十個人的小數據分析

奇普·希思斯

在當今的商業環境中，如果說人們會像信仰宗教一樣信仰大數據，那么馬丁·林斯特龍就是一個無神論者。讀他的書就像和19世紀的著名探險家一起用餐，即使面對雜亂無章的大世界，他也能洞悉一切……為什么俄國人家里沒有鏡子；為什么主人通常會給自己的機器人吸塵器Roomba 取名；為什么美國酒店的窗戶從沒開過；沙特阿拉伯和西伯利亞地區的冰箱貼反映出了重要的家庭價值觀。

馬丁善于觀察，但絕對不是一個被動的觀察者。他每去到一個國家，都會在機場打一輛外籍司機開的出租車。在開往城區的路上，他會不停地問司機對當地人的看法。他注意到，關于一種文化的特點，外來人往往比當地人看得透。

馬丁雖不迷信大數據，但這本書也并不是一本批判大數據的檄文。通過展現小數據的特點，馬丁向人們突出展示了，在關注大數據時應該注意一些問題。主要包括以下兩個方面：

一是大數據不會激發深刻的見解；二是創意通常源自于兩個以前不相融的物體結合。但是，大數據通常以數據庫的形式存在。這一點太過狹義，所以無法激發人們的見解。一家公司研究在線顧客的“大數據”時，常常只關注線上的交易量。而線上數據庫通常不會追蹤顧客的實體店交易（線下數據通常另設一個數據庫，成為店主的私有財產）。兩個數據庫也不會在對比完公司的廣告數據后，再做分析。

在本書中，作者提到了一次突破性的購物體驗，那是他為法國一家零售商開發的。為了吸引善變的少女，馬丁將數據進行了三角剖分。分析數據包括時間日志、電話記錄、訪談記錄、個人照片日記和商場購物觀察。心理學家菲爾·泰特羅克研究過能預測政治經濟大事的“超級預言家”。他發現，這些人的共同點是，喜歡對不同的數據源進行三角剖分。不幸的是，我們的“大數據”庫真的太“大”了。它們不像是交叉訓練的強壯運動員，反而像是只會一種技能，其他幾乎一概不通的書呆子。它們過于狹隘，無法促成對比分析，帶來突破性結論。

在社會科學中，三角剖分通常是指：為了驗證同一個主題的結論，在研究中至少要使用兩種方法。

大數據是數據，而數據重分析，輕情感。很難想象，怎么用數據捕捉到我們最看重的情感品質：美麗、友好、性感、出色、可愛。如果數據能幫人培養情感特質，那么最浪漫的愛人形象就不是詩人，而要變成會計師了。

偉大的品牌一般有兩個優點：1.激發人們尊重品牌的技術性、耐用性和有效性。2.激發人們對品牌的鐘愛，讓人們發自內心地喜愛這個品牌。

惠普和金霸王就屬于“受人尊重”的品牌。大數據通常可以幫助品牌做決策，獲得更多尊重。歷史數據表明，如果我們的電池電量增加15%，顧客的消費額可能增加20%。然而，雖然迪士尼、極客團隊也是受人追捧的品牌，但大數據卻無法提升它們的受歡迎度。

Roomba 的生產商曾向馬丁咨詢，該如何走出收入下降的困境。馬丁重點關注了它們與情感相關的小數據，并深入Roomba 主人的家里，看看他們怎么跟機器人互動。出人意料的是，主人習慣把Roomba 當寵物，給它起名，向客人顯擺。主人們存放Roomba 時，通常不會放在壁櫥里，而是在沙發下“偷看”主人，好像中途卡住了一樣。

不幸的是，Roomba 的帶頭人拋棄了它最初的“可愛”。

Roomba 一開始的創意，是受到《星球大戰》中R2D2 機器人的啟發。最后，它改變了設計，看起來不太像R2D2 ，而更像家用電器。在第一款模型中，Roomba 可以出聲。如果不小心撞到墻，它偶爾會說一句“喔噢”。但不知道什么時候，聲音裝置被去掉了。也許是設計師為了簡化設計，也許是管理者想降低成本。

如今，雖然大數據已經成為了分析用戶需求的一種慣性路徑，但大數據連接有千百萬的數據點，可以準確地產生相互關系。當人類按照自己的習慣行動時，大數據分析通常不會十分準確。所以，作者通過對一個小群體的親身觀察和小數據常識，捕捉到這個社會群體所體現出的文化欲望。這對于理解商品銷量的驅動力非常有價值。