今早醒來聽了《痛點：挖掘小數(shù)據(jù)滿足用戶需求》這本書核心內(nèi)容的音頻版土涝，關(guān)于如何滿足用戶需求佛寿，這在互聯(lián)網(wǎng)公司幾乎是每天都在且必須思考的問題。換了工作之后但壮，我有一年多的時間沒有接觸到互聯(lián)網(wǎng)冀泻，一來是擔心認知和思考跟不上互聯(lián)網(wǎng)變化的速度，二來是這本書給我一些啟發(fā)蜡饵，遂寫下讀書筆記弹渔。
【作者】
馬丁?林斯特龍
品牌營銷專家、迪士尼溯祸、百事可樂捞附、雀巢巾乳、紅牛等企業(yè)的品牌顧問
你和競爭對手的差別您没，或許就在于對方更懂得通過挖掘小數(shù)據(jù)背后的秘密鸟召，更快更好地滿足用戶需求。
在說“小數(shù)據(jù)”之前氨鹏，先聊聊“大數(shù)據(jù)”欧募。
1、什么是大數(shù)據(jù)仆抵？
“大數(shù)據(jù)”并不是很大或很多數(shù)據(jù)跟继，而是關(guān)于某個現(xiàn)象的所有數(shù)據(jù)。云計算出現(xiàn)之后“大數(shù)據(jù)”才凸顯其真正價值镣丑。如果說“大數(shù)據(jù)”是一輛輛“汽車”舔糖，“云計算”便是支撐起這些“汽車”運行的“高速公路”；
它給企業(yè)運營莺匠、政府管理和媒體傳播科學(xué)化提供參考金吗；
“大數(shù)據(jù)”的分析著重在了解“什么”而不是“為什么”；
2趣竣、哪些公司擁有這些海量數(shù)據(jù)摇庙？
國內(nèi)的BAT互聯(lián)網(wǎng)巨頭、華為遥缕、小米等卫袒，國外的Google、IBM单匣、Microsoft等夕凝，還有管理咨詢公司等等；
最早應(yīng)用大數(shù)據(jù)是世界著名的管理咨詢公司麥肯錫公司户秤；
3码秉、大數(shù)據(jù)的價值
【社會學(xué)研究】大學(xué) / 科研機構(gòu) / 互聯(lián)網(wǎng)公司，比如通過大數(shù)據(jù)觀察城市人口遷徙虎忌，得出每座城市的年輕指數(shù)泡徙；
【公共安全領(lǐng)域】人流密度的實時監(jiān)測，利用大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪的發(fā)生膜蠢，規(guī)避欺詐行為堪藐；
【城市規(guī)劃】城市公共空間的實時數(shù)據(jù)監(jiān)測，比如我們手機上地圖導(dǎo)航APP的交通路線規(guī)劃挑围，躲避擁堵礁竞；
【企業(yè)發(fā)展】
對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)（To C）：利用大數(shù)據(jù)進行精準活動營、推薦杉辙、廣告投放模捂；
小而美模式的中小微企業(yè)：利用大數(shù)據(jù)進行服務(wù)轉(zhuǎn)型升級；
傳統(tǒng)企業(yè)：在互聯(lián)網(wǎng)公司的壓力下，需要與時俱進地利用大數(shù)據(jù)的價值狂男；
4综看、大數(shù)據(jù)的局限性
大數(shù)據(jù)給出了結(jié)論，但給不出解釋岖食。人們可以通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)某種現(xiàn)象红碑，可現(xiàn)象背后的原因卻是盲點。這個“為什么”往往是產(chǎn)品改進的關(guān)鍵泡垃，而想要找到答案析珊，還得從這些用戶群體入手，需要面對面交流蔑穴，觀察用戶真正的生活場景和使用場景忠寻，比如他們的擔憂、開心存和、困惑與不爽等奕剃，這是目前大數(shù)據(jù)讀不出來的。數(shù)據(jù)再大也是死的哑姚，只有人能激活它祭饭。
其實，大數(shù)據(jù)告訴我們的叙量，是未來會發(fā)生什么倡蝙。而想知道背后的原因，便需要從產(chǎn)生這些現(xiàn)象的一個個個體中去探尋绞佩。這便是小數(shù)據(jù)寺鸥。
