干货|大咖讲堂|田野-数字化时代的营销变革

同学们好，我是上海达竞电子商务的创始人，我叫田野。今天很荣幸能够跟大家分享一下这 10 年来我工作的一些心得。这 10 年里边我主要在做电商方面的工作，辅导了很多的企业做数字化的转型和他们的电商发展。在这个过程里面，每个企业都面对了一个非常集中的一个问题，就是数字化营销的问题。因为如果要做零售型的生意，他必然要获取新的客户，获取新客户的方法，如何通过数字的方法来获取就成为他们的一个课题了。所以今天我想把这方面的经验能够跟大家做一个分享。

我们先看这 4 个品牌，我不知道同学们是否都熟悉这 4 个品牌，是我们把它叫做新锐品牌，也就是在这短短的几年内快速的成长到 10 亿甚至几十亿的这样的品牌，这些品牌原来没有非常完整的线下基础，也没有非常深的这个渠道布局，它只是通过快速的数字的营销来形成了它品牌的爆发。这些品牌比如说像王饱饱，我不知道他有没有吃过，这是一个非常好吃的一个麦片，他把酸奶、果干，把这些结合在麦片里边来完成的，面向的就是年轻人的市场。
第二个是小绿表 Rolla rose 这个品牌就几乎是在半年内快速爆发，成长为在电商这个里边销售能够进到前 10 位的这样的一个手表品牌。大家要知道手表是一个对品牌的势能要求很高，要有很长时间的品牌积淀才能成为品牌的结果，他用很快的时间通过互联网的传播来完成了它的品牌的积累。
第三个叫三股，是做洗发水的，在 2020 年的双十一上，洗发水类目的第一名是阿道夫，第二名就是三股，那我们传统理解的联合利华系、宝洁系的没有保住他们第一的宝座。那第四名叫Usmile，是做电动牙刷的，这个也是这几年新爆发起来的一个非常巨大的一个类目。电动牙刷这个从 2000 元的价格档一直到几十元的价格档都有分布，然后这个 usmile 是卖 299 到 399 之间的一个主流价格带的，他也卖得非常的牛。
那这些品牌他们是怎么成长的？为什么传统品牌面对这么大的压力，感觉到客源越来越少，生意越来越难做，而这些品牌却能够快速的成长，那我们今天就来解读一下为什么发生了这种冰火两重天的这种营销事件。我们来洞察一下整个零售行业的变化。这张图里面我们可以清晰的看到，零售是分成四个时间的大的周期的。第一个周期 1. 0 版本是以线下实体店为核心，以经销代理模式来进行行销的。原来品牌是不直接接触消费者的，它的行销渠道是通过代理商、批发商、零售商进入到各个门店零售终端来进行销售的。当然了它也有一部分直营的KA，比如说大超市，但是他也不直接面向消费者，还是通过大超市这样的零售终端来面向消费者的。

