似乎很多創(chuàng)業(yè)人，都喜歡講一些概念化的東西。例如前兩年的互聯(lián)網(wǎng)+，例如后來的大數(shù)據(jù)，又例如最近的區(qū)塊鏈……

然而我看到的滿嘴互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈的人，并沒有幾個真正理解這些東西到底是什么，是如何運作的，以及如何達到世人所見的“神奇”效果。

當(dāng)人們在不了解某樣?xùn)|西的時候，就會很容易神化或者妖魔化它。

例如這位廣告主的控訴：

“我做茶葉，用這套數(shù)據(jù)投放，獲得了不錯的效果，按鈕成本不足2元、加粉成本低到30元。最近做蜂蜜……為什么效果就不好了？一個粉絲200元都打不??！”

還有這一位的心聲：

“你看這個美容產(chǎn)品的落地頁挺不錯的，打動我了，你也要幫我做成這樣的去投放！肯定效果好！”

這就好像說上一次你給土地奶奶燒了香，小孫子燒退了，這次你病了還給土地奶奶燒香，怎么反而病得更厲害了呢？

當(dāng)你對大數(shù)據(jù)不夠了解時，你的一切行為，都是建立在迷信的基礎(chǔ)上，等同于去廟里燒香拜佛，但并不能起到任何實質(zhì)性的作用。

那么，大數(shù)據(jù)是如何“神奇的”解決問題的呢？在你看不到的地方，許多專業(yè)人士正用你不理解的方式操作，對他們來說，大數(shù)據(jù)，只是個工具而已。

那么，不是專業(yè)數(shù)據(jù)分析師的你，該如何科學(xué)的看待大數(shù)據(jù)呢？

思路1：“懂生意”比“懂?dāng)?shù)據(jù)”更重要

我們都知道數(shù)據(jù)分析離不開對投放關(guān)鍵指標(biāo)的跟蹤。比如CPM、CPS、GMV、DAU等，這些指標(biāo)往往與你的生意（比如獲客成本、平均客單價、客戶數(shù)量等）密切有關(guān) 。

但很多人可能不知道，這些指標(biāo)的跟蹤也是有優(yōu)先級的。具體和公司本身情況密切相關(guān)。

同樣是上述這些指標(biāo)，對于成熟的公司成熟的業(yè)務(wù)模式或許是可行的，因為成熟公司講究的是執(zhí)行到位，商業(yè)模式驗證階段已經(jīng)完成了。企業(yè)只需要復(fù)制既有模式，按部就班，擴大規(guī)模就能順利運營，達成商業(yè)目標(biāo)。對應(yīng)的，GMV這些指標(biāo)是可以衡量運營績效的，對這些關(guān)鍵指標(biāo)的追蹤也能有效的度量我們的投放運營活動。

但對于創(chuàng)業(yè)階段還處于摸索時期的新項目而言，則有可能是“虛榮”指標(biāo)。

為什么這么說呢？因為初創(chuàng)時期，大部分公司可能連自己的商業(yè)模式都還沒辦法完全確定，還在不停的修改自己的推廣活動，還在尋找正確的產(chǎn)品或是目標(biāo)客戶，種種不確定之下，又如何去確定指標(biāo)？

即使這個階段需要做廣告投放，目的也是為了測試驗證產(chǎn)品和市場的匹配程度，也就是說，在資金耗盡之前，通過廣告投放測試了解當(dāng)前的產(chǎn)品、商業(yè)模式是否能讓自己活下去，那么這個時候需要考核的重要指標(biāo)不是GMV、DAU，而是在廣告停掉以后，有多少用戶會繼續(xù)使用自己的產(chǎn)品、復(fù)購率有多少、轉(zhuǎn)介紹次數(shù)有多少？等等與公司生存密切相關(guān)的數(shù)據(jù)。

這也就是營銷分析師常說的，不懂生意就沒有辦法正確的解讀數(shù)據(jù)，對生意而言，重要的不是數(shù)據(jù)本身，而是，從生意角度出發(fā)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的有效的商業(yè)洞察。

比如你新開一個淘寶店，因為沒有自然流量，所以嘗試投放信息流為自己的店鋪引流。那么這種情況下，每天店鋪有多少客戶、有多少流水，并不是你最應(yīng)該關(guān)心的指標(biāo)，你需要著重關(guān)心的是：這期間下單的客戶里有多少在多少時間內(nèi)又復(fù)購了、有多少客戶開始通過搜索你的店鋪名稱、你的產(chǎn)品品牌名稱進店，等等。如果這些數(shù)據(jù)不清晰，你就不知道，到底是流量幫了你，還是因為你自己的產(chǎn)品有競爭力吸引了客戶，接下來的店鋪活動、投放策略也就無法確定，后續(xù)的生意規(guī)模也很可能因此受限。