當大數(shù)據(jù)日漸成為分析用戶需求的依賴時，作者林斯特龍卻認為品山，當營銷涉及到人的習(xí)慣時胆建，大數(shù)據(jù)通常并不準確，反而是能體現(xiàn)人的信仰肘交、興趣笆载、習(xí)慣、情緒等內(nèi)容的信息更具說服力涯呻。人與人之間存在某些共性凉驻，這些數(shù)據(jù)僅需要通過對極少數(shù)的人進行觀察，就能憑其得出結(jié)論复罐，進而影響營銷策略涝登。這些便是作者所說的小數(shù)據(jù)。
1效诅、什么是小數(shù)據(jù)胀滚？
能呈現(xiàn)我們真實內(nèi)在的個人化信息趟济，本質(zhì)是指出人們沒有被滿足的欲望并對此進行補償；
不一定是數(shù)字咽笼，但比數(shù)字更能反應(yīng)個體的體征顷编；
可通過對人的細節(jié)觀察得到；
樣本小褐荷，可能只需要搜集幾個人的信息就足夠勾效；
2、為什么小數(shù)據(jù)能揭示大趨勢叛甫？
有溫度的數(shù)據(jù)，注重情感和心態(tài)杨伙；
能暴露用戶潛在的欲望其监，滿足他們未被滿足的需求；
潛在的欲望暗示人的真實自我限匣，容易觸發(fā)消費需求抖苦；
任何一個問題都可以讓我們無限的探究下去，從而幫我們形成長期的米死、一貫的思考路徑锌历。
3、小數(shù)據(jù)改變營銷的關(guān)鍵步驟：7C法
【Collection搜集】搜集和目標用戶有關(guān)的習(xí)慣峦筒、興趣究西、感受等信息，了解當?shù)厍闆r物喷；如何搜集卤材？尋找當?shù)赜^察者：理發(fā)師、出租車司機（最好不是本地人）峦失、酒保扇丛、社交網(wǎng)站上的活躍群體等掌握很多當?shù)匦畔⑶夷芸陀^看待社會的人。
【Clues線索】尋找能呈現(xiàn)用戶真實自我的細節(jié)尉辑；人通常由兩個自我構(gòu)成帆精，第一個是理想化的自我，就是我們希望別人看到的樣子隧魄，比如微信朋友圈里曬出來的內(nèi)容卓练。另一個是真實自我，與我們的欲望有關(guān)堤器。而顯示真實自我的線索昆庇，通常都隱藏在比較隱私的地方，比如說冰箱闸溃、衣櫥整吆，手機里音樂的播放列表等拱撵，喜歡哪些衣服、什么東西最重要表蝙，又是什么東西最容易讓他們擔心拴测？
【Connection? 連接】尋找到用戶大致的情感缺口是什么；人是群居動物府蛇，骨子里需要的歸屬感集索、安全感、存在感等等汇跨。
【Correlation? 關(guān)聯(lián)】去發(fā)現(xiàn)用戶的情感缺口（收獲感务荆、成就感）第一次出現(xiàn)，是在什么時候穷遂，是什么原因引起的函匕；
【Causality? 因果】確認小數(shù)據(jù)促使用戶產(chǎn)生了什么樣的情感；
【Compensation? 補償】從用戶的情感中蚪黑，發(fā)現(xiàn)他們沒有被滿足的欲望盅惜，對此進行補償；在購買者的心里住著一個沒長大的自己忌穿。案例：某掃地機器人品牌抒寂，發(fā)現(xiàn)用戶更注重陪伴而不是清潔，人性特征（讓機器人說話）掠剑。
【Concept? 觀念】用創(chuàng)意設(shè)計出可以操辦的補償辦法屈芜，來滿足用戶的欲望，制造驚喜感澡腾；
4沸伏、由此衍生出
【人與人面對面交流的重要性】可通過微表情、情緒反應(yīng)和肢體語言等訊息动分，直接毅糟、快速搜集到對方的真實反饋，由此幫助你做出相關(guān)結(jié)論和決策澜公；
對于重要的事情姆另，能當面談的或電話聊的，盡量不發(fā)短信坟乾，你需要第一時間把握對方的情緒反應(yīng)迹辐，做出進一步的判斷，進而讓談話更加高效有利甚侣。
【了解人性】要賺哪些人的錢明吩，就要去研究這些群體；
【情商】需要考慮哪些數(shù)據(jù)維度殷费，才能讓產(chǎn)品更符合用戶心意印荔？
考驗的正是數(shù)據(jù)挖掘師的“情商”低葫。比如現(xiàn)在很多網(wǎng)站、購物平臺和聽歌APP仍律，都會有“猜你喜歡”的智能推薦功能嘿悬，而有些軟件自動推薦的陌生歌曲往往符合你的音樂品味，有些則不然水泉。準確率的背后其實沒那么簡單善涨，不同數(shù)據(jù)師根據(jù)用戶標簽（比如：年齡）設(shè)計不同的算法，效果也不盡相同草则。
