关于数据质量，营销人员需要思考的7个问题
Morketing · 2017-05-03 17:34
【摘要】数据以闪电般的速度重塑了媒体环境。
数据以闪电般的速度重塑了媒体环境。一个多世纪以来，营销人员一直受到“主流媒体”的限制，现在他们迅速抓住了数据，及精准定向受众的巨大潜力。
我们发现，对于精准营销和更好的商业成绩来说，数据本身并不是关键，有质量的数据才是。但营销人自己很难发现数据和有质量的数据之间，或者说数据完整性之间的差异。用当今的流行语来说就是：数据是不透明的。如果你想成为一个数据驱动的市场营销人员，那么你需要突破重重困难来找到高质量数据。因此，在评估数据完整性时，注意以下七个问题可以帮你少走弯路：
1、数据是新鲜的还是过时的？
Cookie的平均使用寿命为30天。每年有5500万人会更换电话号码，6000万人发生物理意义上的移动，43％的客户记录已过期或无效，60％的数据在两年内变得不真实。
数据很快会被淘汰，但许多供应商继续使用过时的数据，因为它带来了数据体量很丰富的假象。唯一重要的数据必须是准确的数据。所以你得确保了解数据收集的方式，是否被权威标准认证，以及过期数据被清除的频率。
2、数据是否是立体的？
在数据世界中，有六个方面对营销人员很重要：样本（年龄，性别，收入）;地理位置（住在哪里/活动范围）注意力（他们专注于什么）;消费（他们买什么）;行为方式（哪些事情对他们很重要）;意图（他们将做什么）。
但在数据提供商看来，人们是独立存在于上述这些领域的，也就是说任一方面都足以给一个人下定义。那么我要问了，只是一个样本？或某个信号就能代表一个人吗？不，一个真正的人是上述这些特质的综合。宏观看，消费者是多元的，微观看，他们是多方面的，因此单一的数据只是信号之一。
3、数据如何建模？
所有的数据都会被建模。但在某种程度上，建模并不稳定。你知道为什么吗？为了达到可用的程度，数据量首先需要达到一定规模。营销人员得在特殊性和总量之间寻求平衡。尤为重要的一件事，是了解初始种子受众相对于总体受众的大小，从而对你使用的数据建立信心。
4、建模的透明度如何？你知道你的look-alike吗？
数据市场往往是不透明的，俗话说“魔鬼在细节中”，数据也是如此。如果你不知道look-alike受众如何形成的，你也不知道你的建模是否可以被信任。
例如，大多数据集仅使用数字标识符或链接。最终电子邮件到Cookie的链接只能产生30到50％的匹配率。所以你开始使用的数据，其准确性可能还不到一半。统计模型在进行LookAlike时能利用到的数据更少。如果您不了解该模型，则‘‘更加无法断定数据结果的真实性。
5、数据是否被连接？
大多数的数据是数字化的，但人们不只生活在线上，世界由线上和线下连接着，所以连接后的数据应该包括这两方面。大多数数据仅基于数字属性，并不与线下身份相关联。换句话说，它仅仅表现了一小部分现实情况。数据需要连接，才能 立体反映人们的生活。
6、针对个人还是家庭？
除非以年龄或性别定向，否则品牌更适合以家庭作为目标市场。令人惊奇的是，不知道还有多少营销人员仍然瞄准女性而非成年人，好像只有女性会购物。今天，来商店购物的人中，百分之四十是男性，大部分家庭会一起去购买商品。
如果只针对个人，会错过了购物人群中的很大一部分。更糟糕的是，大多数购买数据是基于家庭购物卡数据生成的。但是从个人数据发展为家庭数据，需要与线下做好连接。
7、最后，有多少文件？
美国有2.2亿名成年人。如果数据提供商有30亿份文件，那么它不是针对人们营销，而是向数据点进行营销。我们营销人员依赖的数据流每年都发生指数级增长。今天，设备的IP地址比人多。解析，组织和利用数据的新方法即将发明出来，使媒体版图更加精准，也更令人兴奋。
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