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如果在制定營銷策略之前，沒有進(jìn)行詳細(xì)的復(fù)盤和數(shù)據(jù)分析，而直接啟動營銷工作，就無法知道策略是否合理，是否可以達(dá)到預(yù)期的效果。

在第0講中，我們提出了關(guān)于智能營銷的十個突破點，本文將就第一點進(jìn)行闡述。

?    缺少詳細(xì)的原始數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)

所有的營銷都需要在一開始展開系列的數(shù)據(jù)分析，來挖掘商機(jī)、尋找營銷目標(biāo)，然而目前多數(shù)情況下是由營銷人員篩選標(biāo)簽或者制定規(guī)則來直接構(gòu)建營銷的目標(biāo)。但這其實少了關(guān)鍵的一步，就是無論是否有歷史的類似營銷存在，都需要對本次營銷的目標(biāo)進(jìn)行詳細(xì)分析或者通過模型計算機(jī)會。比如未注冊客群就是營銷的目標(biāo)，也應(yīng)該對其數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分析，然而多數(shù)情況下是我們會把這些作為規(guī)則直接開始營銷。

在整體數(shù)據(jù)營銷的大框架上，我們一般將智能營銷分成四部分：

第一部分是關(guān)于多元渠道數(shù)據(jù)如何收集和匯集；

第二部分是關(guān)于匯集之后的數(shù)據(jù)如何進(jìn)行處理加工，形成基本的原材料用于營銷和分析；

第三部分是如何基于這些數(shù)據(jù)通過算法、模型等形成文件的策略，指導(dǎo)營銷活動；

第四部分是如何基于營銷策略有效的選擇通道、時間、內(nèi)容、權(quán)益、產(chǎn)品進(jìn)行觸達(dá)，同時完整的進(jìn)行數(shù)據(jù)回收、監(jiān)測。

談到這個話題，我們首先看到的是多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，比如電商平臺，基本上均實現(xiàn)了推薦引擎的大規(guī)模應(yīng)用，即基于用戶的大量實時反饋數(shù)據(jù)、基于商品或者人群形成個性化的推薦，而整個過程中，人工干涉和調(diào)整的比例在不斷減少。在算法配置、方案配置、分桶策略、目標(biāo)達(dá)成、政策規(guī)定幾個方面可能仍需要人工調(diào)配的，但這些更多的是政策限制，比如首頁的banner最后一屏廣告只能放置手機(jī)類內(nèi)容，但是內(nèi)容本身并不完全受制于人工。因為這是面向的十萬、百萬、千萬、億萬的用戶來推薦。引擎本身解決了分析、策略輸出、客群觸達(dá)、用戶反饋、閉環(huán)優(yōu)化的大環(huán)節(jié)。但是這里我們看到的是，除了數(shù)據(jù)的回收和整理，最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)的分析和加工使用，而這個過程是高度自動化的。

也就是說，當(dāng)營銷要具備渠道實時性和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，那么就需要角度敏捷的對于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的分析和應(yīng)用。但這里也涉及到一些問題就是模型算法的熱部署和調(diào)優(yōu)，這在推薦引擎方面已經(jīng)得到了驗證，關(guān)于在生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用方面的內(nèi)容將在后續(xù)文章講述。

回到剛才的問題上，我們已經(jīng)看到了通過推薦和重定向的服務(wù)能力（比如我們在淘寶剛看完的一個商品就會出現(xiàn)在首頁推薦位置），可以提升整體的轉(zhuǎn)化和營銷效果。但是在此之外，我們并沒有看到如今的大規(guī)模營銷應(yīng)用此種能力，因為多數(shù)情況下我們的渠道并不是在線網(wǎng)絡(luò)渠道可以實時反饋數(shù)據(jù)。

然而這不代表我們不需要和推薦引擎一樣的能力，我們的智能營銷需要向推薦引擎一樣具備高度的自動化和詳細(xì)的對數(shù)據(jù)的分析和使用。

現(xiàn)實的情況是，我們在開展?fàn)I銷時，一種方式是基于人工經(jīng)驗進(jìn)行規(guī)則或者標(biāo)簽的篩選以制定營銷方案；另一種是創(chuàng)意性的營銷，一般是覆蓋所有客群；再有的就是拍腦袋制定人群策略，進(jìn)行投送。

而且我們習(xí)慣在策略執(zhí)行未達(dá)到預(yù)期效果時，因考慮到成本問題，放棄后續(xù)執(zhí)行或者實驗，而無法繼續(xù)進(jìn)行下一步的方案或者優(yōu)化建議。

產(chǎn)生以上問題的根源，在于我們只關(guān)注純粹的營銷結(jié)果數(shù)據(jù)，而沒有深度復(fù)盤營銷全流程情況，單純以ROI導(dǎo)向，而不再追求迭代和優(yōu)化，這樣就出現(xiàn)了無數(shù)的營銷方案和規(guī)則，卻始終找不到長期可持續(xù)的戰(zhàn)法。另一點是對于在營銷策略初期的工作中，缺少了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析，我們過度依賴于規(guī)則和標(biāo)簽的邏輯來制定策略，如果沒有類似AAARRR這樣的方法論指引，則很快就容易走偏方向。

