營銷策劃公司方法論：小微企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)智能營銷？

科特勒提出營銷4.0，營銷的發(fā)展趨勢(shì)已經(jīng)從核心產(chǎn)品的聚焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移到了核心用戶的聚焦點(diǎn)，場景化、定制化、個(gè)性化、社群化的營銷成為當(dāng)下更有效的營銷模式。

同時(shí)，營銷策劃發(fā)展的路徑已經(jīng)從產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)營銷發(fā)展到廣告驅(qū)動(dòng)營銷發(fā)展到現(xiàn)在的數(shù)據(jù)+技術(shù)驅(qū)動(dòng)營銷。

傳統(tǒng)營銷模型，我把它歸納為“手工數(shù)據(jù)分析+策略創(chuàng)意輸出+廣告渠道傳媒+美陳物料搭建”，這是傳統(tǒng)營銷核心四板斧，在技術(shù)上CRM可能成為傳統(tǒng)營銷模型里“最”具技術(shù)性的工具。 

而數(shù)字營銷模型，我把它歸納為“智能數(shù)據(jù)分析+策略創(chuàng)意輸出+數(shù)字媒介傳播+深度技術(shù)工具”，技術(shù)平臺(tái)由CRM迭變?yōu)镈MP，例如APP聯(lián)盟、魔盒廣告等均屬于大數(shù)據(jù)類DMP平臺(tái)。我把它叫營銷策劃的“新四板”。 這與傳統(tǒng)四板斧已大相徑庭，消費(fèi)升級(jí)和用戶疲勞以及用戶群體的變革給當(dāng)下營銷帶來了不少的挑戰(zhàn)，所以營銷策劃已經(jīng)越來越與深度技術(shù)結(jié)合應(yīng)用。

什么是大數(shù)據(jù)營銷？

用說人話的語言概括，就是根據(jù)企業(yè)需求的精準(zhǔn)用戶，通過技術(shù)平臺(tái)、工具對(duì)互聯(lián)網(wǎng)及線下一切可挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析篩選，開展智能化、個(gè)性化、定制化、精準(zhǔn)化的營銷應(yīng)用場景的營銷過程。

簡單理解就是“深度數(shù)據(jù)分析+智能營銷模型”。

這里要區(qū)分兩點(diǎn)：

第一，大數(shù)據(jù)營銷不同于數(shù)據(jù)營銷和數(shù)據(jù)庫營銷，數(shù)據(jù)營銷與數(shù)據(jù)庫營銷是指把可挖掘的用戶數(shù)據(jù)通過分析整理然后開展?fàn)I銷活動(dòng)，而大數(shù)據(jù)在這個(gè)基礎(chǔ)上更偏重多元數(shù)據(jù)，即一切可挖掘的用戶數(shù)據(jù)；

第二，大數(shù)據(jù)營銷偏向結(jié)合技術(shù)應(yīng)用場景，更加智能化。

頭部數(shù)據(jù)公司已經(jīng)大力研發(fā)投入大數(shù)據(jù)營銷平臺(tái)。

阿里巴巴在2016年就發(fā)布智能營銷引擎OCP-X，騰訊在2017年就發(fā)布“智能+”騰訊營銷云，百度在2018年推出Omni Marketing智能營銷平臺(tái)。

頭部4A公司應(yīng)用也并未落后：藍(lán)色光標(biāo)早在2015年就開始研發(fā)BlueView智能營銷系統(tǒng)，品有互動(dòng)在2018年也聯(lián)合京東云共同打造AI營銷決策平臺(tái)Matrix智麥。 

在企業(yè)營銷過程中，老板都有一個(gè)大痛點(diǎn)：

流量稀缺、流量貴、獲客成本高、有效流量少。

那我們?cè)趺唇鉀Q？如何低成本傳播，如何精準(zhǔn)引流？

大數(shù)據(jù)營銷就是一劑良藥，但是大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)成本高、技術(shù)與營銷的結(jié)合深度不夠，也會(huì)同樣造成流量稀缺、流量貴、獲客成本高、有效流量少，這就是一個(gè)多數(shù)在營銷上不專業(yè)企業(yè)對(duì)于營銷投入的惡性循環(huán)事實(shí)。

那現(xiàn)在第二個(gè)大痛點(diǎn)又來了：對(duì)于上市企業(yè)、集團(tuán)公司或許他們財(cái)力允許，擁有強(qiáng)力營銷和技術(shù)團(tuán)隊(duì)就可研究大數(shù)據(jù)營銷平臺(tái)，但是對(duì)于我們中小微企業(yè)，或許從財(cái)力、人力、時(shí)間成本上都不允許。

