181225吴明辉千万别被“精准营销”忽悠了
当下，互联网市场的竞争态势是，后面10000家的市场份额加在一起，都赶不上第一名，甚至第三名，这种分布又称幂律分布。
为什么？
原因很简单，互联网公司从诞生的第一天起就是数字化的。所以，传统行业想做到江湖老大，只能做一件事——数字化转型。
怎么做？
我认为，CMO（首席营销官）或者营销者，更容易能引领一个企业的数字化，因为CMO直接面对消费者，是需求方。相比供给方，需求方更容易数字化。你可以建一个数据管理平台，把所有用户全部用数字化的方法管理起来。
当然，还有一个原因，负责市场的同学最早与BAT对接，而今天所有消费者数据最大的源头，就在这几家公司手里。
具体该怎么做呢？希望今天的分享，能给大家带来帮助。
感知响应模型
数字化的底层思考逻辑
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图片发自App 数字化背后的底层思考逻辑是什么？我称之为“感知响应模型”——
感知——理解——决策——行动
要去感知这个市场外界的变化，然后理解这个变化到底怎么回事，之后去判断基于这个变化应该做什么，最后去做，响应决策。在整个过程中，需要特别注意以下几个要点：
1、维度要多
在感知的过程中，就像一个人一样，要把每一个感官系统都打开的，不要只看一个维度。
从数据的角度讲，市场上最重要的两个维度，就是时间和空间。
举个例子，曾经有人卖百度的广告词（当然今天这个骗法已经很少了），比如我买了“吴明辉”，买了之后，他说吴总，“吴明辉”这个词，你只要搜了就排第一名，一个点击10块钱。
后来他怎么做呢？他知道你就在北京，而且只有白天上网，然后他就只投了北京和白天的那段时间，而在其它的时空，“吴明辉”根本就不排在第一的。也就是说，他连投都没投，然后就开始刷量。
如果你不做分析，就会看着量不错，然后我在北京一搜，“吴明辉”确实排在第一。其实后台的量可能90%都是假的，只有那10%是在北京产生。
而且，各种维度，最好交叉起来。
【181225吴明辉千万别被“精准营销”忽悠了】
再举一例。我们经常给消费者打标签，打人口统计学属性，按照年龄、性别、收入、教育水平等来区分，比如我的产品是面对20到30岁女性的。但是，中国是一个非常复杂的市场，发展是非常不均衡的，如果只按一个统一的维度做，很可能出问题，有的市场好，有的市场不好，你也不知道为什么。
所以，聪明的做法可以把所有城市分成了一线、二线、三线、四线的，还有超一线的。每一个市场所定义的人口统计学属性是不一样的。
还有，你想象的那些维度，与消费者的真实状况可能不一样。
我们曾经帮助人分析他的广告投放和最后的品牌喜好度之间的关系，后来我发现，你有没有真的看广告，和我问你有没有看过广告的答案，是不一样的。有一些人明明没看过你的广告，但是填问卷时说我看了。因为，他看了大量的你的竞争对手的广告，混为一谈。
2、注重异常
还有很多的异常，比如互联网上的收视率reach（到达率，指看见某一个广告的总人数）超过了100%，这不可能。仔细研究后发现，很多人清了Cookie，这样一个人就变成了几个人，被你算了很多遍。
这样的事情，如果你不把它清除掉，你的计算全是错的。你的广告投放量本来是不够的，你以为投够了，就结束了。
清Cookie的问题解决了，我们还发现有一些地方超过100%，比如珠海、三亚。为什么？因为分母不对，三亚的人口和统计局统计的人口根本就不是一回事，三亚有大量的人是去旅游，一住住半年，根本就没户口。
所以三亚这个市场，要比你想象的大很多，你是可以砸更多钱的。
所有的异常出现时，一定要第一时间去仔细研究为什么。清楚了之后，你对市场就有进一步的理解，就会有非常好的竞争优势。
3、关注变化
比如广电总局的限广令，真正聪明有心的人，会第一时间去关注。而还有一些人动作很慢，还在继续投电视广告。但电视广告已经开始涨价了，因为广告资源变少了。
聪明的人就开始研究互联网，互联网在增长，怎么去比较、鉴别，在哪些城市应该多投互联网，哪些城市应该继续投电视。他们在这种变化节点上都可以做得很好。
这些变化，有时是宏观变化，有时是微观变化。很多情况下，对于消费者的洞察和理解，微观比宏观还重要。
比如汽车企业，研究多少人上这个汽车网站，不一定很重要；而如果有一个人以前不上汽车网站，今天突然上了，你把这个人找出来，定向投广告，非常管用。
4、快速响应
你只是看了数据不行动，所有的事情都白做了，一定要快速行动。
