大把预算砸下去，你这几年的营销为什么都没出

是什么摧毁了当年诺基亚的手机霸主地位？与其说是苹果公司，倒不如说是智能手机浪潮。商业竞争就是这样：与其警惕对手，不如紧追趋势变化。

另一个例子是，以实物影碟租赁为核心业务，巅峰时期拥有9000家线下门店的百视达（BlockBuster），曾在2000年时拒绝了在线影片品牌奈飞（Netflix）的被收购请求，因为在当时在线影片的市场规模很小。但仅仅过了十年后，百视达破产了，而奈飞如今市值已超1900亿美元。

而放眼国内，就在我们身边的支付、出行、零售、通讯等等领域，被互联网企业颠覆的赛道也数不胜数。随着电商的普及，今天的市场营销也已经超越了品牌认知，正在和增长直接挂钩。

而疫情的到来，让企业深刻的体会到，「营销数字化」成为当今商业世界里关乎企业增长、甚至是生死的话题。什么是“营销数字化”？先肯定的告诉你，它和我们老生常谈的“数字营销”是两回事。

数字营销是一个广受讨论的有些空泛的名词，比如它可以泛指通过数字广告渠道做营销，即投放朋友圈广告、百度竞价广告、今日头条信息流广告等等。这件事其实没有太高的难度，即使是一家街边包子铺，也能在平台上快速注册成为广告主，并投放基于LBS的周边人群广告，提醒用户又出炉了一笼新包子——只是ROI（投资回报率）有待商榷。

而ROI是否合格，我们通常会说这要看企业是否在对的时间、给对的人、发送对的信息。但能否做好这三点，其实取决于：

企业自身的「营销数字化」。

传统企业的营销，无论是侧重于宣传“性价比”还是“品牌感”，其本质都是殚思竭虑地设法告诉用户“看，我们很棒”，而营销数字化的企业，则能面对不同人展开不同方式的营销，真正实现基于用户的生命周期管理，比如：

给新用户宣传品牌特点，引发其阅读兴趣；给老用户宣传转介绍福利，促使用户将品牌介绍给亲友；而针对收藏了产品却迟迟不下单的决策困难户，发放一张独属于他的优惠券。

虽然听起来像是由来已久的1v1营销理念，但对传统企业而言，1v1营销从来是一个“明知很好却难以做到”的梦——即使只有1000名用户，想靠人力逐一识别并执行特定的营销动作，所需耗费的成本都是惊人的。

当然这只是粗浅的对比，下文将对「营销数字化」作出更准确的阐释。

我们为什么需要「营销数字化」？

企业要做营销数字化的原因很多，例如，多家大型企业实践项目证明，营销数字化是企业数字化转型的最佳入口，是企业触达和运营消费者的首要方式，在数据的加持下，数字化的沟通模式可拉动增长等等。

数据来自《战“疫”后的变革契机丨2020年企业营销数字化调研与分析报告》

而最直接的因素是流量红利消失。随着流量越来越贵，砸预算买曝光并不足以让企业活下去，届时决定营销生死的不是流量本身，而是企业使用流量和刺激增长的能力。这也意味着企业营销数字化正渐渐从“听起来不错”转变为一件“非做不可”的事。

从秒针的数字广告监测数据来看，过去十年流量总量保持了每年20%以上的增长，而2019年1-7月同比下降10.1%。并且流量的时长红利也在渐渐消失，据艾瑞咨询《2019年Q2中国互联网流量分析报告》显示，2019年6月人均上网时长已不足1.5小时，同比减少6.3%。

由于流量的交易往往采取竞价模式，流量总量的下降将直接导致企业广告成本上升。

尤其在疫情期间，大量企业涌到线上争抢“流量”这一救命稻草，一时间更是洛阳纸贵。但多数企业的毛利率本就不高，重金购买流量所换取的漂亮营收里，究竟能剩下几成利润，成了各家企业都需要扪心自问的问题。

