著名内衣品牌维多利亚做了一个很有范儿的户外广告，在模特前胸盖上二维码，广告文案更是赤裸裸地充满诱惑——“Reveal Lily’s secret”(Lily的真实秘密)，让你亟不可待地拿起手机拍摄二维码，原来二维码的后面是维多利亚的秘密内衣，真的如广告语所说的那样，“比肌肤更性感”。

    而星巴克等商店利用二维码简化与顾客互动的方式。顾客不用再大排长龙等待付款，而只需把预付费卡和手机应用绑定，就可以更快捷地完成支付，还能更多地了解产品和商店的信息。

    在未来，二维码能做得更多，比如匆忙上班的路上拿出手机拍个二维码，回到办公室前美味的早餐已等在桌上;下班回家，链接手机二维码，便能在家中试穿最新上市的时尚服饰;出外旅行不再需要导游，拍下二维码便能穿越时空，感受动态现场讲解。

    事实上，数字时代来临，它所带来的变化已经直接影响到消费者。数字时代，消费者将变得更加独立，他们的自主意识正在增强，已经不再容易相信传统营销传播的“轰炸”和灌输。他们越来越喜欢质疑品牌和产品，并喜欢发表自己的观点；同时，消费者越来越看重他们对于品牌的价值，渴望被关注，希望品牌对他们的意见和问题能够迅速做出回应。漠视他们，无疑将带来用户的大量流失。这种环境下，传统形式的媒体营销传播日显“疲态”。

    而营销传播理论在产生和发展半个多世纪以来，已为那些广告大师和理论家充分运用，从纸上推销，到USP、ROI、4P组合，再到市场细分、CIS、定位，最后索性提出了对前人理论的综合——IMC（整合营销传播），似乎一切营销难题都将迎刃而解、手到擒来。但不可否认的是，消费者正离我们越来越远。是消费者逃离了我们，还是我们自己的理论背离了消费者？

    解构与重构——大数据时代的营销变革

    那些迷信“大数据”的营销管理人员也许需要问一下自己：复杂的市场会导致复杂的营销吗？海量的信息真的会让我心明眼亮吗？我要监控消费者的每一个行为吗？决策的过程真的那么复杂吗？

    数据显示，Twitter平均每天产生3.4亿的消息，而Facebook每日则有40亿的信息扩散。随着社交网络的全球扩张，数据大爆炸正在改写营销规则。而基于对大数据营销价值的挖掘，成为在线营销领域面临的课题。

    数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。

    数据不仅仅正在变得更加可用，人工智能（AI）技术，包括自然语言处理、模式识别和机器学习等技术的发展，正在让数据变得更加容易被计算机所理解，这对企业在互联网时代的数字营销也提出了新的问题。物联网、兴趣图谱、关系图谱、行为定向、数据挖掘、云计算、精准营销等等都在成为企业营销领域面对的新词汇。

    《大数据时代》作者维克托·迈尔－舍恩伯格指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

    全球畅销书《社会消费网络营销》作者拉里·韦伯认为，所谓大数据包括企业信息化的用户交易数据，社会化媒体中用户的行为数据和关系数据以及无线互联网中的地理位置数据。大规模个性化营销将会是核心竞争力。而目前已经到了收集数据的黄金时期，如何整合这些数据成为未来的关键任务。

    身处这样一个大数据的时代，消费者获取信息的渠道和范围已经大大增加。他们已经不再听任企业的摆布，而是追求更加个性化的产品和服务，并根据搜集来的各种信息做出判断、随时分享，将个人体验的影响扩大到更大范围的群体之中。

    “大数据”的意义并不仅仅在于“大容量”，更重要的是，通过对海量数据的整合、挖掘和分析，可以创造出新的价值。

    根据IDC和麦肯锡对大数据研究结果的总结，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般地采取独特的行动；运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入回报率；提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率；进行商业模式、产品和服务的创新。

    中欧国际工商学院市场营销学教授陈宇新认为：“大数据”目前已经营造出了全新的营销环境。这种环境实际上是一个大数据与微时代的两面体，一方面是数据量在惊人地增长，另一方面则是产品、服务、客户洞察的精细化、个性化，企业必须面对一个个具体的消费者来做营销，进行个性化营销。

