当大数据日渐成为分析用户需求的依赖时，马丁·林斯特龙却提出了相反的看法，他认为当营销涉及到人的习惯时，大数据通常并不准确，反而是能体现人的信仰、兴趣、习惯、情绪等内容的信息更具说服力。由于往往暗含人的共性，这些数据仅需要通过对极少数人的观察，就能凭其得出结论，进而影响营销策略，因此它们被称作小数据。林斯特龙通过大量亲身经历的案例，解读了如何以小数据理论改变营销趋势。

核心内容

在大数据风行的时代，为什么世界知名营销专家反其道而行，提出了小数据理论？什么是小数据？怎么搜集和分析小数据，并据其得出与直觉大相径庭的结论，从而使陷入困境的营销一举转变颓势？本书结合丰富的案例，详解了一套“7C法”，通过7个步骤勾画了小数据理论的应用过程。

这就是这本书的主要观点，有点反主流，但是这种逆向思维，也让这本书成为了《纽约时报》《福布斯》杂志推荐的商业必读书。这本书的作者特别厉害。他叫马丁·林斯特龙，2015年的时候，有一项涵盖了三万名营销人员的独立调研，林斯特龙被营销人员视作全球首席品牌营销专家。美国的《时代》周刊曾把他列入“全球最具影响力人物100强”，迪士尼、百事可乐、麦当劳等很多巨头，都请他做品牌顾问。作为这么一位营销大咖，他写的《痛点》这本书里，有很多来自国际知名品牌的经典营销案例。

其实，《痛点》是中文版的书名，它的英文版的原题，更能体现这本书的观点和价值——直译过来叫做《小数据：那些揭示巨大趋势的微小线索》。这个书名，大家一听就会觉得与众不同。这几年不是流行“大数据”吗？好像不管做营销、开发还是管理，都离不开大数据，而且人们已经习惯性地认为，只有大数据才能反映出商业趋势。那么为什么这位全球首席品牌营销专家，要写书来谈小数据呢？什么又是小数据呢？它为什么又能揭示大趋势呢？咱们先来看看什么是小数据。

第一部分

林斯特龙说，小数据，是能呈现我们真实内在的一些个人化的东西，比如习惯、喜好、情绪等等。

这个小，有两层含义，一个是微观，是通过对人的细节观察得到的，比如一个手势可能表现出了一种情绪，一个习惯可能暗含了一种心态——这都是一些很抽象的东西，没法通过传统意义上的数据统计来体现。小的另一层含义是样本小。大数据会搜集成千上万人的信息，但小数据可能只需要搜集十个人的信息就够了。虽然这样看上去太个性化、提供的信息数量也有限，但它经常和社会文化、社会背景有关，剖开现象看本质，深入分析分析，能发现它们其实代表了人的很多共性。

接下来咱们再说说，为什么小数据能揭示大趋势。在品牌建设的过程中，有一个经典法则，那就是：要永远和顾客的另一个自我去交流。为什么呢？因为人通常展示给别人看的，都不是最真实的自我。那么，和另一个自我交流，就是去看看顾客究竟想要什么。只有这样，才能把东西卖得更好。林斯特龙认为，小数据总是在无意中暴露顾客潜在的欲望，而且是还没有被满足的欲望，这些欲望是人们的真实内在。这一点是大数据做不到的，因为大数据只看重对信息表面的分析，不太关注信息背后所包含的情感、心态，有时就显得冷冰冰的，难以真正触及顾客的需求。所以林斯特龙认为，小数据更能揭示大趋势。

说了半天好像太理论化了，是吧？那么下面我们来听一个故事，这是林斯特龙亲身经历过的案例，发生在印度，能很好地说明小数据对商业趋势的影响。那是在2013年，有一家全球谷物生产商——林斯特龙没有提它的名字——那么这家生产商发现，他们生产的谷物早餐，正渐渐失去在印度的市场份额。他们搞不清楚究竟是怎么回事，就委托林斯特龙去印度调查，想想办法。林斯特龙走访了一些印度消费者，很快他有了一个有趣的发现，就是和购买谷物早餐这件事关系密切的，有两种人，一个是婆婆，一个是儿媳妇。为什么是这两种人呢？因为她们是整天在厨房里忙活的人，决定了家里要买什么、吃什么。于是林斯特龙有了一个想法，就是这两种人无论谁掌控着厨房的主导权，那么只要投其所好，就能影响谷物早餐的销量。于是他开始仔细研究印度的婆媳关系——你没听错，世界首席营销专家在研究婆媳关系。

