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一個真正的 " 數據主義者 " 懂得獲取數據的艱辛。但偽 " 數據主義者 " 則不為所動。

原因在于,這些人并沒有真正去解決數據從何而來的問題。

不,并不是他們不愿意付出代價,他們可能也愿意付出金錢,但他們傾向于認為,只要有錢,就能獲得數據。

因為有錢,所以我可以買數據。

因為有錢,所以我可以用牛 X 的黑科技(或者灰科技)去抓數據。

而一些黑科技、灰科技、工具和數據平臺們,也不斷鼓吹:有了我們,數據唾手可得。

錯覺,天大的錯覺!誤導,可鄙的誤導!

因為,這些 " 數據主義者 " 根本沒有想到,或者說他們直接故意忽視一個冰冷的現實:錢和技術,并不是獲取真正有價值數據的充分條件。

許多年后,我也才意識到," 無運營,不數據 "!這并不是說,運營都需要數據(雖然你也可以這么理解),而是反過來,真正有價值的數據,只有通過兩手沾滿泥、腳踏實地的運營才能真正獲得。

想要打通不同消費者平臺上的數據(微信、網站、app、小程序、CRM、電商)?沒有技術可以幫你直接解決,你只能通過運營手段為實現技術性的打通創造條件——最起碼的,你得讓更多的消費者愿意注冊登錄,光這一條就是絞盡腦汁的累活,還得經年累月毫不停歇。

想要搞清楚細分流量的來源?無論 web 端還是 app 端還是小程序端都有成熟的技術解決方案,但問題是,還是需要通過運營人員手工做好標記,交給工具才能讓工具按照你的標記進行數據抓取。這是細致又繁瑣的工作。

想要獲得用戶細致入微的行為?依靠無埋點或者全埋點的方法?那是風險十足的偷懶(你以為普通數據企業的無埋點的服務器能撐得住這么多全量事件捕捉的數據并發?——而且不管這些事件是不是有意義的,其結果很可能是數據丟失或準確性缺失),只有手動在每一個真正監測價值的用戶交互點上做好事件監測才能獲得準確可靠的數據,這又是既需要研究業務需求,還需要耐心仔細才能做好的工作。

還有,人群畫像,真的以為是機器自動就幫你畫好了?不靠細致的數據埋點(就是事件監測),不靠費心費力建立起標簽詞表,不靠基于業務實際情況而建立的細致規則,然后就能獲得一個用戶畫像?這樣的畫像你也敢用?

這不是在一個工具上用一個漂亮的圖生成一個美妙的數據可視化這樣性感的工作——雖然很多人認為這就是數據工作的樣子。數據工作常常毫不起眼,僅僅只是收集數據獲取,就需要大量的時間、很專業的精神、以及很多的技巧與智慧。只是這些事情,偽 " 數據主義者 " 們正喝著雞湯看不到罷了。

那些認為有了一個工具就有了一切的,您別扯了!

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