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博客（7月刊）

誰拒絕數據驅動文化？

Whos Afraid of Data-Driven Management？

從管理的角度看，基于數據制定決策更能保證成功。然而在企業，通常很難讓企業接受這種數據驅動的文化。在每個企業，總有一些員工擁護轉變，但也總有一些員工抵抗。為了將這些企業中的數據懷疑者轉化過來，首先要了解成員為何會出現抵抗心理。

缺乏后續行動力的數據洞察，就像擁有一把鑰匙但卻不知道怎么用，結果是一文不值。一個好的數據專家能夠識別出哪些員工樂意運用數據洞察拓展新的業務。這些員工這么做主要出于兩個原因：提升自己潛在的績效或眼前的績效。對于數據洞察是否接受，任何企業都有四種類型的員工：第一類，高度重視，高績效者；第二類，高度重視，低績效者；第三類，低度重視，高績效者；第四類，低度重視，低績效者。

現在，憑直覺你可能認為第一類員工是最容易轉化成擁護數據驅動文化的員工；當然，他們的確希望運用最好的工具以便取得更好的績效。但是，從我們的經驗看，這類員工最有可能對數據持懷疑態度。數據運用似乎對提升他們的專業能力和績效幫助不大，因為人們認為這類員工的工作已經很出色了。這就引發另一個思考：之前用于衡量員工績效的標準，如今是否還能準確反映員工給企業帶來的真正價值。因此，尤其在需要做出很大努力才能做出成績的領域（譬如營銷和媒體領域），員工往往對數據運用持懷疑態度。

但是，這類員工是可以轉化的，方法是：讓他們在早期就參與進來，引導他們建立新的績效衡量標準，以此鞏固數據驅動文化，并讓他們逐漸鞏固自己的數據意識。這種做法可以讓他們覺得是自己創造了企業的數據驅動文化，而不是被迫參與。

你的主要挑戰來于第二類員工：高度重視，低績效者。這些員工是數據驅動文化的反抗者。他們內心深處都害怕引人注目，偶爾會有非常棒的想法，但是很多時候他們都在冒失行動。當事情發展順利時，他們從來都不知道事情為什么會發展順利，而當事情發展不順時，他們會本能地進入自保模式。量化他們的工作通常只有壞處。

對于這類員工，可以采取的轉化措施不多，譬如采用啟發式教育法，但是需要一段很長的時間。

然后是第三類員工：低度重視，高績效者。這類員工將是你未來的銷售冠軍。長期以來他們只能處在企業的下層不知道如何應對，而數據驅動文化和相關工具的應用，將讓這些懷才不遇的員工有機會超水平發揮，充分展示自己的價值。建立數據驅動文化對于這類員工而言只有好處。運用數據驅動文化幫助這類員工提高績效，是得到這類員工擁護的最好辦法。他們將主動幫助你建立數據驅動文化。

最后是第四類員工：低度重視，低績效者。他們不會反抗數據驅動文化，也不會擁護。他們一開始只會習慣性地質疑數據。一般來說，這類員工更習慣居于常態，這意味著當事實證明運用數據明顯有效時，他們才會跟上來。

數據決策，以及數據決策之后的企業文化，不會平白無故地改變。在采取顛覆性的動作之前，你要先讀懂數據背后的含義。對于員工的接受程度，你要有心理準備。而了解員工行為背后的心理，將是你建立數據驅動文化的第一步。

博客主人：Jeff Bladt、Bob Filbin ？

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品牌需要大洞察而非大數據

Brands Need Big Insights Not Big Data

在一個越來虎重視大數據的市場上，你要謹記：品牌需要的是大數據后面的大洞察，而非“大數據”本身。十多年來，快遞承運商和包裹運送公司UPS一直在盡量避免讓運輸車輛左轉彎。

對追蹤系統數據進行分析發現，避免車輛左轉彎，可以節省時間和汽油。類似這樣的洞察可以幫助企業更好地改進自己的服務，但是這樣的洞察卻很難發現，即使你擁有許多可用的數據。

UPS最早的數據分析要追溯到2001年，當時大數據還沒有被大肆宣傳。但是當時的確有事實表明，如果能夠對企業經營和營銷中獲得的大量數據進行研究分析，企業將因此受益。2004年，UPS提出“不左轉策略”，至今已節省1000萬加侖汽油，為此減少的碳排放量超過10萬噸。

在UPS分析中用到的追蹤數據是否能稱之為現在人們據說的“大數據”呢？這要看你對大數據怎么定義。如果UPS所有的運輸車輛追蹤數據都運用到分析中——當時大約是9萬輛——那么根據牛津大學維克托·梅耶爾教授（Viktor Mayer）的說法，可以將它稱為大數據。他在發表于《金融時報》的一篇文章中提到，他認為判斷是不是大數據，要看運用的數據集是不是全部的數據集（N=All）。換句話說，你要避免樣本偏差導致錯誤的結論，就必須分析所有數據。