傳統(tǒng)行業(yè)如何通過大數(shù)據(jù)分析企業(yè)營銷策劃？

昨天與5年前的營銷策劃心目中的“大咖”聊了聊營銷策劃，殊不知，聊的這一套還是5年前的思維、5年前的打法。做營銷策劃，必須得與時(shí)俱進(jìn)。大數(shù)據(jù)分析，就是營銷策劃很重要的一個(gè)新工具。對(duì)，他是一個(gè)工具，更是一種思維。所以還是強(qiáng)調(diào)那一點(diǎn)：客戶分析很重要。

數(shù)據(jù)分析本身是一個(gè)過程。數(shù)據(jù)分析是企業(yè)的一種能力；數(shù)據(jù)分析本身是一個(gè)過程；數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是一種思想。

首先，想要分析數(shù)據(jù)你要獲取數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)這個(gè)過程如果是線上還相對(duì)容易，如果是線下就非常復(fù)雜，這也是為什么現(xiàn)在實(shí)體行業(yè)推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”如此緩慢的一個(gè)原因。

其次，得到數(shù)據(jù)之后，如何整理才能讓數(shù)據(jù)變成信息，也是個(gè)“技術(shù)活”。這里涉及到數(shù)據(jù)的清洗、整理、關(guān)聯(lián)等等問題，最麻煩的還不是做這些工作，而是隨著我們對(duì)數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)的加深，這些工作總是不定時(shí)地就要返工修繕一遍——這也是沒有辦法的事情！

再次，數(shù)據(jù)整理得到的信息是海量的，需要經(jīng)過加工、提取、抽象等操作，提煉成為各項(xiàng)知識(shí)被人腦理解、吸收，這個(gè)過程就涉及到各種分析方法的使用，而且這也是個(gè)隨著對(duì)業(yè)務(wù)認(rèn)識(shí)的加深而逐漸復(fù)雜的過程，金融領(lǐng)域的風(fēng)控模型、宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的福利模型等等，都是發(fā)展多年并逐步演進(jìn)的例子。

最后，人們?cè)诟鱾€(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域通過數(shù)據(jù)得到知識(shí)，在很多情況下可以重復(fù)應(yīng)用在不同的領(lǐng)域，并與其他領(lǐng)域的知識(shí)相融合，形成新的生產(chǎn)生活方式。每個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)內(nèi)容如何相互融合，也是一個(gè)需要長期實(shí)踐和探索的過程，“產(chǎn)品”這一概念從誕生到現(xiàn)在的發(fā)展過程，就是一個(gè)很好的例子。

把上述過程做了一個(gè)簡單的比喻幫助大家理解：

采集到的原始數(shù)據(jù)就像是一個(gè)一個(gè)的沙礫，在沒有任何整合的情況下都是“一堆一堆的”；

數(shù)據(jù)處理的過程就是把沙堆中的雜質(zhì)去掉，把每種顏色的沙礫區(qū)分開，再通過不同的工藝使其成為不同的磚塊；

每個(gè)磚塊在建造數(shù)據(jù)大廈的過程中都有不同的用處，我們會(huì)按照?qǐng)D紙（就是數(shù)據(jù)分析體系）將不同的磚塊用在適當(dāng)?shù)慕ㄖ恢蒙希?/span>

數(shù)據(jù)大廈構(gòu)建完成后，每個(gè)房間里面要完成的工作都各不相同，到底如何運(yùn)用，就要看大廈使用者的安排了。

那么，我們就來看看企業(yè)到底要做些什么，才能完成從數(shù)據(jù)采集到智慧積累的這一過程。

企業(yè)營銷策劃或者活動(dòng)策劃時(shí)具體怎樣操作來實(shí)現(xiàn)？我們有幾個(gè)層級(jí)需要搭建。

“基礎(chǔ)IT系統(tǒng)”，這里主要指的就是我們各個(gè)企業(yè)在實(shí)際生產(chǎn)中使用的軟件系統(tǒng)及其配套的硬件設(shè)備，如：網(wǎng)絡(luò)世界中的一串串抓取代碼，真實(shí)世界中的諸如醫(yī)院里的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備和其他傳感器、探測器，財(cái)務(wù)使用的財(cái)務(wù)管理軟件等等，這些系統(tǒng)解決了我們口中的“數(shù)據(jù)采集”問題，正是因?yàn)橛辛诉@些基礎(chǔ)的IT系統(tǒng)（包括軟件和硬件），我們才能將生活中的所有一切數(shù)字化、可度量。

