如何在數據驅動的營銷世界中建立你的職業生涯

變化是不舒服和不可預測的。 在數據驅動的營銷世界中，這是不可避免的。

我不必告訴你營銷在過去十年中發生了多麼根本的變化。 哎呀，iPhone 大約十年前才問世。 2007 年 9 月，Facebook 的用戶還不到 5000 萬； 它現在每月有 20 億用戶。

現在語音搜索正在興起。 人工智能正在運行越來越多的系統。 多米諾骨牌正在使用自動汽車運送比薩餅。

在過去的十年中，商業世界發生了很多變化。 下一個十年有望讓上一個十年看起來停滯不前。

對於營銷人員來說，變化最明顯的影響可能是數據和技術。

如果您不認為自己是“數字人”——所有這些關於大數據、數據驅動甚至“數據講故事”的討論，可能會讓您有點反胃。

有什麼方法可以沖浪數據浪潮嗎？ 營銷人員在數據驅動的營銷部門中是否仍然有用……或者我們會轉變為數據分析師或數據項目經理嗎？

而且，您個人如何才能在所有這些變化中保持安全？ 你能獲得新技能嗎？如果能，是哪些技能？

他們都是很好的問題。 所有可回答的問題。 一旦你有了一些看法，答案就會變得更加明顯。

數據驅動營銷是您的朋友。

如果您所看到的所有數據都是分析報告，那您就錯過了。 數據分析可以是一件奇怪而美妙的事情。 甚至是一種藝術形式。

懷疑？ 然後，您需要閱讀 Giorgia Lupi 和 Stefanie Posavec 合著的《親愛的數據》一書。 這是兩個毫無歉意（而且極富創造力）的數據怪胎髮送的 52 周明信片的異想天開、聰明的通信。 您再也不會以同樣的方式看到營銷報告了。

不想看書？ 然後觀看 TED 演講。

數字營銷是一項繼續教育工作。

我不想直言不諱，但如果你不喜歡學習新事物，數字（因此數據驅動）營銷不適合你。

這裡的好處是，如果您確實喜歡學習新事物，並且熱愛技術和心理學，並且對下一個新的營銷趨勢感到興奮，那麼您永遠不會對數字營銷感到厭倦。

就在您認為自己已經掌握了它的時候，下一個潛在的 Facebook 出現了。

提高講故事的技巧。

統計數據和圖表對我們中的一些人來說可能很誘人，但對其他人來說，它們就像安眠藥一樣有效。

大多數演講者（和作家）都知道，雖然使用統計數據和圖表來支持你所說的話是明智的，但如果你使用太多，你的聽眾就會麻木。

平衡數據和講故事是一門藝術，這就是為什麼有一個叫做“數據講故事”的工作領域。

這是營銷人員應該好好學習的一項技能。 擁有數據固然很好，但如果我們不能吸引和保持人們的注意力（即最高管理層的注意力），我們就無法得到我們想要的。

所以我們需要一些講故事的技巧。 一些數據呈現技巧。 還有一些說服技巧。

幸運的是，所有這些都可以學習。 您甚至可能不需要獲得學位。

這裡有一些資源：

• 數據呈現和可視化
  • 閱讀《用數據講故事：面向業務專業人員的數據可視化指南》一書
  • 閱讀我們的博文“數據可視化 101：如何製作更好的餅圖和條形圖” 。 ”
  • 參加 Edward Tufte 令人驚嘆的一日數據可視化課程之一（他的書也很棒）。
• 評書
  • 閱讀 Nicki Howell 的博文，“為什麼數據驅動的故事講述是內容營銷的下一件大事”。 ”
  • 長期參觀哥倫比亞大學的數字敘事實驗室。
  • 查看 GetStoried，它專門教人們（包括商務人士）如何製作和傳達能引起共鳴的故事。
  • 閱讀 Quartz 的文章，“我們的經濟未來取決於講故事的人。 ”
  • 註冊華盛頓郵報的Wonkblog，這是另一種數據風格的極好例子——數據新聞。
• 勸說
  • 閱讀《每個演講者都需要了解的關於人的 100 件事》一書。 ”
  • 閱讀這本書，“著迷、修訂和更新：如何讓您的品牌無法抗拒。 ”