在这个周期里边，以线下为核心的这个周期里边，其实品牌方是接触不到消费者的，那他们对消费者的认知从哪里来？它通过一些抽样调查公司，就是国际上比较知名的这些调研公司，然后去做行为样本。我相信有的同学也参加过这种调研测试，是吧？去写过很多的问卷，但是这种调研它既然叫抽样，那么它的抽样样本数量基本上都是在 3000 到 5000 之间，就已经是比较大的一个样本量了。那调研的这个准确度其实也没有那么高，因为他不掌握数据来，他来预测一个市场值，然后跟这个预测值去根据问卷去验证它，这个结果是这样的一个逻辑。
而在这个周期里面的品牌发展也是根据品类认知来部署自己的品牌能力的，空调就是格力，微波炉就是格兰仕等等，这种做品类认知为什么要做这么强的品类认知呢？因为消费者在真正形成购买的时候，他脑海里边已经有了一个概念，某个品牌里边，某个品类里边哪个品牌是第一位的？然后他到了零售综团的去的时候，他就直接产生购买了，有这样的一个行为过程，所以就形成了大家看过的这些书，经典理论的，比如说定位理论这个 4P 理论等等等这些类型的理论。
那我们进入到电商的 2. 0 周期，就变成 PC 的这个电商的时代，这个时代拼的就不是渠道覆盖率，而是拼的是成本效率问题，也就是这个时候它连接的信息从人到货的信息开始形成连接了。大家想想，像淘宝、京东这种类型的平台就叫平台电商时期，它所具备的数据是人的行为和商品的行为两个数据进行匹配来完成的。那么以天猫为代表的这样的旗舰店就变成了品牌第一个能够真正接触消费者的这样的一个终端。
那么天猫里边还会分解出很多的，比如说也有淘宝的生态，也有很多的，有旗舰店，也有专卖店，是吧？还有很多的分销，还有很多的活动，比如说大家特别熟悉的双11，那除了天猫以外，还有很多元化的平台电商渠道，京东、唯品会，包括大家认知的拼多多，他们都是可以归为平台电商就是有一个入口来面向多的消费者的这样的一个逻辑。
在这个逻辑里边搜索就变成了一个非常重要的东西，就是谁占领了搜索位置，谁就掌握了这个渠道的核心资源。那么在这个周期里边爆款就是形成一个大爆款，然后能够去占领这个市场，就变得非常非常的重要。所以在前一个时代，就在 2008 年，一直到 2016 年这个周期里边，咱们可以看到很多的这种所谓的电商品牌的崛起，这种电商品牌的这个崛起几乎都是用到了这种类型的技术，就是掌握了平台的搜索规则，然后拿出来核心的爆款，集中所有的火力让消费者在搜索某种需求的时候直接找到它的品牌。
这个时代它的人的这个属性变大了，而不是单纯的品类的属性变大了，因为它搜索连接找到这个东西，直接产生购买行为，这购买和认知它们两个连在一块的。那么在这个周期里边，一个人群的心智开始出现，就慢慢又过渡到下一个周期。也就是在 2013 年 2014 年之后，我们的移动互联网发展起来以后，大家开始用手机来购物，我不知道大家有没有这种体会，就是手机里边能猜到你想要什么东西，就是我们不用搜任何的东西，只要往下翻就能够找到你要的东西，这些东西是根据你个人来定制的，我们叫做猜你喜欢。
那这样的一个逻辑出现，不光是在平台购物的，这样的一个电商平台也会在很多的流媒体平台，比如说头条系的、抖音头条等这些类型的地方，他也会来跟你形成一个交互，这个时候就是人和内容的数据开始形成交互，人和人的数据开始形成交互。比如说腾讯系的，它就是人和人之间的这个数据形成交互。那么像头条系的就是人和内容之间的交互。你在刷抖音的时候，你经常刷一类的内容，它就会推荐给你同样类型的内容。那你想想这个工作逻辑，它和营销的关系，它就非常的密切相关了。那只要你这个人，他的标签是一个相对固化的。比如说我喜欢这个 JK 制服的，那么我一直买 JK 制服，一直浏览跟 JK 制服有关的东西，我在抖音里边也看这个，我在哔哩哔哩边也看这些玩的比较好的 up 主，对吧？然后我也天天去淘这方面的货，这也在这个淘宝里面去找这样的货，那么你这个人的行为会被记录下来以后，它就形成了一个标签，以后你就会经常看到跟这个信息有关的，不论是短视频、商品，还有其他的东西。
那这样就形成了一个新的营销逻辑，就是基于人群的营销逻辑，而不是基于商品的营销逻辑。大家可以看近 10 年成长起来的品牌，它很少打上一个叫品类烙印的，它基本上是做某一个人群。比如说小米它到底是做什么的？我们很难分辨小米到底是做什么的，它有很长的一个产品线，但是它面向的人群是一个非常精准的人群，它所有小米产品它几乎面向同一个人群来进行完成的，所以你可以看到这个人群型的这个品牌开始浮出水面，那么在下一个周期就进入到新零售的周期了，线上线下的数据被打通了，人、物的数据被打通了，这个物不光是货，那包括快递，包括未来我们的所有的车联网是吧？万物互联的，哪怕是一个包装盒，哪怕是一只扣子，它可能都有它的数据存在，那么这些东西全部都联系起来以后，那就变成了一个 AI 心智，也就是说大数据他自己是有他的运算能力的，他自己有他的心智。
你做品牌做工的时候，首先第一步还不是告诉消费者说我要什么样的人群，而是要告诉人工智能我需要什么人群，就是我们要提前对人工智能进行训练的一个过程，这个比较先进的一些企业已经在开始做这方面的能力了。比如说营销人，从原来的那些创意人就是做线下门店的，做创意人他特别懂人的心思，逐步变成算法人，就是他会用这个算法来测试出来这个系统，它怎样去反馈某一个人群标签要的这个商品，它变成这样的一个过程。所以经过这个四个周期，咱们从时间长度上边看了整个零售的变化，那么具体应该怎么做？如果我去做营销怎么做？那我们来看看这个就是一个人和标签之间的一个反应的，画的一个示意图，理解成中间就是你左边是一个人的属性，这个属性它是一个固定值，就是比如说你的性别当然是个固定值了，年龄在一年内你肯定是个固定值，对吧？然后地域也基本上是固定的，职业是固定的，消费层级也是固定的。