更可怕的是，懂得“用好流量”的企业，将逐渐把只会“买流量”的传统企业从互联网中排挤出去——他们拥有更高的广告转化率，也就意味着有更可怕的竞价底线。

赢家通吃的时代正在到来。

如何正确开启「营销数字化」?一前提和两维度

营销数字化的一个大前提是，企业需要建立一个完整的统一的数据体系。

许多人都说“流量的背后是一个个活生生的人”，虽然听起来的确是合理的，但企业实际面临的问题却没这么简单：一个来自百度广告的流量，和一个微信平台上的流量，他们的背后是不是同一个人？

如果一串ID仅代表一个数据，怎么才能把它当“一个人”来看？

要解决此类问题，企业就必须将自身社交平台、会员系统、交易系统、广告投放等不同渠道的数据相互打通，也因此，营销数字化往往不是业务部门就能单独完成的事情，它需要的是整体的IT基础设施建设。

这实质是一个企业战略问题。

而在前提条件得到满足之后，则需要理解两个维度：营销的优化速度，以及优化颗粒度。如图所示：

什么是“优化速度”？它有手动、自动、双离合三个依次递进的等级。打个比方：

（1）一个车企请地推团队在街上手动派传单，派完一条街再换下一条街，就是传统的“手动”档；

（2）后来，该车企通过数字广告平台，筛选人群标签如“位于某市中心、30-40岁、关注汽车话题”进行程序化投放，当有满足条件的流量出现时就能自动且迅速地触达，此时“机器”的优化速度就属于“自动”档；

（3）而更进一步地，当该车企通过一定的营销技术（MarTech）掌握了更多的用户实时信息，比如“某用户此时此刻已浏览了3次汽车品牌广告，并且阅读了5篇关于车贷的文章”，该车企就可以基于算法对单个用户的状态进行实时掌握和预判，从而有针对性地推送促销优惠信息。沟通目标和内容精准、提速快、高转化，这就是“双离合”级别的营销提效。

而“优化颗粒度”何解？

优化颗粒度，本质是对用户的认识、理解、把握程度。

（1）对于颗粒度最为“单一”的企业而言，用户是陌生人。其投放广告往往以载体为核心，比如企业投放一个公交站广告牌，这个广告牌的目标受众到底是谁？除了粗浅的地理位置区分，企业对这群受众的认识是完全陌生的，也缺乏与之互动的可能。 （2）对于颗粒度呈现“组合”状态的企业而言，用户是“特定的一群人”。比如通过程序化购买，筛选用户标签，实现对特定人群的精准营销。 （3）而在此之上，最理想的颗粒度状态是“动态”，其用户是“不同状态下的每一个人”。 这类企业能精确地把握一位用户过去、现在、未来分别会关心什么。

比如很多营销人员都清楚，要为初次见面的用户推送品牌广告，为老用户或价格敏感的用户提供最新的优惠信息，但很多时候这不是不同的两个人，恰恰是同一个人在不同时期的状态。而“动态”颗粒度的营销优势就在于“把握每一个人的状态变化”。

正如上图，这两个维度显著地划分出营销数字化的三个阶段，分别是以载体为中心、以人为中心、以需求为中心。而要区分一家企业营销数字化所处阶段并不复杂，只需问两个问题：

（1）是否将用户需求数字化，并有针对性的触达相应用户群体？

以用户标签为例，标签并非越多越好，比如一家企业把用户“年龄”、“性别”标签作为主标签的一部分，说明这家企业认为不同“年龄”和“性别”的用户在需求上会有显著差异，因此数字化的其实是用户的属性特点。

基于此，当企业能在产品设计、营销推广、品牌运营的整个环节中，借助数字技术有效地区分不同的用户群体，并有针对性地提供产品、服务、营销方案，那便是“以人为中心”的营销路径。

（2）在识别用户群体的前提上，是否能进一步识别用户的决策周期？

比如对于车企而言，“中年高收入人士”可能是一群十分优质的目标群体，但在这其中，并非每个人近期都有购车的意愿和储备，因此以用户群体为核心其实也并不足够“精准”。

而当企业通过营销技术应用，识别出这群“中年高收入人士”中哪些人根本不了解品牌、哪些人在比较多个汽车品牌间的差异、哪些人在最终购买时犹豫不决……从而针对每个用户所处的决策周期，自动化地执行不同的营销策略，就是“以需求为中心”的营销路径。

