未來，每一個行銷者都該是達芬奇，兼具感性思維和理性思維。
當下，互聯網市場的競爭態勢是，後面10000家的市場份額加在一起，都趕不上第一名，甚至第三名，這種分佈又稱冪律分佈。
為什麼？
原因很簡單，互聯網公司從誕生的第一天起就是數位化的。所以，傳統行業想做到江湖老大，只能做一件事——數位化轉型。
怎麼做？
我認為，CMO（首席行銷官）或是行銷者更容易引領一個企業的數位化，因為CMO直接面對消費者，是需求方。相比供給方，需求方更容易數位化。你可以建一個資料管理平臺，把所有使用者全部用數位化的方法管理起來。
當然，還有一個原因，負責市場的同學最早與BAT對接，而今天所有消費者資料最大的源頭，就在這幾家公司手裡。
具體該怎麼做呢？希望今天的分享，能給大家帶來幫助。
感知回應模型
數位化的底層思考邏輯
數位化背後的底層思考邏輯是什麼？我稱之為“感知回應模型”——
感知——理解——決策——行動。
要去感知這個市場外界的變化，然後理解這個變化到底怎麼回事，之後去判斷基於這個變化應該做什麼，最後去做，回應決策。在整個過程中，需要特別注意以下幾個要點：
維度要多
在感知的過程中，就像一個人一樣，要把每一個感官系統都打開的，不要只看一個維度。
從資料的角度講，市場上最重要的兩個維度，就是時間和空間。
舉個例子，曾經有人賣百度的廣告詞（當然今天這個騙法已經很少了），比如我買了“吳明輝”，買了之後，他說吳總，“吳明輝”這個詞，你只要搜了就排第一名，一個點擊10塊錢。
後來他怎麼做呢？他知道你就在北京，而且只有白天上網，然後他就只投了北京和白天的那段時間，而在其它的時空，“吳明輝”根本就不排在第一的。也就是說，他連投都沒投，然後就開始刷量。
如果你不做分析，就會看著量不錯，然後我在北京一搜，“吳明輝”確實排在第一。其實後臺的量可能90%都是假的，只有那10%是在北京產生。
而且，各種維度，最好交叉起來。
再舉一例。我們經常給消費者打標籤，打人口統計學屬性，按照年齡、性別、收入、教育水準等來區分，比如我的產品是面對20到30歲女性的。但是，中國是一個非常複雜的市場，發展是非常不均衡的，如果只按一個統一的維度做，很可能出問題，有的市場好，有的市場不好，你也不知道為什麼。
所以，聰明的做法可以把所有城市分成了一線、二線、三線、四線的，還有超一線的。每一個市場所定義的人口統計學屬性是不一樣的。
還有，你想像的那些維度，與消費者的真實狀況可能不一樣。
我們曾經幫助人分析他的廣告投放和最後的品牌喜好度之間的關係，後來我發現，你有沒有真的看廣告，和我問你有沒有看過廣告的答案，是不一樣的。有一些人明明沒看過你的廣告，但是填問卷時說我看了。因為，他看了大量的你的競爭對手的廣告，混為一談。
注重異常
還有很多的異常，比如互聯網上的收視率reach（到達率，指看見某一個廣告的總人數）超過了100%，這不可能。仔細研究後發現，很多人清了Cookie，這樣一個人就變成了幾個人，被你算了很多遍。
這樣的事情，如果你不把它清除掉，你的計算全是錯的。你的廣告投放量本來是不夠的，你以為投夠了，就結束了。
清Cookie的問題解決了，我們還發現有一些地方超過100%，比如珠海、三亞。為什麼？因為分母不對，三亞的人口和統計局統計的人口根本就不是一回事，三亞有大量的人是去旅遊，一住住半年，根本就沒戶口。
所以三亞這個市場，要比你想像的大很多，你是可以砸更多錢的。
所有的異常出現時，一定要第一時間去仔細研究為什麼。清楚了之後，你對市場就有進一步的理解，就會有非常好的競爭優勢。
關注變化
比如廣電總局的限廣令，真正聰明有心的人，會第一時間去關注。而還有一些人動作很慢，還在繼續投電視廣告。但電視廣告已經開始漲價了，因為廣告資源變少了。
聰明的人就開始研究互聯網，互聯網在增長，怎麼去比較、鑒別，在哪些城市應該多投互聯網，哪些城市應該繼續投電視。他們在這種變化節點上都可以做得很好。
這些變化，有時是宏觀變化，有時是微觀變化。很多情況下，對於消費者的洞察和理解，微觀比宏觀還重要。
比如汽車企業，研究多少人上這個汽車網站，不一定很重要；而如果有一個人以前不上汽車網站，今天突然上了，你把這個人找出來，定向投廣告，非常管用。
快速回應
你只是看了資料不行動，所有的事情都白做了，一定要快速行動。
