文 / 段培力 博士、別開生面移動(dòng)科技公司CMO

你的營銷決策夠智能嗎？

文 / 段培力 博士、別開生面移動(dòng)科技公司CMO

數(shù)據(jù)權(quán)力的分配直接影響到?jīng)Q策權(quán)力的劃分，高層需要帶頭建立大數(shù)據(jù)決策的文化。

目前的人工智能技術(shù)更多是從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)線索，而對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果進(jìn)行解讀，還需要依靠決策者的洞察力。相比于隨處可得的技術(shù)，提升決策者對(duì)大數(shù)據(jù)的洞察力、調(diào)整公司決策的方式更為關(guān)鍵。市場營銷是受到大數(shù)據(jù)影響最明顯的領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)是如何影響營銷決策的？

大數(shù)據(jù)具有三個(gè)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：海量、多維度和實(shí)時(shí)。海量是指所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大。從營銷的角度講，可以理解為覆蓋人群眾多。多維度表示數(shù)據(jù)具有多種不同用戶信息，比如網(wǎng)絡(luò)搜索、瀏覽、購買交易等信息。多維度的數(shù)據(jù)能將用戶畫像勾勒得更清楚，讓互聯(lián)網(wǎng)營銷更有的放矢。實(shí)時(shí)則意味著大數(shù)據(jù)產(chǎn)生和更新的速度之快，其高時(shí)效性對(duì)數(shù)據(jù)的分析和處理速度都有很高的要求。

大數(shù)據(jù)本身是沒有目的的，決策者必須有一個(gè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用目的，才知道如何去挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。大數(shù)據(jù)對(duì)于公司營銷決策的作用有三個(gè)：一是為用戶洞察提供了有力武器；二是滿足個(gè)性化營銷的要求；三是幫助企業(yè)做出正確的媒介購買等營銷執(zhí)行決策。

大數(shù)據(jù)為市場洞察提供更多維度

市場洞察原來是通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取，現(xiàn)在已經(jīng)漸漸過渡到利用大數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)。通過企業(yè)調(diào)研和營銷獲得的數(shù)據(jù)具有明顯的“人工計(jì)劃”特征，在收集數(shù)據(jù)之前，數(shù)據(jù)的樣本、調(diào)查手段、分析手段和應(yīng)用目的就有了清晰的規(guī)劃，所以數(shù)據(jù)是“結(jié)構(gòu)化”的。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要是用戶行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括搜索、瀏覽、交易和社交等。它不受計(jì)劃控制，而且數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用的過程有很強(qiáng)的不確定性。管理者發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的維度更多，能夠從360度全方位接近用戶，分析出誰在買、何時(shí)買、買多少、為什么買等等，讓決策的依據(jù)更清晰。

大數(shù)據(jù)還有一個(gè)特點(diǎn)是實(shí)時(shí)。從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到應(yīng)用是在很短的時(shí)間內(nèi)完成的，“很短”可以是24小時(shí)，也可以是僅僅幾毫秒，這中間包含數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)判定、數(shù)據(jù)應(yīng)用等一系列過程。這種速度要求是人工無法做到的。雖然數(shù)據(jù)的收集是某個(gè)結(jié)果的“事后”，對(duì)于數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用卻必須是“事前”決定的，所以整個(gè)過程受到?jīng)Q策者的影響，也需要依靠智能工具來完成。

筆者創(chuàng)建過一家廣告技術(shù)公司，為了幫助銀行客戶尋找對(duì)小額貸款產(chǎn)品感興趣的潛在客戶，我們針對(duì)搜索過“貸款”“抵押”等關(guān)鍵詞的互聯(lián)網(wǎng)用戶投放產(chǎn)品廣告。數(shù)據(jù)表明，關(guān)鍵詞的時(shí)效性非常明顯：時(shí)間越短，效果越好。如果超過24小時(shí)，關(guān)鍵詞的作用基本就消失了。有了這個(gè)經(jīng)驗(yàn)以后，我們在智能系統(tǒng)中設(shè)定，只對(duì)24小時(shí)以內(nèi)的關(guān)鍵詞搜索用戶投放金融產(chǎn)品廣告，從而提升了轉(zhuǎn)化率。如今，時(shí)效性已經(jīng)成為智能廣告引擎不可缺少的定向數(shù)據(jù)元素。