在了解营销数字化“是什么”以及“有哪些阶段”之后，则是它“怎么做”——

三步拆解「营销数字化」

据央视报道，数字化转型可使制造业企业成本降低17.6%、营收增加22.6%；使物流服务业成本降低34.2%，营收增加33.6%；使零售业成本降低7.8%，营收増加33.3%。

然而对于传统企业而言，数字化转型往往是一个宏大且艰巨的任务。此时距离消费者最近的营销端的变革—「营销数字化」，或许就是最好的切入手段——既贴近用户与业务，营收增长见效也快，更有利于传统企业建立对数字化的初步认知与信心。

它的核心构成有三：

「1」全触点运营

在一名用户买单之前，企业有多少种方式去影响他？

如果我们铺开清明上河图，就能发现最早的「用户触点」无非是门店招牌、门外旌旗、店小二拉客；当我们逐步迈入现代，渐渐出现了期刊广告、报社广告、广播电台广告、电视广告，其中电视广告的市场份额占比最高，超过了其他广告的总和；而随着互联网的普及化，互联网广告成为占总行业份额超50%的时代之子。

但和只能区分地域和时段的电视广告不同，互联网广告本身其实是一个巨大的母集，它又包含了电商、搜索、视频、新闻资讯、社交等等各有各生态的广告渠道。

数据来源：国家市场监管总局

各个互联网广告渠道并不完全是你死我活的竞争关系，用户也许通过社交平台了解某品牌，但又在电商平台上完成购买，各渠道的市场份额占比根据自身对于品牌营销和销售增长的kpi贡献而决定。

更关键的是，他们对于企业而言也并非只有单纯的优劣之分，不同的互联网广告渠道往往有着不同的优势：搜索广告适合满足有主动需求的用户，社交平台适合维系用户提升复购率，电商平台适合推广新品活动或分期交付……

听起来很美，但企业想玩转互联网却绝非易事。最大的难题是各个渠道和平台都是相互独立的围墙花园（Walled Garden），这不仅仅是指用户分散，也是指单个用户的行为分散。

比如会员系统里ID名为“小明”的用户，可能和在百度上不断搜索某产品的ID为“848484”的用户，其实是同一个人。如果企业知道这个事实，或许就会通过会员系统给“小明”发送一张他搜索过的产品的优惠券，这将有效促使“小明”也即“848484”完成消费。

但如果无法建立这两个ID之间的关联，即使该企业有着最新的营销方案、精美的品牌内容、勤劳勇敢的市场部……当然对整体效果还是会有些帮助，但ROI却是相对有限的，因为对小明而言，可能他根本就不关心这些事情。

因此，对于拥有一定覆盖面的企业，如何将所有的用户触点统一起来，可能是营销数字化中最初也最重要的一步，比如借助营销数据中台，通过Super ID体系实现不同渠道的消费者ID转化和统一识别。它有三个显著价值：

其一，实现更精准的用户理解。

人们常说精准营销就是在对的时间（Right Time）针对对的人 （Right Person）传递适合的信息（Right Content），但在以往这三点“瞎猜”的比例其实很高：企业面向一群各有各性格、喜好、作息习惯的用户，统一时间，推送统一的广告内容，随后只能烧香拜佛并等待最终的效果。

好一些的情况则是，企业有目标用户属性的一些数据表格，并据此在广告投放进行一定的人群筛选。但这其实也仅仅把握住了「对的人 （Right Person）」这一因素。

就像上面的例子一样，这里的“精准”不仅仅人们常说的用户信息更完整、标签更丰富、画像更真实，而是实现在“了解用户是谁”之上的更高维度的精确——全用户触点的统一，将真实地展现“用户在何时何地做了什么”。

这往往比用户属性的群体数据重要得多。没有基础数据分析能力的普通营销人，其实很容易被所谓的“用户数据统计”蒙骗，即使这组数据是真实、客观、准确的。比如幸存者偏差、幸普森悖论、阿罗不可能定律……我们这里不展开，只说几个有趣的例子：