解決了最基本的“數(shù)據(jù)采集”問題之后，是不是意味這我們就有數(shù)據(jù)了呢？NO！從數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中拿到的信息有這樣幾個(gè)特點(diǎn)：割裂的、碎片化的、無序的，它們必須經(jīng)過處理之后才能用于使用，因而我們需要進(jìn)入到下一個(gè)階段“數(shù)據(jù)集中與標(biāo)準(zhǔn)化”。

在“數(shù)據(jù)集中與標(biāo)準(zhǔn)化”這一層級(jí)中，我們要實(shí)現(xiàn)的是數(shù)據(jù)的集中管理與相互融合，打破數(shù)據(jù)壁壘，讓數(shù)據(jù)能夠正常地在企業(yè)內(nèi)流動(dòng)。如果把數(shù)據(jù)比作企業(yè)運(yùn)營的血液，那么我們要做的就是打通所有的血管，讓血液自由地流動(dòng)。

因而，這一階段的工作并不只是“數(shù)據(jù)集中”和“數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化”兩件事情，需要做的內(nèi)容大概包括：

 1、數(shù)據(jù)清理。這個(gè)步驟解決的問題是將系統(tǒng)采集到的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為人類能夠理解的數(shù)據(jù)內(nèi)容，主要有兩個(gè)方面：一是清理原始數(shù)據(jù)，使之完整、干凈無雜質(zhì)；二是將采集到的一些編碼信息轉(zhuǎn)化為人能看懂的文字、數(shù)字等數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)邏輯和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的搭建。每個(gè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)描述的都只是企業(yè)業(yè)務(wù)流程中的一部分，因此梳理業(yè)務(wù)流程，按照業(yè)務(wù)流程找到各個(gè)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的銜接點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)。

根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯，需要將數(shù)據(jù)分別劃分為多少類？每一類的字段、緯度、統(tǒng)計(jì)周期等都是什么樣的？每一類數(shù)據(jù)需要多少層匯總？……這些問題首先將數(shù)據(jù)從采集的清單分離出來，成為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)體系；

解決了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和標(biāo)準(zhǔn)化的問題之后，我們下一步要解決的問題是：如何能讓大家看到數(shù)據(jù)？

最簡單直接的方法是“數(shù)據(jù)報(bào)表”。對(duì)，就是按照日常業(yè)務(wù)使用習(xí)慣，構(gòu)建各種表格，在表格中填寫大量的數(shù)據(jù)。有的企業(yè)是手工制作報(bào)表，有的企業(yè)使用IT工具制作報(bào)表，有的企業(yè)則進(jìn)入到了數(shù)據(jù)可視化的階段，什么方式實(shí)現(xiàn)的不重要，重要的是將數(shù)據(jù)報(bào)表做出來呈現(xiàn)給用戶進(jìn)行使用。

數(shù)據(jù)可視化是隨著數(shù)據(jù)圖形化展現(xiàn)技術(shù)發(fā)展起來的，它的功能不僅僅是展示數(shù)據(jù)，它還將很多數(shù)據(jù)分析的方法、維度、樣式與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相結(jié)合，以更加形象和貼近業(yè)務(wù)應(yīng)用場景的方式向用戶展示數(shù)據(jù)要表達(dá)的內(nèi)容或問題。

產(chǎn)品和運(yùn)營分析，首先要滿足的就是日常數(shù)據(jù)的監(jiān)控：高了？低了？為什么高？為什么低？數(shù)據(jù)的變動(dòng)能否說明我們的產(chǎn)品和運(yùn)營在往好的方向變化？如果變化是好的，我們?nèi)绾卫^續(xù)保持？如果是不好的，那是什么原因造成的？如何改正？——這些是日常數(shù)據(jù)監(jiān)控過程中，業(yè)務(wù)人員最常問的一些問題，解決這些問題是日常分析報(bào)告最主要的工作。

其次，當(dāng)日常分析已經(jīng)成為例行工作的一部分之后，企業(yè)的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)人員就會(huì)發(fā)現(xiàn)簡單的日常分析無法解釋很多復(fù)雜的現(xiàn)象和問題，這就需要對(duì)用戶、產(chǎn)品、渠道、市場、需求等等方面進(jìn)行深入的分析和研究。在這個(gè)過程中，很多針對(duì)具體業(yè)務(wù)情況的分析專題和數(shù)據(jù)模型應(yīng)運(yùn)而生，這些專題和模型幫助企業(yè)更好地認(rèn)識(shí)我們的市場，撲捉客戶和潛在的商機(jī)。這其中最具代表性的例子就是“用戶畫像”。 

