听不懂波粒二象性，你就out了

从品牌到产品，从用户到渠道，运用数据来进行更优质的营销是行业之大势所趋。

可从估算到投入，从小范围运用到大面积转型，MKTer在数据运营的每一个环节都可能遇见各种各样的问题。

本文将集中讨论《要采集多少数据才够用？》。

（文章内容来自【数说故事】的直播节目DS LIVE：数据营销的“罪”与“罚”VOL.2，回顾VOL.01请点击《数据投资（金钱，人力和时间）多少才算够？》，还可扫描文末二维码第一时间知晓直播预告与内容）

在本期节目正式开始前，两位大咖针对上期听众提出的一些问题进行解答，小助手精选了其中一组比较有意思的问答与大家分享——

Alpha Sun：怎么用波粒二象性表达DataStory的产品？

徐博士：波粒二象性实际上是一种微观粒子的特性。比如说光，它会同时展现两种属性：粒子性和波动性。

【粒子性】用户就像一颗颗的粒子，高能粒子会发生核裂变产生巨大的能量，Social Marketing要做的就是找到人群中的高能粒子，即KOL，并激发他们发生核裂变。

但能量不高的粒子在一定的高温条件下，即在优质内容的集中轰炸下，同样可以发生核聚变产生巨大能量。

【波动性】内容的传播同样具有波动性，传播过程就像波一样一波波往下传，从一条信息的传播系数就可以预测内容能在多长时间内到达多少人。

如果大家对数据营销也有疑问，欢迎扫描文末海报二维码添加小助手微信并留言，我们会精选若干在节目中请大咖为您1v1定制解答。

Q：现在企业主要采集的数据有哪些？主要采买的又有哪些？

涉及企业的数据我们通常可以用第一方/第二方/第三方数据来划分。

【第一方】指的是企业内部数据，主要包括企业自身运营（例如生产/制造/销售等）所产生的各种数据，通常需要企业自己采集；

【第二方】指的是企业在各种平台上运营所产生的数据，数据所有权通常属于平台，但企业有使用权，可以通过与平台达成合作获得数据；

【第三方】指的是各种和企业不直接相关，但企业有需要的数据（例如行业趋势/竞品分析等），这种通常需要采买。

Q：采购数据的时候，如何衡量对比不同的供应商呢？有哪些供应商的背景情况和因素是必须要考核和落实的？

核心指标：快全准+稳定性+响应度

快：实时性；

全：覆盖面；

准：涉及到算法层面的两个简单概念：召回率◥¹&准确率◥²(Recall&Precision)，大多数据都是在准确率和召回率之间达成平衡。

最大的误区：直接看价格，每个专业指标的背后都是成本，不看指标只看成本显然是有问题的。

◥¹召回率：假设总数据量是20个，抓取10个,则召回率为50%；

◥²准确率：抓取的10个数据中，正确的有8个，则准确率为80%。

Q：是不是数据越多越好？必须要全量才能说明问题？

数据的量不是核心，能解决问题就可以。

今天我们对数据的量要求越来越高主要有3个原因:

(1)消费者的需求越来越个性化，比如要了解一个圈层，很难通过直接调研解决问题，而是需要在海量数据里找到精准的数据来代表这部分消费者的需求；

(2)潮流的变化越来越快，因此对数据及时性的需求也越来越大；

(3)我们的生活越来越在线化，大量数据沉淀，不仅获得数据的能力比以前更强，处理数据的成本也更低。

Q：数据交易需要注意的合规问题有哪些？

2016年欧洲发布通用数据保护条例(GDPR)，从立法的层面，将数据安全提升到了一个高度。

【核心内容】对个人数据(任何可用来识别个体的数据，比如身份证，电话，地址）和敏感数据（生物/医疗/政治/性取向等）的定义与区分；

【核心逻辑】明确了个人对信息使用/传播的控制权以及企业对个人信息合理合规的处理方式；

【建议】最简单直接的就是在没有个人授权的情况下，涉及个人数据/敏感数据的一律不要碰。对企业来说，没有必要的数据不要存，储存的数据应在最合理的时间内删除。