数据先驱
数据先驱视角：预测买家行为
采访者：Jingcong Zhao
这是我们采访数据技术领域专家和意见领袖的系列文章之一。
我们与Quantarium企业发展副总裁Erick Watson进行了对话。Quantarium是一个利用机器学习和人工智能帮助房地产行业提供估值和预测的平台。
Erick在技术领域有着深厚的背景，包括在Microsoft Research的人工智能项目。Erick热衷于帮助人们使用数据，因为数据仍然被广泛误解。
“它对每个人的意义都不同。这是一个亟需整合和教育、帮助人们发现价值的领域。”
从Erick的角度来看，这种价值直接关联到我们通过回应客户行为来打造出色客户体验的能力。
预测买家行为
这是企业与客户之间的不成文契约：“客户期望我们用他们选择提供给我们的数据做出更有用的决策。”
“企业越能预期客户的需求，客户就越满意。”
诀窍之一是将客户体验从首次接触品牌到下一步行动，一直连接到销售转化。
首次接触可能通过推荐、网站或实体邮件，你的信息传递重点是产生品牌认知。
然后你可能开始用仍与客户体验相关的行动号召来触达，换句话说，“将点击者与收到弹出广告的人关联起来。一旦他们上钩了，拥有出色的客户体验和尽可能的预见性就更加重要了。”
具有预见性意味着尽可能多地了解客户的有意义的数据，而这些数据通常来自线上和线下、定性和定量的各种不同来源。
“我的工作类似于私家侦探。就像试图解开一个谜团。最好的数据来源恰好是人，所以如果我能在Twitter或LinkedIn上与人建立联系，那就是获取人们信息的最佳方式。了解得足够多就像印钞一样。”
…但要让这些数据以有意义的方式发挥作用，还有一些障碍。
理解数据
“今天营销人员面临的挑战是将所有这些数据点联系在一起，创建一幅有意义的客户画像。”
不幸的是，并非所有企业都知道如何理解其可用的数据。他们难以有效使用数据，主要有三个原因：
- 数据复杂且来自多个来源
- 我们必须筛选出数据中有意义和无意义的部分
- 一旦有了有价值的数据，我们不总是知道如何回应
大多数仍处于数据成熟度早期阶段的企业依赖于分散的数据集：从客户数据库到产品使用追踪，再到网站分析。诀窍是以有意义的方式整体地统一这些数据。
“大多数企业难以理解哪些数据集与业务相关，哪些只是噪音。需要人类智慧来判断什么对一个企业与另一个企业有不同的影响。”
幸运的是，技术正在帮助商业人士做出这些决策。
数据领域的下一步
如今有很多新技术正在涌现，特别是在数据管理和分析领域。重要的是要了解"这些技术的真正效用，而不是被所有的炒作所迷惑。"
通过理解自动化在哪里有用——以及在哪里有害——我们可以避免为了自动化而自动化。然而，有些技术正在帮助企业解决实际问题。
例如，Erick认为预测平台是这个方向上的一步，帮助营销、销售和产品负责人发现不同买家行为之间的关联，着眼于增加收入。
“过去，我们必须被动地发现这些东西，但现在我们可以运行更多模型来挖掘对企业利润产生积极影响的预测行为。”
更多Socedo数据先驱系列文章，请查看我们与Heine Krog Iversen关于赋能业务用户使用数据的对话。
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