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來源|martechtoday.com，文|Allison Schiff 譯|Aria，zhiniuer

在大數(shù)據(jù)世界中，千兆字節(jié)的價值不到幾美分。但是，對于一個小企業(yè)來說，零錢可能會加起來。這些數(shù)字化的在線商店與巨大的競爭對手一樣面臨著分析上的挑戰(zhàn)：弄清楚誰是最好的客戶以及如何向他們出售產(chǎn)品。

小型企業(yè)可能根本沒有自己使用大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)量或手段。但是他們總是可以聘請一種解決方案來幫助從“小數(shù)據(jù)”中獲取價值，方法各不相同。

從小數(shù)據(jù)創(chuàng)建大數(shù)據(jù)

長期以向小型企業(yè)銷售電子郵件營銷解決方案而聞名，Mailchimp同時也是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的參與者。Mailchimp的首席數(shù)據(jù)科學(xué)官David Dewey解釋說，該公司擁有自己的數(shù)據(jù)科學(xué)家，計算機科學(xué)家和數(shù)學(xué)家。“目標(biāo)是將自己裝瓶并放入產(chǎn)品中……您無需雇用人員就能獲得能力。” 杜威說。

在后端，Mailchimp擁有來自客戶的PB級數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過匿名處理在以保護他們的隱私用于分析。Mailchimp使用其機器學(xué)習(xí)模型來充當(dāng)客戶小型企業(yè)模型的輸入。

杜威解釋說，大數(shù)據(jù)輸入是重心，使小型商業(yè)模型保持在正確的軌道上。小型企業(yè)可以將其績效與Mailchimp客戶群編制的平均值進行比較，以查看其評級。這些模式還可以揭示可以改進的領(lǐng)域，以及可以用來增強在線銷售的最佳實踐。

本質(zhì)上，Mailchimp尋求通過匯集小型企業(yè)可用的小型數(shù)據(jù)，為小型企業(yè)提供大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)的好處。

使用小數(shù)據(jù)作為“商務(wù)GPS”

Proof Analytics董事長兼首席執(zhí)行官Mark Stouse解釋說，另一種方法是實時利用數(shù)據(jù)流，進行重新計算以重繪業(yè)務(wù)圖?！笆占瘮?shù)據(jù)并不難使用。它使您可以觀察到結(jié)果，并增強了對結(jié)果的信心?！?nbsp;他說。Stouse說，對于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人來說，大約有50％，60％或70％的信心水平就足夠了?！皵?shù)據(jù)科學(xué)偏向于極高的精度。 業(yè)務(wù)用戶在任何情況下都永遠不會達到95％的信心，他們也不需要它。

能夠即時進行重新計算，使得小數(shù)據(jù)非常像GPS。Stouse說：“它使您能夠發(fā)現(xiàn)問題并進行更改，”與在旅途中更改路線沒有什么不同。

一些熟悉的小數(shù)據(jù)游戲

實際上，使用小數(shù)據(jù)應(yīng)該非常熟悉。即使沒有使用平臺或服務(wù)來分析小數(shù)據(jù)，也總是存在小數(shù)據(jù)。HubSpot平臺生態(tài)系統(tǒng)副總裁Scott Brinker說：“算法的意義不大。” “更多的是內(nèi)容?！?/span>

大數(shù)據(jù)算法可以對數(shù)百萬個流程排列進行分類，以預(yù)測什么可能是產(chǎn)生最佳消息的方式，從而使一組客戶產(chǎn)生最佳響應(yīng)。他解釋說，清楚地知道誰是誰，誰可以為客戶提供更好的指導(dǎo)-在營銷人員頭上的小數(shù)據(jù)模型而不是大數(shù)據(jù)算法，小數(shù)據(jù)技術(shù)是普遍的，變化的。

凈發(fā)起人得分（NPS）只是從那些小的客戶調(diào)查彈出窗口中收集反饋，要求用戶以1-10的等級對服務(wù)或產(chǎn)品進行評分。但Brinker指出，這類數(shù)據(jù)只能提供成百上千個答復(fù)的洞察力，“絕對不是大數(shù)據(jù)。”

