Позвольте мне объяснить.
Сет, специалист по анализу данных и автор бестселлеров по версии New York Times, рассказывает историю Джеффа Седера, предпринимателя и самопровозглашенного новатора в области аналитики для скачек.
Получив три степени в Гарвардском университете, Джефф оставил свою банковскую работу, чтобы быть рядом с природой и лошадьми. Его миссия состояла в том, чтобы с помощью данных определить, что делает скаковых лошадей великими. Это было до того, как в 2003 году Майкл Льюис в своей книге «Moneyball» объяснил использование аналитики в Главной лиге бейсбола.
Как найти выигрышную формулу анализа данных?
Джефф проанализировал характеристики kупить список номеров рассылки бизнес-факсов скаковых лошадей, чтобы увидеть, какие из них предсказывают успех чемпионского уровня. Характеристики, которые он исследовал, включали:
- Размер ноздрей
- Объем быстро сокращающихся мышц
- Размеры испражнений
Они все не смогли предсказать успех. Но Джефф продолжал пытаться, и через 20 лет оказался на грани банкротства.
Но затем ситуация изменилась.
Джефф построил первую электрокардиограмму для измерения внутренних органов лошади и обнаружил, что левый желудочек Эти фирмы имеют доступ к сердца является надежным предсказателем чемпионов. Показательный пример: American Pharoah. В 2015 году лошадь выиграла Тройную корону, став первой за 37 лет победительницей всех трех знаменитых скачек, проводимых 3-летними deb каталог чистокровными лошадьми. Но двумя годами ранее никто не предполагал, какой потрясающей скаковой лошадью станет American Pharoah, кроме Джеффа.
Хотя рост, вес и родословная не были особенно впечатляющими, огромный левый желудочек American Pharoah точно предсказал его успех в Тройной короне.
Сет делится историей, чтобы прояснить следующие выводы для маркетологов, ориентированных на данные:
- Ценность набора данных обычно заключается не в его размере, а в его новизне.
- Победители в сфере больших данных — предприимчивые люди.
- Победители в области больших данных часто терпят неудачу в попытках найти главного победителя.
- Открытия в области «левого желудочка» уже есть.
По словам Сета, используя эти идеи, вы сможете сделать свою модель данных в 10 раз лучше, чем у других.
Урок MADS : Вы можете обнаружить «левые желудочки» своего бренда в аналитических данных (например, веб, email-маркетинг, маркетинг в социальных сетях, платный поиск). Сформулируйте гипотезу, задав вопрос. Проанализируйте данные, чтобы ответить на нее. Если ответ «нет», задайте другой вопрос. Продолжайте, как это сделал Джефф Седер, пока не найдете «левый желудочек», который приведет ваши кампании к успеху Triple Crown.
Можно ли доверять тому, что говорят люди?
Однако не все данные обязательно полезны. Возьмем, к примеру, опросы. Сет объясняет, что формат, часто используемый Gallup и Pew Research Center, можно использовать для понимания того, почему люди что-то делают. Но с опросами связана одна неотъемлемая проблема .
Люди часто говорят то, что, по их мнению, произведет впечатление на кого-то другого. Это называется предвзятостью социальной желательности. Сет приводит пример людей, которые говорят, что голосовали, хотя на самом деле этого не делали, или говорят, что голосовали за одного кандидата, хотя на самом деле голосовали за другого. Они сознательно дают неправильные ответы, потому что хотят, чтобы их считали поступающими социально приемлемо.
Но где маркетологи могут найти чистую честность
? В поиске Google, говорит Сет. Он называет это «цифровой сывороткой правды», потому что люди признаются в этом. Они задают вопросы о состоянии своего здоровья, отношениях и обо всем остальном, что у них на уме. Они чувствуют себя свободными быть честными, потому что чувствуют, что на другом конце провода нет никого, кто мог бы их осудить.
Сет говорит, что Google знает о людях больше, чем их собственные партнеры и члены семьи. Поэтому вместо того, чтобы спрашивать, что делают люди, используйте Google Trends . Он лучше, чем Gallup, предсказывает, кто придет голосовать, уровень безработицы и измеряет расизм.
Однако Сет предостерегает нас от того, чтобы мы относились ко всем Большим данным как к одной и той же сыворотке правды. Если Google — это цифровая сыворотка правды, то Сет называет социальные платформы вроде Facebook «цифровой сывороткой для хвастовства перед друзьями о том, как хороша моя жизнь».
