发布时间:2020-04-07作者:DataStory
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。
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。
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%。
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。
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。
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