起初，林斯特龙认为，婆婆是一家之主，拥有决定权，因为每次他拜访顾客的家时，开门迎客的永远是儿媳妇，而婆婆只是坐在屋子里等着。等到客人坐下来以后，儿媳妇就默默地坐在一旁，自己不说话，就看着婆婆和客人聊天。而且有人事先告诉过林斯特龙，在印度，如果想和儿媳妇说说话，得征求婆婆同意才行。但是当进入到印度人的厨房进行观察以后，林斯特龙发现，实际情况并不全是那么回事。当他问印度人“你们家谁做饭”的时候，婆婆和儿媳妇都说是自己掌管厨房。这种回答让林斯特龙有点头大，不过他有一个本事，就是擅长从环境细节里寻找答案。他把这个叫做“潜台词研究”。于是他在厨房里转悠的时候，注意到了调料的摆放。

许多印度家庭的厨房，都会摆放五六种调料。起初林斯特龙觉得这些调料的顺序是随机的，不过后来他注意到，越靠近灶台的调料粉颜色越鲜艳，比如红红的辣椒粉或者黄色的豆蔻粉，而越远离灶台的颜色越单调。而且更有意思的是，最靠近灶台的调料粉的颜色，总是和婆婆衣服的颜色差不多。这说明什么？说明这调料粉是婆婆喜欢的啊。于是，林斯特龙明白了，在印度的厨房里，做饭的事儿，是婆婆说了算。

那么，最终决定是否买谷物早餐的人，就是这些婆婆了吗？不是。因为林斯特龙还发现了其他的一些细节。这一次，引起他注意的是气味。在调料粉的香味里，林斯特龙还闻到了另一种味道，就是洗洁精味儿，而且是带着西式花香味道的那种。而据他观察，印度的婆婆们比较传统，不太喜欢这种西式的味道，可是年轻的儿媳妇们就不一样了，她们对这种西式味道很青睐。所以林斯特龙又得出一个结论：洗洁精是儿媳妇们选的，她们在厨房里并不是没有地位，而是和婆婆分工，前者负责做饭，后者负责刷碗，在厨房的掌控权方面，她们打了个平手。林斯特龙发现，厨房是印度家庭的一个缩影，在整个家庭的监护权方面，婆婆和儿媳其实也是势均力敌的。包括在如何选择谷物早餐这件事上，两种人都有投票权。

那么这两种人的喜好一样吗？林斯特龙做了一个实验，来寻求这个答案。印度人对颜色的重视程度非同一般，几乎所有重大的仪式中，都能见到各种多彩的服饰。而人们见到印度人的第一印象，也总是他们衣服上多彩的颜色。所以林斯特龙决定从颜色入手，他让婆婆和儿媳妇们分别选出她们认为能代表“新鲜”的颜色。结果他发现，婆婆们青睐越鲜艳的颜色，这恰好和她们选择调料粉以及衣服颜色的习惯一样；而受西方观念影响的儿媳妇们认为，绿色才是天然，那些鲜艳的颜色太做作了。

这下麻烦了，遇上了价值观完全相反的两种人，那么，同一种谷物早餐，如何吸引这两种有不同喜好的人呢？对一般人来说，这种事儿是巨大的难题。但林斯特龙不是一般人，他觉得，虽然婆婆和儿媳妇对颜色的看法不一样，但对谷物早餐的看法有一个共同点，那就是得“新鲜”。新鲜代表天然、干净，对印度这个污染严重的国家来说，这是他们潜意识里想要追求的东西。于是，林斯特龙决定，结合印度人对颜色的敏感，在谷物早餐的包装上下点工夫，用色彩激发人们追求新鲜的欲望，同时去吸引婆婆和儿媳妇们的注意力。

这时他要面对最后一个问题，就是什么样的颜色设计，才能达到他想要的效果呢？别忘了，这两种人的颜色喜好完全相反啊。林斯特龙还是选择了观察小数据的方式。他在超市里观察婆婆们的购物习惯，发现由于超市顶灯和老花眼的影响，婆婆们看商品包装时，焦点更习惯于集中在包装的底部；而视力清晰的儿媳妇们，则习惯从包装的顶部去看产品。根据这个小数据，林斯特龙向生产商提出了一种包装建议，就是把包装底部三分之二的部分，设计成艳丽、明亮的颜色，而把其余三分之一设计成天然绿。这样做，能同时使婆婆和儿媳妇们感到，这个食物很新鲜，很天然。生产商最终采纳了这个建议，结果就是，以往对选择谷物早餐有严重分歧的婆婆和儿媳妇们，开始认可同一种产品了。

