文丨Seven

LG电子MGD部长傅昊日前发表了“品牌如何做好数据营销？”的主题演讲。傅昊谈到了企业和品牌做数字营销的方法所在，并分享了从整合营销到移动互联网和大数据时代，如何利用数据营销方式，对数据资产进行升级。

数据思维是数据营销的基础

品牌如何做好数据营销？各种案例分析有用吗？这种公开场合什么案例都是好看的！案例是真的吗？ 数据是真的么？数据是一个底层的问题，在此基础上做感动自己的内容，才有可能感动目标消费者。

真正的效果衡量是一个探索的过程。SNS的ROI效果衡量，例如左边，行业里最常规的ROI计算方法，微博ROI等于阅读量+转发量+评论数+点赞数，我们在内部先给各个变量加权重，然后再做加法。从用户体验角度讲，在各SNS平台上，阅读量是最容易的，权重应该是较轻的。好评的权重是相对比较重的，从加法到各变量与权重相乘再相加，这就是最简单的数据建模。

营销本身是一个思维问题，大数据时代，在营销方面，需要有数学建模思维。用数学建模思维来解决实际问题。这并不是说，别人都是在做加法而我是做带权重的加法就更牛。而是我们要讲求实效，需要有独立思考的能力和精神，才能在竞争中无往而不胜。

企业如何做好数据营销，这是一个管理问题，而管理的问题就是人的问题，人的思维决定了产品的好坏。营销是商业、人文和科技的交集，具有社会科学所共有的特征——跨界，仅有想象能力，对科技的了解或者商业认知，都不能做出好的营销作品，更何况营销是产品同质化时代驱动需求的重要工具和武器，者要求营销从业者更需要全面跨界的素质和能力；数据营销是营销专业，数学和计算机的交集，是营销中与数学，计算机和营销专业知识结合最紧密的一部分，相对来说，也是优秀人才更紧缺，和汇集更高能量人才的部分 。

举个具体的例子，今天大会现场，也是一种营销，是Event营销，这种传统的营销方式，如何能很多的创新？还是大家只会被动接受无意识的一对多传播（一人台上讲，多人台下听）？傅昊是这样思考的：结合移动互联网的传播方法，在屏幕上应当出现弹幕，观众可以对讲着的内容通过弹幕做出即时性反馈，这样才是真正的互动。同时，语义分析、数据分析会根据互动内容做出对讲者的评价，以帮助主办方优化遴选出更好的讲者和更积极的参与者。这个全过程，也是数据思维为基础的营销分析和优化过程。

品牌如何做好营销？从宏观讲，各尽所能、各取所需，不再是政治愿景而是商业使命。比较常规的品牌现在基本用不起来，因为现在数学算法上还是依赖于大数据解决问题。在小数据方面，目前有些突破，但是整体应用不是很广泛。相应算法还在开创和突破的过程中。

从PC时代算起，最先做到大规模“点对点”需求满足的其实是谷歌。谷歌的使命是让人们最便捷的获取信息，找到所求。每个人在上面搜索的问题不一样，但是它给我们提供了各自需要的答案。

套用马斯洛需求层级理论，电商平台让不同标签属性群体的消费者看到不同的产品广告。这在物质需求层面，满足了人们个性化的需求。微信在精神需求层面，满足了人们点对点的信息沟通需求。

人们对更优体验的潜在需求，要求营销产品越来越追求和注重用户体验

从屏幕面积来看，数据与什么有关？从这张图来看,下面最长的边，代表了户外媒体的尺寸，在所有媒体中相对来说是最大的尺寸，随着时代的发展,营销的媒体你人们越来越近，直到现在手机成为人们接触营销信息最重要的工具，在穿戴媒体到来之前，手机屏幕是相对最小的媒体。随着屏幕越来越小,用户（消费者）要求互动体验越来越好。