小米手機(jī)去年推出了“分身”功能，用戶可以在手機(jī)上創(chuàng)建虛擬的“第二”空間，等于在一部手機(jī)上同時(shí)擁有了兩部手機(jī)。如何獲取用戶對(duì)產(chǎn)品使用的反饋呢？小米采用了大數(shù)據(jù)手段。首先在網(wǎng)絡(luò)論壇上發(fā)起問卷調(diào)查，幾天以內(nèi)就獲得將近2萬用戶針對(duì)幾十個(gè)問題的回復(fù)。其次，系統(tǒng)對(duì)多達(dá)上千萬用戶的行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，比如使用產(chǎn)品的時(shí)段等。 綜合下來發(fā)現(xiàn)，多數(shù)用戶喜歡手機(jī)分身提供的隱私保護(hù)功能，而沒有使用分身產(chǎn)品的最主要原因是不知道“第二空間”的好處。如此一來，營銷策略就比較容易制定了：用隱私保護(hù)的賣點(diǎn)去推廣產(chǎn)品，而根據(jù)行為統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，推廣應(yīng)該在使用頻率高的周末進(jìn)行。

大數(shù)據(jù)讓營銷從曝光導(dǎo)向轉(zhuǎn)為效果導(dǎo)向

傳統(tǒng)營銷的對(duì)象是“群”。營銷人員是按照用戶年齡、性別、收入、教育、職業(yè)、家庭、地域因素等用戶的外部或心理特征來描述廣告受眾的。這種“人以群分”的用戶“標(biāo)簽”一旦固定下來就不會(huì)改變。由于覆蓋的人群數(shù)量較大，所以被稱作是大眾營銷。衡量大眾營銷的效果往往是曝光，就是營銷活動(dòng)覆蓋了多少人。我們熟知的GRP（總收視率）、CPM（千人曝光成本）等，就成為衡量營銷決策的主要指標(biāo)。決策者使用的工具來自傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，就是前面提到的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

有了大數(shù)據(jù)，特別是有了移動(dòng)數(shù)據(jù)以后，用戶分類中不但增加了前面提到的時(shí)間因素，還補(bǔ)充了地點(diǎn)因素，場景分類的概念就隨之誕生。營銷決策變成了運(yùn)用數(shù)據(jù)推算出用戶的場景信息，從而決定推送什么營銷信息。用戶場景分類“標(biāo)簽”的有效性稍縱即逝，現(xiàn)在還是廣告受眾的“他”，下一秒鐘可能就不是了。例如用戶在下午1點(diǎn)鐘位于某商場，可以推送商場活動(dòng)相關(guān)信息；2點(diǎn)鐘回到辦公室，你還在推同樣的信息就遲了。

“不知道廣告的哪一半被浪費(fèi)”，這個(gè)讓營銷者頭痛了百年的問題，似乎從大數(shù)據(jù)中可以找到解決方案。從此，大眾營銷模式被顛覆，營銷的重心從追求“用戶覆蓋”轉(zhuǎn)向“有效覆蓋”，即效果。由大數(shù)據(jù)公司谷歌建立的CPC（單位點(diǎn)擊成本）的效果營銷，成為當(dāng)今主流的營銷模式。這種模式中，決策的依據(jù)不再是“群”，而是“個(gè)人”。營銷活動(dòng)只有觸及目標(biāo)用戶，才算有效。當(dāng)前的營銷行業(yè)中CPL （單位銷售線索成本）、CPA （單位注冊成本）、CPS（每單銷售成本）等模式成為衡量營銷的標(biāo)準(zhǔn)，占據(jù)了廣告的大部分預(yù)算。在這種環(huán)境下，營銷決策只有拋棄過往的統(tǒng)計(jì)報(bào)告，學(xué)會(huì)從大數(shù)據(jù)中洞察市場，同時(shí)借用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能引擎去執(zhí)行策略，才能取得好的營銷效果。

