當他意識到行銷人員可以更好地從別人的錯誤中學習而不是從成功中學習時，他寫了這本書，看看當數據沒有充分利用其潛力時，B2B 技術組織內部可以做出哪些改變。
在這個 FINITE 播客中，尼爾分享了他的戰術技巧，以從數據中獲取更多信息，並利用數據來推動營銷和業務決策以實現增長和組織。
本集內容涵蓋：
Neils 的 B2B 行銷背景
尼爾為何撰寫《Converted：以數據驅動的方式贏得客戶的心》
為什麼從小數據做起是最好的前進之路
當您花費太多時間利用數據進行規劃時會發生什麼
政治如何擾亂數據
為什麼分析不應該留給資料科學家
如何充分利用您的數據
什麼樣的人才能成為最好的數據驅動行銷人員？
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完整成績單：
亞歷克斯：(00:06)
大家好，歡迎您回到 FINITE 播客。我對今天的節目感到很興奮，因為我們正在與尼爾霍恩交談。您可能在 LinkedIn 上看過 Neil 的帖子，您可能知道他是 Google 的首席衡量策略師，但您很可能已經看過或讀過他的書《Converted：以數據驅動的方式贏得客戶的心》。今天我們要討論的是 Neil 在他的書的最後一部分中提出的一些重要見解，以了解 B2B 行銷人員在數據方面所犯的錯誤。讓我們深入了解一下。
在我們繼續本集之前，我想快速向我們的合作夥伴特斯聯表示感謝。唯一基於帳戶的參與平台，旨在透過多管道基於帳戶的行銷提供更多管道和收入。作為唯一的原生多通路行銷平台，特斯聯可協助您轉換目標帳戶，使用個人化廣告、電子郵件簽名和聊天機器人來編排行銷活動。請造訪 terminus.com，了解為什麼大規模實施有效的 ABM 意味著更好的行銷。
亞歷克斯：(00:56)
你好尼爾，歡迎來到 FINITE 播客。謝謝你加入我。
尼爾：(01:02)
嘿，謝謝你邀請我。
亞歷克斯：(01:03)
期待交談。我們將討論所有錯誤，希望 B2B 行銷人員也能做一些好的事情，但也討論 B2B 行銷人員在數據方面犯的一些錯誤。這將是一件好事。我認為我們提出了一些很好的問題，並且您在該領域擁有豐富的經驗。在我們這樣做之前，為什麼不告訴我們一些關於那次經歷以及您到目前為止的背景和職業經歷。
Neils 的 B2B 行銷背景
尼爾：(01:28)
我會給你一個非官方的傳記。我可能已經在數位行銷上花了足夠的時間，它開始成為一種負擔。公司開始問，除了數位行銷之外，你還做過其他事情嗎？
那確實是我的家。過去在 Google 工作近 12 年，我們完全在這個領域工作，我們擁有數百種測量產品，但同樣重要的是，了解人們實際上如何使用它們。因此，問題不在於我們能否獲得更多數據、更多報告和更多儀表板，而在於公司正在進行哪些對話，尤其是在 B2B 領域，他們看到相同的數據卻得出完全不同的結論或者根本就不要對數據採取行動。所以我們會稍微討論一下這個問題。
除此之外，我也是賓州大學華頓商學院客戶分析領域的高級研究員，該領域的實踐研究和教學交叉非常有趣。然後我也得到了出版的書。
尼爾為何撰寫《Converted：以數據驅動的方式贏得客戶的心》
亞歷克斯：（02:22）
我們來談談這個吧。為什麼寫這本書？這本書被稱為「贏得客戶心的數據驅動方式」。告訴我們更多相關資訊。
尼爾：(02:29)
有很多動機，但我認為你在介紹中談到了它。背後的原因之一是我正在與哈佛商學院的一位教授會面。