那右边是最近你发生的行为，你 15 天内或者是 30 天内，你都买过什么东西，浏览过什么东西，看过什么内容，这就是又变成了你一个标签库，对吧？这个你人身上的标签在这里，那下边是你和一个商品之间的连接，比如说你最近搜索过一个商品，这个商品叫做电子词典，那时候我要考研，然后要买电子词典，在这个里面你搜索这个行为，他就做了一次记录，然后你点了某一个商品，这个商品又变成了一个点击行为，对吧？点击行为，你看，唉，这个词典不错，我要把它收藏起来，那又变成了一个更加深的行为，那么当你收藏完一个商品以后，系统就会判定，噢这个链接对这个人物有效。
那么跟这个链接相似的这种类型的商品就会出现在你的猜，你喜欢里边，同时那么这个人他上边两个属性、行为一致的，不光是这一个人，他可能有很多人是跟他的行为一致的，那么这些行为一致的人也会看到电子词典这个商品，那这样一看双向的标签就把它扩容了。那我有一个生活经历，我前面家里面装修的时候贴瓷砖，要用一个东西叫做美缝剂，这是一个小分类的一个商品，对吧？结果呢？我买那个美缝剂买的质量不好，这个我就去淘宝上差评了，我就说你这个美缝剂遮盖力不够，这个美缝最后把下边的脏东西都透出来了，我就差评了，大家知道吗？在我差评之后，系统推荐了我一个东西叫美缝剂修补剂，出现了这样的一个新的产品，这个产品是我认知里边都没有的，就是我完全不会认知这个东西，而且这个产品也不可能拿来做大规模的消费者教育，也不可能。因为什么呢？它这个是一个极小分类，如果去做大规模的这个消费者教育，它的营销成本和它的收益之间是完全不对等。
所以像这种类型的产品，他训练人工智能，让他知道买了美缝剂的人，尤其是买缝美缝剂差评的人，出现这种类型的情节的人，那么他就会推荐他来看这个东西，那这个背后的是什么？在操作，是一个人工智能算法在操作。好，那么我们在营销的这个过程里边，首先要遇到的一个课题就是找市场方向的问题，就是我在进入有一个品类的时候，哪里是我的市场机会？市场机会我们现在就可以完全通过数据来看，而且是以秒为时间单元的发现市场机会。你像我们以前去看一个市场，我也经过大规模的市场调研，要去跑市场是吧？甚至是了解供应链上面的变化，了解原料上的变化，但是现在不用了，我们可以通过大数据预测来发现市场机会。首先我们先看既有市场的市场机会，存量市场的机会怎么看？比如说我们就最常用的，比如说搜索哈，如果你有一个淘宝店，你又买了相应的数据产品，你就会发现这个数据产品里边也会告诉你最近 7 天这个行业里边什么搜索词，它是搜索量比较大的，它就会告诉你。然后你连续观察1周、 2 周、 3 周、 4 周，你发现这个搜索词相对比较稳定的是什么，增长速度比较快的是什么，你就能够发现到里边的商机。

比如说我们随意举一个类目，比如说文胸这个类目，文胸类目在 2020 年的 12 月到 2021 年的1月这一个月的这个期间里边，它的搜索词里边的热搜词的排行榜如下，第一个大词是文胸，这品类词没有问题是吧？第二个词叫无钢圈文胸，当然了最近 5 年文胸是做了一个巨大改革的，也就是钢圈这个东西已经被大家诟病掉了，已经不再用了，但是为什么还有人搜无钢圈呢？它背后的是舒适的需求，舒适的需求，有需求就有市场。