最后，根據(jù)日常分析和各種深入分析的結(jié)論，我們能知道諸如：這個(gè)營業(yè)廳發(fā)展的用戶質(zhì)量很差，需要核實(shí)這些用戶行為的真實(shí)性；在XX環(huán)節(jié)中，耗費(fèi)的人工工時(shí)較長，需要看看是改進(jìn)該環(huán)節(jié)的人員配置還是存在其他問題……如此種種從數(shù)據(jù)中反映的問題，最后都會(huì)歸結(jié)為各種管理、運(yùn)營、營銷等方面的問題。如何應(yīng)用數(shù)據(jù)結(jié)論去解決問題，則需要依靠業(yè)務(wù)人員的經(jīng)驗(yàn)了。

在“產(chǎn)品和運(yùn)營分析”層級(jí)中積累的分析思路和分析方法，大多是分散的、點(diǎn)狀的。在“精細(xì)化運(yùn)營”這一層級(jí)，所有的分析不再相互孤立，而是更多地以一個(gè)實(shí)際業(yè)務(wù)場景為基礎(chǔ)，在該業(yè)務(wù)場景下從“如何感知識(shí)別”，到“如何篩選用戶”，再到“如何營銷配合”，從而實(shí)現(xiàn)該場景下全部過程的統(tǒng)籌管理。

在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)分析不再只是分析報(bào)告、數(shù)據(jù)圖表，它成為人們構(gòu)建這個(gè)流程的一種貫穿始終的思想，流程中的每個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)有數(shù)據(jù)分析甚至數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容存在，以數(shù)據(jù)的結(jié)果驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品、渠道、投入資源等等內(nèi)容的配合，共同構(gòu)成該業(yè)務(wù)場景下的完整業(yè)務(wù)流程。當(dāng)然，這一流程不能是靠手工來完成，一定是自動(dòng)化的，人只是這一流程中起決策作用的節(jié)點(diǎn)而已。

更有甚者，將多個(gè)業(yè)務(wù)場景下的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)過程進(jìn)行組合，就形成了諸如“用戶生命周期管理”、“會(huì)員運(yùn)營體系”這樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用集合。

如果企業(yè)中每個(gè)領(lǐng)域都能建設(shè)起來多個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用集合，那么這些集合就基本能夠支撐其企業(yè)的主要運(yùn)行管理工作。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品在我看來不是企業(yè)數(shù)據(jù)能力建設(shè)最終要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，它只是企業(yè)將內(nèi)部數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)的眾多方式中的一種。

實(shí)體行業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品很多時(shí)候是因?yàn)槠髽I(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)能力成長到一定階段，企業(yè)某些內(nèi)部數(shù)據(jù)及分析方法已經(jīng)具備了獨(dú)立變現(xiàn)的條件，因而被企業(yè)單獨(dú)拿出來作為一類產(chǎn)品提供到市場，從而形成我們所理解的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

那什么樣的適用中小微企業(yè)類型的大數(shù)據(jù)營銷模型呢？

營銷策劃公司怎樣通過大數(shù)據(jù)營銷解決上述流量稀缺、流量貴、獲客成本高、有效流量少營銷難題呢？

大數(shù)據(jù)營銷基本模型圖譜-大瀚營銷整理

一 數(shù)據(jù)源收集

數(shù)據(jù)收集是源頭。營銷策劃，策劃先行；大數(shù)據(jù)營銷，源數(shù)據(jù)先行。數(shù)據(jù)源解決的營銷策劃的流量稀缺問題。

用戶數(shù)據(jù)源收集不一定是局限于有效電話號(hào)碼，Mac、網(wǎng)頁Cookie、IP地址、社交ID賬號(hào)均為有效數(shù)據(jù)源。 

1、四大數(shù)據(jù)源

1）第一方數(shù)據(jù)收集，即甲方自由平臺(tái)及歷史數(shù)據(jù)；

2）第二方數(shù)據(jù)收集，用戶量大、可挖掘價(jià)值高的第二方平臺(tái)，如天貓、京東、阿里巴巴、愛奇藝、攜程等；

3）第三方數(shù)據(jù)收集，如百度、易觀大數(shù)據(jù)等專業(yè)數(shù)據(jù)公司；

4）開放數(shù)據(jù)平臺(tái)，如中商研究院、產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)、艾瑞以及利用抓取工具在搜索引擎可抓取數(shù)據(jù)平臺(tái)。 