小米有上億的手機(jī)用戶，他們每天下載App，瀏覽內(nèi)容，購買商品等。小米從用他們各種使用場景中收集到不用維度的數(shù)據(jù)，建立了大數(shù)據(jù)推動(dòng)的營銷平臺(tái)。為了尋找對(duì)小米“工作空間”產(chǎn)品有興趣的企業(yè)用戶，做了一個(gè)很不一樣的決定：放棄通常使用的大眾廣告，而是通過新建的用戶大數(shù)據(jù)去做定向推廣。內(nèi)容就不只是廣告，而是引導(dǎo)用戶去體驗(yàn)產(chǎn)品，從而達(dá)到轉(zhuǎn)化的目的。

智能決策不能離開營銷邏輯

企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)做市場分析，是基于決策人對(duì)于營銷邏輯的理解來完成的。離開了營銷邏輯，大數(shù)據(jù)應(yīng)用就會(huì)迷失方向。

廣告媒介的決策是營銷的重要部分，因?yàn)槠溆绊懼芷陂L，而且預(yù)算大。傳統(tǒng)的媒介購買決策和購買主要是由“人工”完成。營銷人員根據(jù)推廣目的，按照媒體屬性，例如媒體內(nèi)容、年齡屬性、收入水平、地理位置、職業(yè)特征等等人工選定媒體，制定媒體購買計(jì)劃，購買決定一旦形成就難以調(diào)整。而如今，大數(shù)據(jù)讓購買決策變成以“人工+智能”相結(jié)合的方式完成。營銷者需要知道哪些營銷任務(wù)需要由“人工”來決定，哪些需要由“智能”機(jī)制來完成。一般來講，營銷的目的、目標(biāo)用戶的定義、活動(dòng)的時(shí)間段和效果衡量等整體策略的制定仍然離不開人；“數(shù)據(jù)智能”則可以幫助決策者建立用戶洞察和媒介洞察，也可以實(shí)現(xiàn)媒介的“智能”購買 。

雀巢公司以前的廣告也是人工決策，但在去年進(jìn)行“雪咖慕思”即飲咖啡上市推廣時(shí)，就開始使用大數(shù)據(jù)了。在投放前，營銷人員按照人群目標(biāo)、覆蓋要求和預(yù)算要求初選了幾個(gè)主流視頻媒體，然后對(duì)初選媒體進(jìn)行實(shí)時(shí)“跑量”， 估算每個(gè)媒體的覆蓋人群和展示機(jī)會(huì)。在真正執(zhí)行計(jì)劃的時(shí)候，采用了“程序化”智能購買方式。被選定的媒體接入智能投放平臺(tái)，用人群數(shù)據(jù)庫決定媒介購買。當(dāng)一個(gè)用戶訪問視頻媒體時(shí)，智能系統(tǒng)要對(duì)這個(gè)用戶判定是否屬于受眾人群，如果不是就不投放廣告，從而減少浪費(fèi)。此外，智能系統(tǒng)還需要在不同媒體之間、手機(jī)和PC端實(shí)現(xiàn)“去重”，即避免給同一用戶過度重復(fù)曝光。以程序化購買為代表的智能廣告已經(jīng)是媒介購買的普遍方式，但人仍然主導(dǎo)營銷決策，數(shù)據(jù)智能是工具，由決策者決定賦予它的職能。

有了移動(dòng)大數(shù)據(jù)，場景分類的概念就隨之誕生。營銷決策變成了運(yùn)用數(shù)據(jù)推算出用戶的場景信息，從而決定推送什么營銷信息。用戶場景分類“標(biāo)簽”的有效性稍縱即逝，現(xiàn)在還是廣告受眾的“他”，下一秒鐘可能就不是了。

營銷決策權(quán)是關(guān)鍵瓶頸

筆者遇到過一個(gè)快消行業(yè)的財(cái)富500強(qiáng)客戶，希望運(yùn)用大數(shù)據(jù)和智能引擎手段提升營銷效率。經(jīng)過深度交流，我們發(fā)現(xiàn)客戶管理層對(duì)大數(shù)據(jù)還缺乏了解，而且在決策流程上營銷部門、數(shù)據(jù)部門和IT部門相互分離。不難預(yù)料，客戶最后采用的方案并非大數(shù)據(jù)營銷。公司在運(yùn)用大數(shù)據(jù)來幫助洞察和決策的過程中，會(huì)面對(duì)重重障礙，主要來自公司管理層的不積極和現(xiàn)有組織結(jié)構(gòu)的缺陷。