Чтобы проиллюстрировать свою точку зрения,
Сет делится своим исследованием термина «муж» в сообщениях социальных сетей и поиске Google. Вот самые популярные фразы, завершающие утверждение «Мой муж — ___________», на основе платформы:
Как видите, супруги хотят проецировать позитивный образ своих мужей в социальных сетях, тогда как поиск в Google показывает, что они на самом деле думают.
Урок MADS : изучите, что говорят пользователи (т. е. данные опросов) и что делают пользователи (т. е. данные веб-аналитики или аналитики приложений). Найдите свой источник цифровой сыворотки правды и используйте его для принятия решений по маркетинговой и бизнес-стратегии.
Стоит ли верить интуиции?
Сет говорит, что все лгут. Он даже написал книгу « Все лгут: Большие данные, новые данные и что Интернет может нам рассказать о том, кто мы на самом деле» .
Это касается не только опросов и постов в социальных сетях. Люди лгут сами себе. Другими словами, ваши интуитивные ощущения могут быть неверными. Сет рассказывает историю о приложении под названием Mappiness . Пользователи получают пинг в разное время дня с подсказкой о том, как они себя чувствуют и что делают.
Данные, полученные от первого лица, показали, что следующие виды деятельности больше всего связаны со счастьем:
- Интимность/занятия любовью
- Театр/танец/концерт
- Выставка/музей/библиотека
Эти виды деятельности наименее связаны со счастьем:
- Уход или помощь взрослым
- Работа/учеба
- Больной в постели
Хотя эти два списка, возможно, вас не удивят, исследование выявило удивительный результат — разницу между тем, что, по мнению людей, сделает их счастливыми, и тем, что на самом деле делает. Вот что обнаружили данные Mappinness.
К недооцененным видам деятельности, которые сделали людей счастливее, чем ожидалось, относятся:
- Музей
- Спорт
- Употребление алкоголя
- Садоводство
- Покупки
Переоцененные виды деятельности, которые сделали людей менее счастливыми, чем ожидалось, включали:
- Спящий
- Компьютерные игры
- Смотря телевизор
- Еда
- Просмотр интернета
Сет говорит, что данные ясны: если вы хотите быть счастливее, проводите меньше времени в помещении. Выходите на улицу, будьте активны и исследуйте мир.
Урок MADS : Собирайте данные, чтобы проанализировать, насколько хорошо ваше маркетинговое чутье (т. е. восприятие) работает в реальности (т. е. переоценено, недооценено, соответствует цели).
Какую роль играет внешний вид?
Сет привнес личное в разговор, сославшись на исследование Александра Тодорова, профессора Школы бизнеса Бута Чикагского университета. Его исследование изучало прогнозирование победителей выборов на основе их внешности.
В ходе эксперимента участники рассматривали фотографии двух кандидатов рядом и должны были определить, какой из них выглядит более компетентным. Исследование завершилось тем, что 70% выборов выиграл кандидат, которого пользователи выбрали как более компетентного.
Сет говорит, что до прочтения этого исследования он никогда не обращал внимания на свою внешность. Но теперь он задумался об ее изменении, поэтому, как и любой хороший специалист по данным, он обратился за помощью к аналитике данных.
Используя FaceApp на базе искусственного интеллекта , Сет создал 100 версий себя. Следуя исследованиям Александра, он разместил две версии перед людьми и спросил их, какая из них выглядит более компетентной.
Используя регрессионный анализ, он пришел к выводу, что единственными двумя факторами, которые влияли на предпочтение компетенций, были борода и очки. Ношение обоих повысило его рейтинг компетенций с 5,8 до 7,8.
Неудивительно, что Сет появился на сцене с бородой и в очках.
Урок MADS : Так же, как внешний вид кандидата влияет на восприятие компетентности наблюдателем, так же влияют внешний вид и восприятие веб-сайтов и приложений. Используйте фокус-группы, чтобы понять, какие элементы дизайна пользователи ассоциируют с чувством восторга или удовлетворения.
Как вы будете использовать аналитику данных в своем маркетинге?
Я покинул основной доклад Сета, вдохновленный поиском новых и креативных способов использования маркетинговой аналитики для принятия решений. Теперь, однако, я буду делать это лучше, потому что я услышал «левожелудочковое» мышление Сета. Данные должны быть арбитром решений, но только если они верны и точны.
Все инструменты, упомянутые в этой статье, были предложены автором. Если вы хотите предложить инструмент, поделитесь статьей в социальных сетях с помощью комментария.