大資料無疑給衆多企業帶來了競争突圍的曙光，但是仍有很多企業對資料的價值産生質疑，很可能因為他們沒有正确的使用資料。
事實上，我認為正确使用資料在現代營銷中非常強大。正如我之前在文章中提到的那樣，“在數字時代，完全依賴直覺、經驗驅動的營銷決策是愚蠢的。”我們需要意識到這一點：“對于大多數公司最明智的決策方式是資料驅動與經驗驅動的平衡。”
我最喜歡的專欄作家戈德·霍奇基斯（Gord Hotchkiss）最近寫了一篇關于營銷的文章，他在許多有争議的市場營銷二分法中倡導這種平衡的方法：
“市場營銷中沒有絕對，中間存在很多交叉地帶。我們需要刺猬（刺猬知道一件重要的事）來實作偉大營銷的“重大創意”。但我們也需要狐狸（狐狸知道很多東西）來幫助我們成功地在中間導航。事實上，我研究營銷的時間越長，越是意識到中間存在一定的靈活的轉換空間，如在定量與定性之間、戰略與大資料之間、創意品牌和直接營銷之間、科學與藝術之間等。”
那麼如何在平衡中實作企業的良性增長呢？我衷心鼓勵你在營銷中使用資料分析 ，以下為 14 條經驗法則幫助你正确的使用資料，并支援實用的資料驅動營銷方法：
1.客戶驅動和資料驅動不互相排斥
資料驅動營銷毫無疑問是有價值的，但營銷的目的是赢得客戶（并確定能使其長期留存） 是以，以客戶為導向的營銷更好。當然，它們不存在互相排斥，其中一個是手段，另一個是目标。在追逐高大上的資料之前，有必要先停下來問：“這對顧客有什麼好處？”，再使用資料驅動的方法赢得更多客戶。
2.所有資料都不相同
“資料結束了争論。”如果這是一個絕對真理，那就太好了。但由于在一段時間中有如此多的資料，很容易找到資料來支援論證的幾乎所有方面。但資料的準确性和相關性不同，更好的座右銘可能是：最準确和最相關的資料結束争論，驅動決策。
3.資料隻是曆史
資料告訴我們已經發生了什麼，但它沒有告訴我們将會發生什麼。我們應該從曆史中吸取教訓，也可以推斷過去的趨勢，以預測未來，甚至可能是非常準确的預測。但世界在不斷變化，曆史的情況不一定是今天或明天的情況。現實中存在黑天鵝事件，它的方式并不總是那樣，但資料仍不失為預測的一種最科學的方式。
4.資料總是不完整的
确實任何一個特定的資料集都可以完整。比如三年的季度銷售資料，這就是一個完整的資料集。但當你使用資料做出決策時，你擁有的資料并不是唯一可能與你的決策相關的資料（我們用我們擁有的資料進入市場，而不是需要的資料），總有更多資料出現。你永遠不可能擁有所有這一切。承認這一點有助于我們認識到，盡管我們擁有的資料可能會描繪一幅畫面，但它充其量隻是一幅印象派畫作，通常，它更像是現代藝術。
5.資料是客觀的，但其收集和解釋是主觀的
資料給出了客觀性的危險錯覺。客觀地說，每個人都可以在電子表格中檢視相同的資料。但是，收集到什麼資料以及它如何被收集，每個人幾乎都是主觀的選擇。而另一方面，我們如何選擇解釋這些資料也是主觀的。
6.任何一組資料都支援無數的叙述
營銷人員是講故事的人，這通常是一件好事。資料可用于使故事更具吸引力。但是，既然我們可以主觀地選擇如何解釋資料，那麼我們幾乎可以發明任何我們想要的叙述。當然，有些故事比其他故事更可信，但這通常是模糊的，這被稱為歸納問題，幾個世紀以來它一直困擾着科學家和哲學家。但不管如何它有助于保持觀點：圍繞資料呈現的任何故事都不是唯一可以講述它的故事。
7.戰略是選擇，好的資料有助于我們做出這些選擇
一個好的戰略是做出正确選擇的架構。反過來，良好的資料是幫助我們做出這些選擇的資訊，無法幫助我們在追求戰略時做出選擇的資料令人分心。
8.實驗是因果關系的黃金标準