推薦一本書，《戰爭論》，戰爭的本質就是解決不確定性。做廣告、做行銷，也跟打仗是一樣的。
你一個廣告砸進去，發現根本就不是這麼回事，這時怎麼辦？快速調整、快速回應！你的動作越快越好。
整個市場發展的趨勢是，廣告活動的時間、週期越來越短。以前可能一波活動3個月，現在的主流是一個月一波廣告活動。真正那些競爭最激烈的行業，比如零售，以前的國美和蘇寧，今天的京東和阿裡，它的廣告活動一開始就是以周為單位的，每週行銷活動都不一樣。
它在不斷調整，因為它在研究消費者到底有什麼變化。反覆運算越快，浪費也就越少，有一句話叫“早死早投胎”，很多想法有可能一開始就是錯的，如果一直沿著往下走，實際在浪費投資人的錢。
連接投入與產出
行銷數位化的核心
行銷的所有要素都可以數位化，這包括：
品牌定位
如果你想讓行銷更有效率，你就一定要找到一個非常精准的將用戶跟其他人區分開的維度。——蘋果手機最大的區別就是定價高。對於絕大多數蘋果用戶，他就希望以這個手機來證明他的品味。
如果你第一天是誤打誤撞地切到了一群用戶，但你後面一定要把這群用戶真正的定義想清楚，細分好。最簡單的模式是拿來足夠的樣本，不停地在維度上去比，比如只有北京的人願意買，也是一個維度；複雜一點的話，就要用DMP（資料管理平臺）。
內容創意的數位化
簡單說，信息量越高的資訊，越容易被傳播。所以，你看，現在流行的短視頻，資訊密度很高，時間已經縮到了幾秒，但是講了一個故事。
所以，怎麼去創造一個資訊密度更高的創意給到用戶，這就很關鍵。
事實上，人類的注意力也是可以被數位化的。比如，把人類的情感數位化，給你的頭上戴一個腦電波的測量儀，然後通過人工智慧的演算法進行匹配；再比如眼動儀，可以發現你的眼球現在聚焦在螢幕的什麼位置。比如奧運會運動員甯澤濤出來了，大帥哥，男性和女性兩類人的目光注意點是不一樣的。
媒體的數位化
媒體的數位化最容易。比如廣告，包括單向傳播廣告和互動類廣告。單向傳播廣告的指標有曝光、收視率、GRP（又稱毛評點、總收視點，指看過廣告的總人次）、Reach（到達率）、Frequency（頻次）等，互動類廣告有點擊、轉發、贊等。
當你發現行銷的所有的要素都可以數位化之後，接下來最重要的工作就是——
把行銷的投入、產出連接起來，這是“行銷數位化”的核心。
換句話說，這就是行銷的效率，即 ROI（Return on Investment），數位化即是將所有的R和I都進行交叉的分析，最終實現精細化地分配。
比如2016年美國總統大選，川普和希拉蕊PK，他有非常精准的資料分析系統，去分析某個州現在對我的喜愛程度是什麼樣的，我在這兒花多少錢、是用什麼話術來行銷自己。他在不同的州，打的廣告是不完全一樣的，所投的廣告費也是不一樣的，有些州對他來講完全是浪費，乾脆就不花錢了。
再比如微信公眾號，可以做精細化運營管理。服務號一月只可以發4次，有的人就傻乎乎的，就做4篇文章直接發出去了，這是最傻的做法。聰明人怎麼做？你可以做400篇，然後把你的粉絲分成100類，每一類定向發就行了，它的轉化率是不是就提高了？
行銷轉化分析如何做呢？有兩類，一是效果類，一是品牌類。
效果類
效果類的轉化很簡單，比如設立一個行銷點，在各種地方加監測代碼，每一個環節都可以加，然後中間不停地做分析，而且這個分析一定要盡可能及時，不要一個月才分析。因為你每天都分析，每天都做一點點調整，一個月之後已經調整30次了，進步已經很大了。
所有的效果類行銷的客戶，如遊戲、電商，R和I很容易連上。因為R是線上上產生的，線上收錢；I也是線上上花錢，做數字廣告。所以，哪一個人看了廣告買了，哪一個人看了廣告也沒買，很容易把數位對上。
品牌類
品牌類的R和I沒有那麼容易連接。比如說寶潔，它有大量的銷售收入是線上下產生的，而今天的廣告費有很大的一塊線上上產生的。而且，人是在互聯網看到的廣告，卻是到超市里去買的，這種怎麼連？
我們可以放一些中間指標，比如說brand，就是品牌資產。
很多產品，並不是你看完了那個廣告，馬上就點擊購買，比如說買車。更多的情況是，你還沒想買車，就每天看到這個廣告，然後你就想，有錢了一定要買下這個車，等到有一天終於把錢攢夠了，這時也不一定看廣告了，但是你就跑到4S店把它買下了。
所以，我們要去測量的是消費者有沒有記下這個品牌。