他對整個商業的批評之一是，有許多案例研究談論公司在哪裡做對了事情。他幾乎覺得，說我們在會議上和公司外看到的只是所有這些擁抱科技和數據以及他們賺到的錢的公司，這有點生存偏見，但我們知道這並不那麼容易。我們只是不談論這些。
我常認為，由於不知道公司到底在哪裡犯了錯誤，也不知道可以從這些教訓中學到什麼教訓，我認為很多公司都認為數據應該很容易，應該很簡單。
但當他們遇到這些不可避免的障礙時，他們幾乎會覺得自己是個異常值，而實際上只有無限成功的案例研究才是異常值。他們覺得，嘿，這對其他人來說都很好，為什麼對我不行？
所以我認為這本書的一部分確實是結構化的。一開始只是寫了一大堆關於公司失敗的故事，但你只能接受這麼多。之後，除非是星期五，否則你就會說我需要喝一杯。當人們開始問我，從失敗的故事中，你學到了什麼？出現了哪些主題？有什麼機會，你會如何以不同的方式做事？你會意識到，它不僅是一本關於數據和行銷的好書，至少我是這麼認為，而且它還從務實的角度來處理它。
與其說，這是每家公司都應該做的。它的意思是，讓我們從公司今天所犯的錯誤以及我們可以從中學到什麼開始。那麼我們會因此採取哪些不同的做法呢？很多讀過這本書的人回來告訴我，他們說，這正是我公司發生的事。
儘管書中的故事都經過了謹慎的匿名處理，但我還是接到了不只幾個電話或有人打電話給我。最近，一位 CMO 打電話給我，他說，尼爾，我知道 美國手機號碼列表 你匿名了所有公司，但就像第 11 章、第 12 章，你在談論這個故事，那是我們的公司，不是嗎？ ？我想我不能告訴你。他說，我就知道。我就知道。我告訴董事會，這就是我們做錯的地方，但他們拒絕聽我的，他就要走了。
我確信在治療過程中，在我的腦海裡，我認為這個故事與你的公司無關，但我很高興你能找到其中的連結。我很高興您能看到前進的道路並驗證它確實發生了。這確實是本書的整個背景，幾乎提供了您沒有聽說過的其他觀點，但也為您提供了一些實際的指導。
為什麼從小數據做起是最好的前進之路
亞歷克斯：（04:57）
很不錯。我認為這對任何人來說都是一個很好的參考點，無論他們處於數據世界的旅程中。我知道您的信念之一是，從小事做起，從數據開始，這才是前進的方向。也許您可以從 B2B 行銷的角度談談您的看法，以及您是如何看到人們陷入困境的。
尼爾：(05:19)
我只是認為，考慮到市場 思想領導力 內容行銷如何幫助推動銷售 已經持續太久的方向，從小處著手是必要的反應。我在參考文獻中開玩笑說，這與一月份的人們非常相似，尤其是在這些州，我需要製定新年決心。他們就像我需要保持更好的狀態。他們對此做出了巨大的承諾。他們加入健身房，購買一些昂貴的家用健身器材。
就他們而言，他們有一些明顯進展的跡象。就像我致力於此一樣。但隨後你就會發現，他們不一定能達到最終目標。因此，如果您在一月份註冊了健身房會員，我獲取的最新數據是，在接下來的 365 天內，您將去該健身房大約六次。其中四次將在一月。然後你就再也不會被看見了，儘管你投入了所有的錢。
你會看到與企業軟體的相似之處，當他們與高階主管交談時，他們說你投入了新的CRM 實施，你看到高階主管說，90%、95% 的人說他們從未真正實現過他們的目標。
