《痛点：挖掘小数据满足用户需求》－－读后感

本文作者马丁-林斯特龙，世界知名的品牌营销专家，迪士尼、百事可乐、雀巢、红牛等著名企业的品牌古文，曾经入选美国《时代周刊》评出的“全球最具影响力100强人物”。

这本大约三十万字的书，写的真的太好了。

在大数据时代学会掌握小数据，往往能更准确的挖掘商业趋势，直击客户的痛点，这就是这本书的主要观点。

  《痛点》 书名不好理解，但是这本书的英文更能体现这本书的观点以及价值，直译为 《小数据，那些揭示巨大趋势的微小线索》。

  这几年，不管是在媒体还是业界，大多数都在讨论 “大数据”，似乎只有大数据才能反映出商业趋势。为什么这位首席品牌营销专家却写了一本书来专门谈论小数据呢？

什么是小数据

  “小数据” 是能呈现真实内在的一些个性化的东西，就是习惯、喜欢、情绪等。

这个“小”有通常两层含义：

• 一是微观，通过对人的细节观察得到的，比如一个手势可能变现出一种情绪，一个情绪，可能暗含了一种心态，这些都是一些抽象的东西，无法通过传统意义的数据统计来体现。

• 二是样本小，大数据会搜集成千上万人的信息，但是小数据呢，可能只需要搜集10个人的信息就足够了。虽然看起来太过个性化，提供的信息数量也有限，但是它经常和社会文化社会背景有关。

抛开现象看本质，深入分析能发现他们其实代表了很多人的共性。

为什么小数据能揭示大趋势

  品牌建设中有一个经典法则：那就是要永远和顾客的另一个自我交流。因为人通常展示给别人看的都不是最真实的自我，和另一个自我交流就是看顾客究竟想要什么！只有这样才能把东西卖出去，卖得更好！

  小数据总是在无意中曝露出顾客潜在的欲望，而且是那些还没有被满足的欲望，这些欲望是人们真实内在，而这是大数据做不到的事情。因为大数据仅注重数据表面的分析，而不关注信息背后所包含的情感心态。因为大数据的冰冷性，难以触及顾客的真正需求。

  所以作者认为小数据更能体现大趋势。

  潜意识欲望决定了产品的选择，通过微小的线索发现人们的欲望，满足他们未被满足的需求，这就是小数据理论的操作原理。

作者为小数据理论设计了一个完整的流程，包含了七个步骤：

（因为这七个步骤的每个步骤都用一个单词来代替，这些单词的首字母都是C，因此这七个步骤也被称为7C法则）

第一个步骤：搜集（Collecting）

  搜集指的是搜集信息，所谓信息就是人的兴趣、习惯、爱好，甚至信仰等，任何可能对品牌接受度产生影响的东西。它们不是数据图表，而是与人的感觉心态有关的信息。

第二个步骤：线索（Clues）

  这里的线索是有特指的，就是它们要与顾客自我有密切的关系。人通常有两个自我构成，一是理想化自我，就是我们希望别人看到的样子，另一个就是真实自我与我们的欲望有关，而且是真实自我的线索，通常都隐藏的比较好。

第三个步骤：连接（Connecting）

  掌握了一些小数据，就要开始考虑这些线索有什么相似点，它们指向了什么，把小数据串联起来，寻找线索的过程就叫连接。寻找这些线索就是寻找顾客的情感缺口，看看针对这些缺口提供什么，赋予什么。

第四个步骤：关联（Correlation）

  小数据关注的是人的独特行为与情绪，到底什么时间这些情绪或行为第一次出现。而更多的时候就是去发现他们这种情感缺口在什么时间出现。找到答案就接近找到商品与顾客之间的关联。就是要找到切入点。

第五个步骤：因果（Causation）

  面对搜集的各种小数据，需要自问这些会激发人们什么样的情感，是社会成就感？对安全的追求？还是对利益的满足？这实际就是因果。

第六个步骤：补偿（Compensation）

  前面提到小数据的本质就是人们的各种欲望没有得到满足，然后针对此进行补偿。

第七个步骤：观念（Concept）

  其实就是创意，当发现顾客欲望，想要进行补偿时，通常需要创意，制造惊喜感。

  总结一下这七个步骤。一搜集，就是搜集和顾客有关的习惯、兴趣、感受等信息；二是线索，就是寻找能呈现顾客真实自我的细节；三是连接，是寻找顾客大致的情感缺口是什么；四是管理，就是发现顾客的情感缺口；五是因果，就是确认小数据促使顾客产生了什么样的情绪；六是补偿，是从顾客的情感中发现他们没有被满足的欲望，对此进行补偿；七是观念，用创意可以操作补偿办法以满足顾客的欲望。

  需要强调的是，作者最后说明一点，那就是虽然大数据不能把握人的习惯心态，但是他认为大数据与小数据的结合，研究顾客的心理，是有启发性的做法。毕竟生活在互联网时代，线上的数字化自我与线下的真实自我，都需要仔细认知，通过二者的对比与结合，我们就知道自己是谁以及究竟想要什么……