屈打成招

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那些曲解数据的公司只收集和选择解释他们特殊原因的数据。然后，他们将这些数据标榜在他们的棒球球棒上，用它把这些数字击到每一个人的头上。每个月，每季度，每年，都有一组不同的数字讲出公司想要讲述的故事。

我们有一个十分注重以研究为导向的媒体公司的客户，研究和数字对他们而言是如此重要，在他们的一个工作场所，有25码长的墙上挤满了各种封面、小册子、光盘，和全部是客户资料的文件夹。我们的客户最近研究的数据重点已经转移到所谓的“女性决策人”上面。

我们共同研究这些数据。并了解到大量关于女性决策人的相关数据。我们知道了她们的平均收入，她们在美国大陆的地理分布。我们还知道她们对“时尚”和“酷”的看法，我们知道她们对不同类型的娱乐的平均消费是多少，并且通过地理划分来研究这些平均消费。

当我们问我们的客户，他们是否有任何的数据可以说明“为什么”这些女性决策者选择一项娱乐项目而不选择另一个，我们得到的唯一回答是一阵尴尬的沉默。我们的客户确定了一个重要的细分市场。也许他们的营销部门只是使用数据来支持一个更有“女性意识”的营销活动。显然，该公司已经意识到了什么，但随着我们继续工作，我们发现了他们的营销策略当中的明显漏洞。我们还确定了营销目标，对于我们的客户来说，考虑这个营销目标是更加重要的。

我们客户的真正问题是过于偏爱他们对收集到的数据类型——人口统计数据。因为媒体购买的效果是根据人口统计数据进行的，因此企业觉得应该关注这些数字。但是，仅仅人口统计数据这一项不会让让你清晰地洞察到客户的行为和动机。

我们制定了一个研究项目，通过使用感知分析仪反馈工具（Perception Analyzer feedback tool），让我们的客户以其现有的数据配合新的心理记录表数据，这样他们就能够对顾客的那些购买和行为方式的原因做出解释。

哦，神奇的数据，你会答应我的要求吗？

接下来，有一些公司，他们开始接受数据信仰。他们很难判断哪一些数据比另一些数据更神圣，他们认为所有的数据都是神圣的。那么，如果数据间存在着某种矛盾，你会怎么做呢？更糟的是，在没有数据时该怎么办？我们的另一个客户，一家软件公司，他们销售一种相当复杂的商业应用软件。他们对数据的渴求是无法满足的。其销售部门虔诚地收集潜在客源的数据来有效地分类整合及评估销售机会。该公司基于公司的内部需求来“桶装”数据，这可能演变成导向型的、问潜在客户太多看法的复杂问题。极少数的潜在客户能实际完成这个形式：我们的客户对收集数据的过度需求，完全破坏了一个关键的微观转换过程。其实，该公司对数据的需要成了客户的麻烦。

当我们冒犯地指出这些问题时，我们才发现我们的客户对他们收集的所有数据的相关价值的确定没有框架。结果是其中一些问题对营销得到高分并不重要——因此我们排除这些问题。对于其他的问题，我们重新改写，使它们涉及的程度较低或只是获得一个问题的几条重要的数据。

通过在引导型的销售模式中引入一个简单的标准，我们就帮助我们的客户将数据进行了优先排序。那些唯一的关键数据是：（ 1 ）告诉我们，如何直接与有潜质的客户沟通，和/或（ 2 ）让我们确切地知道这些有潜质的客户思考的是什么。