思路2：“懂人性”比“懂?dāng)?shù)據(jù)”更重要

廣告的目的是為了影響消費者的決策。那么消費者是如何做決策的呢？我們常聽說大數(shù)據(jù)可以預(yù)測的人的行為，那是不是利用了可以預(yù)測人行為的大數(shù)據(jù)就可以影響消費者的決策，讓廣告更有效了呢？

很遺憾的告訴各位，大數(shù)據(jù)平臺可以精準(zhǔn)的搜集每個個體的行為數(shù)據(jù)，而非精準(zhǔn)的預(yù)測。這也是為什么淘寶會推薦給你你剛剛買過的產(chǎn)品，頭條總向你推送你剛剛看完的電影的緣故。

而預(yù)測，則是在行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，通過人為干預(yù)或者機器學(xué)習(xí)建立的預(yù)測模型，去推測他們下一步可能進行的行動，并加以干預(yù)。

事實上，大數(shù)據(jù)技術(shù)出現(xiàn)之前，商人們一樣做生意。

好的商人，通過觀察收集數(shù)據(jù)，通過思考解讀數(shù)據(jù)，然后再通過銷售行為的調(diào)整來利用數(shù)據(jù)。和現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)比起來，只是不那么方便、沒有那么大的基數(shù)。這里我就不列舉了，你此刻能想到的知名品牌都是在這方面做的好的實例。

而如今的大數(shù)據(jù)，只是省去了我們一一收集處理的過程而已。洞察這件事，至今為止，還需要人腦來進行，大數(shù)據(jù)技術(shù)只能輔助而非主導(dǎo)。

我們做廣告，不管是做信息流還是其他，其實都是在研究人的購買決策過程，即研究用戶從“看到”到“產(chǎn)生興趣”、再到“產(chǎn)生購買欲望”、最后完成購買行為的一整個過程。當(dāng)然了，這些研究都是基于“人是一個理性人”的假設(shè)，如果你做過市場調(diào)研就會發(fā)現(xiàn)，真正的需求往往是隱而不見的，對于營銷人而言，最麻煩的就是，決策往往是因為隱性動機而引發(fā)的。而想要把隱形動機發(fā)掘出來，就必須要學(xué)會洞察人性。

我們一直會舉一個有趣的例子：一個人本來看了廣告想買A品牌車，后來卻因為B品牌車的車模比較漂亮就買了B品牌的車。你說這人的決策有道理么？從人性角度看是有的。

人的決策路徑有兩種，一是中央路徑，即考慮購買問題是基于充分的調(diào)研和思考，偏向“理性”，而這種臨時的決策行為則指向邊緣路徑，即購買決策來自產(chǎn)品之外的某些線索。

比如決策人的擇偶自我被車模激活，在這種次級自我的行為模式下，消費者的決策呈風(fēng)險偏好，容易產(chǎn)生沖動消費——這是人性層面較為合理的解釋之一。

同樣的，我們在對信息流廣告數(shù)據(jù)做分析時也是一樣，數(shù)據(jù)給到我們的只能是跡象，我們需要從多重視角、甚至需要從最深層次的人性角度去窺探這些跡象背后的原因，思考為什么受眾會做出這樣的反應(yīng)？他們轉(zhuǎn)化或是不轉(zhuǎn)化的底層邏輯是什么？如此反復(fù)，才可能找到優(yōu)化的方向，比你的對手提前一步找到客戶。

思路3：“懂專業(yè)”比“懂?dāng)?shù)據(jù)”更重要

數(shù)據(jù)分析分為定性分析和定量分析兩種方式。其中，定性分析是指：對事物的性質(zhì)作出判斷，即，回答“它是什么”。另外一種分析方式叫定量分析，具體是指：對事物數(shù)量上作出統(tǒng)計。我們通常說的點擊率是多少、轉(zhuǎn)化率是多少，等等，指的就是定量分析。

因為點擊率、轉(zhuǎn)化率等數(shù)據(jù)比較直觀，優(yōu)化師也好，老板也好，都會比較關(guān)注這方面的數(shù)據(jù)，各種信息流交流群里交流最多的也是“你今天點擊率多少啊”，“你今天的轉(zhuǎn)化率多少啊”，等定量數(shù)據(jù)。這種交流本沒有問題，但當(dāng)大家不分行業(yè)、不分投放階段，直接以這些量化指標(biāo)衡量投放效果的時候，你就需要注意了：

1、對于一個陌生項目而言，沒有過往的參考數(shù)據(jù)可以參考，從零起步的時候，你需要的是基于營銷專業(yè)的定性分析而非定量分析的技能。

比如你可以分析這個產(chǎn)品本身是基于什么需求場景開發(fā)的，公司為什么會開發(fā)這個產(chǎn)品，這些定性的分析會幫助找到可能有效的訴求方向。