    所有营销分析的第一步都是要找到目标受众，从而确定媒介投放策略。传统广告通过科学的手段探知受众，把握需求，以此做出市场预判。现实来看，互联网加剧了碎片化趋势，消费者的需求变得差异化、多元化、个性化，而同时互联网上的信息聚合和重构又提供了碎片重聚的可能；最为关键的是，大数据技术将这种可能变现实，所有的这一切，都是为了把“消费者”还原成“整体的人”，“丰富的人”，而不是以前简单的“目标人群”。

    大数据技术让我们看到解决未来预测问题的一丝曙光。来源于社交网站，如新浪微博、Facebook等公司的数据是大量的、鲜活的，代表了一个个具体网民的真实想法，反映了他们想做的事情，这些数据虽然价值密度低，但事关未来。企业营销者利用这些数据更加贴近消费者，深刻理解需求，还可以创造引领消费者需求。

    挑战与机遇——CMO转型势在必行

    CMO们面对越来越复杂的市场环境备感困惑，“复杂”的决策未必能带来好的回报，“简单”的方式却往往能够带来意想不到的效果。“复杂”也好，“简单”也好，最终目的无非是让营销变得更为“有效”。

    人们已经认识到新的经济环境将是波动的、不确定的，日益复杂而且结构变动很大。国内外多种变革力量的冲击、相互推动导致中国的经济环境日趋复杂、变化多端。技术发展促进世界互联互通，加剧了环境的复杂性。

    最近，IBM组织了首次全球首席营销官调研，这是IBM高管调研系列中的最新项目，也是规模最大的一次调研。其与来自64个国家19个行业的1734位CMO分别进行了一个小时的面对面交谈。这次调研帮助我们深入了解了CMO的角色在过去十年发生了怎样的变化。68位来自中国的高级市场主管参与了本次全球CMO调研。

    如全球其它CMO一样，中国CMO们尚未准备好管理所有的变革因素，而且，他们认为最缺乏准备的五项因素，恰恰是对业务影响最大的因素。

    ——数据爆炸：虽然这不是一个新问题，CMO们也已经着手应对数据爆炸带来的挑战，但是他们仍然感到在这方面的准备最为欠缺。

    ——渠道和设备选择日益丰富：互联网普及，线上世界兴起，各种新型渠道和设备层出不穷，但CMO们尚未完全了解其影响，因而感到准备不足。

    ——消费者特征变化：CMO们比较早地意识且预期到消费者特征将会发生变化，但他们明显感到远未做好准备，部分原因是消费者特征的变化会涉及更多因素和更广的范围。

    ——高速增长市场中的机遇：中西部、次级城市以及新兴的中产阶级人群，在中国这一高速增长的新兴市场中，企业的发展空间广阔，然而竞争也日趋激烈。

    ——品牌忠诚度降低：困扰国际同行的品牌忠诚度降低问题，在中国则表现为如何“建立”品牌忠诚度和客户忠诚度，CMO需要充分利用多种渠道加强客户沟通，增进客户关系。

    变化了的市场环境带给中国企业新的挑战：

    如何跟上客户演变的速度？新市场、新消费群体的兴起，有时会导致消费者需求和购买行为发生急剧的变化——如何在“全球化市场”中实现品牌差异化，改善品牌忠诚度？市场动荡，竞争加剧，与客户互动、交易的渠道日益多样化。

    如何把握“线上”世界？企业需要全面而深入地了解在线消费者群体，并通过在线渠道开展营销，提供服务。

如何把“信息”转化为“洞察”？在通过多种渠道和设备获得涵盖客户整个消费周期的完备信息后，企业还需要充分利用这些信息形成指导营销战略与战术的深刻洞察。调研结果显示，CMO普遍表示没有准备好应对日益复杂的环境。表现优秀的企业CMO提出，为了帮助企业在复杂环境中应对业务转型的根本变革，营销工作应当在以下三个关键领域加以改进：

    向客户提供价值

    洞察市场，懂得如何与客户接触和互动；了解客户，了解他们的真实需求，他们的采购行为，以及他们所需要的信息等等；与客户互动，通过社交媒介等新技术与客户开展有效的互动。

