大数据无疑给众多企业带来了竞争突围的曙光，但是仍有很多企业对数据的价值产生质疑，很可能因为他们没有正确的使用数据。
事实上，我认为正确使用数据在现代营销中非常强大。正如我之前在文章中提到的那样，“在数字时代，完全依赖直觉、经验驱动的营销决策是愚蠢的。”我们需要意识到这一点：“对于大多数公司最明智的决策方式是数据驱动与经验驱动的平衡。”
我最喜欢的专栏作家戈德·霍奇基斯（Gord Hotchkiss）最近写了一篇关于营销的文章，他在许多有争议的市场营销二分法中倡导这种平衡的方法：
“市场营销中没有绝对，中间存在很多交叉地带。我们需要刺猬（刺猬知道一件重要的事）来实现伟大营销的“重大创意”。但我们也需要狐狸（狐狸知道很多东西）来帮助我们成功地在中间导航。事实上，我研究营销的时间越长，越是意识到中间存在一定的灵活的转换空间，如在定量与定性之间、战略与大数据之间、创意品牌和直接营销之间、科学与艺术之间等。”
那么如何在平衡中实现企业的良性增长呢？我衷心鼓励你在营销中使用数据分析 ，以下为 14 条经验法则帮助你正确的使用数据，并支持实用的数据驱动营销方法：
1.客户驱动和数据驱动不相互排斥数据驱动营销毫无疑问是有价值的，但营销的目的是赢得客户（并确保能使其长期留存） 因此，以客户为导向的营销更好。当然，它们不存在相互排斥，其中一个是手段，另一个是目标。在追逐高大上的数据之前，有必要先停下来问：“这对顾客有什么好处？”，再使用数据驱动的方法赢得更多客户。
2.所有数据都不相同“数据结束了争论。”如果这是一个绝对真理，那就太好了。但由于在一段时间中有如此多的数据，很容易找到数据来支持论证的几乎所有方面。但数据的准确性和相关性不同，更好的座右铭可能是：最准确和最相关的数据结束争论，驱动决策。
3.数据只是历史数据告诉我们已经发生了什么，但它没有告诉我们将会发生什么。我们应该从历史中吸取教训，也可以推断过去的趋势，以预测未来，甚至可能是非常准确的预测。但世界在不断变化，历史的情况不一定是今天或明天的情况。现实中存在黑天鹅事件，它的方式并不总是那样，但数据仍不失为预测的一种最科学的方式。
4.数据总是不完整的确实任何一个特定的数据集都可以完整。比如三年的季度销售数据，这就是一个完整的数据集。但当你使用数据做出决策时，你拥有的数据并不是唯一可能与你的决策相关的数据（我们用我们拥有的数据进入市场，而不是需要的数据），总有更多数据出现。你永远不可能拥有所有这一切。承认这一点有助于我们认识到，尽管我们拥有的数据可能会描绘一幅画面，但它充其量只是一幅印象派画作，通常，它更像是现代艺术。
5.数据是客观的，但其收集和解释是主观的数据给出了客观性的危险错觉。客观地说，每个人都可以在电子表格中查看相同的数据。但是，收集到什么数据以及它如何被收集，每个人几乎都是主观的选择。而另一方面，我们如何选择解释这些数据也是主观的。
6.任何一组数据都支持无数的叙述营销人员是讲故事的人，这通常是一件好事。数据可用于使故事更具吸引力。但是，既然我们可以主观地选择如何解释数据，那么我们几乎可以发明任何我们想要的叙述。当然，有些故事比其他故事更可信，但这通常是模糊的，这被称为归纳问题，几个世纪以来它一直困扰着科学家和哲学家。但不管如何它有助于保持观点：围绕数据呈现的任何故事都不是唯一可以讲述它的故事。
7.战略是选择，好的数据有助于我们做出这些选择一个好的战略是做出正确选择的框架。反过来，良好的数据是帮助我们做出这些选择的信息，无法帮助我们在追求战略时做出选择的数据令人分心。
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神策数据是专业的大数据分析平台服务提供商，致力于帮助客户实现数据驱动。公司围绕用户级大数据分析和管理需求，推出神策分析、神策客景、神策自动化运营、神策智能推荐等产品。
原作者：SCOTT BRINKER
编译：策小编返回搜狐，查看更多
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