什麼是數字化營銷？跟數據分析有什麼關係？

營銷向來是各種玄幻詞彙出沒之地，特別是阿里高調大喊“數字化轉型”以後，又冒出來一個“數字化營銷”。搞得很多做數據的同學一臉蒙圈：咋個又數字化了，到底我能幹點啥？今天我們剝皮抽筋，最通俗的介紹下啥叫數字化營銷。

一、什麼是營銷？

營銷本質上就是解決“酒香也怕巷子深”的問題。產品再好，沒人宣傳，也會埋沒在市井之中。況且很多產品本身就是換皮、跟風、仿冒之作，“產品不夠，營銷湊”，就更得可勁的吹了。

拋開各種玄幻概念，問：“巷子深，我該怎麼辦！”你可能直觀想到就是把酒搬到巷子口不就好了——恭喜你答對了，這就是營銷的一條：place（渠道建設）的概念。

Place營銷方法：

1. 把酒搬到巷子口（位置選擇）
2. 開一間巨華麗的大酒樓（終端設計）
3. 找很多小市肆一起賣（渠道投放）

哇塞，原來這就是營銷，好簡單！估計其他很多答案已經在大家嘴裏躍躍欲出了。

比如另一個直觀想法：我把酒賣便宜點。——恭喜也是答對的，這就是營銷講的price。只不過具體玩法，可以有6種策略：

Price的6種策略

1. 高端路線：定價很高，吊起來賣
2. 低端路線：定價很低，走量
3. 價格差：先定高價，再打折
4. 滿額減：滿500元，優惠50元
5. 會員制：根據消費力給會員級別，不同等級有優惠
6. 隱形歧視：定高價，但通過複雜活動派優惠券

比如另一個直觀想法：我賣酒的時候送點啥。——恭喜也是答對的，這就是營銷講的promotion。具體可以送的東西很多，比如：

Promotion的方法

1. 增值服務：買酒有漂亮小妞陪喝
2. 交叉銷售：買酒得醬牛肉券一張
3. 增量銷售：買一罈送一罈
4. 聯盟權益：買酒送隔壁戲園子票一張

當然，有些同學會想到：酒香也怕巷子深，那我把酒做的香香香，能飄香到巷子外邊不就好了？理論上可以這麼做，但注意區分：釀酒師和營銷師的區別。釀酒師傅才是真正考慮怎麼把酒做的很香的人。但注意：如果客人不來喝，你做的再香人家也不知道。營銷師，得解決“如何在客人不喝的情況下，也覺得酒很香”的問題。

這才是營銷考慮的Product（產品）。説到這，你可能直觀的想到：我多在酒里加點香精蒙過去。恭喜你答對了！這才是營銷人的思路，而不是釀酒師的思路。實際上，我們在很多飯店門口聞到的香味，在電影院門口聞到的爆米花味，都是這麼吹出來的……理解了這層，你又能自然的想到：

Product的方法

1. 明星代言：找明星來喝我的酒
2. 吹噓功效：喝了咱滴酒啊，一晚七次腎不愁
3. 產品體驗：準備一些小樣給老酒鬼們先試試
4. 洗腦宣傳：喝酒就喝XXX，（營銷界葉大師尤其深諳此道）

總之，找最廣為人知的宣傳渠道，講最浮誇的台詞，最賣力的洗腦，“謊言重複1千遍就能成為真理”“要吹就吹個大的”這樣讓你的“產品功能”深入人心。

以上就是經典的營銷4P套路。當然在此之上衍伸出來的套路有更多，比如改一改形式，改成種水果、搶紅包、拼手氣、砍一刀之類。比如改一改規則，現付定金再領紅包紅包膨脹再付尾款之類。本質都是圍繞着這些點做文章。只是用不同形式，讓大家覺得好玩，覺得不是在被商家套路。用不同的規則，來過濾羊毛黨、鎖定庫存量，避免打折越打越低，不打就沒人買而已。

二、為什麼營銷需要數字化

細數完營銷各種套路，大家可能自然而然覺得：都這麼套路化了，還搞啥數字化。實際上，營銷領域的數字化有兩重驅動：

內部驅動：營銷天生需要數據指導。因為營銷是打輔助的，所以必須控制住節奏，根據業務發展走勢做調整，這就涉及到了數據監控與數據分析（如下圖）

外部驅動：營銷渠道數字化變革。在傳統時代，營銷渠道非常狹窄：

• 電視上熱門時間段就那幾個；
• 報紙、雜誌版面就那麼多；
• 線下熱門商業街就那幾條；
• 大型超市就那麼幾家；

因此搞營銷的，大可以開起旗艦店，鋪貨進大賣場，然後開組馬力在各大電視頻道投廣告——你看也得看，不看也得看。

但是現在鬼還看這些。微商城、網店、外賣等數字化渠道極大分散了實體店作用；抖音、微博、公眾號、小紅書等數字化媒體才是現代人精力所在。人們在數字媒體和數字渠道上的精力是很分散的，這極大改變了營銷玩法。

就像大家都玩抖音、微博、刷朋友圈，但是對抖音、微博、公眾號的各個號主的關注是很分散的。看似在傳統媒體上霸佔話語權的明星們，到了數字媒體領域渣渣都不是。這段時間頻繁爆出的明星收天價直播坑位費，結果只賣出個位數商品的醜事，一方面和明星不自量力有關，另一方面也和傳統商家不懂數字媒體，照搬電視台做法有關係。

總之，時代變了，狗二蛋。現在的數字營銷大潮已經由不得你不玩，只是自己主動下去遊，還是站在岸上被衝下水的區別。那面對數字化營銷大趨勢，數據分析師能幹什麼呢？

三、數字化營銷與數據分析師的關係第一重挑戰：基礎數據

接數據，才是最大的挑戰。自有微商城、天貓店、線下店，再加上直播帶貨、公眾號投放，往往數據來源千奇百怪。想建立統一的用户畫像，對應到每個渠道的商品銷售，難度非常大。更不要提為了趕進度，埋點沒有認真做，會員登錄指引很潦草，最後數據都不全。其中心酸，大家自己體會。

第二重挑戰：持續數據監控

支持數字化營銷，對數據的監控、覆盤頻次是大大增加了的，因此工作量肯定需要增加（如下圖）。

第三重挑戰：營銷創意VS數據

數字化營銷，在新媒體上形式百花齊放，很多數據分析師會發蒙：我到底要搞什麼。這裏要結合開篇講述的營銷的具體形式，先認清當前大目標是啥，通過啥手段實現，再看細節，比如選哪個網紅，用什麼禮品。（如下圖）

很多同學會説：這些數據分析，看起來都很普通呀，沒有啥炫酷科技。是滴，本身數字化的目的就不是拿來炫技的，而是實打實的通過數據分析，做科學調配。過去電視廣告+旗艦店，才是營銷大師炫技的年代——反正沒有數據論證效果嗎，只要牛逼吹的夠炫酷就完了，奧力給！

反而最重要的，是最不起眼的數據打通、數據建設。基礎數據一坨屎，指望裏邊能挖出寶來，就見鬼了。拒絕玄幻概念，腳踏實地工作，從我做起，人人有責。有興趣的話，我們下一篇分享《數字化媒體》，敬請期待哦。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深諮詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

本文原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基於CC0協議