那么在去年就出现了一个新的品牌叫ubras，我相信同学们也都熟悉这个品牌，在一年的时间内打成了文胸行业的第一名，这个是非常厉害的一个品牌，那么他打的这个款，大家可以看到这个这张图，欧阳娜娜穿的这个图，它不是与传统的我们说那种非常的性感哪，或者是非常的这个造型等这种类型的功能，那它就是舒适本身，那这代表着消费者对文胸这个品类的需求的变化。所以他抢了一个最大的一个需求，他也就完成了一个最大的一个市场。
我们再往下看，还有空白市场，比如说美背文胸，这是没有单独的品牌做的，运动文胸是没有单独的品牌做的，哺乳文胸也没有单独品牌做，尽管这种商品有在售，但是它并没有形成认知，没有形成市场的绝对占有率。那么我们也可以看到常规的需求里边说，比如说小熊聚拢的就是 a 罩杯、 v 罩杯，穿起来还能够看起来这个显大的这种类型的，那是由一些品牌在做的，那这个需求也是比较传统的需求，毕竟我们东方人相对小一些，但是这个让我非常吃惊的是在搜索第十位的，它搜索指数有38000，这个第十位的居然是大胸变小，就是原来胸比较大，然后我需要买一个文胸穿起来让我胸看起来变小。
这形成了一个新的需求，这个以前的需求是没有了，五年前是没有这个数据的，他这种需求可能都进不了前 100 名的，那这种需求出现了，那这种需求如果从我们的生活经历观察来说，尤其是比如说这个做文胸的这个人，他本身是一个男生，他无法理解这个产品为什么会出现这样的需求的，对吧？他也猜测不到出现这种类型的，他甚至调研的时候也调研不到这样的东西的，但市场它客观存在了，而且搜索进到前 10 位去了，那就有品牌来做这样的内容了。比如说下边这个奶糖派，他就是专门做大胸变小的这样的文胸的结果，他也取得了非常好的成绩，也做了大几千万的这个销售额。
所以我们看到任何一个品类，它通过搜索我们就可以发现它的商机的变化，但是这个商机还是存量市场的商机。那么存量市场的商机除了搜索以外，还有更复杂的产品，比如说阿里的一些产品，腾讯的一些产品，包括京东的一些产品，我们都可以预测到每个品类它发生的变化。那我们可以看到这张图里面是化妆品，里面护肤品的纵向是它的增长速度，横向是它的市场占比，我们可以看到液态精华这个品类在 2018 年的时候是要增长有增长，要规模有规模的，所以你可以看到在最近的 3 年内，做精华的这个品类的商家是非常多的，它是一个主赛道，是进入到化妆品方面的一个主赛道。但是你也可以看到传统的面部护理套装，它的规模还是比较大的，它比较稳，但是增速上来精华是比它大了。

那么这几年就是在 2000 年之后，精华是略有减少的，但它总盘还在那出现了一些新的东西，比如说复方的精油，比如说鼻贴这种，就是增速特别快的，还有比如说身体护理的这样的类型的，它也增长会特别快。所以我们可以通过这种大数据来预判整个市场的宏观的情况，除了预测已知的市场以外，我们还可以通过大数据看来未来的市场是什么样子的，那这个呢？是天猫的另外一个产品叫TMIC，就是做市场洞察和新品研发用的，比如说他预测了 2019 年的老年犬粮的爆发，因为什么呢？因为大数据记载，在 7 年以前，幼犬、奶高犬的数据是爆发的，那么 7 年以后大家应该知道哈狗在 7 年左右的时间，它就进入到老年周期来，那么 7 年前是乃高犬的幼犬的狗粮，那么 7 年以后就是老年犬的这个狗粮会爆发，所以就出现了一个新的品类叫老年犬，各个品牌开始开发老年犬的这种专门的犬粮。
那大家可以设想啊，如果你养狗养了 7 年，你跟他 7 年的感情是很深了，那么如果跟你说，唉，现在你不要吃成年犬了，要吃老年犬的这个犬粮专供的对老年权好，它增加了抵抗力，增加了他很多的能力，那么会让他少生病。你愿不愿意多花 30% 的钱来买这个商品？我想答案是肯定的，对吧？所以老年犬的犬粮就在这一年大爆发了，这是商品的直观的数据，那还可以通过消费者的行为数据来创造商品。比如说欧莱雅，它通过数据分析发现买眼霜、面霜就去皱为核心的这样的产品，他从成交的时间段从原来的 9 点钟到 10 点钟过渡到 11 点到 12 点，就形成了一个熬夜人群的成为主要核心购买人群的这样的一个段，那么在这个段里边它就推出了一个相应的产品，就是这个零点霜，又叫熬夜面霜，那这个霜在双十一天买了一个亿。

