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注：配圖為UCI聯(lián)合創(chuàng)智VI設計公司作品
大多數(shù)營銷人員認為，數(shù)據(jù)驅動意味著使用網(wǎng)絡指標為他們做出的每個決策提供信息。但這實際上不是數(shù)據(jù)驅動的。這是由谷歌分析驅動的。要真正做到數(shù)據(jù)驅動，我們必須提醒自己數(shù)據(jù)的實際定義——所有類型的信息。
定性數(shù)據(jù)或非結構化數(shù)據(jù)是最具洞察力的信息類型之一。它可以揭示你的客戶對你的品牌的真實看法和感受，這很難從定量數(shù)據(jù)或結構化數(shù)據(jù)中提取出來。
即使是亞馬遜的首席執(zhí)行官杰夫貝索斯，也是使用定性數(shù)據(jù)驅動戰(zhàn)略的熱情支持者。我注意到，當軼事和數(shù)據(jù)不一致時，軼事通常是正確的。他在喬治布什總統(tǒng)中心接受臺上采訪時解釋說，你衡量的方式有問題。
不過，貝佐斯對客戶反饋的熱愛不應該迫使你在策劃下一場營銷活動時用定性數(shù)據(jù)取代定量數(shù)據(jù)。它應該迫使你用兩種來源的數(shù)據(jù)來告知你的策略。通過結合從網(wǎng)絡指標和客戶反饋中獲得的見解，您可以全面了解您的營銷計劃的有效性。
如果您想要更深入地了解什么是定性或非結構化數(shù)據(jù)以及定量或結構化數(shù)據(jù)，請查看這兩種數(shù)據(jù)源到底是什么以及您可以使用哪些工具來存儲和分析它們的快速摘要。
非結構化數(shù)據(jù)通常被稱為定性數(shù)據(jù)，通常是以文本形式對你的品牌的主觀看法和判斷，大多數(shù)分析軟件無法收集這些數(shù)據(jù)。這使得非結構化數(shù)據(jù)難以在典型的數(shù)據(jù)庫中收集、存儲和組織。
使用回歸分析和數(shù)據(jù)透視表等標準數(shù)據(jù)分析方法和工具來檢查非結構化數(shù)據(jù)也很困難。
由于您無法在典型的數(shù)據(jù)庫中存儲和組織非結構化數(shù)據(jù)，因此您需要將它們存儲在單詞文檔或非關系數(shù)據(jù)庫中，如彈性搜索或索爾，它們可以對單詞和短語執(zhí)行搜索查詢。
此外，由于您無法使用標準的數(shù)據(jù)分析方法和工具從非結構化數(shù)據(jù)中獲取洞察力，因此您可以手動分析或使用NoSQL數(shù)
注：配圖為UCI聯(lián)合創(chuàng)智VI設計公司作品
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