"如果说，我这五十年里还活得不错，工作上得到很多好处，那是因为别人的决策都在我的数据里。"前阿里巴巴副总裁车品觉在一次演讲中说，"当我的分析师跟CEO讲PPT的时候，我就会在旁边观察并搜集CEO的数据，包括他什么时候写东西，什么时候摇头，这种数据我会记住。然后总结PPT里面哪一个点，老板是重点听的。当别人的决策就在你的数据里，你当然会比他先走一步，成为先知。"
身处连锁零售行业，这段话我感同身受。10年前，还没有大数据这个词，企业的老板靠商业经验去揣摩顾客会如何决策，然后用数据证明判断是对的。如今，做连锁行业的都不缺少数据，我去拜访很多客户，他们都说数据太多。可是到了管理的时候，大多数老板还是靠商业经验去揣摩顾客会如何决策，然后用更多数据证明判断是对的。
为什么手里的数据变多了，却没有起到任何预测作用？
大数据不止要大，更要代表对顾客的洞察。虽然企业的数据变多了，但是这些数据里却缺少对用户的洞察。没有数据能说明顾客为什么决策，同样也没有数据能说明顾客下一步决策是什么。
"上海居民从起床到出门用时为56分钟，全世界最短。"
"孟买居民从起床到出门用时为2小时24分钟，全世界最长。"
"在杭州，61%的居民喜欢在卧室上网，81%的人喜欢在阳台上种菜。"
……
这些数据都出自宜家的数据库里。
在中国，宜家通过访问七大城市的居民，发现中国都市人普遍早晨比较匆忙，而晚上相对比较悠闲。近半数的被访者都在23点之后才入睡，超过一半的被访者晚上时间都花在娱乐项目上。于是，宜家在中国的宣传重点便放在改善睡眠上，"舒适睡眠"、"睡眠派对"深受顾客欢迎。
在美国，宜家开展活动，让消费者在家中拍一个视频，回答一个简单的问题：理想的家是什么样的？通过这个调查，宜家获得了大量的数据和故事，发现自2008年金融危机以来，美国的家庭生活还没有完全恢复。于是，宜家便把自己的使命定位于让人们过上更好的家庭生活，很多顾客对此产生共鸣。
在印度，宜家在广泛的调研之后，将宣传重点放在开展帮助贫困人群上：为印度农村地区的女性提供制造宜家家具的资源。通过这项活动，宜家的形象深入人心：宜家并不是一家傲慢的欧洲公司，来亚洲市场只为了做生意，希望与当地民众和社会建立和谐的关系，为印度人民打造更好的生活做出尽可能多的贡献。
除此之外，宜家通过数据的决策应用在方方面面：在日本，宜家样板间的地板使用榻榻米；在荷兰，宜家会展现斜屋顶；在以色列，宜家绝不会展示波斯地毯……
回头看一下那些说自己数据太多的企业，又有多少数据能代表对顾客的洞察呢？
运用数据，像宜家一样，找到直击心灵的那个点。
举一个简单的例子，我们天会智数一个做零食电商的客户，有近千万用户，可是购买进口食品的却不多。如何让更多的人购买进口食品呢？之前，传统做法是对照后台数据，看看购买进口食品的人主要是哪些，了解到是25--30岁白领的女性，然后对全网的这些顾客针对性宣传。
而这样做仅仅是对过去销售数据的进行统计，用过去的销售结果决定未来，容易让企业锁定在以往的错误之中。那些没有购买的顾客，也有可能是进口零食的消费群体，只不过习惯于在其他渠道购买而已。
用数据洞察，要做的是去判断顾客会如何决策。通过和我们天会智数的数据总监沟通，客户决定放弃传统方法，改为询问顾客的食品偏好、娱乐活动、生活习惯等一系列问题。经过半个月对五万多名顾客的访问，结果和后台销售数据完全相反，有购买进口零食需求的主要人群是18-25岁男性，而且，他们还有一个普遍爱好，喜欢看游戏直播。于是，这个客户就转换了宣传渠道，和游戏主播合作，在游戏直播平台投放广告。数据显示，在这次宣传以后，国外零食的销售额比上季度提升将近一倍，尤其是泰国肉松饼，销售量提升超过六倍。
数据最重要的意义是预测，当顾客的决策就在你的数据库里，还有啥好怕的呢？
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