但我們嘗試從它開始的教訓之一是，儘管企業軟體很誘人，並且它顯示出明顯且昂貴的進步跡象，但如果大多數公司今天只做一些創造價值的事情，那麼他們的境況會更好，向組織的其他成員證明了自己的能力，這讓他們相信自己可以做一些非常類似於說的事情，看，不要購買昂貴的健身房會員資格，只需穿上跑鞋，出去慢跑即可。這不性感。它並不迷人，但它比試圖進行大筆投資更能讓你更接近你的目標。
大多數公司都看到了這種進步並且讚賞這種進步。他們只需要獲得許可說，我們是一家大企業，我們可以做到這一點。您不需要企業軟體套件。這就是他們嘗試的美麗銷售。做點什麼，出去慢跑。
亞歷克斯：（07:27）
我認為這是很好的建議。我認為這在很多方面都適用於整個 MarTech 世界，不僅僅是數據和分析，但我不知道，還有技術。
尼爾：（07:35）
這是一個很好的銷售，我明白他們為什麼這樣做。你有問題。我們有一個解決方案。你們是一家大公司。您需要企業軟體。我明白了。但我也查看了數據並表示，大多數公司在這方面都沒有成功。
他們之所以成功，並不是因為企業層面的任何事情都很困難。有時，更容易說我們需要能夠展示成長，特別是考慮到當前的經濟狀況，那麼我們實際上需要展示我們使用和整合新軟體的能力。
當您花費太多時間利用數據進行規劃時會發生什麼
亞歷克斯：（08:03）
實際上我想問的是，您是否認為作為一個更大的企業，當涉及到數據時，我想任何大型技術專案都會更難，對吧？它必須只是關 喬丹20 於利害關係人、內部政治和團隊的數量，我們稍後會討論它，但複雜性只會隨著規模的增加而增加。
如果您將自己比作五人新創公司，需要從第一天起就需要對其營運方式進行一些分析，那就非常簡單了。然而，如果您是全球人士…
尼爾：（08:32）
你很有禮貌，這絕對是一場災難。這是我想在這裡提出的觀點。
很多公司，當你看到從新創環境到大公司的演變時，他們從這種非常成長驅動的創業方面，但也是非常混亂的方面轉向主要由流程驅動的方面，這是維持秩序所必需的在那家公司。有幾千人，數十萬人，流程都已就位。
最成功的公司是那些意識到混亂的環境有好處的公司。這不一定來自於滔滔不絕地說我們必須更像新創公司，或者我們必須更快地採取行動。領導者認識到這一點並管理這種緊張局勢，就可以說，並不是所有事情都必須遵循流程，而我們可以打破這些流程。
有時我們不應該灰心這樣做。現在，流程人員，他們存在於每個組織中，我愛他們，他們需要在那裡，通常會嚴厲地說，這不是我們購買軟體的方式。這不是我們做決定的方式。這不是我們做預算的方式。
並且需要有領導者說，是的，無論如何我們仍然會這樣做，因為這個過程將花費太長時間。有時，消除其中一些障礙是值得的。我聯繫的另一件事是，人們常常感到沮喪，他們說，我要搬家，為一家新創公司工作。
把人留在首都有好處。現在的新創公司迫切需要獲利，並且必須做出艱難的決定，決定他們將在哪裡發展資金充足的老牌公司，而不必做出這些權衡。
但公司需要意識到的是，這些圍繞如何在組織中建立新流程的對話可能並非他們所獨有。事實上，每家與他們競爭的公司都面臨著同樣的困境。這些是公司規模所特有的，不一定是產業或產品。
一旦他們意識到這一點，你真的會說，看看你在這裡與誰競爭，你正在努力比你的競爭對手做得更好，他們試圖弄清楚他們如何使用數據來賺錢。所以你所遇到的問題，你坐在那裡，我們要如何完成這個過程？或者說我們要如何實現這個軟體呢？我們如何使用機器學習來了解您的競爭對手正在這樣做。
但大多數公司犯的錯誤是，他們花費大量時間規劃解決方案，而不是執行。我比較起來非常相似。這是我用的比喻。而且它不是我的。
