5 Problèmes de commercialisation, que nous devons résolvent maintenant

Et les données doivent toujours être un petit échantillon censé être représentatif de tout ce que nous voulions connaître. Nous pourrions glaner des idées par l’échelle de l’échantillon vers le haut, avec l’aide de certaines règles statistiques, afin de tenir compte de la population, mais si il y avait même une petite quantité d’erreur, cette intensification se traduirait par des erreurs de calcul massives. En d’autres termes, nos numéros se sont toujours trompés, parfois au large par un peu, parfois par un tirage au sort, mais toujours injuste. En outre, même si les études de marché a été bien fait, au moment où une étude a été commandée, conçue, menée, signalée et analysée, un mois se sont écoulés. Néanmoins, nous avons appris à traiter des ces graphiques comme parole d’Évangile (au moins jusqu’à ce que l’étude suivante est sorti). Données volumineuses commence à changer cela. Commençaient à ne regarder pas des échantillons, mais des ensembles de données complets. Quoi de plus, les nouvelles technologies comme l’Internet des choses sont nous permettant de recueillir des données que nous avons même jamais pensé auparavant, y compris les liens dans les réseaux sociaux, les patrons commerçants et les conversations parmi des milliers, voire des millions de personnes (à travers le traitement du langage naturel). Le résultat est que les organisations de marketing devront changer fondamentalement la façon dont ils fonctionnent dans un N = tout le monde où vitesse emporte sur brillance. Stratégie de vente un domicile devra être moins habile et plus bayésienne.
Pour la version originale de l’article, voir http://www.forbes.com/sites/gregsatell/2013/07/13/5-marketing-problems-we-need-to-solve-now/

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