線上、線下如何打通？其實沒有那麼難。線下的消費者去店裡，今天有很多傳感設備可以幫你採集使用者ID的，只要保護好消費者隱私。這中間是可以做匹配的，知道哪些人是看了廣告來的，哪些人沒看過廣告也來了，哪些人看了廣告也沒來。
一個餐館，用攝像頭就可以將店裡的客人、服務人員，以及每個桌子上現在是一個人還是四個人，進行數位化。這時候，這家店是不是變成電子商務了？就可以做更精細和的運營管理了。
如何做好行銷數位化？
這些陷阱與執行清單要牢記
其實，在做行銷的數位化的過程中，會有非常多的騙局，所以我這裡面給大家提幾個醒：
數據造假
請記住，千萬不要輕易相信那些賣廣告的人告訴你的數字，你要想辦法再去從另外一個視角去看，去找到一些真實、可信的數字。
而且，數位和數位之間要可以互相校驗的，有的數字表現得很好，另外一個維度看它又有問題，這時你就要馬上開始懷疑。
有時候摻水、造假沒辦法，但是你要有一套方法，知道他們摻了多少，有的摻了10%，有的摻了30%，你要把這個假打掉了以後，再重新評估你的錢應該怎麼分。
KOL粉絲造假
大家要小心，這裡面水還是非常深的。
以前秒針出過一個“水錶”，8000萬粉絲的大號被我們查了一下，看到真實的粉絲只有2000萬。
迷信所謂的精准行銷
精准行銷公司是給你一些維度讓你去選流量，但是，第一，從總庫存上來講，這些公司不可能把最好的流量拿到手，相比于BAT，其實是很小的量。
第二，那些標籤本身不準確。因為庫存小，它就一定要讓你選一個最寬的標籤，甚至是一個錯的標籤，讓你買到盡可能多的人。它告訴你這是母嬰人群，可能根本就不是。
所以，如果你的預算很少的話，還不如去投BAT。
過分重視流量數位化，不考慮其他
我們經常說“一個特別好的紅地毯被鋪到廁所了”，為什麼呢？
因為很多人花了時間去研究畫像，研究標籤，但是他沒有去琢磨自己的廣告創意怎麼優化，落地頁怎麼優化。這些東西跟你的流量選擇是乘法的關係，這些不去數位化，不去不停優化、調整，實際上你最後的效果也不會特別好。
我曾給一個汽車廠商提供服務，幫它把銷售排一下序，哪些排到前面，哪些排到後面，先給這些銷售轉化率高的人打電話。我們用了各種最高級的演算法，弄完了以後也就提高了20%的轉化率，雖然也不錯了，可在我看來應該提高幾倍才對啊。
最後研究了半天發現，其實並不是把物件挑對就OK了，那個打電話的人也很重要。一個好的sales，可以讓本來不想買車，甚至都沒錢的人，去貸款買車；一個普通的sales，可能本來帳戶很有錢，特別想買的人，跟你聊完以後也不想買了。
所以，一定要形成一個良好的銷售閉環。一個銷售的轉化率過程中有很多環節，每一個環節都要數位化。你要看看，到底在哪個環節上有可能沒有做好，沒有優化，使得最終的轉化率不夠。
當然了，終極的解決方案，是使用人工智慧。但對於中小企業來講，人肉去做分析也比沒有分析強，無論如何至少要確保說所有的東西都是數位化的。
行銷數位化，到底該怎麼做？以下是我總結的執行三板斧：
1、搞清楚行銷的KPI是什麼。
2、找到與這個KPI最有可能相關的一些參數，對這些參數建立數位化的系統。
3、通過工具採集資料，然後搭一個團隊，不斷地去分析、調整資料，不斷優化。
對大企業的建議
對於大型企業來講，我建議儘快建立整個企業的資料中台，比如寶潔、雀巢等都已建立。但是，在建立過程中你也要知道，市場上到底哪些地方有資料，哪些地方的資料是可以用的。
同時還要監測和分析競爭對手，一舉一動你必須要即時觀察，它在怎麼做促銷，怎麼做定價的。而這個過程必須要在後臺建立一套很好的支援系統，把資料拿回來直接就可以做比較，甚至自動優化。
對中小企業的建議
對於中小企業，首先盡可能找免費或便宜一點的工具。每一個環節都有很多分析工具的。比如百度統計、阿裡指數、金資料等。最簡單的是拿一個金資料去發問卷，就可以做一些深層次的分析了，而且有一些問題是開放性的。
我們有一個客戶了，之前以為是他們贊助某個大明星，贊助得很成功，所以使產品大賣了。後來經過調查發現不是，只是因為馬東老師在一個節目裡說了一句話，結果就賣好了。所以，這些東西你不去做調查，沒有資料，你是不知道的。
小結
總之，未來，每一個行銷者都該是達芬奇，兼具感性思維和理性思維。不僅要對消費者有感性地洞察，也要在精細化運營中，學會理性地數位化思維。
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