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大數據時代，你的營銷決策夠智能嗎
2017-08-07
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大數據時代，你的營銷決策夠智能嗎

數據權力的分配直接影響到決策權力的劃分，高層需要帶頭建立大數據決策的文化。目前的人工智能技術更多是從大數據中發現線索，而對數據分析的結果進行解讀，還需要依靠決策者的洞察力。相比于隨處可得的技術，提升決策者對大數據的洞察力、調整公司決策的方式更為關鍵。市場營銷是受到大數據影響最明顯的領域，大數據是如何影響營銷決策的？

大數據具有三個區別于傳統數據的特點：海量、多維度和實時。海量是指所涉及的數據量規模巨大。從營銷的角度講，可以理解為覆蓋人群眾多。多維度表示數據具有多種不同用戶信息，比如網絡搜索、瀏覽、購買交易等信息。多維度的數據能將用戶畫像勾勒得更清楚，讓互聯網營銷更有的放矢。實時則意味著大數據產生和更新的速度之快，其高時效性對數據的分析和處理速度都有很高的要求。大數據本身是沒有目的的，決策者必須有一個數據的應用目的，才知道如何去挖掘數據價值。大數據對于公司營銷決策的作用有三個：一是為用戶洞察提供了有力武器；二是滿足個性化營銷的要求；三是幫助企業做出正確的媒介購買等營銷執行決策。
大數據為市場洞察提供更多維度
市場洞察原來是通過傳統數據獲取，現在已經漸漸過渡到利用大數據來實現。通過企業調研和營銷獲得的數據具有明顯的“人工計劃”特征，在收集數據之前，數據的樣本、調查手段、分析手段和應用目的就有了清晰的規劃，所以數據是“結構化”的。移動互聯網產生的數據是大數據，這些數據主要是用戶行為產生的數據，包括搜索、瀏覽、交易和社交等。它不受計劃控制，而且數據的收集、分析和應用的過程有很強的不確定性。管理者發現，大數據的維度更多，能夠從360度全方位接近用戶，分析出誰在買、何時買、買多少、為什么買等等，讓決策的依據更清晰。
大數據還有一個特點是實時。從數據的產生到應用是在很短的時間內完成的，“很短”可以是24小時，也可以是僅僅幾毫秒，這中間包含數據收集、數據過濾、數據進入數據庫、數據判定、數據應用等一系列過程。這種速度要求是人工無法做到的。雖然數據的收集是某個結果的“事后”，對于數據的處理和應用卻必須是“事前”決定的，所以整個過程受到決策者的影響，也需要依靠智能工具來完成。
小米手機去年推出了“分身”功能，用戶可以在手機上創建虛擬的“第二”空間，等于在一部手機上同時擁有了兩部手機。如何獲取用戶對產品使用的反饋呢？小米采用了大數據手段。首先在網絡論壇上發起問卷調查，幾天以內就獲得將近2萬用戶針對幾十個問題的回復。其次，系統對多達上千萬用戶的行為進行統計，比如使用產品的時段等。 綜合下來發現，多數用戶喜歡手機分身提供的隱私保護功能，而沒有使用分身產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：用隱私保護的賣點去推廣產品，而根據行為統計分析結果，推廣應該在使用頻率高的周末進行。
大數據讓營銷從曝光導向轉為效果導向
傳統營銷的對象是“群”。營銷人員是按照用戶年齡、性別、收入、教育、職業、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“標簽”一旦固定下來就不會改變。由于覆蓋的人群數量較大，所以被稱作是大眾營銷。衡量大眾營銷的效果往往是曝光，就是營銷活動覆蓋了多少人。
有了大數據，特別是有了移動數據以后， 用戶分類中不但增加了前面提到的時間因素，還補充了地點因素，場景分類的概念就隨之誕生。營銷決策變成了運用數據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“標簽”的有效性稍縱即逝，現在還是廣告受眾的“他”，下一秒鐘可能就不是了。例如用戶在下午1點鐘位于某商場，可以推送商場活動相關信息；2點鐘回到辦公室，你還在推同樣的信息就遲了。
小米有上億的手機用戶，他們每天下載App，瀏覽內容，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據，建立了大數據推動的營銷平臺。為了尋找對小米“工作空間”產品有興趣的企業用戶，做了一個很不一樣的決定：放棄通常使用的大眾廣告，而是通過新建的用戶大數據去做定向推廣。內容就不只是廣告，而是引導用戶去體驗產品，從而達到轉化的目的。
智能決策不能離開營銷邏輯
企業運用數據做市場分析，是基于決策人對于營銷邏輯的理解來完成的。離開了營銷邏輯，大數據應用就會迷失方向。廣告媒介的決策是營銷的重要部分，因為其影響周期長，而且預算大。傳統的媒介購買決策和購買主要是由“人工”完成。營銷人員根據推廣目的，按照媒體屬性，例如媒體內容、年齡屬性、收入水平、地理位置、職業特征等等人工選定媒體，制定媒體購買計劃，購買決定一旦形成就難以調整。而如今，大數據讓購買決策變成以“人工+智能”相結合的方式完成。營銷者需要知道哪些營銷任務需要由“人工”來決定，哪些需要由“智能”機制來完成。一般來講，營銷的目的、目標用戶的定義、活動的時間段和效果衡量等整體策略的制定仍然離不開人；“數據智能”則可以幫助決策者建立用戶洞察和媒介洞察，也可以實現媒介的“智能”購買 。
雀巢公司以前的廣告也是人工決策，但在去年進行“雪咖慕思”即飲咖啡上市推廣時，就開始使用大數據了。在投放前，營銷人員按照人群目標、覆蓋要求和預算要求初選了幾個主流視頻媒體，然后對初選媒體進行實時“跑量”， 估算每個媒體的覆蓋人群和展示機會。在真正執行計劃的時候，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，用人群數據庫決定媒介購買。當一個用戶訪問視頻媒體時，智能系統要對這個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。此外，智能系統還需要在不同媒體之間、手機和PC端實現“去重”，即避免給同一用戶過度重復曝光。以程序化購買為代表的智能廣告已經是媒介購買的普遍方式，但人仍然主導營銷決策，數據智能是工具，由決策者決定賦予它的職能。
營銷決策權是關鍵瓶頸
筆者遇到過一個快消行業的財富500強客戶，希望運用大數據和智能引擎手段提升營銷效率。經過深度交流，我們發現客戶管理層對大數據還缺乏了解，而且在決策流程上營銷部門、數據部門和IT部門相互分離。不難預料，客戶最后采用的方案并非大數據營銷。公司在運用大數據來幫助洞察和決策的過程中，會面對重重障礙，主要來自公司管理層的不積極和現有組織結構的缺陷。
營銷決策負責人需要決策的靈活性，以滿足用戶需求，但是產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甚至會發展為沖突。這種情況下，公司需要平衡營銷決策權和產品決策權的關系。



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