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书名：不做无效的营销

作者：王泽蕴

豆瓣评分：7.2

出版社：中国友谊出版公司

出版年份：2017-4

页数：288

内容简介：

这本书教给你一套经过实战洗礼过的策略+执行方法，这套方法曾帮助英特尔、腾讯、华为、奔驰等百家企业科学地优化营销决策，精准地帮他们找到了引爆产品的通路。通过多维度数据分析、策略性颠覆、抢占用户心智三大武器帮助营销人突破经验与资源限制，驾驭数据 、人性与 策略，将数字变成与消费者有感情的对话，帮助公司、团队和个人建立完善的数据营销思维。

作者简介：

王泽蕴:

奥美公关数据分析总监，奥美公关数据部负责人，“在行”数据类排名第一的百单咨询师，人群画像3C九宫格模型和商业目标数据解构模型研发者。

在数据营销领域，她曾陆续推出了多个主题培训课，包括：《被误解的大数据》《商业目标解构模型》《数据有故事》（奥美集团2015年核心员工内训课程）《问卷法和营销》（奥美公关内部培训课.2015）《聊一聊数据的坏话》（奥美集团员工培训-Ogilvy 10堂课之一，2016）《当营销遇上数据》（长江商学院前沿课，2015）……

关于本书

本书是一本介绍数据营销的书。作者将带你深入分析，为什么会出现无效的营销，并且用数据化思维方式，帮你提高营销效率。

王泽蕴，是本书的作者，现在在奥美集团担任数据分析总监。在营销传播行业十几年，服务过大概一百多个各行各业的品牌，其中大概半数左右是世界五百强的企业或是上市公司。这些年来，作者发现了一个困扰很多企业的问题，就是 营销效率的问题。

常常甲方费尽心血做了一个产品，又花了很多钱做推广，但是消费者根本就不感兴趣，也不愿意花钱去买。甲方常常就会很苦恼，也很委屈，觉得我的产品这么好，你为什么不买。有时候他们就会质疑服务他们的乙方公司，也就是公关营销公司，乙方也觉得很委屈，我很认真地践行你的需求了，效果不好不是我的原因啊。

在这个大数据时代，数据环境已经发生了翻天覆地的变化，把数据化的思维应用在营销领域，就可以极大地提高营销效率。通常，我们只需要把问题背后的数据搞清楚，并且正确地分析和使用这些数据，就能发现很多现象背后的规律，找到最有效的解决方案。

无效的营销常常是自 high 式的。我这本书的英文名字叫《NO“Self-high”Marketing》，当然词典里没有 self-high 这个词，是 Chinglish。让“无效”这两个字对应 Self-high 其实也是想要告诉大家，无效营销常常就是因为企业自 high 所以才会发生的。就像刚才说的，企业觉得自己已经用尽了全身的力气，出了一个很好的产品，找了最好的公司来做推广，但是你给到消费者的东西，消费者并不需要，这背后的问题在于视角的偏差。企业用企业的视角看问题，但是消费者也有自己的视角，这是无效的营销出现的第一个原因。

首先，我们重点来谈一谈什么是企业视角，什么是消费者视角，以及数据怎么帮助我们了解这两个视角的不同。

举一个作者刚做过的最新案例，这个例子并不是书里面写的，但是用的思维方式是书里面的。这个案例服务的是一个川菜品牌，这个品牌的创始人说，他们一直坚持食材的质量，对于口味要求也很高，而且一直不涨价。创始人甚至说，还要推出一元菜，给消费者更大的实惠。但是去店里的消费者却越来越少，他非常苦恼，也不理解。

你看，这可以说是一个认真对待消费者的良心企业了，为什么消费者还不买单呢？作者帮他做了一个品牌形象的梳理，有一个关键环节就是通过消费者的视角，来看他们心中的这个品牌是什么样子的。

作者使用了很多不同类型的数据，这里面既包括整个餐饮大盘的数据，也就是行业数据，也包括了针对消费者的调研数据。首先，2017年整个中国餐饮大盘的数据里面，只有16.4%的消费者在点餐的时候，会把性价比放在第一位，大家向周围的人推荐一家餐饮品牌的时候，主要理由也并不是价格，价格的占比是非常低的。所以说，价格不是那么关键。那么，大家到底在意什么呢？我们进行了大样本的调研，数据显示，排名第一的是口味。这个你也能想到，只要是吃饭，大家首先在意的是好不好吃。可是，如果你只在意是不是好吃的话，你现在完全可以点外卖。所以，如果是外出就餐，除了口味，大家还看重什么？