那么，用户体验如何能做得越来越好呢？我建立了一个移动互联网时代下的用户体验模型，我从这个模型为动数据营销金字塔模型。这个模型的最上端是用户，与用户接触的是手机屏幕，用户通过手指，声音，手势等来操作的内容是APP中所承载的内容，接下来承载APP的是操作系统，比如iOS系统Android系统，Windows系统等等,在软件操作系统下面了是硬件,具体包括传感器CPU, GPU和电池等等， 表面看起来一部手机由于上级部分组成，但是手机在云端得到支持的大数据技术和底层通信技术，形成了这个完整的数据营销金字塔。也就是说，想提高用户体验，需要在这个金字塔的每一个层面做优化和提升。

下面就结合具体的实际，给大家看看在App层面是，如何进行内容优化和提升用户体验的。从电视和PC时代“强制性”占用消费者时间和渠道的“强制性”广告，到移动互联网时代的二级页面式商业信息为主，兼有信息流广告，突出体现了用户的主动性接触信息的用户体验和各种原生广告越发兴起的趋势相结合。用户和消费者的体验在悄悄变得更有。在移动互联网时代，消费者更有信息选择和主动获取的权利。

以上图为例，从媒体在社交，购买，大众传播和信息获取等方面，以时间为纵轴，观察发现，媒体从分散走向集中于融合，一方面是因为技术的发展，从印刷，到广播，电视，到互联网和移动互联网，乃至接下来的可穿戴设备，媒体越来越贴近人体感官，眼睛，耳朵，口，手，甚至皮肤。另一方面，因为人们的懒惰，导致APP之间的跳转都感觉是一件很麻烦的事情。因此有了超级APP的出现。例如支付宝，腾讯微信等，集支付，社交，付款，缴费，游戏，金融，各项日常服务功能与一体。随着更贴近感官的新技术不断成熟，将会有更加集中的内容平台出现，只是在没有成熟之前，很多人都想象不到。

然而，以上所提及的用户体验改善，还只算从“大数据移动金字塔”中内容和软件层面的变化。当然，很多具体的创意和商业模式实践中，都调用了硬件层面各种传感激的支持。而且软件所承载的内容质量，效率等都离不开硬件层面，大数据层面和底层信号速度的支持。

整体营销趋势，从媒体去中心化向数据中心化转变。这里所说的媒体去中心化，有两层意思，一层意思是说：传统媒体不再像过往工业时代那样有影响力，因为消费者时间的碎片化，和随之移动技术发展带来了自媒体繁荣，传统一点对多点传播的电视，广播，杂志等媒体被淹没其中，其传播影响力也被削弱。第二层意思是说：媒体在营销中的地位和影响力正在被数据所挤压，在工业时代，媒体中的可记录和分析的数据量相对较少，在互联网特别是移动互联网时代，透过媒体可记录和分析的数据曾几何级数增长，通过数据分析带来的对消费者特征和购买行为的分析以及点对点（特征群）的信息触达都已经实现和不断完善中。因为是数据逐渐成为营销的中心，数据中的算法成为中心中的中心。因为，原来工业时期的占据营销工作几乎100%的创意和媒介部分，正在变成移动互联网大数据营销工作中的20%，而且，数据营销正在整合一部分创意工作，形成自动化的，千人千面，点对点启发和满足需求的创意。同样地，选择消费者喜欢和乐意接受的媒体营销形式，也是大数据所正在解决和优化的事情。因此，充分的理由和事实证明，表面的创意和媒体下，真正迷人和更能优化用户体验的是大数据层面的工作，很多技术型和传统转型公司都在致力于此，竞相打造自己更认为贴近营销和商业目的，更能体现效率和消费者用户体验更优的数据机器，傅昊称之为智能互动结构（Intelligence Interactive Structure）。

 在大数据营销的发展过程中，绝非坦途，一个个小问题被攻克，才渐渐绘制出更加绚丽的，解决实际问题的营销图景。这里只举一个小例子，用人脸识别打通线下和线上数据，B2C云端存了很多个人照片，ID和照片有一定对映关系，通过这一点可以匹配出部分线上线下数据。