这是林斯特龙的成功营销案例之一。我们来回顾一下，在这个案例里，他都发现了什么小数据。首先是厨房调料粉的摆放，其次是人们对颜色的喜好，这属于偏爱，然后是对包装的关注角度，这属于因为生理差异而产生的不同习惯。这些都是小数据。在它们的背后，是印度婆婆和儿媳妇对新鲜、天然的追求，这是她们潜意识里的欲望。而这些欲望，决定了她们如何选择产品。通过一些微小的线索，发现人们的欲望，满足他们未被满足的需求，这就是小数据理论的操作原理。

第二部分

林斯特龙在这本书里，为小数据理论设计了一个完整的流程，其中包含了七个步骤，每一个步骤都用一个单词来代表，由于这些单词的英文开头都是C，所以他把这个框架称为“7C法”。我们分别来看一看，每一个步骤都是什么。

先来说第一个步骤，搜集。搜集，指的是搜集信息。什么信息呢？就像刚才我们说的，是人们的兴趣、习惯甚至信仰等任何可能对品牌的接受度产生影响的东西。一定要注意的是，它们不是数字、图表，而是与人的感觉、心态有关的信息。比如说，你要为一个品牌的营销去走访一个社区的客户，就要了解他们对社区有什么看法，感觉荒凉还是热闹，安全还是恐惧？当地人和你擦肩而过时，是直视你的眼睛，还是看向别处？垃圾是定期收走，还是会滞留一段时间？可能有人觉得奇怪，这些信息有什么用呢？林斯特龙说，它们会让你看到人群的一些特征，得出对顾客群体的初步判断，而这些判断可能会影响产品最后的决策。

林斯特龙曾为沙特策划修建一个大型商场，之前他走访过一些沙特家庭，发现当他提到火的时候，沙特的女人都会表现出极其强烈的恐惧感。而孩子们的玩具中，有近八成是救护车、警车这样的应急车辆。于是，他有一个初步判断，就是沙特人怕火。而到后来，这两个信息使他明白，其实这说明沙特人内心里缺乏安全感，于是在商场的建造过程中，他让设计师们打造了一个充满水元素的绿洲，一切细节都围绕“镇静”这个词做文章，取得了很好的效果。

搜集这些初步的信息，需要一些关键的人的帮助，这些人被林斯特龙称为“当地观察者”，他们可以是理发师、邮递员、酒保——谁都行，但他们必须有两个特点，一是掌握很多当地的信息，二是能客观看待这个社会。林斯特龙每到一个地方，最喜欢找出租司机，而且这个司机最好还不是当地人，这样一来，他就能更大胆、客观地评价当地的一些信息。如果我们不知道到哪里去找可靠的当地观察者怎么办？林斯特龙有一个简单的办法，就是在社交网站上寻找那些活跃人群，他们外向、自信，是理想的观察者。

这就是7C法的第一步，搜集。接下来我们再看第二步，叫做线索。这里的线索是有特指的，就是它们要与顾客的“自我”有着密切的关系。人通常由两个自我构成，第一个是理想化的自我，就是我们希望别人看到的样子，比如说我们发布在社交媒体上的照片，就是我们想给别人看的形象。另一个就是真实自我，与我们的欲望有关。而显示真实自我的线索，通常都隐藏在比较隐私的地方，比如说冰箱、橱柜、衣橱等地方。

我们来看一个例子。丹麦被视作是地球上最幸福的国家，林斯特龙曾发现，几乎每一个丹麦家庭的起居室里，都会摆放着一套火车模型。起初他以为这是给孩子们的玩具，但后来他注意到，这些模型都很新，买了好长时间了，结果也没老化，也没破损，于是他就明白了：压根儿没人玩儿过这东西，就是个摆设。丹麦人常说一个名词，叫做社交厨房，专门指那种设备齐全，但是从来不做饭，只当宴请背景的厨房。这也是摆设，是给所谓幸福生活装门面的。很多丹麦人都承认，他们的生活就像摆设，表面看起来挺和谐，其实压力非常大，火车模型和社交厨房是他们展示出来的理想自我，真实的自我其实特别焦虑。

通过这个例子就能看出，想要获得关于真实自我的线索，就要尽可能的了解别人的私密空间，看看他们最喜欢哪件衣服，手机上的音乐播放列表里都有什么歌曲，冰箱里放着什么吃的。可以试着问问他们，什么东西对他们来说最重要，什么又让他们特别担心，你总会得到一些意外的答案，而这些答案能为产品的营销带来灵感。

