批判性思维是解决任何营销问题的关键——尤其是在处理数据时。

数据可能很难处理，尤其是对于大容量的数据集，在为不同的业务获取可操作数据时，一种大小并不适合所有的数据。

“我们信奉数据不要太大，不要太小，但要恰到好处。”这是因为处理大量数据很麻烦，计算起来要花很长时间。有巨大的存储问题。

当然也不建议在制定计划之前就花费大笔资金购买数据和工具。

“这与你在这个领域拥有的资源无关。这是关于足智多谋，提前做好计划，确保你不用炸药去钓鱼。要做到这一点，你需要一个有效的数据战略计划。

“我们需要超越点击、分享、印象和观点，达到有意义的商业目标。”然后你就有了行为目标，所有这些东西都会产生衡量标准，而这些衡量标准之外的东西才是真正重要的，所以我们创造这些kpi。

“一旦你明白了如何衡量所有对你的商业目标重要的行动，你就可以去获取工具。在这个领域，我们看到了很多有趣的事实，但很少有你可以实际行动的结果。”你需要得到的是可执行的见解和我们所说的“可操作的预测”。

理解数据在实现特定于业务的目标中的作用是一种有用的方法，隔离消费者的痛点并使用数据帮助解决问题一直是成功的一条途径。