Хранение и обработка данных, помеченных Volume, Velocity и Variety (Big Data) — это ажиотаж. Тем не менее, проекты больших данных, направленные на увеличение продаж, обычно заканчиваются неокупаемыми затратами, если ваша компания в первую очередь не является рынком в сети. Почему ?
Ответ прост, как самопонимание: человеческие решения не работают по черно-белой схеме, как это делают алгоритмы. Человеческие решения слишком сложны, чтобы их можно было предсказать, просто собирая и вычисляя прошлое. Таким образом, просто зная, ЧТО люди купили или решили, мы не продвинемся далеко.
Вместо этого, если бы мы знали, ПОЧЕМУ люди покупают или решают, это увеличило бы наши продажи и многое другое. Данные о том, что мы называем ТОЛЩИНЫМИ данными, поскольку они обеспечивают содержательную, поучительную информацию и действительно имеют прогностический потенциал. Вопрос: что это за данные?
Итак, вернемся к сути: за что компании борются? Продажи, да. Но что это означает на практике? Это означает, что многие клиенты должны принять положительное решение о предложениях компании. Следовательно, лучший способ повлиять на такие решения — это понять, ПОЧЕМУ было принято решение, а еще лучше: ПОЧЕМУ оно НЕ было принято (поскольку это большее количество случаев).
Зная это, компания может улучшать предложения, разрабатывать новые продукты, предлагать индивидуальные бизнес-модели и даже создавать инновации, что в конечном итоге приведет к увеличению продаж.
Так что же влияет на ПОЧЕМУ решение клиента? Представьте: вы идете обедать со своей девушкой. Перед рестораном продают соблазнительное итальянское мороженое. Жарко. Твоя девушка говорит: «Не ешь сейчас эту сладкое, мы хорошо поужинаем!» А ты следуй за ней. Однако, если бы ты был один, ты бы попытался.
Ваше решение было контекстным и зависело от двух факторов: внешних драйверов — жарко, есть мороженое и план ужина — и внутренние побуждения — ты любишь мороженое, но порадовать свою девушку (по-прежнему ) высокий приоритет для вас. Таким образом, очевидно, что ваше решение является результатом балансировки этих драйверов. Если бы кто-то отсутствовал (например, нет девушки или плана ужина), ваше решение было бы другим.
Этнография и когнитивистика знают это давно. Решения людей должны и не могут интерпретироваться исходя из результата, а не извне. (Однако это именно то, что большие данные пытаются сделать — напрасно.)
Наоборот, решения являются результатом движущих сил, происходящих из внутреннего жизненного мира человека. Как он видит себя, каковы его переживания, убеждения, предубеждения, ценности, определенность (например, лед = сахар), к чему он стремится (впечатлить девушку) и в каких типичных ситуациях и условиях окружающей среды он находится. Эти водители вместе отвечают на ПОЧЕМУ принятое решение и объясняют, почему покупатель не купил мороженое — и когда он это сделает.
Понимание таких факторов принятия решений целевой группой имеет огромное значение для принятия стратегических маркетинговых решений, но даже может быть использовано для определения новых целевых групп на основе аналогичных моделей факторов принятия решений. Это ТВЕРДЫЕ данные, и это то, что движет вашим бизнесом в любом случае (!) — даже если вы не знаете об этом.
И именно эта причина является обоснованным фактором принятия решения, чтобы выяснить, что привлекает вашего клиента и что действительно может увеличить ваши продажи.