我们再来看7C法的第三步，叫做连接。到了第三步，我们可能已经掌握了六七条小数据了，那么就要开始考虑，这些线索有什么相似点没有？它们是不是指向了什么？把小数据串联起来，寻找线索的过程，就叫链接，作者认为，寻找这些线索，就是寻找顾客的情感缺口，看看他们的情感中缺少什么，富余什么。

美国有一家地区性质的连锁超市，叫做洛斯，大概有一百多家店面，从2008年经济衰退以后，洛斯超市的收入就开始下降，于是他们请林斯特龙想想办法。林斯特龙先观察了洛斯店面所在的城市，他发现，城市里没有广场，市中心空空荡荡，下午五点以后马路上就没什么人了，再仔细观察店面所在的社区，房子盖得也都很相似，社区里的人则很善良大方，大方到连冲突都没有。

这些说明了什么呢？当林斯特龙走进酒店的客房，看到封闭的窗户时，他明白了一点，这说明美国人处在了一个越来越封闭的社会里，人们开始变得孤立，连吵架这种交流都没有了，所以尽管他们生活在同一个地区，但是社区感与归属感都消失了。而洛斯超市的布置，也和他们生活的社区环境一样，太商业化，太有距离感，很难产生归属心理，而人们骨子里是不喜欢这种感觉的，当然不会去那消费。这个案例中的归属感，就是一种情感缺口，在连接的阶段，不一定要非常清晰地发现这个缺口，只要能有大致的方向，并能继续深入探索下去就可以。

连接之后，就可以进行7C法的第四步了。第四步叫做关联。小数据关注的是人的独特行为与情绪，那么这第四步所研究的，就是到底在什么时候，这些情绪或行为第一次出现？而更多的时候，就是去发现他们的情感缺口是在什么时候出现的。找到这个答案，就接近找到了商品与顾客之间的关联——说白了，就是要找一个切入点。我们来看一个关于切入点的经典案例。早在二十世纪九十年代，玩具巨头乐高就已经面临困境，他们每一次的大数据研究都表明，人们越来越追求即时满足感，所以孩子们喜欢玩儿数字化的产品，而积木已经过时了，所以乐高逐渐放弃了积木这个核心产品。不过2003年年初，乐高还是倒了大霉，销售额同比下降了三成。于是，他们向林斯特龙咨询求助。

那么林斯特龙是怎么解决问题的呢？我来告诉大家，他在一个德国男孩的运动鞋上找到了办法。这事儿听着有点不太挨着是吧？但林斯特龙的小数据研究，经常是在貌似不相关的事物之间找到共性。那个德国男孩是一个滑板运动的狂热爱好者，他有一双运动鞋，很破旧，磨损很严重，但他就是舍不得扔。因为这双鞋是他玩儿滑板获得冠军的见证，只要这双鞋在，就能证明这孩子是滑板玩儿得最好的。

林斯特龙发现，这孩子通过一双鞋获得了社会存在感，而这种存在感又是通过一种高超的技能换来的，当孩子把存在感附加到那双鞋上之后，他就会对这个产品产生很忠实的情感。于是林斯特龙和乐高都明白了，其实对孩子来说，不用管这种技能到底是什么，只要他花心思去做了，有收获了，就会铭记在心，就会催生对品牌的忠诚度。于是，从那以后，乐高重新把积木作为核心产品，设计上更注重细节，安装也更有难度，目的就是让人们在玩儿的过程中，有一种克服了困难的成就感，从而保持对产品的兴趣。十年后，乐高的改变得到了回报，他们终于成为全球最大的玩具生产商。

在这个案例中，男孩因为玩儿滑板而获得那双鞋的时间，就是他的社会存在感产生的时间，这就是切入点，也是7C法第四步所说的关联。而对乐高来说，他们重振雄风，靠的也不是大数据的调查结果，而是一个男孩提供的小数据。

下面咱们再来说说7C法的第五步：因果。在这一步里，我们面对搜集上来的种种小数据，需要问问自己，这些会激发人们什么样的情感呢？刚才乐高的案例里，鞋子的信息就激发了社会成就感。而在之前我们提到的谷物早餐的案例里，颜色的信息，激发了顾客对食品安全的追求。这就是因果。大家可能也发现了，这一步其实不是一个单独的步骤，而是对前面两步的总结和确认。

