告，促銷，宣傳，電影，競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)和電視節(jié)目等，因此數(shù)據(jù)中的噪音很多。

3) 社交媒體數(shù)據(jù)受到操作。越來(lái)越多的企業(yè)和其他組織都在努力創(chuàng)造社會(huì)媒體內(nèi)容和管理社會(huì)化媒體評(píng)論，因此研究?jī)r(jià)值也在減少。

社交媒體評(píng)論是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)抓取識(shí)別和收集的，來(lái)源無(wú)法考證，背景，刺激因素，或評(píng)論背后的歷史，這些未知因素使得詮釋社交媒體數(shù)據(jù)變得危險(xiǎn)，不論使用哪種數(shù)據(jù)研究方法，都需要以客觀、真實(shí)作為前提，有效減少噪音干擾，提升其研究?jī)r(jià)值，為企業(yè)提供參考依據(jù)。