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图片发自App 推荐一本书，《战争论》，战争的本质就是解决不确定性。做广告、做营销，也跟打仗是一样的。
你一个广告砸进去，发现根本就不是这么回事，这时怎么办？快速调整、快速响应！你的动作越快越好。
整个市场发展的趋势是，广告活动的时间、周期越来越短。以前可能一波活动3个月，现在的主流是一个月一波广告活动。真正那些竞争最激烈的行业，比如零售，以前的国美和苏宁，今天的京东和阿里，它的广告活动一开始就是以周为单位的，每周营销活动都不一样。
它在不断调整，因为它在研究消费者到底有什么变化。迭代越快，浪费也就越少，有一句话叫“早死早投胎”，很多想法有可能一开始就是错的，如果一直沿着往下走，实际在浪费投资人的钱。
连接投入与产出
营销数字化的核心
营销的所有要素都可以数字化，这包括：
1、品牌定位
如果想让营销更有效率，你就一定要找到一个非常精准的将用户跟其他人区分开的维度。——苹果手机最大的区别就是贵。对于绝大多数苹果用户，他就希望以这个手机来证明他有钱。
如果你第一天是误打误撞地切到了一群用户，但你后面一定要把这群用户真正的定义想清楚，细分好。最简单的模式是拿来足够的样本，不停地在维度上去比，比如只有北京的人愿意买，也是一个维度；复杂一点的话，就要用DMP（数据管理平台）。
2、内容创意的数字化
简单说，信息量越高的信息，越容易被传播。所以，你看，现在流行的短视频，信息密度很高，时间已经缩到了几秒，但是讲了一个story。
所以，怎么去创造一个信息密度更高的创意给到用户，这就很关键。
事实上，人类的注意力也是可以被数字化的。比如，把人类的情感数字化，给你的头上戴一个脑电波的测量仪，然后通过人工智能的算法进行匹配；再比如眼动仪，可以发现你的眼球现在聚焦在屏幕的什么位置。比如奥运会运动员宁泽涛出来了，大帅哥，男性和女性两类人的目光注意点是不一样的。
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图片发自App 3、媒体的数字化
媒体的数字化最容易。比如广告，包括单向传播广告和互动类广告。单向传播广告的指标有曝光、收视率、GRP（又称毛评点、总收视点，指看过广告的总人次）、Reach（到达率）、Frequency（频次）等，互动类广告有点击、转发、赞等。
当你发现营销的所有的要素都可以数字化之后，接下来最重要的工作就是——
把营销的投入、产出连接起来，这是“营销数字化”的核心。
换句话说，这也就是所谓的营销的效率，即ROI（Return on Investment），数字化即是将所有的R和I都进行交叉的分析，最终实现精细化地分配。
比如2016年美国总统大选，川普和希拉里PK，他有非常精准的数据分析系统，去分析某个州现在对我的喜爱程度是什么样的，我在这儿花多少钱、是用什么话术来营销自己。他在不同的州打的广告是不完全一样的，所投的广告费也是不一样的，有些州对他来讲完全是浪费，干脆就不花钱了。
再比如微信公众号，可以做精细化运营管理。服务号一月只可以发4次，有的人就傻乎乎的，就做4篇文章直接发出去了，这是最傻的做法。聪明人怎么做？你可以做400篇，然后把你的粉丝分成100类，每一类定向发就行了，它的转化率是不是就提高了？
转化分析如何做呢？有两类，一是效果类，一是品牌类。
1、效果类
效果类的转化很简单，比如设立一个营销点，在各种地方加监测代码，每一个环节都可以加，然后中间不停地做分析，而且这个分析一定要尽可能及时，不要一个月才分析。因为你每天都分析，每天都做一点点调整，一个月之后已经调整30次了，进步已经很大了。
所有的效果类营销的客户，如游戏、电商，R和I很容易连上。因为R是在线上产生的，线上收钱；I也是在线上花钱，做数字广告。所以，哪一个人看了广告买了，哪一个人看了广告也没买，很容易把数字对上。
2、品牌类
品牌类的R和I没有那么容易连接。比如说宝洁，它有大量的销售收入是在线下产生的，而今天的广告费有很大的一块在线上产生的。而且，人是在互联网看到的广告，却是到超市里去买的，这种怎么连？
我们可以放一些中间指标，比如说brand，就是品牌资产。
很多产品，并不是你看完了那个广告，马上就点击购买，比如说买车。更多的情况是，你还没想买车，就每天看到这个广告，然后你就想，有钱了一定要买下这个车，等到有一天终于把钱攒够了，这时也不一定看广告了，但是你就跑到4S店把它买下了。
所以，我们要去测量的是消费者有没有记下这个品牌。