    推动长期关系

    加强客户和品牌体验，与客户建立长期密切关系；塑造企业品格，确保企业内各个部门齐心协力地提供一致的品牌体验。获取价值，衡量成效

    实现从成本中心到企业增长贡献者的观念转变；通过适当的衡量指标，实现价值和可持续增长；通过量化投资收益来体现营销工作的责任和价值。

    新的市场环境与挑战要求企业从经营的战略层面审视现今的市场与消费者的特性，调整对自身营销、产品与服务的心智模式，进而在更深层次上实现战略性的变革。需要特别强调的是，由于市场变化复杂，竞争程度剧烈，中国企业的营销变革不能是“小步慢走”的改进之举，而应当是思想理念的“颠覆式”创新，是营销模式的“跨越式”变革。

    也就是说，企业必须通过业务模式的转型——从以产品为中心到以服务为中心的转变，从以生产为中心到以客户为中心的转变，从以本地为中心到着眼全球市场的转变(对有些企业而言)，从“线下”市场到“线上线下”通吃的转变，从而持续改善客户体验并提高客户忠诚度，实现品牌价值和品牌影响力的大幅度跃升。

    社区化

    科技不仅把世界上的国家和企业连接起来，推动它们走向全球化，而且还把消费者连接起来，推动他们实现社区化。社区化的概念和营销中的部落主义概念非常接近，赛斯·高汀在其作品《部落》（Tribes）中指出，消费者更愿意和其他消费者而不是和企业相关联。如果企业想接受这种新趋势，就必须帮助消费者实现这种需求，让他们更便利地形成圈子相互沟通。高汀认为，要想实现成功营销，企业必须取得消费者圈子的支持。

    按照哈佛商学院教授苏珊·福尼尔和李拉瑞的观点，消费者可组成池状、网状或星状社区。池状社区是指消费者共享相同的价值观，但并不和其他成员互动，吸引他们走到一起的是对某个品牌的信仰和强大关联。社区存在的目的并不是为企业服务，而是为其成员服务。有鉴于此，企业必须积极参与这些消费者社区，努力为其成员服务，这样才有机会展开营销。

    特征塑造

    为了更好地和消费者建立关联，品牌必须具备某种真实可信的基本要素，以此作为区别于其他品牌的核心。这种基本要素应当反映品牌在消费者社交网络中的形象，只有具备独特基本要素的品牌才能在生命周期内形成自己的特征。在当今营销领域中，实现品牌差异化已经变得非常困难，而要实现令消费者感到真实可信的差异化品牌，简直难上加难。

    变革与创新——营销需要“简化”

    从根本上说，营销只是为了更好地满足客户需求，实现商业利润。把简单的东西复杂化，是造成营销混乱的罪魁祸首，用显而易见的常识思考商业世界的真相，将原本简单的事情还原到其简单的本来面目，则是终结营销混乱的解决方案。

    简单的才是最有效的。然而现在我们总是被淹没在浮夸的营销词汇当中，例如，情感营销、体验营销、教育营销、差异化营销、整合营销等等，这些词汇还有很多很多。当然，思想的多元化是有助于营销知识的发展的，但这些无疑也会使使用者迷茫。正规的商科教育及商学院会把营销教学复杂化，这是教学之所以然。

    但从根本上说，营销只是为了更好的满足客户需求，实现商业利润。可是现在在各式各样的营销概念手段面前，我们迷失了，不知道从何下手了，东一榔头西一棒子，看上去已经做了很多的努力，用到了最时髦的一些营销概念，但往往都没有达到很好的营销效果。对大公司而言，也许就是浪费了一些尝试的成本而已，但对创业公司或是刚刚起步的一些中小企业，它们也许就死在了这些纷繁复杂的营销概念之中。

