大數據很火，TED的創始人Dan Ariely這樣調侃：大數據就像青少年談性，每個人都在說，不知道誰做了，每個人認為另外人在做，所以每個人都聲稱自己在做……這是一句玩笑，卻道出了實情，正在做大數據的企業不多。可以肯定的是，大家躍

躍欲試。

大數據不止于炒作概念，已經有很多大數據應用成功的案例，如百度的旅游景點人流及舒適度預測；如淘寶的個性化購物推薦；以及小米手機的10萬人互聯網開發團隊，等等。

大數據固然很美，也是前進的方向。“大數據的本質就是還原用戶的真實需求”，阿里巴巴集團數據委員會委員長車品覺一語道破天機。那些躍躍欲試的企業，要先問自己這樣一個問題：我真的關注用戶的真實需求么？別急于用墻上的標語來回答，先看看你們企業是否存在以下四種情形：

第一，面朝KPI，管理層視KPI為救命稻草，分解、考核成了他們的主要工作。不管KPI分解是否合理，不與下屬一起去找完成KPI的辦法，不去跟蹤執行，甚至默許KPI中的水分。員工視KPI為指揮棒，關乎KPI的工作，認真干，其他則可以敷衍。為了KPI不惜蒙騙用戶。

第二，面朝領導，員工把聽領導的話當著最好的執行，同時領導也這樣理解執行。領導安排的工作必定是最重要最緊急，擺在優先處理的位置。做不做某件事的唯一理由就是領導是否安排。

第三，面朝自己，凡事先撇開自己部門以及自己的責任，在用戶和同事面前，他們的口頭禪是“這事兒不歸我管”、“這事兒我不清楚”。

第四，面朝制度，用戶來咨詢、投訴，回答永遠是“公司的制度”。沒有溝通，沒有實事求是，將公司的規定、制度強加于用戶。公司的制度本意就是防止用戶、員工鉆空子；員工們堅信，無論如何，都不得讓自己和用戶違反公司制度。

面朝KPI、面朝領導、面朝自己、面朝制度，都背對著用戶，能關注用戶需求么？先別扯大數據，先面朝用戶吧。大數據不是萬能的，不關注用戶需求的企業，大數據應用做得再好也無濟于事——當然，也不可能做好。

面朝用戶，即使沒有大數據，也可以了解用戶需求。搜集用戶需求的途徑有很多。調查問卷、焦點小組是傳統有效的了解用戶需求的方式。調查問卷標準化、結構化、覆蓋廣，可以得出具體量化的結果。而焦點小組則開放、自由，溝通深入、充分，需要專業的觀察與記錄，得出的是感性而非量化的結論。無論調查問卷，還是焦點小組，都是走群眾路線，到用戶中去，聽取用戶意見、建議，確保產品、方案從用戶中來。不容忽視，用戶熱線也是很好的傾聽用戶的方式，無論是投訴，還是咨詢，都是用戶真實意見的表達。

面朝用戶，即使沒有大數據，也可以做出很好的產品和服務。海底撈火鍋是個很好的例子。海底撈在服務質量普遍不高的餐飲業以好得“變態”的服務取勝。它通過善待員工，向員工授權，讓員工滿意，解放員工的大腦，讓員工迸發出創新的活力，讓員工發自內心的為用戶提供良好的服務。當然，大數據也可以用于海底撈的決策參考或者營銷活動評估，這并不矛盾。

大數據應該在我們用傳統的方法不能洞察用戶需求，不能改善用戶體驗的情況下才被請出來。一方面，如果市場調研、用戶體驗都不曾做過，說明壓根就沒關注用戶需求的意識，沒這意識做大數據就是浪費。另一方面，無論是建模，還是最后的結果應用，大數據都需要和實地調研、與用戶的接觸經驗相結合。

大數據固然美好，對于關注用戶需求的公司，大數據能讓他們如虎添翼，更好的把握用戶需求，改善用戶體驗。對于不關注用戶需求的公司，以及那些有關注用戶需求的愿望卻因為面朝KPI、面朝領導、面朝自己、面朝制度而沒能真正關注用戶需求的公司，還是先轉身，面朝用戶吧！

面朝用戶，從用戶那里獲取最真實需求信息，從用戶那里獲得認同與力量。

面朝用戶，即使沒有大數據，也能洞察用戶需求，做出好的產品和服務。

當企業、員工面朝用戶，樹立了關注用戶需求、改善用戶體驗的意識，再做大數據，也不遲。