規(guī)則也好，標(biāo)簽也好，本質(zhì)上因為經(jīng)過了業(yè)務(wù)或者IT的抽象和封裝，并不完全適合于業(yè)務(wù)執(zhí)行人員。而業(yè)務(wù)人員則只能在沒有詳細(xì)分析的情況下，基于制定的標(biāo)簽或者規(guī)則邏輯組織營銷策略?？上攵?，這是一種毫無準(zhǔn)備的策略制定，而且這種策略將會越來越多，卻毫無繼承性和優(yōu)化余地。

數(shù)據(jù)分析必須參與到營銷策略的制定過程中，無論是機(jī)器自主還是人工?，F(xiàn)在看來，在我們每一次營銷策略展開之前，我們需要界定我們的目標(biāo)，這個目標(biāo)一方面可能是數(shù)據(jù)分析得來的，另一方面可能是本來就存在的。

比如信用卡在獲取用戶時，總有一批用戶是被審批拒絕的，那么這批用戶是企業(yè)在營銷中必須考慮的營銷目標(biāo)，比如通過回?fù)七@批人、重新授信，這是已經(jīng)存在的目標(biāo)。另一種是要經(jīng)過挖掘才會發(fā)現(xiàn)，比如通過對在線渠道用戶的逾期數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，整體的逾期率比其他渠道高，那么就需要基于該發(fā)現(xiàn)去制定針對性的營銷目標(biāo)。

再比如今天企業(yè)從自有業(yè)務(wù)收集了用戶的數(shù)據(jù)，但是由于參與度和業(yè)務(wù)達(dá)成率低，沒有獲取客群的更多信息，此時就會借助外部數(shù)據(jù)進(jìn)行信息的補(bǔ)全，豐富客群的營銷內(nèi)容。這種就是典型的需要補(bǔ)充數(shù)據(jù)后，通過分析，才能尋找到用戶的興奮點和訴求點；如果缺少這個過程，只是簡單進(jìn)行剛性的渠道內(nèi)容觸達(dá)，則沒有任何效果。

但是在通過數(shù)據(jù)分析支持營銷動作方面，首先要滿足業(yè)務(wù)人員對數(shù)據(jù)的可獲取性和可分析性，業(yè)務(wù)人員不能像過去簡單的基于標(biāo)簽或者規(guī)則篩選，這只能是第二步，第一步是企業(yè)需要一個綜合各方面數(shù)據(jù)的環(huán)境，形成數(shù)據(jù)的Catalog，并在此基礎(chǔ)上，提供可用于數(shù)據(jù)分析的工具，比如報表、數(shù)據(jù)處理工具、建模工具，這使得業(yè)務(wù)人員可參與到數(shù)據(jù)的加工分析過程中，形成事前的基本分析要素和結(jié)果。

當(dāng)然，更加直接的方式，是提供更多基于原始數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)的報表，而這些報表不只是提供一些結(jié)果數(shù)字，而是提供和展現(xiàn)需要跟進(jìn)的營銷機(jī)會和線索，這些機(jī)會和線索實際上就是經(jīng)過分析而達(dá)成的營銷目標(biāo)，比如逾期率、審批未通過的用戶等，而此時一些標(biāo)簽的意義才會顯現(xiàn)出來。

數(shù)據(jù)分析參與營銷過程的另一點，則是在營銷執(zhí)行過程和營銷結(jié)果方面，也需要進(jìn)行快速的復(fù)盤和分析，目標(biāo)是在過程中調(diào)整和優(yōu)化策略、降低損失。比如經(jīng)過執(zhí)行發(fā)現(xiàn)了營銷策略或者規(guī)則中的漏洞，那么就要實時分析，及時阻止策略產(chǎn)生的漏洞造成更大的損失。以推薦引擎為例，可以做到在實時的數(shù)據(jù)分析中調(diào)優(yōu)策略、調(diào)整客群的推薦服務(wù)內(nèi)容。

在營銷結(jié)果方面的數(shù)據(jù)分析，實際上是希望大家在關(guān)注ROI的同時，通過數(shù)據(jù)分析，挖掘更多的潛在價值和機(jī)會，比提取響應(yīng)人群的特征與原始策略制定的人群進(jìn)行比對和分析，這有助于調(diào)優(yōu)方案和迭代執(zhí)行。

總的來說，大道理上每個人和公司都明白，但是在執(zhí)行環(huán)節(jié)，我們其實沒有做到事前、事中和事后的深度分析。在方面我們需要向銀行的信用卡業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)，面對風(fēng)險問題，他們將貸前風(fēng)控作為第一道關(guān)卡，嚴(yán)格控制準(zhǔn)入門檻，降低后續(xù)的麻煩；密切監(jiān)測貸中風(fēng)險，及時阻斷和降低損失，預(yù)測能力和風(fēng)險預(yù)判在這個過程中是極為關(guān)鍵的；同時在逾期、催收等問題上，通過對結(jié)果的復(fù)盤和回溯，反饋至貸前審批環(huán)節(jié)，優(yōu)化準(zhǔn)入策略，有力的避免風(fēng)險。這一套邏輯在營銷場景下同時具備參考意義，畢竟這都是對于人的經(jīng)營。