这个结果就有意思了，答案是环境、氛围，还有服务等这些有点务虚的东西。而且尤其是新一代的消费者，90后的人群，他们更愿意为了这些因素花钱。你看，有的时候，一些网红店非常火，实际上它们饭菜的口味也许并不那么令人惊艳，但是大家还会去，图什么呢？图的常常是心理上的一种满足，比如说我在那儿感觉很放松，环境很好，或者说我可以发朋友圈打卡，到此一游，这是一种体验。很多人外出就餐并不是只图那口吃的，主要就是为了放松和享受，这是一个大的原因。

但是刚才说的那位创始人，他却觉得低价很重要。他们一直坚持不涨价，其实承担着非常多的代价。最直接的代价就是，利润低，就没有办法升级他们的环境，消费者就不愿意来，导致利润更低。这就形成了一个恶性循环。

为了进一步了解这个情况，作者还做了消费者访谈。其中，有一个这个品牌的忠诚消费者说，他老来这里吃，是因为他们公司每天餐补是40多块钱。在附近，这个价钱能吃得起、还吃得好的餐厅也就这一家了。你看，他的行为是很忠诚的，但是从态度上来看，他对这个品牌不是真爱。另一个消费者说，要是请朋友吃饭肯定不会来这家，因为环境很一般，尤其是最后一结账，人均50，对方会觉得自己很小气。

这就是企业视角和消费者视角的巨大差异。品牌创始人当天晚上就失眠了，他觉得追求物美价廉，就是最好的服务，但是消费者做出购买决策时，最关心的除了口味之外，是吃饭时良好的体验，这个品牌当时却提供不了。

那什么是营销视角呢？就是企业视角和消费者视角的交集，也就是品牌既能提供，消费者又非常需要的功能。我们要做宣传推广的，就是这个交集，这样的营销效果就会大大提高。

这是跟你分享的，导致无效营销的第一个原因，视角偏差。

接下来跟你说第二个原因，对数据的错误解读。

有的企业发现数据很重要，也花钱做数据分析，但是他们发现，按照数据分析的结果去做，效率也不高，这是为什么？这个问题背后，是很多人对于数据错误的分析和解读。比如关于大数据的能力和边界局限问题。

根据 IBM 的定义，大数据有五个特点，也叫 5V 理论，因为这五个特点都是用英文字母 V 来开头的。我们用中文来表述，第一个是大量的，就是说数据量非常大；第二是及时性，你可以理解为即刻发生的事情，非常快速；第三是多样性，你也可以理解为多元性，就是大数据有各种类型，可以反映很多方面的问题；第四是有价值的；最后一个是真实的。这是大数据的五大特点。

但是有的人对于大数据过度信任了，认为只要是大数据出来的结果，就一定是对的。我们分析问题主要出现在两个方面，一个方面是刚才说到大数据是大量的和多样的，但是大量和多样的数据不见得就可以全面地反映问题。

举个书中的例子，一个空气净化器的品牌，这个品牌想要了解，产品应该卖给哪些人。他怎么利用大数据呢？他会去找线上所有在一定时间内讨论了净化器的用户，去收集他们的数据。数据告诉他们，这些讨论的人大部分都是第一次买净化器。那是不是可以得出结论，这个企业应该面对那些要购买人生中第一台净化器的消费者做营销呢？

这看起来是似乎是因果关系，但是其实你会发现，那些买过净化器的人，如果需要买第二台、第三台，是不会像新手这样频繁地在网上讨论的。他们可能也是购买净化器的主流人群，但是刚才我们说的数据就覆盖不到这群人。所以，我们在使用大数据的时候，要注意它是不是能全面地反映问题，不要简单地通过因果关系就得出结论，这是误解大数据能力边界的一个表现。