Brinker說，A / B測試是另一種技術(shù)，一種轉(zhuǎn)換優(yōu)化策略已經(jīng)有10多年的歷史了。提出兩個不同的報價，看看兩者能否獲得更好的客戶反應(yīng)。同樣，這只需要成百上千的參與者就可以產(chǎn)生并獲得洞察力。內(nèi)容營銷和搜索引擎優(yōu)化只是小型數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)?！澳男﹥?nèi)容和哪些關(guān)鍵字在推動自然流量？” 布林克說。他說，大量營銷活動的巨大價值來自有效利用小數(shù)據(jù)。

多少數(shù)據(jù)就足夠了？

大數(shù)據(jù)本身可能會令人窒息，僅因其絕對規(guī)模而已。Stouse說：“整個數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域?qū)_性的崇拜與業(yè)務(wù)的實際現(xiàn)實之間存在根本的區(qū)別。” “數(shù)據(jù)可用性是真正的問題”，但是“小數(shù)據(jù)”則更容易獲得   好像企業(yè)具有并行的數(shù)據(jù)域一樣—一個大型的，精確的數(shù)據(jù)科學(xué)域，以及一個更加近似但直接的業(yè)務(wù)需求和結(jié)果域。

Stouse說，結(jié)果是許多大型數(shù)據(jù)池或數(shù)據(jù)倉庫被拆除，因為維護和保護它們的成本很高，而“價值提取”卻不如預(yù)期。他補充說，分析可以查看組織的整體數(shù)據(jù)情況，但實時收集可行的數(shù)據(jù)可能會更有用。

小數(shù)據(jù)容易受到異常值的影響

雖然大數(shù)據(jù)集將產(chǎn)生通常不太可能被離群值影響的分析結(jié)果，但小樣本量容易受到離群值的影響，可能會產(chǎn)生錯誤的結(jié)論，從而可能會對結(jié)果產(chǎn)生巨大的影響。杜威說，Mailchimp具有嚴(yán)格的流程來確定離群值是否對用戶產(chǎn)生了不良影響。如果異常值沒有負(fù)面影響，則將其簡單記錄下來并報告給客戶。

盡管如此，自然界還是有一種制造自己的離群值的方法。Covid-19大流行像一列貨運火車從左田中襲來，對經(jīng)濟產(chǎn)生了沖擊，甚至破壞了基于非常大的數(shù)據(jù)集的預(yù)測。杜威說：“肯定是一段時間，模型以不可避免的方式漂移?！?nbsp;“ Pandemic”和“ COVID-19”成為在線搜索中的新關(guān)鍵字。他告訴我們，這只是注意力的改變，并沒有引發(fā)人類行為的任何改變。

Proof Analytics實時監(jiān)視數(shù)據(jù)的方法使用戶可以看到問題的發(fā)展并隨之解決。斯托斯指出：“過去作為序幕現(xiàn)在還不正確?！?nbsp;盡管如此，公司仍必須利用其擁有的數(shù)據(jù)來進行前瞻性預(yù)測，“否則您將自由浮動”。如果程序在當(dāng)前環(huán)境中不起作用，則需要對其進行調(diào)整以適應(yīng)不斷變化的現(xiàn)實。

選擇處理小數(shù)據(jù)的最佳方法

最后，Mailchimp為小型在線企業(yè)提供“外包專業(yè)知識”。這樣的企業(yè)由幾個人甚至一個人經(jīng)營，他們忙于跟隨自己的熱情或?qū)Ｗ⒂谑袌隼?。他們通常缺乏時間和專業(yè)知識來進行自己的分析，從而無法確定最佳客戶，估計客戶的生命周期價值，甚至沒有時間和時間通過電子郵件提醒來促進更多的銷售。

杜威說，在Mailchimp的AI上進行分析，制作程序并將其呈現(xiàn)給小型企業(yè)客戶。他說：“他們是執(zhí)行官?！彼麊螕襞鷾?zhǔn)或不批準(zhǔn)該工作。

Proof Analytics傾向于提供有助于決策的指導(dǎo)。Stouse說，有了足夠的自動化，就不需要一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，而只需一名分析師。即使那樣，兼職分析師也足夠了。Stouse指出，目標(biāo)是降低決策中的風(fēng)險，因為“一個錯誤的決策’可能’代價高昂”。

總之無論采用哪種方式，客戶都將更加關(guān)注其經(jīng)營業(yè)務(wù)。