所以你可能以前聽說過，但那是一隻熊正在穿過森林追你。這是一個令人畏懼的命題，因為人類無法超越熊。因此，許多企業公司所做的就是坐在那裡說，一隻熊在追我們，它會傷害我們。
我們不可能跑得比熊快，所以讓我們找出可以超越熊的策略。最成功的公司只是用不同的方式解決問題。他們說，看，我們根本跑不贏熊。我們正在超越其他露營者，最簡單的解決方案是當他們都坐在那裡思考時，我們無法超越熊，我們開始跑步怎麼樣？這是不切實際的，很混亂，但考慮到您擁有的其他選擇，知道您無法達到那個速度只是說，這是您擁有的最佳選擇。
因此，對於很多公司來說，也許這就是我們想要降低風險，我們想要成功，但有一點你必須說你無法透過這個計畫來解決這個問題。有時，成功的最簡單方法就是開始做某件事，因為知道這種緊張和風險是值得的。
亞歷克斯：（12:10）
很好的建議。這個有限的社群得到了 Clarity 的支持，Clarity 是一家快速發展的全球行銷傳播機構，與領先的科技品牌合作。我們正生活在一個由科技進步推動的前所未有的變革時代。科技有能力成為行善的動力，將推動我們走向更健康、更繁榮、永續和公平的未來。 Clarity 的存在是為了講述這些公司的故事，將數據科學與講故事的藝術相結合，制定可衡量的營銷和傳播活動，並交付成果以實現盈利。請造訪clarity.global以了解更多資訊。
政治如何擾亂數據
亞歷克斯：（12:43）
告訴我們一些關於當不同的團隊、利害關係人開始製定策略或開始接受更數據驅動的文化時，您如何看待政治發揮作用。
尼爾：（12:54）
一直以來。我們是人類。我的意思是，很高興地說我們是理性的人。我們不是。你知道我一次又一次看到的是，每個人都有興趣找到正確的答案，直到我們現在遇到的經濟困難時期，假設你正在考慮重新調整員工數量，員工人數你的公司。
突然，有人提出建議你的團隊應該更小。你的獎金應該少一些。現在突然情緒開始發揮作用。您想要捍衛您的團隊、您的目標、您的 KPI、您的感受以及您了解衡量標準的差距。沒有反映出來的是未來的潛力。
你更想贏得這場爭論，而不是提供對數據的冷靜看法，尤其是當你的工作和資源都處於危險之中時。沒有任何動力讓你保持理性。你的動機是維持現狀。每當有公司出來表示，我們會讓數據決定時，我就會遇到這樣的問題。
因為問題在於，這意味著我們有數據，現在讓我們來談談這些情緒介入時的影響和變化。因此，我對任何傾聽者的最佳建議是，在進行實驗之前，在實施軟體之前，在與新合作夥伴合作之前（如果有的話），這是與我合作的大多數公司都忽略的一個步驟。
因為如果你不能讓人們在那個時候就你要對這些數據採取什麼行動達成一致，那麼事後肯定不會採取行動。每個人都有玫瑰色玻璃說，我的團隊將從這些數據、這個實驗中受益，但每個人都有這樣的觀點。
對於您可以對業務進行的最具變革性的改變，通常涉及大量的資源重新分配。如果你說的話，我們會給每個人減少 1% 或 2% 的資源。這並不是一個大規模的轉變。這只是一個迭代的改變。我會把一點錢放進桶子裡。
當您開始將 10% 或 20% 的資源從線下轉移到數位化或從一種產品轉移到另一種產品時，您需要提前擁有該核心集，以便在數據進入時我們知道我們要做什麼做，並且我們已經同意我們要做的事情。所以不需要額外的爭論。
如果人們無法在他們對方法或行動過程感到不舒服的地方達成一致，這對你來說應該是一個危險信號，你想擱置那個特定的改變，因為你不太可能」當它通過時你會看到任何好處。
