大數據時代，看“小數據”如何支持決策

【編者按】大數據被炒得火熱，“小數據”的重要性也不能忽視，“小數據”并不是說數據量小，而是指有針對性的、可用于支持決策的高質量數據，不需要復雜的算法、昂貴的硬件、高額的費用，任何組織、企業甚至個人都可以實現對“小數據”的分析和管理。學會簡單的算法，利用好“小數據”，人人都可以成為“數據科學家”。全球著名咨詢公司Booz & Company合伙人David Meer為我們解讀“小數據”的妙用。

以下為譯文：

回想起我在JWT廣告公司工作的時候，我們的一位客戶――一名美國海軍陸戰隊上校――說了一件一直困擾我的事情。“你想想，”他說，“如果我在戰場上堅守一個山頭，這時我得到一份情報，即使我不能確定它100%準確，我也會基于那份情報做決定。”他的觀點是有情報總比沒有好――如果僅僅因為情報不確定就忽視它，那你就太傻了。

當然，關于大數據是否真的能給公司帶來更大的客戶洞察力和運營效率，有很大的爭議。但很多公司（可能不是大多數），在新興市場、B2B工業、高度專業化或集中市場等數據相對較少的環境中運作。這些公司對我所說的“小數據”一定會滿意的。對他們來說，上校的話比最新數據挖掘算法或公共講座更能產生共鳴。

在我最近一篇博客中，我提出一個觀點：大數據的含義已經不僅僅是新的數據源、分析技術和科技，而是一種范式轉變――從基于直覺的管理向數據驅動決策轉變――這種轉變已經開始，而且越來越快。對于公司在沒有完整干凈市場數據的情況下經營，這意味著需要盡力更好地利用對他們有用的數據（這些數據或許并不完美），或使用低成本方法來創建新的數據。

下面是幾個成功的案例：

• 一家工業涂料制造商按照客戶和區域差別定價，所以它不能使用經典回歸分析方法建立穩定的價格彈性模型。然而，通過使用其他的分析技術，該公司能夠確定具體的領域，以提高定價和服務政策。它轉向基于價值的定價方法以確保其最有價值的客戶得到最高級別服務。僅僅在一個地區的一個業務單元中實施，就使銷售額上升了4%。

• 一大型飲料制造商想要提升其酒吧、餐館和娛樂場所的營業額。可用的聯合信息基于一個標準細分計劃，沒有能夠足夠深入了解如何為不同階層服務。該公司用觀測研究定義更多可操作的部分，但需要一種方法來量化分割。它基于可觀察到的特征開發了一個算法，然后用一個經典的小數據技術，要求專業銷售人員基于算法對他們負責的區域內酒吧和餐館進行劃分。定制產品的分類、定價，和為每個主要階段制定市場營銷計劃。在兩個大城市試點項目的銷售總額和市場份額有了顯著的提升，目前已經在全國范圍內推廣。

• 區域健康保險公司試圖在卓越的客戶體驗上使自己脫穎而出，意識到其電話中心是關于客戶痛點及解決方案的一個潛在數據來源。該公司采取了來電評分單，不僅僅是客服代表輸入的摘要，還可以應用文本挖掘算法。它能夠改進書面通信的格式和語言、簡化電話中心服務流程。此外，該公司發現了可以在某些社區介紹店面位置，以方便客戶交互，提高用戶忠誠度。

• 中國大家電巨頭海爾使用服務技術人員收集到的信息推動創新。例如，一些技術人員發現農村客戶用其洗衣機來洗菜，導致洗衣機堵塞。海爾利用此信息開發了一種新型的洗衣機，該公司表示，“主要是用于洗衣服、甜土豆和花生。”

這些例子中沒有一個涉及昂貴的硬件、軟件或技術設備。數據采集費用低，在某些情況下，根本不用花錢。

利用這種數據需要的是一點點創造力和邊干邊學的意愿。選擇一個產品、一個地區和一個需要注意的問題，運行一個試點項目。用這種方法，你可以向自己以及組織中其他人展示努力的回報，成本也控制在合理的范圍。據我了解一旦公司開始在數據分析中投資，他們幾乎從來不會停止，因為他們在業務中了解到的事情帶來的收益遠高于分析成本。數據分析產生的收益已經足夠維持自身的發展了。高管可以深入了解怎樣提高自己的競爭地位，或者要把數據分析應用到海軍陸戰隊上校可能需要的地方――確定什么時候可以攻上山頭進行突襲。很難為這樣的“小數據”貼上價格標簽。

原文鏈接： "Little Data" Matters，Too（編譯/毛夢琪 審校/魏偉）

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