分析软件提供数据，标准提供洞察力

营销团队可以获得前所未有的大量数据和客户洞察力，但太多的数据和客户洞察力是不可操作或无用的。 您 40% 的客户来自堪萨斯州可能很有趣，但这对您的业务有何帮助？

营销团队需要更高的标准来衡量洞察力。 人工智能现在部署在分析工具中，以比您阅读它们的速度更快地获得洞察力。 看看谷歌分析是如何做到的。

你不能让分析软件告诉你什么是洞察力。 只有您的团队才能确定这一点。 当然，该软件可以提供帮助，但最终决定权在您手中。 如果您不保持标准，您的团队将吃掉相当于“快餐”的洞察力。

快餐洞察力的兴起

快餐味道很好，但营养成分很少。 我喜欢大力水手，我会不时地去买它。 但是，在那里吃饭时，我不会假装做出健康的选择。

我与营销团队合作，我到处都能看到“快餐洞察”。 他们报告他们不关心的指标，如浏览量、跳出率等。如果他们的喜欢增加到任意目标而不考虑指标，他们会庆祝。

洞察力需要驱动行为。 如果指标上升或下降，您是否会更改策略中的任何内容？ 如果不是，那你为什么要跟踪它？ 这就像每天检查天气，但不管天气预报如何，都决定穿任何你想穿的衣服。

就像快餐一样，这些见解会让人感觉很棒。

我曾经与一个营销团队合作，该团队通过浏览量来衡量他们的代理机构的绩效。 他们的付费支出针对的是访问量最大的渠道。 没有足够的讨论用户登陆网站后在做什么。

您的团队需要均衡饮食。 快餐洞察力偶尔会很好，但不能作为你的日常面包。

快餐洞察力也很受欢迎，因为它们给人的印象是某人是数据驱动的。 简单地处理数字可以给任何人带来信心。 但是，不要让手段证明目的是正当的。 数据驱动不是与数字打交道，而是通过数据的帮助为企业带来有意义的结果。

你的标准是什么？

花点时间想想在你的团队中执行了哪些标准。 许多公司默认采用外部设定的标准。 他们的客户希望他们在特定的时间范围内回复或期望他们的产品具有一定的价格。 投资者期望具体的收入目标和目标。

你需要自己的标准。 我曾经与一家消费者健身公司合作，该公司有 30 页严格的品牌标准，关于其徽标的正确大小和应使用的特定字体。

因此，所有代表该品牌的媒体始终保持一致。 或许他们的标准太僵化了，但至少他们知道自己想要什么，并且不愿意满足于更少。

伟大的公司对自己施加高标准。 想一想 Gucci。 你认为他们关心人们为什么不购买他们的产品吗？ 不太可能。

人们不购买他们的产品的原因有很多。 相反，Gucci 专注于人们购买的原因以及如何获得更多客户。 他们不会降低他们的标准，即价格。 相反，他们进一步提高了它们。

提高洞察力的标准

数据世界正在经历一场引人入胜的变化。 长期以来，问题在于数据过多。 然后软件和人工智能变得更好，现在的问题是太多的见解。 为洞察力创建标准是长期的解决方案。

当谈到洞察力时，最重要的因素是能够解释其重要性。 在我的第一本书“数据海市蜃楼”中，我讨论了 WDIM 或“它意味着什么”问题。

WDIM 是一个简单的提醒，每个洞察都需要有一个可信的解释。 例如，如果您 40% 的客户来自堪萨斯州，这意味着什么？ 您是否应该改变您的营销以专注于该地区？ 是好还是坏？ 这些是您想要吸引的客户吗？

WDIM 开始触及问题的核心。 提高标准意味着在有明确的 WDIM 附加到洞察力之前，您不会考虑洞察力。 如果有人分享见解，请索取 WDIM。 在幻灯片和报告中，WDIM 应该是重点。

在没有 WDIM 的情况下讨论见解是浪费时间。 随着时间的推移，您对良好 WDIM 的定义可能会增加。 提出几个好问题可能还不够。 您可能正在寻找与业务的战略联系或与当前活动的相关性。

您还可以考虑对您的见解施加技术标准。 例如，我帮助公司实施了最低要求，例如：

• 统计有效
• 该模式在数天或数周内出现
• 由两个或多个数据源验证的洞察力
• 建立在先前成功的新见解之上

如果您的团队刚刚开始使用数据洞察力，那么尽早实施标准仍然是有意义的。 你不想建立一种相信弱洞察力的文化。 从长远来看，它可能会损害对数据的信任。 为什么有人会相信那些对业务没有帮助的见解？

对于许多团队来说，执行标准始于您的技术数据人员。 他们了解进出的数据，是抵御虚荣洞见的第一道防线。 对于非技术人员，您需要接受有关如何发现“快餐”见解的指导。 概率和统计方面的基本培训有助于通过炒作。

本文中表达的观点是客座作者的观点，不一定是 MarTech。 工作人员作者在这里列出。