如今，具有壓倒性的數據量使得市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員和廣告商們已經(jīng)難以理解哪些信息非常重要，哪些數據是正確的？哪些信息是純粹的噪音，不同類(lèi)型的數據具有什么作用，又應該如何被使用？而哪些數據又是可以信賴(lài)的？下面筆者根據專(zhuān)注以數據為基礎的多渠道營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化智能化機構webpower的數據客觀(guān)可信度排名，給大家介紹9種不同類(lèi)型的數據，以及它們應該如何被有效使用。
　　
　　1.試驗性數據
　　
　　通過(guò)客觀(guān)的專(zhuān)業(yè)第三方精心設計和嚴格控制的試驗，得到最可靠的數據。并且全程和專(zhuān)業(yè)熟練的分析人員一起，對數據中的噪聲進(jìn)行了分離。
　　
　　2.調查研究數據
　　
　　由經(jīng)驗豐富的專(zhuān)業(yè)第三方專(zhuān)業(yè)人士做科學(xué)研究，產(chǎn)生的可靠數據。研究設計，規范的數據，數學(xué)建模，刺激控制，統計控制，歷史經(jīng)驗，質(zhì)量保證標準等使得數據往往非常精確，噪聲往往最小。
　　
　　3.營(yíng)銷(xiāo)組合模型數據
　　
　　創(chuàng )造一個(gè)分析數據庫，并清理和規范這些數據，采用多元統計和建模去隔離和消除部分噪音，以使營(yíng)銷(xiāo)組合模型數據比實(shí)際銷(xiāo)售數據更好。營(yíng)銷(xiāo)組合建模數據中的信號更穩定，更可靠，更加可測量。這種類(lèi)型的數據可以幫助企業(yè)了解哪些變量推動(dòng)了他們業(yè)務(wù)，如是媒體廣告，或者銷(xiāo)售人員的數量，或定價(jià)差異？但通常需要多年的數據積累來(lái)從營(yíng)銷(xiāo)混合建模中獲得最大價(jià)值。
　　
　　4.媒體組合建模數據
　　
　　這和營(yíng)銷(xiāo)組合建模是相同的概念，規則相同，只是應用了一組不同的變量。一個(gè)分析數據庫，數據清洗，建模和使數據中噪聲被最小化，從而使各種媒體的影響被分離開(kāi)來(lái)。同樣，如果再與控制實(shí)驗結合，那么這些數據和分析將更具有解釋說(shuō)明性。
　　
　　5.銷(xiāo)售數據
　　
　　webpower認為銷(xiāo)售數據一定程度上可以被信任，但以銷(xiāo)售數據衡量實(shí)際銷(xiāo)售效果并不完美。因為銷(xiāo)售可能還受廣告效果、最佳媒體花費、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)效率、有競爭力活動(dòng)等等影響。經(jīng)濟，競爭活動(dòng)，天氣，通貨膨脹，度假周期，新聞事件，政治事件，庫存和分銷(xiāo)偏差，定價(jià)紊亂等因素也制造了錯誤的反饋和歪曲的景象，所以銷(xiāo)售數據并不是衡量原因和效果的最好方法，而只是理智的衡量什么已經(jīng)發(fā)生，它并不會(huì )告知為什么發(fā)生以及什么使之發(fā)生。
　　
　　6.眼球追蹤數據
　　
　　眼球追蹤主要是研究眼球運動(dòng)信息的獲取、建模和模擬。而獲取眼球運動(dòng)信息的設備除了紅外設備之外，還可以是圖像采集設備，甚至一般電腦或手機上的攝像頭，其在軟件的支持下也可以實(shí)現眼球跟蹤。隨著(zhù)測量設備和軟件的穩步改善，您可以利用眼球追蹤技術(shù)獲取及生成有用的診斷信息，以幫助理解為什么一個(gè)項目、網(wǎng)站或廣告沒(méi)有成功引起用戶(hù)注意或注冊某些消息或圖像。
　　
　　7.生物識別或生理測量
　　
