找到所需的数据源：您将开始了解整个组织中存
评估门的数据、分析和合作技能，了解组织在能力和大数据战略上的差距，并通过招聘、培训和战略合作伙伴来弥补差距。 最后，技术策略。虽然我们强调技术只是催化剂，但催化剂在整个环节中的重要性不容忽视。从技术角度考虑的因素通常有以下三点。 通常，将外包外包给服务提供商可以快速弥补人才差距，更快地进入市场。缺点是，从长远来看，企业对服务提供商的控制将减弱，重要的知识和技能难以留在企业中，数据难以整合到企业中。现在，许多企业已经开始将核心资源和能力整合到企业中。 整合平台或具体的解决方案系统：营销团队往往根据当前活动安排的要求建立网站或相应的应用系统，但也许不同活动之间的需求有很多相似之处，如果这些相似之处有足够的商业利益驱动，为什么不整合到统一的平台呢？例如，一些公司的每个品牌都会开设自己的微信公共账号，通常会有微网站、会员管理和企业CRM对接等功能，每个微信官方账号都是自己找供应商完成的，其实造成了重复建设、数据无法整合等弊端。 短期计划或长期计划：目前CMO需要快速响应市场需求，短期技术计划可以帮助公司快速抓住转瞬即逝的商机，但复杂CMO会和IT与数据专家一起建立更长期的技术计划来构建基石，成熟的商业领袖已经在规划未来的大数据蓝图，并通过试点POC以局部试水大数据的形式，通过小小的成功鼓舞士气，激发团队向更大的前景前进。 一旦建立了战略视角，CMO、CIO首先要做的是拆除组织中数据的障碍，以驱动数据的集成。 8.4.2拆掉数据的壁垒 营销部门拆除数据障碍有三个步骤。第一步是拆除营销部门内部团队之间的障碍；第二步是拆除营销部门与其他相关业务部门之间的障碍；第三步是建立战略框架，以实现所有参与者之间的协调。需要注意的是，每个公司的组织结构都有自己独特的特点CMO驱动大多数公司的组织结构，但不是唯一的选择。例如，腾讯的内部工作实际上是由会员产品部门完成的。该部门促进了各产品之间的数据协调，以确保会员级别系统能够反映在腾讯的每个产品中。 无论是内部还是外部，打破数据障碍最重要的三点是合作、整合和组织结构重组。以市场内部团队为例，首先CMO我们应该选择最合适的人来帮助自己实现目标。并不是每个员工都有很高的合作关系。不合适的候选人很容易在早期引起擦枪CMO计划无法实施；二是进一步推动市场部团队整合，达成团队目标和愿景共识，整合内部数据，统一市场部行动节奏，进一步整合系统和流程；最后进行组织结构调整。inContact公司的CMO将传统的营销沟通团队重组成内容营销团队，聘请高级记者和媒体专家将品牌转化为真正能够发布有价值的媒体，吸引用户。 CMO在团队内外建立合作文化，打破组织壁垒，推动大数据营销实施的同时，还需要在所有相关参与者之间建立战略框架和协调。在建立战略框架的过程中，CMO允许其他部门的同事参与帮助建立战略，并保持透明的沟通，使战略渗透到整个组织中。 8.4.解开数据线团 柯达公司的前首席营销官Jeffrey Hayzlett他曾经说过，他每天都有各种各样的数据线集团需要解决。2013年，柯达有许多产品线，如打印机、相机等每个部门都有自己独特的信息，但没有有效地分享给整个公司，Jeffrey即使你想知道一个简单的问题谁是1500名购买柯达最高端打印机的用户没有人能在24小时内回答。Jeffrey我还发现公司的数据非常混乱。一个部门向客户销售相机，另一个部门向客户销售打印机，另一个部门向客户销售电子相框但问题是，这些都是同一个客户，但柯达为他提供了三种不同的质量保证和三种不同的用户体验CMO要解开的数据线团。 解决这些问题也应该从招聘合适的人才开始。美国著名银行KeyBank总裁作为公司提拔了客户洞察部门负责人CMO。在找到合适的候选人后，以下八个计划可以帮助制定清晰的数据策略来解开数据线团，挖掘数据价值。 定义愿景：您想要交付什么样的用户体验？绘制当前的用户流程，然后绘制理想的未来用户流程。您如何让用户满意？详细描述您认为可以实现愿景的细节，并列出实现愿景的步骤。 概述你需要回答的问题:就像Jeffrey柯达所经历的，你需要知道你需要回答的商业问题是什么，如果你不确定问什么问题，你可以通过与关键利益相关者讨论来帮助提出正确的问题。 指定合适的团队并给予足够的支持：没有必要强调人和团队的重要性。需要强调的是，项目的领导支持者非常重要CMO、CIO即使在总统的支持下，项目团队也需要跨越许多部门来深入挖掘数据，而高级管理层的支持也至关重要。此外，团队成员应该尝试选择有勇气打破现状的同事。 确认数据需求：在这个阶段，你会发现一些需要的数据没有收集，确认你需要什么类型的数据来实现预期的用户体验，不要忘记愿景和你提出的问题。 找到所需的数据源：您将开始了解整个组织中存储的数据和数据的位置CIO帮助将非常有用，因为他可以看到几乎所有部门的数据，其他部门，如研发、客户支持、业务运营，也可以存储你需要的数据，匹配你在第四个计划中找到的数据，看看需要进一步收集哪些数据。 识别和准备唯一的数据源：为了管理跨组织的数据，您需要建立一个不断收集、访问和使用数据的平台，通常通过一系列技术组合建立集成和可靠的数据源。完整的数据源通常包括组织结构数据、存储数据源的企业数据仓库、挖掘和分析数据的平台、分析非结构化数据的平台、管理客户主数据的主数据平台。您的团队需要准备和建立这样的技术架构来支持大数据营销。 整合和控制数据：一旦建立了唯一的数据源架构，下一步就是整合和注入所有数据，可以从整合数据开始，帮助提高用户体验，通过设计新的数据收集过程来解决数据线组问题，进一步推进，根据您学习的数据控制政策。 测试、拓展并升级：此时你会想衡量并评估你的进展，可以从回答第二个计划里你提的问题开始，通过数据来验证问题是否真正有价值，接着判断数据是否已足够来回答你的问题。这个过程能够帮助你扫清隐藏的和没有解决的问题，如果数据证明了有效则可以进一步拓展到更多的领域。 在数据策略的制作过程中，需要反复强调的是，尽量包含小规模的试点项目，这将有助于您以更低的风险取得成功。传统的数据项目从领导层开始认识到数据的潜在机会，然后通过耗时费力的流程定义跨部门团队，明确需要解决的问题和相应的数据分析工作，逐渐转化为复杂耗时IT该项目开始收集和使用数据，然后数据专家将参与其中。他们通常表达自己的观点，认为数据是错误的，这不仅让团队成员感到沮丧，而且还需要另一个新项目来解决问题。 在大数据时代，我们需要的想法是小步快跑，找出一些相对简单的问题，不需要太多的数据和时间分析。例如，电子商务可以了解哪些客户查看了每个产品，但没有购买，然后跟进这些客户。这种数据分析更容易向公司展示数据的价值。 在这个过程中，上述测试是一种非常重要的方法，电子商务可以设置测试组和控制组，一组跟进，一组不跟进，通过比较分析结果学习如何使用宝贵的数据经验，解决小问题，这将给团队信心解决更多的问题。慢慢地，你会发现你的数据线组
