《顛覆營(yíng)銷(xiāo):大數據時(shí)代的商業(yè)革命》：大數據“多即少，少即多”各種行銷(xiāo)手段早已令人眼花繚亂
各種行銷(xiāo)手段早已令人眼花繚亂，但究其本質(zhì)都是在研究客戶(hù)（消費者），研究客戶(hù)的所想、所需，使產(chǎn)品或服務(wù)有的放矢。大數據時(shí)代又給它賦予了新名詞：精準營(yíng)銷(xiāo)。大數據最先應用的領(lǐng)域多為面對客戶(hù)的行業(yè)，最先應用的情景也多為精準營(yíng)銷(xiāo)。
“酒好也怕巷子深”，產(chǎn)品或服務(wù)的信息要送達客戶(hù)才可能促成交易。一般認為，向客戶(hù)傳達產(chǎn)品或服務(wù)信息要靠廣告。廣告古已有之，“三碗不過(guò)崗”的酒幌子就是廣告。沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，我們熟悉的是電視廣告、廣播廣告、印刷品平面廣告、戶(hù)外廣告牌等，當然，也包括吆喝叫賣(mài)。但過(guò)去的廣告是千人一面、不區分受眾的。后來(lái)商家對客戶(hù)的信息有所采集就有了CRM，經(jīng)過(guò)客戶(hù)分類(lèi)，可以更好地服務(wù)于不同的客戶(hù)群體?；ヂ?lián)網(wǎng)+大數據時(shí)代讓CRM有了新的發(fā)展機遇，管理客戶(hù)不再是簡(jiǎn)單的數字統計和沒(méi)有個(gè)性的（或簡(jiǎn)單聚類(lèi)的）直郵、定投。隨著(zhù)商家對客戶(hù)知道更多、了解更深，便有機會(huì )為客戶(hù)提供個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)方案，進(jìn)一步改善客戶(hù)體驗，成為了個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)或叫精準營(yíng)銷(xiāo)。大數據時(shí)代，讓很多過(guò)去的不可能變?yōu)榭赡?，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)也贏(yíng)來(lái)了新的發(fā)展機遇。
時(shí)代不同，商業(yè)經(jīng)營(yíng)的形式會(huì )變化，但本質(zhì)就是兩件事：開(kāi)源，節流。開(kāi)源是開(kāi)拓新客戶(hù)，發(fā)現新商機；節流是減少內部運營(yíng)成本，提高資源利用效率。要實(shí)現這一切都需要以數據為依據的決策。過(guò)去，人們也在長(cháng)期的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，采集和運用了與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)相關(guān)的很多強相關(guān)數據，也形成了選擇客戶(hù)的標準。鑒于當時(shí)的技術(shù)瓶頸，做大樣本的數據采集及數據分析成本都過(guò)高，無(wú)法在更大范圍推廣運用。大數據時(shí)代，人們有了廉價(jià)采集數據和存儲數據的可能，廉價(jià)的計算資源讓數據分析成為了可能。
大數據精準營(yíng)銷(xiāo)的背后，是用多維度的數據來(lái)觀(guān)察客戶(hù)，描述客戶(hù)，就是說(shuō)為客戶(hù)畫(huà)像。說(shuō)“依托大數據，可以讓營(yíng)銷(xiāo)人員比過(guò)去更了解客戶(hù)，比客戶(hù)自己更了解客戶(hù)的需求”并不為過(guò)。營(yíng)銷(xiāo)人員無(wú)不想知道客戶(hù)是誰(shuí)、在哪里、消費習慣是什么、需要什么、什么時(shí)候需要、用什么方式向他們傳遞信息更為有效等等，通過(guò)數據采集和數據分析分析可以找到答案。精準營(yíng)銷(xiāo)不僅可以幫助商家開(kāi)源---發(fā)現潛在客戶(hù)，還可以幫助商家節流---發(fā)現潛在風(fēng)險。當我們對客戶(hù)了解更多，就會(huì )知道哪位客戶(hù)可能在經(jīng)營(yíng)中存在風(fēng)險。