　　皮膚電反應，眼睛的瞳孔擴張，心臟率，腦電圖（腦電波）測量，面部情緒識別等都非常有趣和令人興奮，他們都可能將來(lái)成為進(jìn)入人的靈魂的門(mén)戶(hù)，但目前，這些措施在很大程度上是推測性的和未經(jīng)證實(shí)的。其中一些措施在跟蹤人的意識覺(jué)醒上相當不錯，但如果沒(méi)有引入測量或定性研究，就沒(méi)有精確的方法去知道這個(gè)覺(jué)醒是否積極或者消極。
　　
　　8.群體或咨詢(xún)小組數據
　　
　　許多大公司都購買(mǎi)了一些能夠使其經(jīng)常對一小組目標客戶(hù)進(jìn)行調研及對話(huà)的系統。企業(yè)的各類(lèi)人群每天或每周都在持續地進(jìn)行這種小眾的調查。如果不把結果的質(zhì)量考在內，每次調查或測量的成本相對比較低。但是由于這樣的群體并不真正具有代表性，也不是隨機選擇的，且很少驗證過(guò)，所以隨著(zhù)時(shí)間的推移，條件反射和慣性學(xué)習的風(fēng)險將破壞群體的代表意義。
　　
　　9.社會(huì )化媒體數據
　　
　　社交媒體數據非常受歡迎。因為該數據往往比較便宜的，數量大，并且實(shí)時(shí)（每天或每時(shí)）。許多新的軟件工具和系統也比較容易對數據進(jìn)行分析。社交媒體數據也許作為早期預警系統最有價(jià)值，但是，必須始終以懷疑和質(zhì)疑的態(tài)度去對外社交媒體數據，webpower認為有以下幾個(gè)原因：
　　
　　1)許多產(chǎn)品類(lèi)別和品牌幾乎從來(lái)沒(méi)有在社會(huì )化媒體上被提及，使得樣本量太小，數據的可靠性無(wú)法確定。
　　
　　2)社交媒體評論受復雜因素影響，如新聞，特別活動(dòng)，媒體廣告，促銷(xiāo)，宣傳，電影，競爭活動(dòng)和電視節目等，因此數據中的噪音很多。
　　
　　3)社交媒體數據受到操作。你可能會(huì )認為你正在跟隨一個(gè)重要的數據趨勢，后來(lái)才得知這只是競爭對手混淆你的一個(gè)聰明的計謀。越來(lái)越多的企業(yè)和其他組織都在努力創(chuàng )造社會(huì )媒體內容和管理社會(huì )化媒體評論，因此數據的研究?jì)r(jià)值也正在迅速減少。
　　
　　社交媒體評論是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)抓取識別和收集的，我們幾乎從來(lái)不知道確切的來(lái)源，背景，刺激因素，或評論背后的歷史。這些未知因素使得詮釋社交媒體數據變得危險。這就是為什么我們要以畏懼的精神和充滿(mǎn)懷疑的眼光去審視社交媒體數據。
　　
　　小數據
　　
　　筆者曾經(jīng)也說(shuō)過(guò)，在目前階段，如果企業(yè)決策者能夠依靠一些小數據工具和系統，而不是大數據的設想，數據將能夠更好地服務(wù)于你的企業(yè)。抽樣理論告訴我們，如果樣本是隨機的，企業(yè)可以通過(guò)與很少量的人群進(jìn)行交談，以測量整個(gè)目標群體的行為或心理。
　　
　　一個(gè)包含1500的樣本足以預測誰(shuí)將會(huì )贏(yíng)得總統選舉。200-300受訪(fǎng)者的樣本通常足以預知整個(gè)人口喜歡一個(gè)新的產(chǎn)品或服務(wù)的程度。對一個(gè)包含200個(gè)用戶(hù)的樣本進(jìn)行一個(gè)新的家用花生醬測試，可以精確地確定該產(chǎn)品是否是最優(yōu)，一旦推出之后占有的市場(chǎng)份額。
　　
　　這些都是小數據的例子。調查研究是相對便宜，但非常準確，因為專(zhuān)業(yè)研究人員知道來(lái)源，刺激因素，背景和歷史，并具有可靠的測量?jì)x器，數據規范，質(zhì)量保證和控制。盡管大家都在談?wù)摷般裤酱髷祿�，但小數據往往為企業(yè)決策提供了更完善、更準確的依據。少量（�。�數據又應如何正確地被分析被理解，以獲得更高的成本效益，提供更好的營(yíng)銷(xiāo)洞察力。