1.試驗(yàn)性數(shù)據(jù)

通過客觀的專業(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)。并且全程和專業(yè)熟練的分析人員一起，對數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行了分離。

2.調(diào)查研究數(shù)據(jù)

由經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)第三方專業(yè)人士做科學(xué)研究，產(chǎn)生的可靠數(shù)據(jù)。研究設(shè)計(jì)，規(guī)范的數(shù)據(jù)，數(shù)學(xué)建模，刺激控制，統(tǒng)計(jì)控制，歷史經(jīng)驗(yàn)，質(zhì)量保證標(biāo)準(zhǔn)等使得數(shù)據(jù)往往非常精確，噪聲往往最小。

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3.營銷組合模型數(shù)據(jù)

創(chuàng)造一個(gè)分析數(shù)據(jù)庫，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。營銷組合建模數(shù)據(jù)中的信號更穩(wěn)定，更可靠，更加可測量。這種類型的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)了解哪些變量推動(dòng)了他們業(yè)務(wù)，如是媒體廣告，或者銷售人員的數(shù)量，或定價(jià)差異？但通常需要多年的數(shù)據(jù)積累來從營銷混合建模中獲得最大價(jià)值。

4.媒體組合建模數(shù)據(jù)

這和營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，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來。同樣，如果再與控制實(shí)驗(yàn)結(jié)合，那么這些數(shù)據(jù)和分析將更具有解釋說明性。

5.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、有競爭力活動(dòng)等等影響。經(jīng)濟(jì)，競爭活動(dòng)，天氣，通貨膨脹，度假周期，新聞事件，政治事件，庫存和分銷偏差，定價(jià)紊亂等因素也制造了錯(cuò)誤的反饋和歪曲的景象，所以銷售數(shù)據(jù)并不是衡量原因和效果的最好方法，而只是理智的衡量什么已經(jīng)發(fā)生，它并不會(huì)告知為什么發(fā)生以及什么使之發(fā)生。

6.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。隨著測量設(shè)備和軟件的穩(wěn)步改善，您可以利用眼球追蹤技術(shù)獲取及生成有用的診斷信息，以幫助理解為什么一個(gè)項(xiàng)目、網(wǎng)站或廣告沒有成功引起用戶注意或注冊某些消息或圖像。

7.生物識別或生理測量

皮膚電反應(yīng)，眼睛的瞳孔擴(kuò)張，心臟率，腦電圖（腦電波）測量，面部情緒識別等都非常有趣和令人興奮，他們都可能將來成為進(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性的和未經(jīng)證實(shí)的。其中一些措施在跟蹤人的意識覺醒上相當(dāng)不錯(cuò)，但如果沒有引入測量或定性研究，就沒有精確的方法去知道這個(gè)覺醒是否積極或者消極。

8.群體或咨詢小組數(shù)據(jù)

許多大公司都購買了一些能夠使其經(jīng)常對一小組目標(biāo)客戶進(jìn)行調(diào)研及對話的系統(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)量考在內(nèi)，每次調(diào)查或測量的成本相對比較低。但是由于這樣的群體并不真正具有代表性，也不是隨機(jī)選擇的，且很少驗(yàn)證過，所以隨著時(shí)間的推移，條件反射和慣性學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)將破壞群體的代表意義。

9.社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)

社交媒體數(shù)據(jù)非常受歡迎。因?yàn)樵摂?shù)據(jù)往往比較便宜的，數(shù)量大，并且實(shí)時(shí)（每天或每時(shí)）。許多新的軟件工具和系統(tǒng)也比較容易對數(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，必須始終以懷疑和質(zhì)疑的態(tài)度去對外社交媒體數(shù)據(jù)，webpower認(rèn)為有以下幾個(gè)原因：

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

2)社交媒體評論受復(fù)雜因素影響，如新聞，特別活動(dòng)，媒體廣告，促銷，宣傳，電影，競爭活動(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。你可能會(huì)認(rèn)為你正在跟隨一個(gè)重要的數(shù)據(jù)趨勢，后來才得知這只是競爭對手混淆你的一個(gè)聰明的計(jì)謀。越來越多的企業(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)化媒體評論，因此數(shù)據(jù)的研究價(jià)值也正在迅速減少。

社交媒體評論是通過網(wǎng)頁抓取識別和收集的，我們幾乎從來不知道確切的來源，背景，刺激因素，或評論背后的歷史。這些未知因素使得詮釋社交媒體數(shù)據(jù)變得危險(xiǎn)。這就是為什么我們要以畏懼的精神和充滿懷疑的眼光去審視社交媒體數(shù)據(jù)。

小數(shù)據(jù)

筆者曾經(jīng)也說過，在目前階段，如果企業(yè)決策者能夠依靠一些小數(shù)據(jù)工具和系統(tǒng)，而不是大數(shù)據(jù)的設(shè)想，數(shù)據(jù)將能夠更好地服務(wù)于你的企業(yè)。抽樣理論告訴我們，如果樣本是隨機(jī)的，企業(yè)可以通過與很少量的人群進(jìn)行交談，以測量整個(gè)目標(biāo)群體的行為或心理。

一個(gè)包含1500的樣本足以預(yù)測誰將會(huì)贏得總統(tǒng)選舉。200-300受訪者的樣本通常足以預(yù)知整個(gè)人口喜歡一個(gè)新的產(chǎn)品或服務(wù)的程度。對一個(gè)包含200個(gè)用戶的樣本進(jìn)行一個(gè)新的家用花生醬測試，可以精確地確定該產(chǎn)品是否是最優(yōu)，一旦推出之后占有的市場份額。

這些都是小數(shù)據(jù)的例子。調(diào)查研究是相對便宜，但非常準(zhǔn)確，因?yàn)閷I(yè)研究人員知道來源，刺激因素，背景和歷史，并具有可靠的測量儀器，數(shù)據(jù)規(guī)范，質(zhì)量保證和控制。盡管大家都在談?wù)摷般裤酱髷?shù)據(jù)，但小數(shù)據(jù)往往為企業(yè)決策提供了更完善、更準(zhǔn)確的依據(jù)。少量（?。?shù)據(jù)又應(yīng)如何正確地被分析被理解，以獲得更高的成本效益，提供更好的營銷洞察力，在以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的多渠道營銷自動(dòng)化智能化機(jī)構(gòu)。