2、抓取工具

Python、ETL等。

二 數(shù)據(jù)分析與匹配

1、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

有了數(shù)據(jù)源，我們得將數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化成可識(shí)別數(shù)據(jù)。例如，Mac、網(wǎng)頁Cookie、IP地址、社交ID賬號(hào)轉(zhuǎn)化為有效字符串就是一種最常用方式。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化工具：Datastage等。 

2、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化完成后，要開始市場人的重要工作了：數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析我們提供兩個(gè)工具：3C9宮格用戶畫像、360°客戶全景圖。 

1）3C9宮格用戶畫像

用戶數(shù)據(jù)我們可拆分為用戶元數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、用戶態(tài)度數(shù)據(jù)三大數(shù)據(jù)類型（文內(nèi)不詳講）。

2）360°客戶全景圖

5W1H模型：What、Where、When、Who、How（文內(nèi)不詳講）。

分析工具：SAS、Matlab等。 

3、數(shù)據(jù)匹配

數(shù)據(jù)匹配就像找對(duì)象配對(duì)一個(gè)道理，要找到咱們的精準(zhǔn)目標(biāo)用戶，這才是關(guān)鍵。所以用戶匹配解決了獲客成本高的問題。數(shù)據(jù)匹配是通過精準(zhǔn)用戶畫像分析后的算法實(shí)現(xiàn)，根據(jù)用戶3級(jí)標(biāo)簽匹配出企業(yè)目標(biāo)用戶群體。

三 數(shù)據(jù)策略創(chuàng)意

數(shù)據(jù)策略即營銷策劃的策略，我們有了精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，如何輸出創(chuàng)意、內(nèi)容的表現(xiàn)形式、內(nèi)容的承載工具、內(nèi)容的推送場景在這個(gè)時(shí)候就要發(fā)揮重要作用了，策略策劃是營銷策劃環(huán)節(jié)中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。關(guān)于營銷策劃的策略層面可參考深圳大瀚營銷策劃公司前期推文，在此不詳術(shù)。

策略輔助工具

A/B Tester、百度腦圖等。（注：策略層面更多靠人，而非工具。）

四 數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)應(yīng)用即開展相應(yīng)營銷活動(dòng)，此營銷活動(dòng)并非活動(dòng)營銷，而是一切以達(dá)成營銷目標(biāo)為目的營銷傳播過程。

應(yīng)用方式有軟文、H5、開屏、貼片、Feeds、視頻、Banner、表單等多種形式及組合。

例如我們通過LBS技術(shù)抓取到用戶Mac，我們Mac轉(zhuǎn)化為微信ID，然后進(jìn)行用戶3級(jí)標(biāo)簽的匹配，然后在利用廣點(diǎn)通傳播平臺(tái)精準(zhǔn)推送，推送內(nèi)容為視頻H5，那這個(gè)用戶就會(huì)精準(zhǔn)在設(shè)定時(shí)間范圍、設(shè)定的場景范圍內(nèi)收到營銷內(nèi)容，這就是一個(gè)簡單的程序化應(yīng)用例子。

五 坪效監(jiān)測及優(yōu)化

廣告界和營銷策劃公司有一個(gè)理論：媒體廣告的投放費(fèi)用，有一半是無效的。沒錯(cuò)，為什么有一半一直是無效的，問題就在于沒人知道無效的到底是哪一半。大數(shù)據(jù)營銷就能解決這個(gè)問題，這就解決了剛才說到的有效流量少的問題。

坪效監(jiān)測即針對(duì)數(shù)據(jù)源、有效觸達(dá)率、關(guān)注度、流量精準(zhǔn)度、流量轉(zhuǎn)化率進(jìn)行全方位評(píng)估和監(jiān)測，如聲量診斷、輿情監(jiān)控、輿情傳播路徑、傳播節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)調(diào)性、情感提煉等數(shù)據(jù)，再根據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)得出優(yōu)化解決方案的一個(gè)過程，但是這是很多企業(yè)在做營銷投入后被忽略的環(huán)節(jié)。

監(jiān)測輔助工具：

百度司南、Webtrends（WEB/WAP/APP均可）、Webtrekk Suite（WEB/WAP/APP均可）等。

大數(shù)據(jù)是一個(gè)龐大的系統(tǒng)化營銷工程，營銷策劃公司大瀚營銷并非一朝一夕就能解決企業(yè)營銷難題，但是對(duì)于中小企業(yè)，我們需要不斷探索，不斷利用數(shù)據(jù)和技術(shù)的力量驅(qū)動(dòng)企業(yè)營銷的推進(jìn)。

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