吉宁博士观点
营销策略活动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。营销策略活动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”营销策略活动。
营销人在制定营销策略活动的时候，应该采取科学的方法，这些系统的规则为营销提供基础，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、测量和测试营销的科学方法。
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之前，营销策略活动人应该知道，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策略活动组合。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，并在营销策略活动中进行测试。
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策略活动人将他们的营销策略活动结果量化。控制模式实际上可以告诉你，如果没有营销的话，将会出现当大爆炸理论遇上大数据什么情况。换言之，如果没有营销策略活动，营销策略活动人该如何应对。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。
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。
为了检测某个营销、营销或者项目的结果，必须要反复测试。一次营销会产生一个结果，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很成功，但同样的营销策略活动在不同的背景下，可能效果就很一般。
营销策略活动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、评估营销策略活动的效果时，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。