所以这个就是消费者的洞察能力，就是他以后推广这个商品的时候，也基本上就在这个时间段内才推广他的广告。而且他面向这个人群就非常的精准，这通过消费者行为的洞察而发掘了一个商品的一个机会。好在我们发现机会以后，这个商品到底能不能卖得好，那我们可以有很多的数据来测试它的好坏。这是一个对一个商品的商品力的测试，比如说他触达消费者的能力，他自己的营销能力，他销售的占比的能力，是吧？他消费者的美誉度就评价系统怎么样？他对你的利润价值的贡献是怎么样？这个评判完了以后，它会有个综合打分，当你这个商品的分值是 a 的，那你就重点给它流量，重点给它营销预算，如果是b、c，那可能就会差一些，是吧？如果是c、 d 这种干脆就不能做，这个商品就开发完了以后也就让它自动死亡了。你看这样的一来就可以大大的增加我们商品开发的成功度，也增强了这个企业的运营效率。在我们知道了市场机会点在哪里，而且已经把这个产品塑造出来之后，那我们肯定涉及到要推广的这个问题。

推广的第一步我觉得应该是数字的在线化，那么我们可以看到屏幕上面这是一个企业的它的零售终端的数字在线化，比如说他现在可以监测到每一个门店每一天的实时的销售结果，他就知道了某一个商品的实时反应情况是怎么样。这个不光是电商，因为电商本身就是实时的，对吧？线下门店也在做数字化改造的这个过程当中，比如说如果我是一个卖鞋的企业，我这款鞋到底好卖还是不好卖，这个原来的判断是没办法进行判断的，是吧？那么我现在把它推到各个线下的终端去之后，我原来是要备一个深度的库存，我以季度为单元让他来备货，现在我就把它按照两周为单元来备货。铺下去以后销售的实时好坏就决定了它能不能够去进下一批的这个货，我也可以实时的指导，我也可以找出原因，比如说在同一地区，同一个消费层级的城市，都是大家都是二级城市。那么我发现这个鞋唉，在这个郑州卖的好，但是在合肥卖的不好，那我就去揪它的原因是什么了。
那跟这个门店的属性有没有关系？跟导购的推荐有没有关系？跟陈列有没有关系？我就可以找到它的属性，快速的发现这个问题。就是商业原来它的模糊的部位现在变清晰了，变成了一个 BI 系统，就是我们完全可以让它可视化出来。

那我们再看这是蒙牛的在线牧场，那比如说蒙牛它对所有的它的这个牧场进行了一个在线化的一个改造，那可以看到这个牛身上它都是有芯片的，它一共吃了哪些区域的草？然后多长时间回来挤一次奶？它的奶的这个溯源，奶的这个时间节点，这些全部都被控制掉了。所以这个通过这个来改造以后，它的整个的运营效率就直接变高了，是吧？就是如果用人来管这件事情，它的运营效率就变得很低，那么它在营销端也一样，那所有消费者也是数据化的。如果像它的产品线也比较长，我像年轻人推销的是什么？那我像这个中老年的那是卖什么样的商品？我可以把它分段营销，我不用去做一个大规模的一个广告，告诉所有人我是什么样。因为在它整个的销售过程，甚至它的生产过程、供应链过程，它都数字化的时候，它能够把前端和后端连成一个整体，甚至是它可以通过销售规模的数字化预测来配挤它的供应链资源，这个就非常有价值。
在这些环节都能够在线化之后，那我们就涉及到要做消费者洞察的这样的问题，就是我得了解我的消费者具体是什么样的人，通过这些营销的这些工具，当然我们可以看到我已经购买的消费者是什么样的，我的预计购买消费者什么样，我们可以通过另外的一些工具来进行大数据洞察。