接下来我们再看7C法的第六步，叫做补偿。前面我们提到过，小数据的本质，是要指出人们有什么欲望没有得到满足，然后对此进行补偿。我们在社会生活中总是扮演着某种角色，而这个角色通常是被要求的，并不是我们的欲望想要表达的。欲望得不到满足的时候，就会想要找到渠道发泄出来，促使我们去扮演另外的某种角色，一般来说，那都是被社会禁止扮演的角色。林斯特龙把这个发泄的过程叫做“打破常规”，而观察打破常规的过程，就能发现人们的潜在欲望。

比如说在日本，有些日本人在午休的时候，会穿上卡通服装聚在一起吃饭，吃完了再换上西装继续工作。穿西装是社会要求他们扮演的角色，而卡通角色是他们打破常规的反映，说明他们想对抗现实生活的压力，想摆脱刻板形象。他们内心的欲望，是追求一种可爱、轻快的形象，抓住“可爱”这个关键词，就能找到他们的消费心理。

说到可爱，美国曾经有一款能定时清扫的智能机器人，名字叫做 Roomba ，一度特别受市场欢迎，但是后来陷入了销量下降的境地。于是生产商也向林斯特龙求助。林斯特龙发现 Roomba 这个小家伙在撞到墙的时候，会发出“啊哦”这样的声音。而他走访 Roomba 用户的时候又发现，这些人其实不太在意机器人的扫地功能，而是觉得 Roomba 能说话，挺可爱，想把它当成一个宠物来养着，或者想用它去吸引客人的注意。这说明在购买者的心里，其实住着一个没长大的自己，他们想通过这个挺可爱的小家伙，去找回自己的童年世界。

然而生产商以为人们更在意的是清洁技术，觉得说话功能多余，一度给去掉了，这就减少了它的可爱劲儿。人们的欲望是找一个伴儿，不是想找一个不会沟通的机器，这样只会放大生活的无聊程度，那当然就不买了。所以，林斯特龙建议生产商增加机器人的人性特征，帮助他们恢复了品牌的影响力。这个案例就是典型的找到欲望并进行补偿。

最后，我们再来看看7C法的最终一步：观念。需要说明的是，这一步里的观念，指的其实是创意。当我们发现顾客的欲望，想要进行补偿时，通常需要创意去制造惊喜感。我们再来看一个案例。在瑞士有一个时尚品牌，叫塔丽唯尔，在瑞士还挺顶尖的，但是在欧洲其他国家的知名度并不高。为什么呢？好多女孩都不喜欢去这家的店面，觉得环境不好，更何况现在都在网上买衣服，谁还去逛商店？塔丽唯尔请林斯特龙做了品牌顾问。林斯特龙和女孩子们聊天时发现，她们一天里有相当多的时间在想要穿什么，早晨起来会自拍十几张照片发到网络上。这样做是为什么呢？是为了和朋友们交换意见，看看穿什么好，也省得撞衫！这个习惯给了林斯特龙很大启发，于是他给了塔丽唯尔一个创意，在实体店的试衣间里，放一个能联网的落地镜，只要用手一点，就能把镜子变成电脑屏幕，然后可以登录 Facebook ，通过摄像头把自己试衣服的效果展示给朋友们看。这种即时投票一样的做法，让女孩们蜂拥而至。这就是7C法最后一步所强调的，有创意的观念。

总结

我们再来回顾一下7C法的七个步骤：第一是搜集，就是搜集和顾客有关的习惯、兴趣、感受等信息；第二是线索，就是寻找能呈现顾客真实自我的细节；第三步是连接，是寻找到顾客大致的情感缺口是什么；第四步是关联，是去发现顾客的情感缺口第一次出现，是在什么时候，是由于什么事物引起的；第五步是因果，就是确认小数据促使顾客产生了什么样的情感；第六步是补偿，指的是从顾客的情感中，发现他们没有被满足的欲望，对此进行补偿；第七步是观念，用创意设计出可以操作的补偿办法，来满足顾客的欲望。

这就是如何使用小数据理论的7C法。需要强调的是，林斯特龙虽然认为大数据不能把握人的习惯、心态，但是他仍然认为，把小数据与大数据结合起来，去研究顾客的心理，是有启发性的做法。毕竟我们生活在互联网时代，线上的数字化自我，与线下的真实自我，都需要我们仔细认知，通过两者的对比与结合，我们就能知道自己是谁以及究竟想要什么。对于21世纪的营销来说，这是至为关键的两个问题。