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榮耀標識數據不是營銷的靈丹妙藥
編輯導語：數字化轉型是不少企業的發展重點，其中，數字化營銷也受到了很多企業的歡迎。所謂數字化營銷，就是指借助于互聯網絡、電腦通信技術和數字交互式媒體來實現營銷目標的一種營銷方式。那么，數字化營銷真的是一個萬能的營銷方法嗎？本文作者對此展開討論，一起來看看~
今天說一下營銷的數字化，這也是我日常比較關注的一個話題。
通過對大數據的應用，品牌可以更精準地向消費者進行營銷，提高轉化率、提高ROI，這也是如今大量數據服務公司及平臺廣告系統的賣點?，F在不少廣告公司都通過數據分析來指導提案方向，論證策略的可行性；也有如巨量引擎之類的平臺，通過顆粒度不斷細化的用戶標簽、數據分析等方式，為廣告主提供投放及內容策略。
雖然我也認同數字化工具將會帶來營銷精準度的提升（也強烈建議每個品牌都去嘗試巨量引擎這類營銷數據工具，因為他們在數據模型上真的很猛，本文不是廣告……），但并不意味著數據就是無敵的，事實上，數據在營銷的一些關鍵問題上無能為力，而我指的并不是4A們常提到的big idea之類的創意玄學。
創意本身就是有稀缺屬性的，這與規模化生產的方法論就天然矛盾，就算廣告大師們一生無數的案子中，能稱之為大創意的也屈指可數，還往往出現在早年職業生涯。不是因為廣告大師們的功力退化了，而是創意需要與具體傳播環境相結合，而這其中不可控變量太多，我覺得腦子正常的品牌方壓根就不應該去追求這種虛無縹緲，如果企業實在太大，有一定探索前沿的責任和義務，倒是可以適當嘗試一下。
但對大創意的討論幫助我們引出了一個有意思的話題，就是營銷行動追求的固然是好結果，或者直白說就是高ROI、高業務回報，但這卻是由兩個部分構成：第一，回報的期望值；第二，回報的波動性。
一次營銷動作就如同一個弓箭手射箭靶，平均分數越高的方案，并不意味著它越穩定，平均值和波動性是兩個不同的維度，而且可以說是難以兼得。就像《四驅兄弟》里面小烈（紅頭發）發揮很穩定，但是比賽決勝總是要靠小豪（藍頭發），但小豪又總是出各種狀況，四驅車狀態很不穩定，贏比賽可能只是因為運氣好……
也就是說，擺在企業面前的營銷方案往往有兩種類型：
第一種是四平八穩，風險小，營銷回報還不錯的方案；（小烈方案）
第二種是有點邪門，風險大，可能會獲得驚人回報的方案，平均回報值優于第一種方案的方案；（小豪方案）
當然還有風險大收益小、風險小收益大的方案，可以組成四個象限，但前者明顯說明水平不行，后者正是大數據營銷的探索區域，我們后面再說。
第一種“四平八穩的套路”（小烈方案）是品牌市場部的慣用策略，因為可預測性強，對老板、對其他部門同事領導的說服性就強，可以取得最大共識，順利推進項目，但往往也就是平均分往上，出不了彩。但整體對于職業生涯發展來說，項目經驗是有益的，也能夠順利升職加薪。
第二種“有點邪門的創意”（小豪方案）是一些熱店型代理公司喜歡推薦的，因為代理公司其實并不太需要承擔營銷搞砸了的結果，所以他們很多時候會想搏一搏（單車變摩托），再加上很多熱店的“創意型”人才確實覺得天天做“行活”沒啥意思，在浪費人生。
事實上，如果對于企業老板而言，理論上更愿意選擇“有點邪門的創意”（小豪方案），因為在企業長期發展中有多次營銷動作，只需要獲得整體最高收益就行，無需在意短期的營銷波動值。
但事實也并非如此，一方面是由于老板需要懂營銷，有營銷方案的鑒別能力，而這點很多老板并做不到；另一方面是如同四驅車比賽一樣，一場比賽的名次會影響能否進入下一場比賽，還有時間成本、市場窗口期的影響，因此每次營銷動作之間是相互關聯的，而非絕對孤立的事件。
上面這張圖就是整體上甲方市場部人員整體上的技能發展路徑?！斑^程1”其實是一個套路學習的過程，個人成長會非常迅速，但之后呢，是一個分歧點。
走“過程2”路線的人會不斷探索有效營銷方式，但隨著營銷回報的提高，營銷效果的穩定性在降低，但由于營銷技能的提升，營銷效果穩定性不會下降過大。
走“過程3”路線的人就基本是在混日子（或者找到了其他職業發展通道），營銷效果的可預測性不斷增加，但營銷回報微弱降低，如果不是有其他職業升遷路徑的話，可能這類人還沒“開竅”，或者心思不在工作上。
