大数据营销要学会做减法
互联网IDC圈4月1日报道，在大数据时代的背景下，营销战事实上很接近于小说、影视中的“穿越”题材，从“未来”回到现在，也就是说借助于大数据，从顾客的真实交易行为数据中，计算出不同顾客的下次购买时间、购买方向、关注重点，进行针对性的计算。
营销为什么可以被颠覆？营销作为一门专门被提出、研究的学科，不过百余年的历史，却走过了之前三个阶段。第一个阶段，也就是所谓的1.0时代，即供需完全脱节，企业无法获知消费者的需求，能否成功只能靠运气；第二个阶段（2.0时代），企业开始致力于专业的差异化，开始从整体上分析把握市场、客户的需求；第三个阶段（3.0阶段），社会责任传播、品牌管理被引入营销体系，企业更多地根据部分特定的消费群体拟定产品和营销策略。
很多企业对于营销的理解，迄今仍然停留在以上所述的第二个或第三个阶段。当然，相比第一个阶段，基于差异化的营销、品牌营销、社会责任营销，都意味着营销的科学化，可以非常有效地帮助企业避开危机、迎来挑战。
尽管如此，也要看到，营销的科学化仅仅是部分的、相对的，总体上，怎么做营销，经验多流于感性化，预估、预判很难上升为真正意义上的预测。大数据时代的到来，为营销从主要靠“猜”和“蒙”，转型为精准研究及应用创造了条件。大数据依托海量的实时和历史数据，运用强大的数据分析，挖掘消费者个人化需求以及潜在需求，找出产品预测，找到精准目标顾客，进行一对一营销，甚至还可以精算出成交转换率。
营销被颠覆及超越，随之而来是更高水准的新营销。在过去，实体的百货零售业，营销战从早打到晚，在品牌大战、促销大战之前，商家和品牌商需要筹备很长时间，但究竟能够换得什么样的效果，营销人员很难做到心中有数。
而在大数据时代的背景下，营销战事实上很接近于小说、影视中的“穿越”题材，从“未来”回到现在，也就是说借助于大数据，从顾客的真实交易行为数据中，计算出不同顾客的下次购买时间、购买方向、关注重点（品牌、价格、折扣、不同品类商品的组合），进行针对性的计算。大数据让人变得更聪明，营销者可以掌握更多、更为真实和实时的数据，但这并不意味着思考的难度就下降了——相反，一些营销者过去依靠不对称的信息优势、关系优势获得的成功，而今随着信息的海量化和非壁垒化（透明化）、社交网络的发展而受到挑战，营销者需要根据更多信息在更短的时间内完成更多决策。
这也意味着，大数据营销的真正挑战，其实在于如何做对决策。功典（亚洲大数据决策营销的领导品牌）首席执行官、香港海归创业家陈杰豪所著的《颠覆营销》一书，不仅是一本旨在颠覆传统营销观念和方法的作品，而且还努力纠正因为大数据流行而在企业家阶层中普遍形成的“大数据万能论”等错误认知。作者指出，大数据的应用原则其实不难掌握，难就难在如何诠释数据：诠释依赖人的观察、对核心know-how的理解与经验法则。
经验在大数据时代依然显得十分重要，构成解读数据、确定数据功效的基础。我们所说的营销4.0，既要求达成大数据基础上的精益思考，又要求实时化决策，这必然需要启动降维减法思考。书中为此提出了一个获利公式，营收等于有效顾客数、顾客活跃度、客单价的相乘，这其中涉及到新增率、变动率、流失率、转化率、活跃度、瞌睡顾客唤醒率、半睡顾客唤醒率、新顾客客单价、主力顾客客单价。
作者有关大数据需要做减法的观点，对于中国企业界及创客群体具有重点意义。大数据不意味着要利用所有可以掌握和挖掘的数据，而应当分清重要数据和干扰变项，有目标和策略地搜集必要的关键数据，依循既定的商业逻辑。
相比传统的营销4P理论（产品product、价格price、渠道place、促销promotion），大数据下的营销4P，则由消费者、成效、步骤、预测（均为P开头的英文单词）组成。围绕这四个节点，再确立出相应的模型及指标，增强对变动性、异质性销售过程的把握能力。这种转变，很好地适应了大数据时代的产销模式，即变“先产后销”为“有销才有产”，供需关系紧密连接，几乎不存在成本浪费和库存，靠“猜”的营销也因此变成了超精准营销。
本书作者指出，以消费者为中心的新营销模式，要抓住每个消费者不同的生活情境，根据位置信息、搜索记录、线下购买行为，不断提高对消费者品牌印象、购买意图的认识。为了达成这方面目标，要精准把握关键数据，要从顾客姓名、联系地址等背景档案信息，交易数据等动态数据，与交易商品相关的价格、口碑数据等商品特性数据中找出关键点。
要驾驭大数据营销，企业仍需摆脱好高骛远的心态和不切实际的目标，首先致力于做好基础工作，比如内部部门的数据称谓统一、工作流程及其运行逻辑的统一，构建基于企业利益大化的共同愿景，推动数据整合计划。书作者结合多个行业企业的数字化转型经验，就不同行业、规模、数字化起点的企业启动大数据营销特别是关键数据挖掘分析能力，提供了具体可行的建议。
文章标题：大数据营销要学会做减法
文章来源：http://ybzwz.com/article/chpecd.html