接下来再说说误解大数据的第二个表现。

很多人以为只要数据真实，就有用，实际上也不是这样。

再举个书里的例子，作者之前给一个品牌做代言人的评估，评估影视明星张震适不适合代言这个品牌。作者收集了全网半年以来所有跟张震相关的数据，这些数据都是真实的，但是初步梳理的时候发现，有一半以上的数据是没有用的。比如这里面有很多张震岳的数据，在数据采集的时候，张震这个词是含在张震岳里面的。而且还有一个讲鬼故事特别有名的明星，也叫张震，同名同姓，还有一个非常有名的配音演员，也叫张震。这些数据都混在一起。数据都是真实的，但是不是都有用。尤其是做语义分析，想要分析消费者态度的时候，就很困难，因为汉语特别复杂，同样一种情绪，可以用很多种词汇来描述，这在数据识别上就会造成很大的障碍。

刚才我们说的这两种对数据解读的偏差，反映出来的问题就是简单建立因果关系。我们看到数据量很大，很多元，就觉得结果是对的，但是可能有一些很重要的前提没有发现。比如刚才说的空气净化器，老用户也买，但是他们的数据在网上相对少，分析的时候就容易忽略掉。

看起来，我好像在说大数据的坏话，但实际上不是。现在是一个对数据越来越重视的时代，也是数据越来越能发挥作用的时代。我们追求的事情，就是通过数据化思维，帮助企业发现问题的本质，然后去解决问题。只不过在这个过程里，不要神化大数据，所有类型的数据都只是工具。

先来介绍一下，在数据化的环境里，现在我们营销人的工作模式跟以前相比，发生了很大变化。传统的营销模式是甲方客户先提出一个目标，然后大家也不管这个目标对不对，就关起门来头脑风暴，想出来一个方案给到客户。客户不满意，但他也不知道自己究竟想要什么，就说你们回去改吧。于是，大家回来继续头脑风暴，用各自的聪明才智和历史经验使劲想，有时候方案能改十几版。最后时间到了，客户看了看诸多的方案，说还是用第一版吧。然后在执行阶段，大家就严格按照这个方案来执行。最后写一个报告，交给客户，客户也未必很满意，有的时候会觉得效果不好，花的钱打了水漂。

现在到了数据化时代，营销过程发生了根本性的变化。我们会把整个工作流程拉得更长，所有决策的过程都要引入数据，大到制定什么战略，小到挑什么媒体、借势哪个话题，都要用到数据来帮我们提高决策效率。比如甲方客户提出了不切实际的目标，就可以用数据帮他纠正回来；比如我要针对消费者做方案，那消费者是谁，他们有什么特点，他们在网上买什么东西，数据都可以告诉我们。在执行的过程中，市场会发生变化，实时监测数据就能帮我们优化策略。这样整个过程下来，我们的方案肯定是更高效的，积累下来的这些数据，又变成了我们下一年新的计划的依据，这就变成了一个有效的闭环。

你可能要问，具体应该怎么做呢？作者给我们分享了一个奥美的经典模型，叫商业企图红星模型，也叫 5C 模型，它主要由5个单词组成，每个单词都是英文字母 C 开头的。

这个模型对应的5个方向分别是企业、品类、竞争、消费者、渠道，你可以用这个模型来找到营销目标，以及怎么做营销。

我详细来解释一下这个模型。第一步，要先知道企业自身的情况是什么样的，对应到数据上，就是企业现在影响力的大小，用户的情况，企业自己有什么资源，有多少推广费用等等；第二步叫品类，就是我在一个什么样的环境里发展，在这个环境里我是谁，这里的数据，你可以通过了解行业趋势报告、行业消费者报告以及一些线上的指数工具等来获取；第三步，我的竞争对手是谁，他的情况怎么样；第四步，谁是我重要的目标消费人群，他们有什么特点；第五步，这群人在哪，怎么能触达他们，他们的购买渠道又是什么。

这五个问题弄清楚之后，就不但了解了自己，还了解了竞争对手，也就能制定一个合理的商业及营销目标。在这个过程中，数据有很多用武之地，这里重点介绍两个。

先说怎么用数据思维找到品牌的市场机会点。举个最新的例子，一个在线减脂营的品牌，他们主要是通过线上的饮食和运动指导，帮大家减掉脂肪。我们用 5C 模型做一下梳理。

先来看看企业的情况，它的规模比较小，资金有限，推广费用也很少，核心竞争力在于它的核心成员在业内是非常资深的专家，也就是人上面的资源。以及它这几年来通过自己的努力，已经积累了上万名学员，老学员们对于品牌的好感度比较高。

