互聯網經濟迅猛發展，大數據成為分析用戶需求的一種慣性路徑。世界首席品牌營銷專家林斯特龍則指出，大數據連接了千百萬的數據點，可以準確地產生相互關系。但是，當人類按照自己的習慣行動時，大數據分析通常不會十分準確。所以挖掘用戶需求時，在大數據之外，更重要的是通過對一個小群體的親身觀察和小數據常識，捕捉到這個社會群體所體現出的文化欲望。滿足這些用戶需求，擊中痛點，則意味著將掌握無限的商機
《痛點》 作者 [美] 馬丁·林斯特龍
首先要澄清的是這不是一本關于數據的書，而是純粹營銷學著作。作者是消費者洞察大師，通過實地走訪世界各地消費者，和他們深入交談，并進入他們私人空間，來真正了解當地社會文化習俗和人的深層心理需求，從而發掘那些沒有被清晰表達的需求和欲望，以此為基點塑造品牌和進行產品設計。
當營銷涉及到人的習慣時，大數據通常并不準確，反而是能體現人的信仰、興趣、習慣、情緒等內容的信息更具說服力。由于往往暗含人的共性，這些數據僅需要通過對極少數人的觀察，就能憑其得出結論，進而影響營銷策略，因此它們被稱作小數據。
一、大數據之迷戀
隨著計算能力的飛速提高和海量數據的大幅攀升，大數據成為移動互聯時代的關鍵技術之一。面對大數據規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，人們對此寄予高度的期望，似乎可以將營銷等問題“畢其功于一役”，憑借一把屠龍刀即可稱霸武林。大小公司、業內人士幾乎言必稱“大數據”，營銷決策如果不提及大數據似乎就缺少了說服力。
金無足赤而人無完人。事實上，大數據雖然功能強大、用途廣泛，但并不是萬能的。
首先，大數據通常以數據庫的形式而存在，是對現有網絡行為的一種統計。這種統計是對以往客戶行為的統計，一方面在時間上產生延遲，另一方面缺少對客戶行為動機等深層次內生驅動力的理解。走在大數據前列的谷歌公司通過實驗得出結論：即使得到數據，也無法了解人類和人類動機。
第二，大數據是數據，而數據重分析，輕情感。對于購買行為、網絡習慣、用戶偏好等方面，大數據可以發揮作用，但對美麗、友好、性感、出色、可愛等人類所看重的情感品質卻無法統計。有人說，如果數據能幫人培養情感特質，那么最浪漫的愛人形象就不是詩人，而是會計師。
第三，大數據無法區分“真實的自我”和“數字的自我”。我們都有過包裝數字化自我的經歷，會用“馬甲”、匿名等形式上網，還經常會出現“鍵盤俠”的現象。在社交媒體上，我們從來都不是真實的自己。在網上我們總是思前想后，展現深謀遠慮。跟真實的自我相比，這個人格幾乎沒有相似之處。由此可見，基于部分虛假數據進行分析的大數據，必定存在一定的誤差或誤讀。
二、小數據以點破面
大數據能夠掌握事物發展的基本脈絡，小數據則可以知微見著，一葉落知而天下知秋。用好小數據，不但能夠對大數據形成有力的補充，更能夠挖掘用戶行為的深層動機，從而找準用戶“痛點”，避免“頭痛醫頭腳痛醫腳”的治表行為，實行“精準施治”，從而達到完美的客戶體驗。
馬丁指出，人類行為中的手勢、習慣、喜好、厭惡、猶豫、裝飾、密碼、推文、演講模式以及狀態更新等，都是小數據的范疇。通過這些小數據，可以幫助我們查清楚最模糊、最抽象的欲望。在實踐中，一些公司請他當顧問，就是利用小數據模式弄清人們的真實需求，反過來再想辦法滿足需求。