亞歷克斯：（15:33）
我在任何形式的數據世界中都看到很多正在收集的數據超載，而這種傾向只是去嘗試和測量一切。我會是第一個承認我在谷歌分析帳戶中迷失太久的人。
尼爾：（15:47）
您只想瀏覽…
亞歷克斯：（15:50）
是的，這很有趣，對吧？
為什麼分析不應該留給資料科學家
尼爾：（15:53）
這是好萊塢的數據觀，對吧？你把一個非常聰明的人放在三台顯示器前，然後數據就會閃爍，巴西這個社區的銷售額就會上升，然後他們就會追蹤到這些客戶，他們的需求就會改變。我的意思是，這就是數據的過程。我想，這是它的推論。
我認為公司將數據視為重要的商品，是其業務的一部分，最終他們會弄清楚如何貨幣化，但通常那些做出決定和投資的人不一定是必須將其貨幣化的人。其他人會用這些數據做一些事情，對嗎？你再也找不到比這更糟糕的資料科學家群體了。
當你和他們坐下來時，你會想，這確實發生了，一位首席行銷長有一次告訴我，我問她，你收集的所有數據以及你正在整合和構建所有這些雲端系統會發生什麼？
她說，我們要把它交給資料科學家。我說，他們要做什麼？他們就像，他們要對此進行數據科學。為了什麼結果，為了什麼目的？ 嗯，這就是他們所做的，這就是聰明的資料科學家所做的。您也在招聘啟事中看到了這一點，對嗎？與數據科學家。
就像您需要了解數據的所有技術要素一樣，您還需要能夠理解我們的問題並制定解決方案。現實情況是，大多數公司需要從假設開始。您認為發生了什麼事？您需要什麼數據來證明或反駁該假設？根據你的發現，你將如何採取我們剛剛談論的行動，因為如果你盲目地進入並說，我們只想看看數字上的差異，其中有些東西上升或有些東西下降，這很有趣。
但同樣，你此時所做的就是形成假設。哦，巴西的銷售額上升了，有什麼假設可以解釋為什麼會上升嗎？競爭對手退出市場並且不在該地區銷售？好的，太好了。但這也是建立假設的一種非常低效率的方法。
盲目地瀏覽數據，我確信如果你問的話，這就是重要性所在，當你圍繞假設構建事物時，而不僅僅是挖掘數據，你可以在組織中徵求更多可以提供他們的觀點的人他們認為正在發生的事情。
然後對第一線銷售人員、行銷人員說，你注意到了什麼？你認為我們應該測試什麼？然後你就可以接受他們的觀點以及他們在現場所看到的內容。
那時你可以讓你的資料科學家說，你的目標是說，我們可以證明或反駁這個假設嗎？我們是否有數據來驗證這一點，並有一個行動方案來說明，如果您能夠驗證這一點，那麼我們將如何改變我們的組織，以便我們可以優先考慮這些請求。
因為現在你並不期望資料科學家了解該領域或更廣泛的產業正在發生的事情。你期望他們做他們最擅長的事。這就是數據科學的東西，但你可以給他們指導和明確的說法，這就是你從中得到一些東西的地方。
否則，你最終會得到一大堆數據，你只是坐在那裡，希望那些從銷售你的產品或行銷你的產品的實際工作中解脫出來的人，你希望他們能夠弄清楚。然後你希望他們不要被自己所擁有的東西壓垮。因此，轉向更多的測試驅動文化是我的解決方案。
如何充分利用您的數據
亞歷克斯：（19:07）
你如何獲得這種文化？從理論上講，這聽起來不錯，但在實踐中，正如我們所說，我們不是理性的，情緒會以不同的方式妨礙人們受到激勵。人們正在尋找自己。作為個人和團隊，有各種不同的驅動因素和力量作用於我們所有人。正如我們所討論的，在小型組織中這可能比在大型組織中更容易，但是在現實中實現這一目標有什麼技巧嗎？