第二，我们看一下品类。减肥健身的行业是绝对白热化竞争的红海，里面有各种各样的品牌，而且细分化也做得非常不错。你可以吃代餐，可以去健身房举铁，或者去练瑜伽，都能达到效果。在这样一个红海的环境里，一个资金实力比较弱的品牌，情况就不太妙。

第三，我们再来看一下竞争对手。这个减脂营跟其他产品的区别也有限，我们去做用户调研，数据显示，大家说不清楚你的品牌跟其他品牌在功能上有什么区别。想差异化胜出，以它当时的表现，是非常难的。

然后我们再看第四项和第五项，消费者的情况怎么样，以及他们在哪。作者做了一个人群画像，就发现了一个特别有趣的事情，大家在减肥健身的过程中，最难克服的障碍是心理障碍，有四成多的人选了这一项。这背后反映了什么呢？就是说要减肥的人不是不知道正确的方法，也不是没有钱，而是做不到。明明知道不能吃太多糖，还是控制不住自己向蛋糕冰淇淋伸过去的手；明明知道应该早睡，但是刷微博刷到两点；明明今天有时间跑步，但就是不想出门。这是最关键的问题。

所以，在这样的前提下，这个品牌只需要增加一组健身心理学的专家来帮助大家解决心理障碍的问题。这样，这个品牌的差异化就出来了，消费者们也都非常需要这个新功能。而且，这样一来，这个品牌甚至跟其他同行都不会构成竞争关系，因为别人解决不了这个问题。

你看，通过梳理 5C 模型，运用数据化的思维，给这个线上减脂营找到了差异化竞争的方向，提高了效率。

再说怎么收集竞争对手的数据。作者重点推荐一个可能被低估的工具——百度指数。很多人都用百度指数，但是主要看的是第一页，也就是搜索的趋势变化，它的第二页还有一个需求图谱。这个图谱非常好用，可以帮品牌找到真正的竞品。比如你搜索了牙膏品牌高露洁，在百度指数的需求图谱里，他会收录大家搜索高露洁这个词之前搜了什么，搜了这个词之后又搜了什么，这些词跟你搜的词就是有强关联的词。比如高露洁的关联词图谱里，你会看到佳洁士，这就说明，在消费者心中，高露洁和佳洁士是摆在一起比较的，大家不会把高露洁和冷酸灵放在一起比较。这个数据可以很快速地告诉我们，消费者认为你的竞争对手是谁。

还有，像主流的互联网平台，都有免费的指数工具，比如微博指数、阿里指数等等，感兴趣的话你也可以去搜搜看。

除了上面讲到的这些内容，最后再重点强调一下，这本书更多想要传递的并不是营销的理论，或者是数据的工具，而是一种数据化的思维方式，这种思维方式一方面可以帮助我们真正找到对的问题，另一方面可以在一个对的方向之下，找到一个切实可行的高效的解决方案。这种思维可以帮助品牌找到市场的机会点，为企业找到对的目标消费人群，甚至是帮助品牌找到合适的代言人，以及帮助品牌设计一个科学的 KPI 体系等等。这些类型的事情乍一看都很不一样，但是它们的背后，都是数据化思维方式。

我觉得非常感恩的是，我们现在的时代非常好，因为我们现在是站在巨人的肩膀上，有大量的各种各样的数据公司在提供他们的产品和服务，我们可以使用很多非常好用的数据工具。这些特别重要的武器都可以帮助我们更加快速地接触到事实的真相，帮助我们进一步做出洞察。但是数据只是一个工具，更重要的是使用它的方法，因为数据是死的，背后的洞察才是最重要的，这才是数据化营销最正确的打开方式。

还记得，应该是毕业那年，感觉，突然所有的建筑公司、地产公司，都把“大数据”挂在口边，那是我第一次对这个词感触这么深刻，建筑学专业出身的我，仿佛已经看到，进入有“大数据”的公司，就能够挖掘漏洞，找出流行的款式，设计最受欢迎的房子，拿不菲的奖金，那时候给我感觉，“大数据”=精致机会，而这个精致的机会，将伴我同行。

首先，我们得明确一点，什么是大数据。《不做无效的营销》给出一定的答复：无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。“百度百科”也提出大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