營銷決策負(fù)責(zé)人需要決策的靈活性，以滿足用戶需求，但是產(chǎn)品部門的決策往往需要涉及更多人，因此容易造成決策的延遲。不同部門之間的這種矛盾有時(shí)甚至?xí)l(fā)展為沖突。這種情況下，公司需要平衡營銷決策權(quán)和產(chǎn)品決策權(quán)的關(guān)系。

與營銷決策權(quán)一樣，大數(shù)據(jù)的獲取和分享也是一種權(quán)力。決策需要數(shù)據(jù)，企業(yè)需要解決營銷權(quán)和數(shù)據(jù)權(quán)的分配。在制定營銷策略時(shí)，決策人通常會(huì)整合各種社交媒體數(shù)據(jù)。但是這往往需要數(shù)據(jù)部門和分析工具的幫助，才能從數(shù)據(jù)中獲得更多的價(jià)值。由于數(shù)據(jù)部門被分配有其他任務(wù)，營銷決策者可能就得不到所需要的幫助?？梢?，決策權(quán)需要有數(shù)據(jù)權(quán)的配合。

如果我們簡單把公司劃分為營銷、產(chǎn)品、管理層和以大數(shù)據(jù)為核心的“人工智能”幾個(gè)部門，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用步驟可以用圖 1來描述：

從圖 1可以看出，營銷部門掌握數(shù)據(jù)價(jià)值的取向，產(chǎn)品是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的載體之一。管理層可以從實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的角度來平衡各部門的利益或解決沖突，最終實(shí)現(xiàn)營銷目標(biāo)。

拿筆者所在的公司為例子，大數(shù)據(jù)從根本上改變了決策權(quán)的劃分。公司為移動(dòng)用戶按照他們的使用場景定制“虛擬空間”，比如工作空間和生活空間等。以前，公司的重心在于設(shè)計(jì)和研發(fā)新的產(chǎn)品。在移動(dòng)應(yīng)用（App）日益豐富的情況下，公司把戰(zhàn)略重心從產(chǎn)品轉(zhuǎn)移到用戶體驗(yàn)。公司成立了市場部門，研究市場用戶對(duì)于移動(dòng)設(shè)備體驗(yàn)的需求。這個(gè)轉(zhuǎn)移改變了過去“一切從產(chǎn)品出發(fā)”的決策模式?；谟脩趔w驗(yàn)決策需要的數(shù)據(jù)是與產(chǎn)品決策數(shù)據(jù)是很不一樣的，用戶體驗(yàn)要求公司具有應(yīng)對(duì)用戶需求的靈活性，然而這種需求與產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化需求有沖突。用戶體驗(yàn)決策意味著公司內(nèi)各個(gè)部門之間都需要妥協(xié)商量，以用戶體驗(yàn)為核心的數(shù)據(jù)分析被用來平衡這種決策權(quán)力的沖突。公司圍繞用戶體驗(yàn)的決策權(quán)，對(duì)人員、決策流程和技術(shù)手段都重新做了規(guī)劃，提高了產(chǎn)品更新的速度。

今天，越來越多的決策是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。很多IT企業(yè)把公司組建發(fā)展的重心由傳統(tǒng)的IT系統(tǒng)建設(shè)，轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)管理和價(jià)值提升為目的的資產(chǎn)建設(shè)。公司營銷決策的劃分永遠(yuǎn)圍繞著這樣幾個(gè)問題：誰負(fù)責(zé)做出決定？誰負(fù)責(zé)執(zhí)行決定？決定需要和誰商量？決定誰需要被通知到？對(duì)這幾個(gè)問題的回答決定了數(shù)據(jù)權(quán)力的分配。反過來，數(shù)據(jù)權(quán)力的分配也直接影響到?jīng)Q策權(quán)力的劃分。公司高層需要帶頭建立大數(shù)據(jù)決策的文化，并且重新設(shè)計(jì)決策流程，才能讓數(shù)據(jù)盡其所長——幫助企業(yè)優(yōu)化決策，提升績效。

圖 1 大數(shù)據(jù)下的營銷決策架構(gòu)圖