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我以前的老板,前雇主的首席执行官,是我所知道的最好的销售人员之一。
他可以在一个房间里工作,倾听并知道该说些什么来保持兴趣并在谈话中提升价值。同样重要的是,他确切地知道(我的意思是确切地)什么时候结束会议,走出门去。这就像演艺圈,“让他们想要更多。”
任何经历过糟糕的销售人员的人都见过相反的情况——销售代表不知道如何接受“是”的回答的经典时刻。客户通常暗示甚至公开表示他们对下一步感兴趣,而销售代表继续夸大功能、好处、折扣和增值服务,所有这些都是不必要的。
当我们过度销售某物时,会产生两种后果。首先,我们说服客户放弃购买决定。我曾经目睹过一个销售代表在客户表达了购买兴趣后继续不停地说啊说。销售代表提到了产品的未来发展,这让客户突然质疑路线图是否符合他们的需求。它扼杀了销售。
第二个效果几乎一样糟糕。这位销售代表非常希望确保“没有惊喜”,以至于他们过度销售,继续提供越来越多的好处,直到客户最终说,“停止。”到那时,销售代表往往会设定不切实际的期望,以至于注定失败。
这就是营销和内容从业者向企业领导层推销数据使用的情况。
“我们是数据驱动的!”如果每当我向一个更大的营销、品牌或需求挖掘团队询问衡量策略时,我听到这句话就能得到一美元,我会在某个海滩上啜饮一杯别致的龙舌兰酒。
大多数时候,一旦我们深入到这句话的背后,我们会发现“数据驱动”实际上意味着团队是由数据驱动的。他们不知道这些数据如何(或是否)有所帮助。
他们被大量的指标、分析和数字所淹没,以至于他们搜索并找到一些数据来推动他们的每一步行动。他们所做的一切都是由数据驱动的。在回顾中,每一项行动都是通过查找数据来支持的。
这些“数据驱动”的营销人员没有意识到的是,通过这样做,他们也建立了一堵阻止尝试任何新事物的墙。
每当纯粹的“数据驱动”是出发点时,我知道当有人想创新和做一些新的事情时,下一个挑战将是什么。要做到这一点,必须有一个“商业案例”。有人——通常是负责制定商业案例的人——不可避免地会问,“那么,数据说明了什么?”
但是,如果这个想法是真正创新的,数据并不能(也不能)肯定地说什么。会发生什么?商业案例制作者查看他们用来证明所有先前决策的数据。当他们找不到有用的数据时,他们会查看外部的最佳实践,看看创新的东西是否与其他人正在做的相匹配。
当然,如果有许多指向这个创新事物的最佳实践存在,那么这个事物真的那么创新吗?
嗯嗯…
在过去的10年里,内容和营销从业者一直被推销数据的魔力——一种提高数字体验的效率和性能的方法。反过来,许多营销团队不顾一切地展示他们对内容所做的任何事情的生活证据,夸大了数据的力量。现在,它束缚了他们做任何偏离平均水平或低于平均水平的事情。
我最近与一家B2B技术公司合作,该公司想推出一本新的数字思想领袖杂志。对他们来说,这是一种向行业决策者提供教育的创新方法。他们花时间开发了一套可靠的“大创意”他们决定采用前沿思想的内容策略,而不是实用的操作方法。他们计划将他们的主题专家定位为能够将客户带入未来的人。团队很兴奋。
领导这项计划的副总裁四处奔走,争取产品、品牌、公共关系和高管团队的认同。
进行得不太顺利。
在每一次谈话中,副总统都因对数据内容的质疑而受到了很多阻力。具有讽刺意味的是,这些其他团队引用的数据正是营销团队用来证明之前活动成功的数据。副总统听到了:
最终,杂志项目被搁置。
教训不在于该公司没有推出新的数字杂志。教训是他们没有启动它。
该团队夸大了他们对数据的使用,以证明他们所做的每一件事都是正确的。他们已经确定他们是“数据驱动的”他们的同事只是根据他们被卖的东西来回答:“为什么这些数据会让你得出这个结论?”
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衡量内容和体验很难。一直如此,也将永远如此。正如我所写的,我们的目标比数据的准确性更重要。问一下最重要的发现是什么——博客帖子或白皮书被发现、被阅读或改变了一种行为?通常,我们希望从后者获得洞察力,但我们使用数据并基于前者做出决策。
我最喜欢的一本关于数据和测量的书是Eliyahu Goldratt的《干草堆综合症:从数据海洋中筛选信息》。我一直在思考这句话:
在我们推销数据的能力时,我们必须承认,有时我们需要违背数据,或者在没有数据的情况下继续工作。否则,我们将被数据驱动而变得平庸。
数据为问题的答案提供信息。我们应该开车。数据应该坐在猎枪上。
为了能够灵活地尝试创新,我们必须重新定义我们如何将数据作为一种价值出售给我们的内容和营销策略。这两个想法会有所帮助:
如果你从一个目标开始,开发关键问题来实现它。然后设计需要哪些数据来回答这些关键问题。只有这样,你才能用数据来指导决策,而不是证明决策的合理性。事实上,一个关键问题可能是,“我们应该这样做吗?”但是,如果这是一个新事物,你可以承认,在项目开始之前,答案可能是未知的。
有时候学习比成功更好。
这是一个你可以和你的团队一起进行的实验。在你的下一次Zoom电话中(或者在你的办公室里,这可能是新的常态),问每个人三个问题。第一个是“像我们这样的公司应该创新吗?”我敢打赌,90%的人会点头。
然后,马上问下一个问题:“公司(或团队)是创新型的吗?”这个问题几乎肯定会导致这样的问题:“你的意思是,就像,曾经吗?”或者“你是说,现在?我们现在创新了吗?”
必要时澄清:“是。永远不会。我们有创新吗?”
根据公司的类型、年龄和规模,你的里程会有所不同。但对于那些肯定的回答,我会在第三个也是最后一个问题的答案上再赌一杯鸡尾酒:“那是什么时候?”
我敢说,除了少数例外,每个人都会举出一些最终成功的例子。
你看。每个人都喜欢并记得创新,只要它有效。
在一个仅由数据驱动的行业中,没有人愿意成为对没有数据支持决策的新战略说“是”而失败的傻瓜。
在“数据驱动型”企业中,你可能会因为觉得数据应该永远是驱动力而变得无能为力。你不能或不愿意从事任何你不能确保将你的统计数据推向正确方向的活动。
如果你重新定义数据和测量的用途,就目标达成一致,然后提出更好的问题,让你和你的团队做出更多可能成功或失败的事情。正如诺贝尔奖得主物理学家尼尔斯·玻尔曾经说过的,“专家是在一个非常狭窄的领域里犯了所有可能犯的错误的人。”
所以,让我们用数据来授权决策,让我们可以犯一些最好的错误。