行销中不要盲目相信数据
数据并非就是“王”！
在行销中，数据的作用是无可非议的，准确的调研数据能够给制定行销决策提供有力的依据。能够增加股东对方案的信心和支持力度，使得行销方案成功的把握更大。
但是我们不能不估计到调研数据的真实性和准确性。我们知道，无论我们聘请专业的调研公司调研也好，还是公司自己组织实施调研，由于在调研技术、分析技术以及对行销数据所反映出的市场现象的判断等环节都难免出现谬误，而一些公司的市场部的策划人员，也仅仅按照反馈回来的数据去制定新的市场应对策略，可能并不会去认真的分析数据的准确性和真实性。由于这样造成的策略失误对于企业的损失有时甚至是致命的。
曾经在欧美企业中刮起的反对 “数据为王”的风潮虽不能说完全正确，但是最起码来说，是给当时各大企业只迷信数据，而轻视探究市场与顾客的真实反应和所想敲了一记警钟。同时也使得许多的策略家得到了大展身手的舞台。可以毫不夸张的说，欧美企业近20年来的许多著名营销案例很大部分是得到了众多策略家所赐。
偏信数据并不等于就是说他的经营管理就是科学的；注重灵感并不能说他就一定不是科学的。当然，在此我并不是要大家和数据“绝交”，而是因为我们必须对数据的真实性、准确性多花时间加以甄别和分析，尽可能的避免谬误的产生。
提醒各位老板，在这个买方做主的市场环境中，消费者岂是能够轻易被糊弄的？数据可以作为验证营销策略的一种方式，甚至可以作为为决策提供参考的东西，但决不能把数据当作圣经，因为这些数据往往存在着它的抽象性。你会受到含有大量水分的数据、过时的数据以及测算错误的数据的的误导和影响、所以你需要做得恰恰是切实的沉下去听听顾客的真实反馈。
我们来看看许多世界大公司的老板和高阶人士的行踪，你就能找到其中的答案。这些老板和股东们平均一年中有近一半的时间在全球各地有自己公司的生意的地方旅行，有的竟然达到200多天的时间，他们干什么呢？沉下去了解市场、了解顾客，检验数据的真实性、纠正数据的错误、熟悉各目标市场的特征。这并非危言耸听，因为偏听数据、迷信数据而造成营销错误的案例并不少见。
偏信数据的后果
可口可乐在准备推出新口味可乐时。曾经在全美各地展开了一轮据说是由某著名市场研究公司“掌勺”的全方位市场调研，最后市场调查数据表明有近60%的顾客喜欢新口味的可乐的味道，这个结果令可口可乐的老板们大为振奋，因为这将使公司的预期利润，在现有利润额的基础上增加近一倍。
于是他们开始大肆生产销售这种新口味的可乐，但是结果呢？可口可乐开发的新口味可乐结果遭到遍布世界的古典可乐消费者强烈的反对，甚至以示威游行的方式进行抗议，最后可口可乐公司只得屈服与消费者的意愿，恢复以往的古典可乐配方的生产。而只得经过重新的策划，制定对路的传播策略以后才又开始生产新口味的可口可乐。
由此可见，就算是想可口可乐这样的超级大品牌也会因为偏信数据，没有切实的把握消费者的核心需求和真实动向，造成偏离消费者的核心需求而吃大亏。虽然过后可口可乐公司某要员离职后声称，新可乐策略只是当时为了对抗百事可乐的一项策略，但是无论他们如何解释，错误却是实实在在的犯下了，大笔的钱也实实在在的丢进了水里，这一点无可辩解。
市场上往往存在着许多纷杂莫辨的讯息，这些讯息常常迷惑着企业的品牌管理人士和专业的传播业人士。甚至有时候明明是消费者自己说的话反应出来的数据，都有可能是不真实的。因为你可能在调查消费者时，只问了“这种款式你会喜欢吗？”但是没有问“你不会喜欢那些款式？”这其中的区别就很大了。
例如某品牌酱油派出大批人员深入居民社区进行调查和品尝活动，主要的对象为35岁—65岁的家庭主妇，调查结果显示，有60%以上的被访对象认为该酱油从口味、包装等方面都不错。这个厂家非常高兴，但是当该酱油上市后，其销售却比较冷淡。
究其原因才明白，消费者也并没有撒谎，该酱油的确不错，其将近8元的售价却让消费者感到，产品虽然不错，但是还没有到与他们日常购买的3—5元一瓶的酱油有很大差异的地步，看看，错误就这样炼成了！
因此一些企业有时仅仅凭借一些片面和水分十足的数据,就制定出所谓的定位诉求策略。其实并不排除他们还保着一些侥幸心理的想法，以为只要我在广告传播上多花些钱，投入大点，场面宏大点也能有好的业绩。但这种侥幸的心理往往不得要领，花钱办了邋遢事。
一家国际知名大公司营销人员发现，消费者对市面上售卖的柳丁汁的口味不太满意。这个消息传到公司总部，引发了该公司高层的关注，他们认为只要顾客对市面上的产品有不满意的地方就是一个巨大的商机。于是该公司组织了大批的市场调查人员对市场上消费这类柳丁汁产品的消费者群体进行了大规模的秘密调查。
最后调查的结果显示，居然有接近50%的消费者期望能够喝到口味更浓的柳丁汁饮料。这家公司闻讯后立即开始进行新口味饮料的开发，将产品给消费者的核心利益点定位为“100%天然果汁”不久后产品上市了，该公司委托广告传播机构创作了看上去很美的广告片，联合终端卖场进行了一系列大规模的促销活动。照理说他们可以等待着收获胜利果实了，可是出乎意料的是，市场对这种新口味的柳丁汁的反应却是非常冷淡。虽然这家公司进行了许多的追加宣传，但是最终还是颓势难挽。
