多维数据的应用困惑

如今，获取数据比以往任何时候都更加容易，但其繁杂与冲突也增加了有效洞察的难度。哪些数据更重要、更有价值？如何看待数据之间的差异？如何通过不同来源的数据获得有意义、一致的洞察？在数据应用中，这些都是需要面对的新常态。

多维度、不同统计口径数据的混杂

营销人能够接触到的数据越来越多，大数据和小数据，第一方和第二方、第三方数据，不同平台、不同口径的数据，这是难以产生有效洞察的主要原因之一。要学会评判优劣，首先营销人应该掌握数据来源、数据采集方法、数据分析维度等基本知识，建立评估数据的标准。其次，要理解不同数据的擅长。比如关于消费，电商数据有更全面细致的行为数据，而调研数据可以获得对观念更好的洞察。

洞察超纲

对于用户的洞察，很多营销人的经验是建立在传统抽样调研的基础上，当面对更接近全量的社交、电商、移动端行为等数据时，会经常感到超出经验范畴，这也是难以产生有效洞察原因。

首先，应该拥抱大数据带来的新洞察，比如某汽车品牌一直认为自己的用户主要是男性，而通过大数据平台分析发现，女性车主也是非常重要的潜在人群。

其次，需要具备更强的怀疑精神，形成质疑-探索-验证的闭环。

解决之道：数据拼图

即使学会辨别优劣、建立新的经验，营销中依然会面对不同维度数据的一致性问题。数据融合是建立拼图的技术手段，这需要各方有更开放的观念，以及更规范、安全的数据使用环境。营销人自身也要培养起“数据拼图”的能力，在庞杂的数据中建立分析结构，通过不同的数据拼出一幅更接近于真实的图景。