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这样,大数据成为商业界的最新热潮就不足为奇了。大数据是由强大的分析工具筛选出来的巨大数据集。大数据是帮助企业收集关于我们行为和偏好的新信息的绝佳工具,但它无法解释我们行为背后的原因。

事实上,过于依赖大数据中的数字、图表和不可靠信息的公司将面临与消费者日常生活中丰富多彩但无法量化的内容隔离开来的风险。他们将失去想象和直觉感知世界和他们的企业可能如何发展的能力。如果大数据被用来为我们思考,我们通过仔细观察了解世界的能力将开始下降。这就像在一个新的城市,如果你仅仅依靠全球定位系统导航,你将无法亲自感受和触摸这个城市。

“大数据”不行的 “厚数据”可以!

成功的企业和管理者会努力理解他们的产品或服务会给用户带来什么样的情感甚至本能反应,并根据情况的变化及时做出调整。他们可以使用我们所说的厚数据。

让我们来看看乐高的情况。2004年,这家丹麦公司每天损失高达100万美元。该公司的产品与消费者的需求脱节,濒临破产。

当时,乐高的内部思维很清晰,认为他们已经找到了一个可能的解决方案。该公司认为,现代儿童在游戏中寻求的是瞬间驱动。他们想要可以拿起玩的玩具,而不是像经典的乐高积木一样需要一砖一瓦仔细组装的玩具。

基于这一想法,乐高开始开发新的动作人物和其他概念玩具,但乐高的新任首席执行官,Jolting Vig Knudstorp,一直有一种挥之不去的感觉,这一想法是错误的。他认为他应该从零开始,从一个更基本的角度来理解儿童如何玩耍以及为什么要玩耍。他雇佣我们公司研究五个国际大都市的乐高用户。我们不是被派去和特殊群体的孩子一起玩,而是在现实生活中。

“大数据”不行的 “厚数据”可以!

在收集了数不清的视频、数千张照片和日志,以及数百个用乐高建造的模型后,乐高仔细编码了所有信息,寻找跨越地理位置和年龄的模式。一个模式从数据的角落慢慢浮现出来。

该公司发现,并不是每个孩子都喜欢建造乐高积木,但喜欢积木的孩子却对此着迷:他们想把积木做好,知道自己在什么水平。乐高团队意识到他们应该一砖一瓦地返回。

David mclain/aurora photos/corbis

今天,乐高再次成为一个成功的企业。乐高卷土重来的原因有很多,包括最近乐高电影的成功,但对儿童游戏体验的更深理解肯定是原因之一。

让我们来看看康乐保的案例。这家总部位于丹麦的医疗技术公司自1954年成立以来,每年都实现两位数的增长。但在2008年,该公司突然一年四次未能达到销售目标。康乐宝多年来在人造口护理产品市场一直处于世界领先地位,但它发现自己的产品在竞争中正在失去市场份额。

康乐宝的R&D团队专注于解决造口袋的渗漏问题。大量研究表明,经历过泄漏的用户会对产品失去信任,转而使用其他产品。当时,整个行业普遍将改进粘合剂等同于减少泄漏。

多年来,康乐宝工程师一直在通过增加新功能或改进粘合剂来优化产品。但它不再起作用了。为了更好地理解公司应该如何提供更好的产品,他们决定把自己放在用户的世界里。几个月来,我公司与康乐宝联手,收集、整理和分析了一批有价值的用户厚数据。

通过视频、照片等第一手信息,康乐宝高管可以观察用户的实际体形以及公司产品与用户身体的契合度。一位高管告诉我们:我可以拿起照片和日记,浏览并感受它们。这些数据带来了完全不同的感觉。

康乐宝的团队发现粘合剂不是问题的关键。恼人渗漏的原因是病人有不同的体形,每个人的体形都在不断变化,而造口术袋与他们不匹配。许多患者在手术后体重或疤痕组织有较大的增加或减少,这使得固定造口术袋变得困难。

认识到这一点后,康乐宝针对不同体型开发了三种不同类型的产品。这不仅有助于康乐宝解决渗漏问题,也让公司为未来的创新确立了清晰的视角和方向。

最后,让我们看看三星的电视业务。本世纪初,三星的电视机看起来和商场货架上的所有其他电视机都很相似。三星高管可能会觉得他们正在失去脱颖而出的机会,但他们不知道如何让消费者感到惊讶。他们需要问一个关于文化背景下人类行为的更宏观的问题:电视在现代家庭中意味着什么?

我们与三星合作试图回答这个问题。通过数百小时的采访、视频和其他材料,我们帮助该公司确定了一些关键模式。一位受访者说,他把电视藏在角落里,因为他不喜欢电视的外观;另一位受访者说,他希望电视能像他制作精良的椅子一样经得起时间的考验。我们发现对大多数人来说,电视机不是电子产品,而是家具。

根据这一重要发现,三星的团队开发出了一款设计风格与前一款不同的电视机,它在美学上更接近现代家具,而不是笨拙的科技产品。他们隐藏了扬声器和其他难看的部件,改变了电视机的销售、营销和维护方式。这样,电视机(现在是一种家具)实现了外观和功能的完美结合。

处理海量数据不是那么简单和直接,但是如果我们不这样做,我们必须选择机器而不是我们来处理这些复杂的业务挑战。虽然现在计算机有强大的能力供我们部署,但有时我们只能冷静下来,深入思考,并试图通过仔细和耐心的个人观察来解决问题。

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来源:国土报中文版

标题:“大数据”不行的 “厚数据”可以!

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