上面這張圖是“創意熱店”廣告代理商營銷人員的技能發展路徑，同樣，“過程1”的成長是迅速的，是一種思維方式的養成，然后也會遇到分歧點。
- “過程2”的人會隨著技能的不斷提升而進一步提升營銷創意及穩定性，可能會成為創意代理公司的重要角色。
- “過程3”的人基本上屬于跳槽到甲方去了，甲方的工作評判標準及生存法則比乙方更復雜，便需要犧牲一點營銷回報換取穩定性和項目執行前的說服力。
另外，有些“求穩”的廣告公司人員發展路徑更像“企業市場部員工發展路徑”那張圖，這在服務大型客戶的代理公司中也不少見，我們不做討論。
對于上面這個整體象限框架呢，有兩點需要補充：
第一是個人的成長過程是波動性的，也就是螺旋式上升，而不是平滑上升；
第二是，這個框架模型有一個重要的前提條件，就是營銷傳播環境處于一個相對穩定的狀態，而如今媒介渠道紅利變化很快，因此想要做到更準確，在“波動性”（X軸）、“期望值”（Y軸）之外，還需要增加“傳播環境紅利”（Z軸）。這樣在比較結果時就應該比較三維坐標系下的體積值。
事實上，Z軸就是X軸與Y軸的一個加權值，越能夠抓住紅利，營銷效果就越可預測，ROI也就越高。
如果我們將這個三維坐標模型降維到二維平面坐標中去，那么前面圖里的“？”區域（低風險高回報區域）就是通過抓住傳播紅利而實現，但可惜每一種市場紅利都有時間窗口，都是短暫的。
上面只是一個理想化的模型，或者說是我現在在寫這篇文章時候的思考路徑，但也說明白了我們認為營銷決策的三大要素：期望值、波動性、市場紅利（為了簡化，市場紅利我們暫且不談）。
扯了這么多，我們終于要說回數據營銷了。
我們認為，整體而言，數據營銷可以提高營銷行為的可預測性（即降低波動值），但對營銷效果期望值的提升短期內可以提高，中期內存在天花板，長期來看則會回落至原始水平（ROI先漲到一定幅度后再降下來）。
下面說一下我們這么判斷的理由。
我們有些時候想問題喜歡以終為始，從整體來看，營銷效果ROI的提升，帶來的最終結果自然是商品銷售的增加。事實上，如果某個渠道ROI大于1的話，不考慮“時間成本”（執行所需的時間成本、資金運作的時間成本、投放回報到營收入賬的時間成本）的話，企業就有動力投入無限資源投放該渠道，甚至加杠桿投放，只要杠桿利息能夠被ROI帶來的利潤抹平。但現實并不能這樣，ROI會隨著投放金額增加而遞減，因為優質投放標的是有限的，而超大金額運轉時，時間成本也必須考慮。
隨著數據營銷滲透率的提高，行業整體營銷ROI會遇到明顯的上升瓶頸。因為整體的商品銷售取決于整體的用戶需求，用戶就算可以透支未來需求，也無法無止境的提高。因此，存在一個限制整體ROI上升的天花板。
而隨著數據營銷再進一步的滲透，乃至成為營銷行業的基礎工具，那么ROI就會不斷回落至最初水平（平均會稍微提高一些），這是顯而易見的。當你拿著劍而別人赤手空拳時，你擁有極大的優勢，但如果每個人都拿著同樣的劍時，相當于每個人都沒有優勢了，一切都回到了最初水平，但你知道的是，一個劍招可以更大概率干掉一個人，而一個拳招則概率小得多。
我們認為的數據營銷的滲透普及曲線如上圖所示。“階段1”是數據積累和算法優化階段，未必比非數據營銷更高效，面向嘗鮮者；“階段2”、“階段3”是紅利期，少半數品牌入場；“階段4”是短暫的平衡點、提效探頂階段；“階段5”、“階段6”是數據營銷工具大眾化普及的過程，紅利消失，數據營銷服務最終成為完全的基礎性工具，如同office套件、瀏覽器之類的東西。
結論就是，隨著數據營銷的全民化普及，ROI最終并無法得到顯著提升，但是營銷的波動性被很大程度上抹平了。換句話說，營銷變得更加科學了。
當然，這整個過程都只是一個完美環境下的理論推導模型，但我們相信這個趨勢正在發生。而這枚硬幣的另一面則告訴我們，營銷從來都沒有靈丹妙藥。
#專欄作家#
鄭卓然，公眾號：傳播體操（ID：chuanboticao），人人都是產品經理專欄作家，2019年年度作者。廣告營銷、新媒體運營領域老司機，專注分享營銷、運營、商業的干貨文章及獨特見解。
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題圖來自Unsplash，基于CC0協議。
總結了一下，營銷鬼才的品牌有杜蕾斯、衛龍辣條、星巴克、小米等，比較平穩的有美的、oppo、華為等