相關性不是因果關系，每個資料科學家都會告訴你這一點。但作為營銷人員，我們追求的通常是因果關系，我們想知道我們能做些什麼會讓更多的客戶與我們開展更多業務。那麼當資料顯示可能揭示這種原因的相關性時，我們該怎麼辦？我們進行了一項實驗，保持所有其他變量不變（盡可能多），并測試替代方案以證明或反駁我們的假設。谷歌每年都會進行 10,000 多次此類實驗，它使你可以生成最強大的佐證資料，當然擁有正确而詳細的資料也是前提。
9.觀看儀表闆，同時注意擋風玻璃
來自 Gord 的我最喜歡的一句話就是這個比喻：“量化就是在你開車時看着儀表闆，定性是擋風玻璃。“顯然，我們應該做兩件事。在實踐中，大多數人在駕駛時自然地平衡定量（資料）和定性（經驗）。我們也應該在營銷中争取同樣的均衡，不要錯過令人振奮的風景，或因為你的手表粘在你的儀表闆上，而碰撞迎面而來的卡車。
10.資料随時間衰減的準确性和相關性
大多數資料的保存期限相對較短，特别是在營銷方面。無論如何，在我尋找新車的那一周，我會訂閱汽車廣告，但六個月之後，那些将我識别為汽車市場的資料隻是過去的化石。這比無價值更糟糕，因為它可能會導緻你對我做出錯誤的決定，準确性和相關性是使資料有價值的原因，但這些屬性随時間而變化，是以實時擷取資料非常重要。
11.資料可用于探索（“為什麼？”）或确認（“什麼？”）
當資料用于探索與确認時，應對其進行不同的處理。通過探索，你将尋求模式、見解、想法、發現或對新假設的啟發。通過确認，你将驗證發生了什麼（或不發生）以及發生了什麼程度。不過，相同的資料可用于在一個上下文中進行确認并在另一個上下文中進行探索，是以你需要結合場景進行分析。
12.有手表的男人知道現在幾點了，但一個有兩隻手表的男人永遠不會确定。
這條規則被稱為西格爾定律，這是每個營銷人員都應該知道的 7 項技術法則之一。世界充滿了互相沖突的資料。任何試圖從兩個獨立的網絡分析軟體包中擷取名額的人都可以證明這一事實。不同的工具将以不同的方式測量同一現象，了解為什麼它們不同可能會産生有價值的見解，但追逐每一分鐘差異的回報都在減少。在許多情況下，你不需要完全準确的資料，而隻需要足夠準确的資料來做出正确的決策。
13.資料是現實的客觀反映，但需保持健康的懷疑态度
資料不是它聲稱代表的現實。充其量，它反映了現實，但卻容易被扭曲（參見上述所有規則）。著名的哲學家和科學家 Alfred Korzybski 說：“ 地圖不是領土。”當然，我們想要使用資料和地圖。正如偉大的統計學家 George EP Box 所說，“所有模型都是錯誤的，但有些模型是有用的。”但謹慎的是對表現的正确性保持一點健康的懷疑态度。特别是，我們希望對資料之外的其他迹象保持警惕，這些迹象表明現實存在差異，遵循瑞士軍隊格言：如果地圖和地形不一緻，請相信地形。
14.資料可視化可以照亮，混淆或分散注意力。
資料可視化（圖形、圖表、資訊圖表等） 是一把強大而又雙刃劍。到目前為止，它是我們人類看到資料模式的最有效方式。不幸的是，無論是有意還是無意，它都可以向我們展示實際上并非如此的模式。偉大的資料可視化本身就是一門科學和藝術。是以，我們要在大、全、細、時的資料上建立可視化資料模型，以減少其誤差。
總之，你需要保持冷靜并明智地使用資料。資料可能是營銷或其他任何領域中最未充分利用的資産，我們希望使其價值被最大化釋放，這也是神策資料一直在做的事。
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來源：https://chiefmartec.com
原作者：SCOTT BRINKER
編譯：策小編
編譯過程中有所删減。
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