2、定量分析的AB測試固然需要，但過分依賴反而會對投放造成致命傷害。

比如你要優(yōu)化一個落地頁，AB測試有數(shù)十乃至數(shù)百個變量（排版布局、賣點文案、情緒喚起、顏色搭配、產(chǎn)品組合、定價、贈品等等），如果每一個都要做AB測試，那么測到什么時候才能上線呢？（老板等著你賺錢呢！）

這個時候，就需要我們先啟用營銷專業(yè)的分析了，靠專業(yè)的判斷來選擇3-5個版本測試，然后再結(jié)合投放數(shù)據(jù)分析選哪個做大規(guī)模投放更好。

3、當(dāng)數(shù)據(jù)分析的結(jié)論和自己的專業(yè)判斷出現(xiàn)偏差時，絕大部分情況下，都應(yīng)該聽專業(yè)的判斷，而非數(shù)據(jù)分析的結(jié)論。

比如此前一個廣告主來咨詢，自己在朋友圈投放了一個寶馬車的廣告，可收到廣告的用戶在底下留言說“買不起”之類的，“不是說大數(shù)據(jù)很精準(zhǔn)的么？怎么會找錯人呢？”

首先，數(shù)據(jù)本身是不完整的。

廣告主認為的精準(zhǔn)，是說平臺把廣告展示給了關(guān)注寶馬或者關(guān)注寶馬同級別車的用戶。當(dāng)然，如果從理論上說，平臺抓取到用戶所有的行為數(shù)據(jù)是可以實現(xiàn)100%精準(zhǔn)的，但實際上廣告平臺并不能做到，他們的數(shù)據(jù)是不完整的。

不完整的原因很復(fù)雜，比如可能是出于對用戶隱私的保護； 比如各個平臺之間的數(shù)據(jù)并沒有完全打通，數(shù)據(jù)孤島在相當(dāng)長的時間內(nèi)是必然存在的。像上面那則廣告用戶評論說買不起，數(shù)據(jù)層面分析大概率的原因就可能是平臺沒有抓準(zhǔn)用戶的財務(wù)狀況，那么對受眾財務(wù)狀況的數(shù)據(jù)掌握最精準(zhǔn)的平臺可能是各個銀行，或者國家稅務(wù)部門等等，但是不管是出于隱私保護，還是數(shù)據(jù)安全的考量，這些數(shù)據(jù)在短時間內(nèi)又不可能開放給各個廣告平臺，所以，數(shù)據(jù)不完整是我們營銷人必須面對的實際情況。

其次，人性本身不可預(yù)測。

即使數(shù)據(jù)孤島被打通，數(shù)據(jù)本身是完整的，也不能保證各大信息流平臺就能精準(zhǔn)的識別和預(yù)測潛在受眾對廣告的主觀反映，因為：人性本身是不可預(yù)測的。

行為經(jīng)濟學(xué)認為，人在許多情況下都是非理性的。甚至可以說，人在本質(zhì)上就是非理性的。就如同你愛上一個人，當(dāng)你愛ta，你甚至不知道自己為何而愛，你能想起的，都是一個又一個毫無邏輯的片段。但是這背后有沒有規(guī)律可循？當(dāng)然有，這背后的邏輯是進化論研究的課題，我們?nèi)祟惖囊磺行袨槟撤N意義上都為了物種的生存和繁衍，人類的行為反應(yīng)也是由此而來的。

說回上面那個在寶馬廣告下留言說自己買不起的用戶：他們是真的買不起嗎？并不一定，只是他們不認為立刻購買一輛寶馬是他們此刻當(dāng)務(wù)之急必須完成的事情，這件事對他們來說，急迫程度不夠高，也就不值得他們花費一輛寶馬車的費用來完成。如果你給這些用戶一個理由，例如：

“你花19元買了杯沒品牌的咖啡送女神，

他用19元日供的寶馬，送女神回家?！?/p>

那么“每天一杯咖啡錢買寶馬，贏取美人心”，就會變成一個迫切需要完成的任務(wù)。用戶不會去算總賬，也不會再說買不起。

要知道，當(dāng)你沒有給到他們合理的購買理由時，他們會告訴你買不起，并且他們自己也會認為自己是因為“買不起”而不買。這種情況，我們簡單的概括為“口是心非”。

“口是心非”的情況在我們營銷調(diào)研的場景里經(jīng)常出現(xiàn)。當(dāng)然，你首先要能夠識別出消費者的“口是心非”，然后才能想辦法讓他“吐真言”。在線下可以通過獨特行為觀察等方法來引導(dǎo)和確認，在線上投放時，就需要基于他們的真正的“心意”做出可以讓他們心動的文案。

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