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【51CTO.com快譯】

新冠疫情已給我們的日常工作帶來(lái)了眾多影響。說(shuō)到數(shù)據(jù)和技術(shù)，企業(yè)組織在討論的最重要因素之一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快及其帶來(lái)的影響。正如《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》指出，新冠疫情最明顯的后果之一就是，“將基于數(shù)據(jù)的服務(wù)注入生活的更多方面。”這引出了另一個(gè)問(wèn)題，即如何從海量數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的消費(fèi)者洞察力。每個(gè)人都知道了解客戶有多重要，但是在信息過(guò)載時(shí)代如何做到這一點(diǎn)呢?

什么是數(shù)據(jù)過(guò)載?

信息過(guò)載是強(qiáng)生公司前全球總裁Debra Brass在2013年創(chuàng)造的術(shù)語(yǔ)，它描述了這種現(xiàn)狀：過(guò)剩的數(shù)據(jù)使數(shù)據(jù)分析起來(lái)異常復(fù)雜，甚至在某個(gè)時(shí)候變得無(wú)法有助于進(jìn)行有洞察力的分析。它阻止公司做出有效的決策，因?yàn)樗鼈兠鎸?duì)如此多的數(shù)據(jù)無(wú)力采取行動(dòng)。

這種問(wèn)題重重的情形可能歸因于公司收集數(shù)據(jù)的能力迅速提高，而正確集成和分析這些數(shù)據(jù)的能力沒(méi)有跟上來(lái)。雖然該問(wèn)題可能影響整個(gè)公司，但對(duì)于面向客戶的團(tuán)隊(duì)(比如市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶服務(wù)、銷售和消費(fèi)者洞察力)來(lái)說(shuō)尤其成問(wèn)題。

幾項(xiàng)研究估計(jì)，市場(chǎng)營(yíng)銷或消費(fèi)者洞察力高管的時(shí)間中多達(dá)80%用于分析消費(fèi)者數(shù)據(jù)。在這些高管中，僅五分之一的人認(rèn)為自己擁有適合其工作的工具。電子商務(wù)平臺(tái)中的客戶評(píng)論數(shù)量急劇增加就是個(gè)典例。消費(fèi)者不僅撰寫更多的評(píng)論，還在網(wǎng)上提問(wèn)和回答更多問(wèn)題，生成數(shù)量驚人的數(shù)據(jù)以供分析。

這既是個(gè)問(wèn)題，也是個(gè)機(jī)會(huì)：有了更多的消費(fèi)者評(píng)論和對(duì)話，公司有機(jī)會(huì)訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)，并以一種非常公正的方式實(shí)時(shí)了解消費(fèi)者，比以往更快速。但是，當(dāng)它們?nèi)栽跒閿?shù)據(jù)過(guò)載而苦惱，沒(méi)有獲得它們所尋求的洞察力時(shí)，如何才能探究新的消費(fèi)者信息來(lái)源呢?

如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成消費(fèi)者洞察力?

答案是利用智能系統(tǒng)(Systems of Intelligence)。這個(gè)概念是由軟件行業(yè)最重要的投資基金之一Greylock Partners首創(chuàng)，被許多人認(rèn)為是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的下一大波創(chuàng)新浪潮。智能系統(tǒng)如同連接記錄系統(tǒng)和交互系統(tǒng)的額外層，記錄系統(tǒng)是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的平臺(tái)(比如CRM或ERP平臺(tái))，而交互系統(tǒng)是進(jìn)行交互以捕獲數(shù)據(jù)的平臺(tái)(比如客戶服務(wù)或消息傳遞工具)。

智能系統(tǒng)的主要賣點(diǎn)是連接來(lái)自不同來(lái)源的不同數(shù)據(jù)(在大多數(shù)情況下，由于公司甚至無(wú)法訪問(wèn)，這些數(shù)據(jù)未得到充分利用)，從而可以從這些數(shù)據(jù)獲得深刻的洞察力。如果實(shí)施這種智能系統(tǒng)，公司不僅可以減少將自己的數(shù)據(jù)與電子表格連接的工作，還可以極其容易地將新的數(shù)據(jù)源添加到其分析中，減少技術(shù)挑戰(zhàn)，并簡(jiǎn)化工作流程，從而在每個(gè)操作周期提高質(zhì)量。

今天似乎正是缺少這樣的解決方案。我們所有人都可以訪問(wèn)數(shù)據(jù)，但是在大多數(shù)情況下，我們不確定要尋找的內(nèi)容：我們分析錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，僅查看收集到內(nèi)容的一部分，卻看不到這部分?jǐn)?shù)據(jù)與其余數(shù)據(jù)的相關(guān)性，我們甚至選擇錯(cuò)誤的指標(biāo)來(lái)衡量它。不僅如此，我們花更多的時(shí)間試圖了解過(guò)去，而不是規(guī)劃未來(lái)。

因而，我們不僅做出錯(cuò)誤的決定，還浪費(fèi)大量時(shí)間將精力集中在與成功無(wú)關(guān)的行動(dòng)上。據(jù)Gartner的研究顯示，到2023年，僅僅是由于無(wú)法從捕獲的數(shù)據(jù)獲得價(jià)值，60%的數(shù)據(jù)智能和消費(fèi)者洞察力負(fù)責(zé)人會(huì)把營(yíng)銷分析部門削減50%。

市場(chǎng)營(yíng)銷和消費(fèi)者洞察力主管需要減輕這個(gè)負(fù)擔(dān)：將時(shí)間花在Excel電子表格上，試圖處理和連接多個(gè)數(shù)據(jù)源以獲得相關(guān)的洞察力。

消費(fèi)者洞察力的未來(lái)：決策智能

由于“臟數(shù)據(jù)”使美國(guó)經(jīng)濟(jì)每年損失3.1萬(wàn)億美元、每天生成2.5萬(wàn)億字節(jié)，認(rèn)為消費(fèi)者洞察力的未來(lái)與智能系統(tǒng)有直接的關(guān)系也就不足為奇了。決策智能(Decision Intelligence)由此而來(lái)。

決策智能是一種框架，有助于將AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析實(shí)際應(yīng)用于真正的業(yè)務(wù)決策，確定業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)，并為此切實(shí)利用技術(shù)。據(jù)Gartner聲稱，到2023年，33%以上的大型組織會(huì)有負(fù)責(zé)決策智能的分析員。

決策智能之所以如此強(qiáng)大，是由于它將業(yè)務(wù)目標(biāo)、方面和問(wèn)題與人工智能和預(yù)測(cè)分析的優(yōu)點(diǎn)聯(lián)系在一起，可以共同處理多個(gè)數(shù)據(jù)源，從而獲取洞察力并預(yù)測(cè)未來(lái)。

原文標(biāo)題：How to Effectively Obtain Consumer Insights in a Data Overload Era，作者：Patrícia Osorio

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