當然，這仍然是今天大數據面臨的一個主要問題。事實上，我們很少能讓所用的數據集等于全部數據集。在《大數據：我們是否犯了大錯？》（Big data：are we making a big mistake）一文中，維克托強調為什么大數據有可能讓我們誤入歧途，他引用樣本偏差的例子，說明這種做法帶來的后果，從而得出大數據可能讓我們犯大錯的結論。

他說：“大量新的廉價數據工具和強有力的分析工具將帶來許多好處，對于這一點沒人懷疑。已經有一些案例證明大數據分析工具的確能夠帶來非凡的業績……但是問題在于，所有數據的重要性——不管是大數據還是小數據——都取決于數據來源的可靠性，以及對于分析者的信賴和預期。即使我們能夠成功地解決先入為主的問題，并且了解研究中的所有運用，仍然有一個最大的問題：對于分析結果我們應該如何利用？如何讓事情變得更好？”

博客主人：Nigel Hollis

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在盒子外面思考，還是把盒子變得更大

Don't just think outside the box. Make the box bigger

最近，高街店面包連鎖品牌Greggs以自己的行為，闡述了在應對消費者需求轉變和競爭對手威脅時，應該如何做出反應。Greggs以優質的英國食品和合理的價格出名，主要銷售臘腸卷、康沃爾肉餡餅等。Greggs的競爭威脅來自于咖啡連鎖店咖之家（Costa）和星巴克。

選項1：在盒子外面思考

營銷者常常進行創意性思考，甚至進行激進式的創新，拓展市場。而這正是2011年Greggs為了應對競爭對手的威脅做出的反應。Greggs開設咖啡店，取名為Greggs Moment，并很快開了5家。Greggs Moment咖啡店內部裝飾十分時尚。為了達到理想的裝修效果，Greggs Moment特地聘請備受推崇的室內設計師菲利普·沃茨（Philip Watts），裝修后，菲利普的評價是：“從美學上看，新品牌咖啡和原來的Greggs差異很大，它看起來就像是為了另一種活動而打造的，讓人覺得：在咖啡店消遣時光是一件很奢侈的事。”

現在，如果你還記得創造和加強客戶對品牌“記憶結構”的重要性，記得破壞記憶結構帶來的風險性，那么這時候你就應該高度警惕。開設Greggs Moment，不是打破客戶對Greggs的記憶結構，而是徹底將它粉碎。

Greggs之所以出名是因為它讓消費者到店里買到好吃的食物并能夠很方便地帶走。它還創造了一種鮮明醒目的藍黃色品牌視覺形象。相比之下，Greggs Moment走的是“酷”路線，提供更多花俏的食品，譬如定制型三文治、意大利式面餅、鐵板三文治和美味的餡餅。

但是，創意性思維有可能讓人頭疼。

創立Greggs Moment，事實上是冒著給品牌帶來雙重打擊的風險。首先，咖之家或星巴克的客戶不太可能轉化為Greggs Moment的客戶，因為他們會覺得，后者缺少重大差異附加值。其次，喜愛Greggs的客戶走進Greggs Moment時，可能會有疑問：“這還是Greggs嗎？”有個客戶評論說：“一只雞和一條香腸價格為2.95英鎊，這會讓大多數Greggs用戶望而卻步（包括我自己）?！?/p>

這種創意性思維另一個讓人頭疼之處是，在這個例子中，Greggs的產品和服務創新重點放在新品牌延伸上，而其原有的核心業務（1600家店）被忽視了。這或許可以解釋為什么它在2012年銷售額同比只增長了2.7%，2013年增長-0.8%。

選項2：把盒子變得更大

第二種讓業務增長的方式是改進自己的核心業務，盡量讓盒子變得更大。Greggs最終決定走這條路。Greggs關閉了Greggs Moment，然后將咖啡粉業務納入業務體系中。2013年，Greggs破紀錄地對216家店重新裝修。這種基于核心業務的改進似乎發揮了作用，2013年最后一個季度，Greggs同比銷售額增長了2.6%。

采用第二種方法的好處是可以讓自己的強項更強。企業必須強化客戶對自己品牌的記憶結構，而不是打破甚至粉碎它。

總而言之，如果你正在尋找一種方法，希望滿足不斷變化的客戶需求并保持自己的競爭力，那么在思考跳出盒子之前，先想想如何讓自己原有的盒子變得更大。

博客主人：David Taylor

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