营销在某些方面似乎都是一种本能，不过，每天这个领域都在演进，如今已经成为一门科学。营销人将与数据科学家们一起工作，不断发掘一些可行的度量标准，并最终制定出一个个数据驱动型营销活动。
　　营销人在制定营销活动的时候，应该采取科学的方法，这些系统的规则为营销策略提供基础，会带来可统计、可测量的结果。以下是数据倡导者提供的5个用来设计、测量和测试营销活动的科学方法。
　　建立假想
　　每种科学方法都始于一个很好的假设，在设计、制作和测试一个营销活动之前，营销人应该知道，他们需要知道什么。例如，哪一种方法最吸引消费者或者对品牌来说是最好的营销组合。一个好的问题将带来巨大的商业价值，也应该十分具体、可测量且可行。提出问题之后，就可以大胆假想，并在营销活动中进行测试。
　　利用控制模式
　　所有的营销工作都应该有一个控制模式，控制模式可以帮助营销人将他们的营销活动结果量化。控制模式实际上可以告诉你，如果没有营销活动的话，将会出现当大爆炸理论遇上大数据什么情况。换言之，如果没有营销活动，营销人该如何应对。例如，邮件营销人可以选取一部分的订阅用户，然后停止给他们发消息，借此创建一个控制组。这样营销人就能观察到他们在反应上有什么不同。
　　利用统计来核实理论
　　统计可以帮助营销人核实结果，量化错误和不确定性。但是，一定要收集足够的数据，这样统计才具有价值。当然，数据如果过大的话，也会对营销人获取可行的准则造成很大的阻碍，因为太多的数据会带来噪音。
　　重复测试
　　为了检测某个营销策略、营销活动或者项目的结果，必须要反复测试。一次营销活动会产生一个结果，但这个结果要经得起重复试验，才是可信的。通常，时间点、气候或者其他变量都可以让一次营销活动很成功，但同样的营销策略在不同的背景下，可能效果就很一般。
　　采用对的技术
　　营销人要采用对的技术工具和方法，从大数据中提取可行的信息、评估营销活动的效果时，要有正确的心态。好的工具可以分解和分析测试结果，从中得出洞察。

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