若問(wèn)每個(gè)經(jīng)營(yíng)者是否會(huì )運用從業(yè)經(jīng)驗來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，多數答案是肯定的。但若問(wèn)經(jīng)營(yíng)者是否會(huì )利用數據進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，恐怕答案就是五花八門(mén)。一般認為，應用數據進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)是大公司的事情，與小公司無(wú)緣。其實(shí)，大到跨國公司，小到街邊小販，運用數據進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，都會(huì )收到意想不到的結果。不相信嗎？街邊小販留意一下天氣預報（刮風(fēng)，下雨，還是暴曬）就知道明天有哪些生意的機會(huì )，進(jìn)而知道該如何備貨。建議中小公司的人不要拒絕精準營(yíng)銷(xiāo)的理念，不妨學(xué)學(xué)精準營(yíng)銷(xiāo)的思想方法。即便是經(jīng)營(yíng)者有豐富的經(jīng)驗，把經(jīng)驗數據化對經(jīng)營(yíng)也會(huì )很有幫助。
《顛覆營(yíng)銷(xiāo)》一書(shū)就是在教讀者如何運用大數據來(lái)做營(yíng)銷(xiāo)。書(shū)中案例豐富、語(yǔ)言可讀性強。值得關(guān)心大數據營(yíng)銷(xiāo)的各界朋友讀一讀。
我認同書(shū)中的不少觀(guān)點(diǎn)：“大數據重新定義產(chǎn)業(yè)競爭規則，比的不是數據規模大小，不是統計技術(shù)，也不是強大的計算能力，而是核心數據的解讀能力”。在很多人糾結于大數據定義的今天，我們確實(shí)更應該關(guān)注數據的核心價(jià)值理解與應用。書(shū)中提出的“問(wèn)對問(wèn)題”也很重要。經(jīng)營(yíng)者平時(shí)的問(wèn)題一定不少，但追問(wèn)究竟時(shí)，就可能出現偏差，導致“失之毫厘謬以千里”。問(wèn)對問(wèn)題能力的提高涉及思想方法，需要在鍛煉中提高。驗證問(wèn)題是否問(wèn)對了，恰恰就是數據分析師可以做貢獻的地方。
本書(shū)還引起了二個(gè)值得更深入思考的問(wèn)題：
僅僅發(fā)現不同客戶(hù)群體的消費習慣，適時(shí)提醒客戶(hù)去消費，還遠遠不夠。比如：某消費者一個(gè)月的正常理性消費在兩千元的水平，一般在A(yíng)，B兩家商店消費。A商店運用了精準營(yíng)銷(xiāo)的理念會(huì )讓消費者把這兩千元都花在A(yíng)商店，隨著(zhù)B商店的后來(lái)居上，消費者又可能重新回到B商店消費這兩千元。在供給過(guò)剩需求不足的今天，既有的消費額在不同商家中進(jìn)行分配或遷移都不能帶來(lái)社會(huì )消費總量的增加。大數據營(yíng)銷(xiāo)的更高水平應用是提前知曉客戶(hù)尚未被滿(mǎn)足、甚至尚未被發(fā)現的需求。大數據的價(jià)值挖掘有機會(huì )把商家（含廠(chǎng)家）和客戶(hù)連在一起，讓商家提供更多的滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化需求的產(chǎn)品或服務(wù)，讓客戶(hù)的消費意愿提高。這是數據價(jià)值挖掘工作者面臨的新挑戰。
數據真的越多越好嗎？不少大數據公司熱衷于用爬蟲(chóng)軟件在網(wǎng)上“爬”各種數據。然而同一數據集在不同的應用場(chǎng)景價(jià)值密度是不一樣的，針對特定應用場(chǎng)景也并非是數據維度越多就越好，一定要圍繞應用目標來(lái)采集數據和使用數據。提升維度來(lái)采集更多數據一定是有助于更詳盡地描述事物，但無(wú)疑也增加了處理數據的復雜性。每一次技術(shù)的進(jìn)步，都給人類(lèi)帶來(lái)新的想象空間，難免欲望膨脹自信滿(mǎn)滿(mǎn)，對世界的認知也隨之升維，甚至是無(wú)節制地升維。之后發(fā)現升維帶來(lái)資源的占用，智慧跟不上，無(wú)節制地升維反而是解決方案復雜化，冷靜下來(lái)會(huì )重新啟動(dòng)降維思考。也許人類(lèi)的認知與智慧就是在升維、降維、再升維、再降維中交替前行的。本書(shū)的降維思考，必要時(shí)回歸本元的思考給人們啟示。
大數據時(shí)代工具手段固然重要，思想方法更為重要。
