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    一个真正的 " 数据主义者 " 懂得获取数据的艰辛。但伪 " 数据主义者 " 则不为所动。

    原因在于,这些人并没有真正去解决数据从何而来的问题。

    不,并不是他们不愿意付出代价,他们可能也愿意付出金钱,但他们倾向于认为,只要有钱,就能获得数据。

    因为有钱,所以我可以买数据。

    因为有钱,所以我可以用牛 X 的黑科技(或者灰科技)去抓数据。

    而一些黑科技、灰科技、工具和数据平台们,也不断鼓吹:有了我们,数据唾手可得。

    错觉,天大的错觉!误导,可鄙的误导!

    因为,这些 " 数据主义者 " 根本没有想到,或者说他们直接故意忽视一个冰冷的现实:钱和技术,并不是获取真正有价值数据的充分条件。

    许多年后,我也才意识到," 无运营,不数据 "!这并不是说,运营都需要数据(虽然你也可以这么理解),而是反过来,真正有价值的数据,只有通过两手沾满泥、脚踏实地的运营才能真正获得。

    想要打通不同消费者平台上的数据(微信、网站、app、小程序、CRM、电商)?没有技术可以帮你直接解决,你只能通过运营手段为实现技术性的打通创造条件——最起码的,你得让更多的消费者愿意注册登录,光这一条就是绞尽脑汁的累活,还得经年累月毫不停歇。

    想要搞清楚细分流量的来源?无论 web 端还是 app 端还是小程序端都有成熟的技术解决方案,但问题是,还是需要通过运营人员手工做好标记,交给工具才能让工具按照你的标记进行数据抓取。这是细致又繁琐的工作。

    想要获得用户细致入微的行为?依靠无埋点或者全埋点的方法?那是风险十足的偷懒(你以为普通数据企业的无埋点的服务器能撑得住这么多全量事件捕捉的数据并发?——而且不管这些事件是不是有意义的,其结果很可能是数据丢失或准确性缺失),只有手动在每一个真正监测价值的用户交互点上做好事件监测才能获得准确可靠的数据,这又是既需要研究业务需求,还需要耐心仔细才能做好的工作。

    还有,人群画像,真的以为是机器自动就帮你画好了?不靠细致的数据埋点(就是事件监测),不靠费心费力建立起标签词表,不靠基于业务实际情况而建立的细致规则,然后就能获得一个用户画像?这样的画像你也敢用?

    这不是在一个工具上用一个漂亮的图生成一个美妙的数据可视化这样性感的工作——虽然很多人认为这就是数据工作的样子。数据工作常常毫不起眼,仅仅只是收集数据获取,就需要大量的时间、很专业的精神、以及很多的技巧与智慧。只是这些事情,伪 " 数据主义者 " 们正喝着鸡汤看不到罢了。

    那些认为有了一个工具就有了一切的,您别扯了!

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