可贵的是，这家公司并未就此罢休，他们决定再对消费者进行深入的调查和研究。最后他们终于发现了问题得的症结之所在，消费者对当时市面上售卖的柳丁汁的口味不太满意，希望他的口味更浓一点这个发现是不假的。但由于早已喝惯了那些柳丁汁饮料的味道，也不会因为口味稍微重一点儿彻底的放弃原来已经习惯的产品。而且消费者对于其原材料是100%的果原汁也是并不怀疑的，他们认为这和他们正在饮用的产品也是一样的，没有什么太突出的好处。所以，消费者没有说谎，而是营销人员们错误的发掘了消费者的核心需求。
在经过深入的分析研究后，该公司重新确定了其传播诉求策略，将原来的100%天然果汁 的诉求改成了以下所示：
1、 目标消费群体——18—55岁年龄段的消费者群体（兼顾除此之外的消费者）
2、 独特的消费者益处——新鲜摘取、更有营养
3、 利益支撑点和理由——因为每一个果子都是新鲜摘取，在某某小时之后，新鲜的柳丁汁就摆上了货架，使您可以品尝到最新鲜的柳丁汁。
最后该公司的这种柳丁汁销量立即反弹，取得了不俗的销售业绩。收益的丰厚也使得该公司从而有了更多的投入到果园种植和物流配送上，更好的体现了其所诉求的“新鲜”的卖点。结果销售量立即得到了上升，把几家对手甩在了身后。
“啤酒游戏”的启示
另一个因数据的而错误的例子发生在一个真实的案例中，这个案例后来被哈佛商学院编成了游戏，笔者在密西根大学受训时，亲身体验过这个游戏。这就是著名的啤酒游戏。
该游戏的大意是，一个啤酒企业开始制定新一年的生产计划，根据市场数据显示，决定把当年的产量预计为1000万箱，于是第一季度生产了200万箱，并立即投放市场，总代理们也立即把这些货物吃进，并迅速的分销到终端。
结果销量果然不错，于是众多终端门店开始向批发商进货，批发商立即感觉到自己的存货量不足，于是批发商第二次向总代理进货时就在原有的稳定出货量的基础上多进了几百箱，而总代理也迅速的发现自己得存货量不足以满足热销得出货量，于是马上向企业要求要货，企业决策者对反馈回来的需求数据感到欣喜非常，马上决定加大产量，然后总代理在进货时也在原定进货量的基础上多进了数千箱。
这时终端的情况是，在一首流行歌曲中出现了“喝一口**啤酒。抱着吉他，独自看月亮”的歌词，由于这首歌深得追捧者的喜爱，于是有了更多人前来购买，甚至发展到与零售商提前预定的地步。零售商感到必须要增加存货量才行了，于是众多零售商再次向批发商告急，最后数据再次被反馈到了企业，企业决定继续增加产量。然后总代理再次加大了进货量，以应付热销的出货，批发商也认为必须增加存货。
在这几个循环中，企业通过数据感受到的就是不断的要求加大产量，总代理认为自己必须进一步增加存货，批发商也认为自己必须增加存货。而这时在销售终端的销量却显得有些疲软了，但是经过几次热销后的零售商乐观的认为，这不过是消费者正在消耗前段时间买得啤酒，过不了多久他们还会蜂拥而来的，因为流行歌曲还在流行，他们的热情还在继续。
于是零售商根据前段时间几次高潮累计存货量判断，目前的存货是不够的，为了应付即将又要到来的热销，必须还要增加存货才行，于是同样的过程再次上演，企业再次大规模的扩大产量。总代理和批发商和零售商们一样继续加大存货量。
而噩梦就从这里开始上演了，企业还在大规模生产，总代理还在进货，批发商还在进货，可是零售商得反应不大了，这时，批发商也产生了先前零售商一样的看法，这不过是消费者正在消耗前段时间买得啤酒，过不了多久他们还会蜂拥而来的，因为流行歌曲还在流行，他们的热情还在继续。总代理同样如此，企业看着源源不断的订单乐开了花，同样也这么认为，生产还在继续。
最后的结果不言自知，企业还在大规模生产，而终端的销量却已经疲软了，终于有一天，批发商、总代理和企业都发现了残酷的现实，但是大量的存货被积压在渠道中，大量的基酒、原料被积压在企业的仓库，总代理、批发商和零售商相互拖欠货款，使得市场回款越来越少，这家企业的资金周转陷入了困境，再加上竞争对手的猛烈反攻，最后不得不黯然认败。
其实顾客真实的购买热潮只有一波，但是数据的叠加效应使其无限放大，后来有人把这种因数据讯息叠加，而造成对决策者误导的现象称为“蝴蝶效应”，说得形象一点就是“如果有一只蝴蝶在北京振动翅膀，在美国加利福尼亚就会刮起龙卷风。”
由此可见，一些看似清晰准确，合情合理的数据照样有可能为你提供的是一些片面和偏颇的讯息，排除这些数据误差的唯一方法就是深入分析在市场和顾客的某种需求背后隐藏着的 “真实”，虽然从数据表面反映出的数据也能代表顾客的“真实”。但是别忘了，真实与真实之间也是有区别的，有些真实能为企业带来巨大的利润，而有些真实只能可观的表达市场和顾客的某种客观倾向，这是完全不同的两回事。
说了这么多，并不是提倡大家都不要信任数据，其实就是想阐明一个意思，就是要严格过滤数据讯息，要善于从全盘来分析数据的真实性，更要善于从顾客的方位来逆向排除数据的噪音。
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