线上、线下如何打通？其实没有那么难。线下的消费者去店里，今天有很多传感设备可以帮你采集用户ID的，只要保护好消费者隐私。这中间是可以做匹配的，知道哪些人是看了广告来的，哪些人没看过广告也来了，哪些人看了广告也没来。
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一个餐馆，用摄像头就可以将店里的客人、服务人员，以及每个桌子上现在是一个人还是四个人，进行数字化。这时候，这家店是不是变成电子商务了？就可以做更精细和的运营管理了。
如何做好营销数字化？
这些陷阱与执行清单要牢记
其实，在做营销的数字化的过程中，会有非常多的骗局，所以我这里面给大家提几个醒：
1、数据造假
请记住，千万不要轻易相信那些卖广告的人，告诉你的数字，你要想办法再去从另外一个视角去看，去找到一些真实、可信的数字。
而且，数字和数字之间要可以互相校验的，有的数字表现得很好，另外一个维度看它又有问题，这时你就要马上开始怀疑。
有时候掺水、造假没办法，但是你要有一套方法，知道他们掺了多少，有的掺了10%，有的掺了30%，你要把这个假打掉了以后，再重新评估你的钱应该怎么分。
2、KOL粉丝造假
大家要小心，这里面水还是非常深的。
以前秒针出过一个“水表”，8000万粉丝的大号被我们查了一下，看到真实的粉丝只有2000万。
3、迷信所谓的精准营销
精准营销公司是给你一些维度让你去选流量，但是，第一，从总库存上来讲，这些公司不可能把最好的流量拿到手，相比于BAT，其实是很小的量。
第二，那些标签本身不准确。因为库存小，它就一定要让你选一个最宽的标签，甚至是一个错的标签，让你买到尽可能多的人。它告诉你这是母婴人群，可能根本就不是。
所以，如果你的预算很少的话，还不如去投BAT。
4、过分重视流量数字化，不考虑其他
我们经常说“一个特别好的红地毯被铺到厕所了”，为什么呢？
因为很多人花了时间去研究画像，研究标签，但是他没有去琢磨自己的广告创意怎么优化，落地页怎么优化。这些东西跟你的流量选择是乘法的关系，这些不去数字化，不去不停优化、调整，实际上你最后的效果也不会特别好。
我曾给一个汽车厂商提供服务，帮它把销售排一下序，哪些排到前面，哪些排到后面，先给这些销售转化率高的人打电话。我们用了各种最高级的算法，弄完了以后也就提高了20%的转化率，虽然也不错了，可在我看来应该提高几倍才对啊。
最后研究了半天发现，其实并不是把对象挑对就OK了，那个打电话的人也很重要。一个好的sales，可以让本来不想买车，甚至都没钱的人，去贷款买车；一个普通的sales，可能本来账户很有钱，特别想买的人，跟你聊完以后也不想买了。
所以，一定要形成一个良好的销售闭环。一个销售的转化率过程中有很多环节，每一个环节都要数字化。你要看看，到底在哪个环节上有可能没有做好，没有优化，使得最终的转化率不够。
当然了，终极的解决方案，是使用人工智能。但对于中小企业来讲，人肉去做分析也比没有分析强，无论如何至少要确保说所有的东西都是数字化的。
营销数字化，到底该怎么做？以下是我总结的执行三板斧：
搞清楚营销的KPI是什么。
找到与这个KPI最有可能相关的一些参数，对这些参数建立数字化的系统。
通过工具采集数据，然后搭一个团队，不断地去分析、调整数据，不断优化。
对大企业的建议
对于大型企业来讲，我建议尽快建立整个企业的数据中台，比如宝洁、雀巢等都已建立。但是，在建立过程中你也要知道，市场上到底哪些地方有数据，哪些地方的数据是可以用的。
同时还要监测和分析竞争对手，一举一动你必须要实时观察，它在怎么做促销，怎么做定价的。而这个过程必须要在后台建立一套很好的支持系统，把数据拿回来直接就可以做比较，甚至自动优化。
对中小企业的建议
对于中小企业，首先尽可能找免费或便宜一点的工具。每一个环节都有很多分析工具的。比如百度统计、阿里指数、金数据等。最简单的是拿一个金数据去发问卷，就可以做一些深层次的分析了，而且有一些问题是开放性的。
我们有一个客户了，之前以为是他们赞助某个大明星，赞助得很成功，所以使产品大卖了。后来经过调查发现不是，只是因为马东老师在一个节目里说了一句话，结果就卖好了。所以，这些东西你不去做调查，没有数据，你是不知道的。
小结
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总之，未来，每一个营销者都该是达芬奇，兼具感性思维和理性思维。不仅要对消费者有感性地洞察，也要在精细化运营中，学会理性地数字化思维。
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