比如说大家看到的现在一个产品叫做达摩盘，我如果今天找了一个形象代言人，比如说我找了李现做形象代言人，那么我想知道李现和我的产品他们两个关系大不大？是不是李现的这个粉丝，或者看李现的这个片子的人，他和我的这个关系大不大？那我是找李先好还是找王一博好？那这个问题在原来就很难去识别出来，是吧？我也只能知道这两个人谁的影响力大，但我很难知道跟我的品牌的关系大小。
现在我就可以做这种数字的比对，通过这个工具我勾选出来在全网范围内我能触达到的他的客户的规模是多大，然后做一个交集，把他两个交起来以后我就知道了，原来我的品牌可能跟李现的交集会更大一些，那我就选择这个人做我的形象代言人会更好一些，或者是这个产品的它的品牌体验官也会更好一些。
那我在投放的过程当中，我就面向这个李现的粉丝，用他的肖像素材来做相应的广告，那这样的话，只有李现的粉看到的是带李现的头像的，又带了我的这个产品的这样的一个广告图，那当然了，它点击天然就高了，这个就是营销的整个的线路发生了变化。原来我们是向着大众媒体去宏观的整体的进行传播，但是现在我们可以精选到非常细的这种环节。原来一个传播，比如说北京地铁广告，那它的传播量就是以这个百万级别、千万级别的每天的曝光量来计算的。你如果要是买了这个，比如说一年的这样的一个广告，那么它就应该是上亿次的这样的一个曝光量。
那么这种类型的曝光量，你怎么分辨哪些人是有效的客户呢？进地铁的人难道都是你的客户吗？就很难做得到。但是现在我们做数字营销的话，就完全可以做到了。比如说我们现在想要做一个产品，这个产品是一个儿童绘本，小孩子看的书，这个儿童绘本儿适合 4 岁小朋友看，那我现在只需要这个孩子是 4 岁的妈妈。看到我的广告，这是好精准的一个情况了，对吧？那如绘本又分男女，那我只要男孩妈妈能够看到，那我就圈选两个，第一个叫做男孩，第二个叫宝宝，是 4 岁的，第三个这个是这个孩子的妈妈。那么这几个标签把它叠加在以后，我再将这个人群去推广，他的这个人群包就没多大，他可能触达到的人群包，假如说是 300 万，我就面向这 300 万人投放，我一年只投放这 300 万人，多次的不断的触达它，这样一来我的营销效果就变大了。就是我们专业说叫转化率会变高。

在我们具备了精准选人群之后，还有一个动作是人工智能帮我们完成，叫做智能放量，这个智能放量我画了一个示意图给大家看，那前边是你消费者洞察的一个过程，就是我向这些人做了广告，最后谁买了？我发现跟我购买的人是一个黑盒子，我知道他是谁买了，但是它有什么标签我是不知道的，我拿给大数据去做洞察了，拿给大数据工具，比如说数据银行，他去做洞察了，洞察以后他会提炼出它的标签。
比如说我经过提炼，这个购买人群里边首先它要是橙色的，其次它要么是圆的，要么是三角的，是或的关系，这是那个同时交叉的关系，一个是并集，一个是那个交集，对吧？那最后我得出结论，我要的人群是符合这个属性的，它的标签橙色、圆形或者三角形，那么这个人群标签出现了以后，我就跟真正的大数据的人群进行匹配喽。
那比如阿里有 9 个亿的人群，我在这个 9 个亿里面筛选出来跟他同样属性的人，我不需要向这 9 个亿传播，我只需要向这个圈子的人传播就行了，他可能的数量级别就是百万级别的，是吧？那我圈选出来这个人群以后，我在全渠道去推广它，那在阿里的渠道我可以推广它，对吧？那我也可以通过一些专门的一些工具，比如说 Uni Dex，像在优酷上边我也可以传播它，我可以在这个微博上边也传播它，甚至是我可以在抖音里边也传播他，那么只要这个人还是这个人本身，他在抖音里边刷的时候，他的开屏广告刷到了你，他就是你的精准客户。
所以这个叫做人群扩容，就是把我已知的人群通过大数据的去标签匹配，把它变成了一个大的人群标，变成了一个大的扩容能。通过我一个品牌起步的时候，我圈选了一个人群，已经取得了某种成功，我把现有人群的数据拿去给大数据学习，让大数据给我找到更大的一个人群标，我去把它应用变化发展，那就可能会成就一个快速成长的一个过程。比如说大家应该听过这个品牌叫微若娜，它本来就是面向敏感肌人群的一个化妆品，结果它就在两年到三年的时间爆发成一个几十亿的一个品牌，它就是利用了这个人群扩能扩容的这个能力。