一群人对产品A、B、C进行好评度投票，有可能可以投出一个A＞B＞C，但偏偏C又好于A的魔幻结果；

当一组数据显示用户们在甲乙两个需求之间持中立态度，但也许每一个用户个体都极端钟情于甲或乙，所谓中立的只是他们的平均值；

还有1973年加利福尼亚大学伯克利分校由于男生整体录取率为44%，女生整体录取率为35%，因此被告性别歧视，但如果每个院系分开来看院系录取率的话，每个院系女生的录取率却都高于男生。

辛普森悖论：

同一组数据，整体的趋势和分组后的趋势完全不同。

数据也未必客观。但小明在百度上搜索了A产品的售后服务评价3次，并将购买链接收藏在淘宝购物车里已经超24小时，同时还发现小明以往更喜欢用微信支付……这些单独拆开看没有什么意义的数据信息一旦统一起来，品牌就能完成更具实际价值的用户洞察。

其二，实现跨渠道的用户触达。

如果要将一条信息发送给客户，你会通过什么方式发送？比如短信、邮件、微信、微博、媒体、期刊、APP、淘宝、支付宝……

这道题没有标准答案，因为不同类型的信息适合的触达方式是不同的。比如对一些学生群体而言，可能支付宝上的优惠券比微信优惠券要更有价值，因为前者他们可以使用蚂蚁花呗支付。但如果是品牌宣传片，可能通过微信公众号发送的点击率反而会更高。

而这就有赖于用户触点的统一管理。比如对同一群消费者，哪些绑定了社交账号，哪些仅仅有手机号，依据各个触达方式的优先级，企业能就高效筛选出最适合的触达路径组合。

其三，就像游戏里的成就需要逐级解锁一样，用户触点统一运营，是实现更灵活的营销自动化的前提条件。如上述所说，在将用户全触点数据进行连接后，企业就能了解用户的真实全景画像，从而支持个性化运营以建立品牌忠诚。

这里的全景用户画像包含客户属性、价值评估、行为节点的唯一全域视图，当全方位了解用户后，就可针对性进行全智能互动体验管理以及全生命周期精细化运营，以跨渠道营销活动和个性化用户交互等更强调体验的方式链接品牌与用户，驱动企业营销自动化。

「2」营销自动化

最简单的理解，营销自动化就是提前设置好触发条件，从而当用户做出了某些行为时，企业可以自动且高效地做出营销应对。

通俗一点的说，比如多数公众号都会在后台设置关键词回复，当用户输入某产品名字，公众号就会自动弹出该产品的购买链接和优惠信息。当然这仅仅是一个十分初级的例子，相当于数学里的小学阶段的加减乘除，并非是营销自动化这一概念的真实全貌。

我们以车企的营销为例。

传统车企的官网营销链路是单一的，即放上产品信息和优惠政策——引导用户预约试驾——获取用户的手机号码和对应位置——让销售员能自然流畅的介入跟进——达成成交或一无所得。

流量是要花钱买的，因此用户阅读过程里的每一分每一秒都很重要，通常你很难在传统车企的官网上找到除了「预约试驾」之外的跳转链接，但在某知名车企的官网上，你会发现其突出显示了引导关注品牌公众号的海报，还有引导到客户服务中心公众号、小程序商城的二维码。

并且据统计，在该品牌旗下认证有超过10个公众号，其中核心账号的活跃粉丝数预估超百万，在新媒体运营这件事上大幅领先于大多数汽车品牌。

车企希望将流量留存下来，创造出更多的持续运营的空间，相比单纯的留电话营销，这将能满足更多类型的用户需求。

那在汽车行业中，最理想的自动化的营销链路是怎样的？

当然，每个车企都有各自的实际的运营需求和KPI标准，无法一概而论，但我们仍然能找到一个具有普适性的优质参考。在 nEqual 恩亿科（业界领先的一站式营销数字化创新产品平台）的营销数据中台资料中，基于用户触点的统一打通，他们为车企提出了这样的一条营销链路：