質疑你的數據。

聽說過“垃圾進，垃圾出”這句話嗎？ 它適用於數據——毫無疑問。

2016 年大選是接受錯誤數據而不質疑（或者甚至在事後才意識到它是錯誤的）的最重要的例子。 不管你對結果有什麼看法，在準備階段，假定的結果似乎很清楚。 大多數人認為克林頓會贏。 只有幾個民意調查機構和數據處理機構，最著名的是 fivethirtyeight.com（另一個獲得一些數據靈感和看到一些偉大的數據新聞的地方）給了特朗普一個戰鬥的機會。

無論問題出在哪裡——“害羞”的選民、調查樣本、有偏差的假設——結果都是對許多聰明人所持有的“數據將拯救我們”的觀點進行地震。 大多數數據專家都是錯誤的。

畢竟，數據的好壞取決於它的輸入。 Mucky 輸入產生 Mucky 數據。 如果你不知道自己遇到了麻煩，你最終可能會做出糟糕的決定，甚至可能會倒閉——而這一切都是在你練習近乎完美的數據驅動營銷的同時進行的。

想要另一種方式來看待這個嗎？ 數據實際上是愚蠢的。 輸入、算法和報告只知道我們提供給它們的內容。 他們只做我們告訴他們做的事。

真正質疑它們的工作方式取決於我們人類。 這是一項非常重要的工作。

保持人性。

所有這些技術和數據都很棒，但也存在風險——尤其是當你懶惰的時候。

這是一個極端但令人難忘的例子：

我父親在軍事情報部門度過了他的職業生涯。 在 9/11 事件發生的那天，他對這些事件的一個評論是：“當你把人們帶離地面時，就會發生這種情況。” 那天晚上晚些時候，我在電視上看到一位四星上將說了完全相同的話。

我為這個令人毛骨悚然的例子道歉，但我們營銷人員在某些方面犯了同樣的錯誤。 我們正在“讓我們的員工離開地面”，因為我們依靠技術來告訴我們我們需要了解的關於客戶的信息。

簡而言之，我們過於專注於數據，以至於忘記了數據應該代表的實際人。

幸運的是，有一些方法可以解決這個問題：

• 與銷售和客戶服務部門的同事成為最好的朋友。 既然我們都在處理“客戶體驗”這件事，我們就需要通力合作。 無縫地。
• 去參加活動。 有趣的是，事件營銷是內容營銷或一般營銷的最有效形式之一。 這也是我們數據驅動的營銷人員擺脫分析儀表板和客戶旅程模型並實際與真實的人討論他們的需求的少數幾種方式之一。
• 設置監聽站相當容易。 你甚至可以自動化其中的大部分。 只是以開放的心態傾聽。 我們人類擅長忽略不符合我們世界觀的數據，這是危險的。

作為人類，我們最大的競爭優勢是……

……我們提出問題的能力。

最好的一個問題是： “這是什麼意思？”

實際上，您可能只需問“這是什麼意思？”就可以保住工作。 每次有人將報告放在您的辦公桌上或提及統計數據或向您推送任何類型的數據時。

如果你真的想在數據驅動的營銷方面脫穎而出，“這意味著什麼？” 是對每條數據提出的基本問題。 機器或許能夠比我們人類更好地處理數字，但這一個問題通常會難倒他們。

這可能會困擾他們很長一段時間。

所以讓數據成為你的僕人，而不是你的主人。 是我們人類賦予它意義。 最終，意義是數據唯一真正重要的東西。

在許多方面，所有這些數據可能會促使我們更好地提問。 數據可以給出答案，但仍然只有人類提出可以改變企業的問題類型。

回到你身邊。

您是否擔心“大數據”和人工智能如何在營銷中變得越來越普遍？ 您覺得成為數據驅動的營銷人員是一種特權還是一種詛咒？

留言並告訴我們你的想法。