對小數據的挖掘，就如同福爾摩斯探案。花園有花園的故事，小路有小路的故事，衣服有衣服的故事，鞋子有鞋子的故事，所有的事物表象之間都有著千絲萬縷的聯系。馬丁認為，我們很容易將這些線索歸結為個別現象，但它們卻是普遍存在的，小數據的存在就是為了破譯它們的語言。而一些很重要的信息也正隱藏在這些細枝末節的線索中。事實上，已經有人對此進行了探索。比如消費品行業。由于電腦和觸摸屏的出現，我們的手寫能力正在退化，而且雙手開始變得越來越無力。于是，制造商放松瓶蓋的咬合力，讓現在的車門更容易打開，讓廚房抽屜開合不費力，等等。這些問題通過大數據是很難發現的，只有深入到細節中來，我們才能看到事物的本質，從而找出用戶的“痛點”。
在對美國傳統的洛斯超市的咨詢顧問中，馬丁充分利用了小數據模式進行調查分析，找到未被滿足的欲望和夢想。馬丁對美國人的小數據進行了挖掘，發現了幾條線索：
1、美國人喜歡通過閑聊、微笑、搭訕等方式與他人展示友好；
2、美國人不喜歡身體接觸，一旦碰到別人，大多數人會立即道歉；
3、美國人喜好圓形，曲線和圓形多于方形，沒棱沒角多于有棱有角，缺乏安全性和沖突性。
由此，馬丁記錄了這些關于美國文化的線索，并得出結論：美國的社區正在消失，取而代之的是網絡、大超市和雷同的街景。美國人亟需從單調的生活中逃離出來，尋求慰藉。
對此，馬丁開出的藥方是：從方形蛋糕入手，在全新的洛斯設計理念中，把圓形換成方形；通過洛斯烤雞廚房，引入期待概念，激發店內沖突，創建商品社區理念；培訓超市員工，樹立員工職業榮譽感；以及制作新鮮食物、改造店內布局等等措施。
這一切行為的背后，就是為了解決馬丁通過小數據發現的問題：美國沒有被釋放的最大欲望就是真正的自由。
馬丁正是通過以上舉措直擊用戶痛點，營造了一種不用擔心、不用刻意、沒有負擔，像孩子一樣自由自在的狀態。事實勝于雄辯，僅僅幾個月，洛斯的平均購物籃尺寸和平均交易量分別提升了7%和23%。
馬丁的小數據分析模式可以用“7C框架”進行概括，即：搜集（collecting）、線索（clues）、連接（connecting）、關聯（correlation）、因果（causation）、補償（compensation）和理念（concept）。
1、搜集，就是要從宏觀和微觀上建立導航點，形成最初的觀點并創建一個假設，并盡可能從最多的可信資源中獲得不同的觀點。
2、線索，要將一切看起來毫無意義的事情連貫起來，建立一個模型將普通顧客身上不同的自我分離開來，創建出一個敘述性的、連貫性的故事。
3、連接，就是將已經取得的小數據相關聯，查看情緒行為能產生什么后果。
4、關聯，就是要尋找顧客行為上的轉變，查看這種行為或情緒第一次出現是什么時候。
5、因果，要問問自己它能激發什么情感。
6、補償，就是要提取最強烈的情緒本質：欲望，并探尋那些欲望沒有被滿足，滿足欲望的最佳方式是什么。
7、理念，是針對你發現的顧客欲望，思考能有什么“創意”補償。
馬丁的小數據模式最大的特點在于“樣本小”。他認為，想要轉變一個品牌或一家企業，不用研究幾百萬名顧客，只要研究10個人就夠了。這種小數據調查模式，就如同取血化驗，一滴血里包含的數據，可以展示將近1000種不同的病毒。如果樣品量選擇得當，小數據也可以達到一滴血的效果。
其實，大數據代表了線上的數據分析，而小數據則代表線下的細節分析。只有將線上線下數據的融合，即大數據和小數據的結合，才是21世紀實現營銷生存與成功的關鍵因素。