和传统的「预约试驾——1V1咨询沟通」这一简单的营销链路相比，全用户触点营销链路有明显的优势。

（1）在单个方案失效的情况下有多个备选方案，触达用户的概率大大提高；

（2）基于用户行为自动化发起和调整营销策略，实时提升触达的有效性；

（3）掌握更长的沟通周期给了品牌内容巨大的发挥空间，不必像传统车企官网一样只能囿于优惠福利类型的内容输出，从而同时满足对价格、对品牌、售后内容敏感度不同的各类用户需求。

这其中哪怕转化率仅仅提升1%，其带来的收益增长也是实实在在的真金白银，相比巨大的利润空间和前景而言，营销技术的费用投入甚至是微不足道的。

「3」适合数字化的文化和组织框架

营销数字化，是企业数字化转型的重要突破口。

通常企业数字化转型是一个宏大的命题，一些技术建设可能在短期内都看不见实际收益，比如在线办公、人力资源、财务管理、供应链数字化等等。但在其中，营销数字化的收益却是迅速可见的。相比以“年”为单位的企业整体数字化，一些企业的营销数字化仅仅以“月”为单位即可完成。

但另一方面，企业在战略上对业务框架进行一定的适应性调整，也是营销数字化的前提要求。

比如不妨尝试解答一个问题：

一名用户浏览了某企业官网，通过官网添加了该企业公众号，随后在公众号商城上买单成交。但在这个企业内部，SEM（搜索引擎营销）和官网由市场部负责，公众号由品牌部负责，他们之间是相互独立的，那这名用户的成交额，到底是哪个部门的功劳？更直白一些，这份业绩奖金要给谁呢？

这个问题不提前解决，负责SEM的市场部肯定不愿意在官网上优先突出公众号，帮助品牌部实现流量留存。而负责公众号的品牌部则苦于好内容没有更多的曝光，却也不可能跨过市场部去申请广告预算并亲自操刀SEM。

对两个部门来讲，这都是无解的死循环。可对于IT人员来说，这其实是一个简单的问题，只要打通各渠道的数据，明确这名用户到底是谁、是否来源于官网、在什么时间看到了什么，就能轻易地得到答案。

诚然，这只是一个业务细节，但在企业运营中许许多多的细节问题汇集起来，比如产品组合、用户管理、人员培训、薪资结构等等，就会让营销数字化变成一件几乎不可能实现的事。因此，本文所述营销数字化的第三个构成部分，正是一个新的能与之适应的业务框架——虽然这看似是一个单纯的管理问题，但也是新旧营销体系的根本分歧所在。

那企业到底要如何构建一个能推进营销数字化的业务框架？

要说明的是，各个企业有各自的实际情况，没有一套放诸四海皆准的方法论。但总而言之，我们依然可以归纳出三个清晰的方向性建议：

其一，建立完善且合规的IT技术底层；

其二，建立以数据为导向的企业文化；

其三，将营销作为转变的突破口，并让企业数字化转型反作用于营销。

结语—

大众对互联网的热情依然高涨，但如今不得不去质疑的是：在总流量已见天花板，互联网业态也走向成熟的今天，真的还有所谓的「流量红利」吗？

当然不可否认的是，此时此刻互联网上确实有许多品牌正在快速增长，但事实上多数增长品牌的曝光渠道并不出奇，依然是整个行业都熟悉的百度竞价、微信、微博、抖音、小红书……甚至将其广告内容单拎出来，也未必有出彩之处。

借助营销数字化获得更高的ROI并促进增长，才是他们的核心所在。

他们发掘着流量本身价值的同时，也推动了流量的价格上升，但反过来看，我们或许也能得出一个乐观的结论：要实现增长，不一定要成为行业营销数字化的领头羊，我们只需要比行业平均水平更高一些，就足以让自己成为流量的“受益人”了。

最后，我们以上文提到的恩亿科的营销解决方案全图作为总结，为大家梳理下营销数字化的整个流程：

注本文来源：“私域流量观察”公众号，作者：燕尾。

小编注：这份《战“疫”后的变革契机丨2020年企业营销数字化调研与分析报告》联合出品方是，nEqual 恩亿科。领取报告方式1：向见实公号后台，发送数字【6】，即可获取报告；

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