那最后我们所有的这个投放都是要结果的。在广告圈里边有一句话叫做，我知道我的广告有一半是无效的，但是我不知道是哪一半。在今天这句话不管用了，因为我们知道所有的消费者的链路，他从发现你到开始理解、购买、交付，整个这个链条它全都有数字来证明，甚至你浏览过一个商品它也有记录。那么在这个过程里边我们就可以对所有的媒体进行效果评估和归因，通过一些工具，比如说阿里云的 quick audio 等类似的这样的工具叫 CBD 平台，就是智能的广告的这个投放平台，那么这个投放平台它可以把你各个点位的数据汇总起来，即使你在同一个时间段内，既投了腾讯的广告，也投了分众的广告，也投了阿里内部的广告，它都可以独立的。归因就是算出来到底是哪一个广告起的效果是占比权重多大，然后来计算出来这个广告媒体的价值，来反馈给你之后，你要分配预算的方式应该是什么样子的，应该怎么样去投，所以你看整个的一个过程，它就连接起来了。

最后我帮大家总结一下这个数字化的营销关键的步骤是分为四个步骤，第一个步骤是数据要在线，如果刚刚我说的这些特别美好的东西，如果你没有在线，大家都是用现金交易，那你这个没办法来实现刚刚我说的这个过程。那么企业的要在所有的营销端口尽量让它在线化，你投放的媒体是在线的，它就有数字能够测评的能力。
你的零售端口是在线化的，你的结算是在线化的，他就知道这个消能够留存这个消费者的数据，以及留存他当场购买的一个商品和消费者之间的数据交互关系，让你的办公过程在线化，订单系统在线化，然后也让你的物流系统在线化，甚至是让你的供应系统在线化，就可以做到我在零售终端卖掉了一个东西，我这个数据它一秒速的就回到了供应端，它配原料的时间也从原来的一个季度一配变成了一个星期一赔。这样的话企业它运转的频次变大了，效率变大了，周转率变高，就等于它的绝对利润变大。

第二个就是数据洞察，当我们了想了解这个客户的时候，想去了解这个市场的时候，可以通过数据先做市场预测，可以通过关键词，可以通过一些数据工具看存量市场，而且实时的看看大数据不是抽样数据。那我也可以通过我已经产生的这个购买结果，看我现在消费者的属性，也可以把它拿给大数据工具，让它去识别出来我的客户什么样子的，让它把它提炼出来标签。
第三个步骤，我们就是用智能来进行扩容，根据这些标签和大数据的人群标签进行匹配，来扩容我的这个能够投放的这个池子有多大，然后来形成我的精准营销能力。最后我们通过数据工具来进行智能的归因，来分辨出来到底是哪一个渠道给我带来的效果。这样的话通过以周为单元的不断的迭代优化，甚至是将来可能用算法来优化这个营销的过程，让我们整个的营销效率就变高了。那这个过程给我们带来了非常大的想象空间，也就是说我们原来卖的这个标准化的大众的商品，在这个逻辑下边可以分解为更小众的、更个性化的满足消费者个体化需求的这种类型的商品，现在的营销就成为了可能，这个也是未来零售业发展的一个巨大方向，希望我今天的分享能在未来的某个时刻能够帮助到你的工作，也希望这个变成一种思维模式，利用大数据来辅助我们做市场的决策，甚至是辅助我们做其他的一些战略决策，能够让大家在这个营销的大变革的一个周期里边能够看到一些新的方向感。