    把简单的东西复杂化，是造成营销混乱的罪魁祸首，用显而易见的常识思考商业世界的真相，将原本简单的事情还原到其简单的本来面目，则是终结营销混乱的解决方案。

    如今的消费者对营销活动的反馈变得越来越重要。以往的营销方式是由厂商或品牌驱动的，通过广告、公关、事件营销、电话、直邮等方式“推”到消费者面前。在消费者购买漏斗的每一个环节，每当观察到消费者有偏离于最终购买的倾向时，我们会通过相应的营销活动来纠正其行为。但我们不得不承认：诸如此类的营销活动并不精准，经常不能在恰当的时间找到恰当的目标消费者传递正确的信息。

    在消费者决策链中，受消费者驱动的营销变得越来越重要，其原因在于：消费者主动搜集并企图“拉”帮助其决策的信息。研究表明，至少有一半以上品牌接触点参与进了消费者在购买前的的积极评估阶段，如网上评论、口碑介绍、销售人员介绍及消费者以往的使用经验等；当然，同时存在着不超过一半的品牌接触点是厂商驱动的。在这里，传统的营销手段依然重要，但消费者购买决策行为的变化意味着我们不能仅凭“推”去做营销，而应学习如何影响消费者驱动的决策过程中的接触点，如网络评论及口碑介绍，从而影响消费者购买。

    思睿高2012年全球品牌简化指数??在中国的调查发现，为了获得更简化的体验和互动，中国消费者愿意支付更多的钱。根据这项调查，中国消费者愿意多花平均4.9%到7.3%的钱来消费那些提供简约化体验的品牌。人们愿意支付的金额会因行业而异，但数额确实不菲，这为众多企业带来更大利润。

    在发展迅猛的社交媒体方面，中国版Twitter——新浪微博独占鳌头，在2013年的品牌简化指数中上升了28位，跃居第29名。依靠便捷潮流的交流方式以及母公司新浪的强大平台，新浪微博以其简单、清晰、直接的用户体验吸引更多用户。

    相比之下，银行业务和保险业的复杂程度都难以让消费者认可。调查者普遍认为银行服务质量差，不透明化，有太多表格要填，致使银行业在行业简化榜上位于25个行业中的第20位。而排名榜尾的保险业则依旧难以突破在中国消费者心中的复杂印象。

    通过提供简化的产品或服务从而提高总体体验，是品牌吸引新消费者、扩大市场占有率和增加消费者忠诚度的重要机会点，而这也从反向上让消费者愿意支付更多的钱来获得该简化体验，我们称之为简单性溢价。以上的例子可以看出，简单性溢价会为众多行业增加利润，简化潮流在中国各行业已悄然来袭。

    此次调查还发现：品牌可以从提供简化性产品和服务中获得额外的经济效益；全球有80%的消费者会更多地因为某品牌提供更简化的体验而向他人推荐。向消费者提供最简化体验的顶尖行业，正是那些倡导创新最容易的行业。

 观点争鸣

    数据不懂社交。大脑在数学方面很差劲（不信请迅速心算一下437的平方根是多少），但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态，擅长侦测出不合作的行为，擅长用情绪为事物赋予价值。

    计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况，但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见两次的儿时玩伴的感情，更不必说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。因此，在社交关系的决策中，不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器，而去相信你办公桌上的那台机器。

    数据不懂背景。人类的决策不是离散的事件，而是镶嵌在时间序列和背景之中的。经过数百万年的演化，人脑已经变得善于处理这样的现实。人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事。数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。

    数据会制造出更大的“干草垛”。这一观点是由纳西姆·塔勒布（NassimTaleb，著名商业思想家，著有《黑天鹅：如何应对不可知的未来》等书作）提出的。随着我们掌握的数据越来越多，可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多。这些相关关系中，有很多都是没有实际意义的，在真正解决问题时很可能将人引入歧途。这种欺骗性会随着数据的增多而指数级地增长。在这个庞大的“干草垛”里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。

    大数据无法解决大问题。如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场。数据偏爱潮流，忽视杰作。当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时，数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。但是，一些重要的（也是有收益的）产品在一开始就被数据摈弃了，仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。

    数据掩盖了价值观念。我最近读到一本有着精彩标题的学术专著《“原始数据”只是一种修辞》。书中的要点之一就是，数据从来都不可能是“原始”的，数据总是依照某人的倾向和价值观念而被构建出来的。数据分析的结果看似客观公正，但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。