小數據戰略決勝大數據時代

曾聽美國同事講過一個事情：廣告公司的某位客戶恰巧是海軍陸戰隊上校，他們在討論數據可靠性的話題。上校說：“如果我在戰場上獲得一個情報，即使我并非100%確定情報的準確性，我仍然會根據情報做決策。”他強烈認為有情報總比沒有情報好 —— 我們不能僅僅因為信息的可靠性不足就忽視該情報。有人會認為這位上校是“小數據”的擁護者。

最近有大量圍繞“大數據”開展的討論，而大數據以數量大、速度快、種類多為特征，需要配備新的數據處理方式。企業想要運用大數據優化決策并提升運營效率，通過數據挖掘更好地了解客戶行為和偏好，甚至用大數據預測股票市場動態。一些企業已經運用大數據戰略取得了成功，其他企業也紛紛開始投資大數據所需的基礎設施、軟件、人才。

然而，有一個要點需要說明。許多企業，可能是大多數企業，都處在數據相對不足的環境，無法獲得高級分析和數據挖掘所需的大量信息。例如，銷售終端機（POS）的交易數據在新興市場還未實現標準化操作。在多數B2B行業，企業可以獲得自身的銷售和配送數據，但很少能了解整體市場銷量或競爭對手所售產品情況。在高度專業化或集中的市場，例如汽車零部件供應商市場，其潛在客戶的數量有限。這些企業不得不滿足于小數據，即使是在數據不足或數據質量參差不齊的情況下，也要通過運用有限的數據形成洞察。

一些評論人士稱，大數據不僅僅是新的數據來源和分析技術。大數據徹底改變了決策方式，從管理層根據直覺制定決策轉變為根據數據制定決策。而對于那些缺乏完整或明確的市場數據的企業，它們必須努力高效地運用現有數據（可能存在數據不夠完善的問題）或運用創新且低成本的方式獲得新數據。

讓我們來看一個小數據戰略的例子。一家大型飲品生產商希望提升其產品在即飲渠道，即酒吧、餐廳、娛樂場所的銷量。多年來，該公司一直從同一家機構購買同步數據，這些數據涵蓋了10萬個銷售點。然而這些數據是為了滿足大量客戶的普遍需求而收集和梳理的，運用標準化的劃分方式，并不能幫助該飲品企業了解如何有效地為不同細分市場提供服務。因此，該公司決定采用一系列小數據技術，以便根據需求制定解決方案。

該公司先采用觀察研究法，參觀了酒吧和餐廳，對消費者及其消費方式進行定性記錄。該公司運用這些數據獲得了更可行的細分市場定義。接下來要將細分市場進行量化，明確各個細分市場有多少銷售點。該公司根據觀察到的特征制定了公式，然后讓銷售人員根據公式將所有銷售區域覆蓋的酒吧和餐廳進行分類。（這就是一項典型的小數據戰略：內部填補數據空缺。）最終，該公司根據各主要細分市場設計了特定的產品組合、定價、市場營銷項目。該公司已經在兩個大城市開展了相關試點項目，整體銷售額和市場滲透率都得到了大幅提升，并正在全國范圍推廣該舉措。

再比如中國的海爾，運用服務工程師收集的信息推動了創新。最知名的可洗土豆的洗衣機就是在上世紀90年代末，工程師發現一些農村消費者用洗衣機清洗蔬菜造成了堵塞，海爾運用該信息開發了一款在洗衣服之外兼顧清洗土豆、紅薯和花生的新型洗衣機。

明確思路后，其實所有的信息都能被用于提升產品、客戶體驗或公司利潤。因此，小數據戰略可以包括任何能讓公司在低成本前提下獲得更多客戶洞察的方法。如上文所示，挖掘小數據并不意味著要在數據獲取、硬件、軟件或技術設施方面做大量投資。

此外，企業需要做三方面努力：

致力于發展以事實為依據的決策機制。當公司發現競爭日益激烈或無力準確捕捉多變的消費者習慣和偏好時，通常會萌生這種想法。對于以市場為導向的企業而言，以事實為依據的決策機制是獲得競爭優勢的重要來源。

有邊做邊學的意愿。既然小數據戰略不需要通過第三方，企業就不得不親自做出嘗試并從錯誤中汲取經驗教訓。一旦明確了一些重點，一系列的試點項目將給企業帶來寶貴經驗，而那些較早通過小數據戰略獲得成功的企業恰好能激勵其他企業。

提升創造力。為了獲得更豐富的數據，企業需要提升創造力，自然而然地將創新融入到與消費者的互動過程中。例如，零售商可以煩請門店的客戶用iPad完成調研問卷。企業還可以在任何帶有信息登記功能的網站上加入詢問消費者偏好的問題以收集相關信息，進一步完善網站收集到的一些基礎數據。呼叫中心客服人員和消費者的對話也是收集信息的好機會，有利于獲得更為深入的消費者洞察。一些企業還會組織善于鉆研的成熟消費者組成用戶小組，在研發新產品的過程中聽取用戶小組的建議。有的企業會依靠銷售代表獲得關于消費者偏好以及競爭對手活動的相關信息。但更重要的是，企業必須投入更多精力收集并解讀已經生成的數據。

企業通常會挑選需要關注的一款產品、一個區域以及一個問題而開啟一段數據分析之旅，還會開展一個或多個試點項目。高管們會向自己和企業其他成員證明投入的精力和成本是值得的。一旦企業開始投資數據分析，就很難停下腳步，因為它們發現數據分析成果對業務的推動作用遠超所產生的成本。這些項目在資金上最終都能自給自足。在有些情況下，企業從小數據入手，在發現數據分析能帶來重要的洞察見解后，開始加大相關投資，以便整合更大的數據集并開展更多高級分析。對于另外一些企業而言，小數據已經能滿足它們的需求。

無論是哪種情況，企業都能從數據分析中獲益：高管可以洞察企業所能努力的方向，以便最終提升競爭力，或者就像海軍陸戰隊上校欣賞的那樣，根據情報了解可能出現的敵手。可以肯定的是，數據分析的價值很難用簡單的數字加以衡量。