消费者行为模式也在随技术和时代发展而转变，在工业时代出生的产品，依然遵照AIDMA，或者AISAS消费者行为模型而经营着营销，但是在移动互联网时代产生的企业和产品，则有更高效的传播方式，傅昊总结为LAW的消费者行为模式，具体来说，这样的产品有苹果一样的特征，即所谓人见人爱，因为这样的产品与消费者接触的第一次化学反应即是喜爱。喜爱之后就是购买，然后就是分享，即所谓的口碑传播，影响更多潜在消费者。这是要求深刻的产品用户体验驱动来开发产品，才能形成这样的消费者行为模式。从Apple开始，小米等，都是这种模式的代表。

漏斗模型在说明和衡量营销效果是可以是最常用的模型，上宽下窄，可谓是天经地义。在移动互联网时代，很多程度上我们在追求找对人，和更高的销售转化率，特别是在流量入口已经成为红海的今天，降低漏斗的两边的斜率，既陡峭程度，让下面的开口更宽，正在成为可能和ROI更高的追求。通过大数据发现和找到对的消费者，即是改变的开始，也是不断搜集和优化数据以及数据模型的目的。

最后是整合信息。从工业时代菲利普-科特勒的IMC整合营销传播，到移动互谅网时代，傅昊称之为III——整合信息互动（Integrated Information Interact）信息底层的数据，正在形成企业的核心资产，到那个过往的销售数据，到CRM，到ATD（Auto Trading Desk）到现在的 MA（Marketing Automoation）正在朝着III——整合信息互动的框架体系完善。这里面的信息是指消费者在全网和线下的数据信息全面的整合，这些数据的来源包括移动终端，PC端，线下媒体、娱乐和消费等各个端口和平台。这里的整合是对各个终端和平台收集来的消费者大数据和小数据，通过DMP（Data Management Platform）以及各种正在研发和使用中的消费者数据分析平台的整合，旨在发现消费者思考、认知和购买行为，通过各种有效的信息传播途径与潜在消费者互动的过程。在未来的一段时间，III——整合信息互动的营销模式会不断完善和发展，终将形成知道和预见消费者心意的营销模式。具体来说，知道消费者在什么样的时间阶段，什么样的空间和情景下，什么样的心态和欲望里，需要和购买什么样的产品和服务。这一点正在形成，傅昊相信在未来30年可以形成这样的成熟营销模式。进而完全取代工业时代的营销模式。

与此同时，CRM（客户关系管理）理论也在悄悄而且迅速地发生转变。在传统的20:80理论之外，会发展出一套傅昊称之为“缘分”的理论，从技术层面具体比喻成像DMP（Data Management Platform）中Look-a-like 一样的模型，既根据丰富的消费者信息，大数据与小数据的结合，相关算法的演进和优化，形成对消费者在消费心理层面，消费行为层面和信息接触层看更深刻地洞察。，通过这样的过程，形成以数据为中心的用户体验优化过程。让消费者需求和产品及服务之间形成更合理充分的配置。

走在营销前沿， 也孕育着各种商业机会。对于数据营销商业机会的把握可谓仁者见仁智者见智，这里举一个小例子：在下一代可穿戴设备成熟之后，利用Hololens一类的设备记录下消费者日常所见影像，消费者标记出感兴趣的人，再通过云端的视觉识别，找到网络中与之匹配的这个人物社交账号，通过其社交媒体内容分析和判断，计算出消费者和这个陌生人之间的互动指数，即可实现高效社交。这只是举出一个事例，现在听起来像个故事，但未来几年，随着可穿戴硬件和大数据的广泛应用和成熟，这样的故事就可以成为现实。保守地说，至少从技术角度可以实现。 

以上是关于移动和大数据营销时代，企业从未来关系现在，所必须的前瞻性思考和预见。在具备这样的预见的基础上，充分理解和懂得大数据营销相关知识和经验的人也是必要实现高效管理的必要因素，再加上拥有创业心态，时刻以ROI为考量的高效执行力，品牌才有可能做好数据营销。才能在飞速发展的今天，结合企业实际状况，打赢数据营销这一仗。

无论是初创企业，还是传统转型企业，扎扎实实的移动营销思维，数据营销思维，真正从企业利益和现状出发的态度和实践，才是品牌做好数据营销的关键。这里把傅昊的使命和大家分享：“让我们共创人文、科技和商业之美。”感谢大家的聆听和互动。