会发现，数据量的级别上涨之后，带来的效益和权重在几何增长，仿佛我们也能像书本中所说，像Netflix公司，用大数据捧红了《纸牌屋》，带来现象级别的收视率和宣传

而这些，正是运营版块的我们急需的资源，我们确实需要“大数据”来指导、纠正我们的动作，不断擦除画往错误方向的笔痕，走向胜利

而在前往胜利的道理上，如若不小心，“大数据”的三大误区，分分钟能把我们带入沟里。

①谈及者众，知其者寡

短时间的某个产品，或者某个行为动作爆火，街头街尾全在讨论，这时候，总是会以为，这就是“大数据”了，得分析，得琢磨，结果会发现，谈论的人是很多，真正分析出来一点点套路的人特别少。

②挂羊头卖狗肉

所有的公司或者推文，都讲这个词，我的##结论，是根据“大数据”研究出来的，特别有效，其实，所谓的大数据，估计可能就是上周一整周的上万条数据而已，并没有特别重大的代表意义，因为时效性太短，但是不知者，很容易被其误导，走入改公司设置的怪圈

③过度神话

总以为，靠近“大数据”分析出来的成果就是特别牛逼的，从分析数据到设立部门，全抬着“大数据”的口号，然后根据一堆计算方法和逻辑，得出结论，XXX会怎么样，会发现，结论和工作的方向完全不匹配，完全就是无用功，甚至还可能因为这个错误的结论，把公司的战略带跑偏

那么，既然这三个误区怎么明显，做完运营方向的我们，是如何使用“大数据”这把刀，尤其是在教育行业，怎么用？

我们都知道，所有的分析，都得建立在数据基础上，不能凭空去想象，而“大数据”给予教育板块的指导，应该会主要集中在两个方面，一个是教学层面，一个是市场层面。

先谈谈教学层面，“大数据”带来的第一个好处，就是个性化学习分析，可以发现，当班课的人数过多，老师对于一些孩子的掌控就会有偏差，但是大数据会帮我们，但我们用好“入门测”+“出门测”，几次课下来的数据，就能给予学生对应的个性化学习分析了，还能根据个性化的结果，指导孩子如何进行补救复习。

第二个好处，量化学习过程，因为我们有“VPS教材”+“答题器”，除了出入门测，我们还能把课堂上的情况，不断录入电脑，生成学生对应的课堂掌握情况，全方位的对学生学习情况给予对应的跟踪，有问题第一时间补救。

而第一个好处，第二个好处混合使用，就能够把“学生自画像”描摹出来，这样，每一个家长都能知道自己孩子的情况是怎样，应该怎么调整，而老师拿到这一份“自画像”，也能清楚孩子的问题，及时在课堂上或者课后给学生给予对应的讲解，让三方（家长、学生、老师）一起在“自画像”的环节下配合，给予学生最大的成长帮助

市场层面，“大数据”给予的帮助，就更加多了，主要集中在三个方向

①续班率。运营者总是能够拿到全部暑假或寒假的续班数据，以为就是大数据，感觉自己能写出一堆东西了，仔细分析了一下，啊，原来续班率低，是因为0期班和4期班续班率低影响了，得到粗狂的结论：明年不弄0期和4期班级了

其实，这样对待“大数据”，就进入前面所提的误区的第三个了，过渡神话。拿着大数据，得到浅薄的结论，还按照浅薄的结论，指点工作，就是过渡神话。当我们走出这个误区，多方向同比或者环比，然后思考，是什么照常这个情况？千万别主观认为，只有这样，才能摸清事实真相，真正帮助我们后期工作。举例而言：比如，某个老师的续班率低，很容易主观认为，是这个老师不负责任，那么就需要拿出具体的数据来，没有数据，都是空谈，最少需要从“大数据”里面实时帅选出来，是不是只有她续班率低，搭班老师如何，甚至是这个校区的老师如何，如果都非常的低，那么可能就不是老师的问题了，是校区大环境的问题，而这个大环境包括好多种，校区地理位置不好？上课不方便，离地铁公交站远？家长教育意识不强？楼上就有竞争机构……等等，而这样子分析，你会发现，你的思维不在停留在最基本的层面了，所以，这个才是真正的“大数据”给我们带来的好处，而不是说瞎想而已

②KPI设定。每一位运营者对KPI是又痛又恨，“我们已经努力了，我们无愧于心”书中所述，道出多少运营者的心声，而如果我们学会使用大数据，建立对应的评估体系，那么对KPI的设定，就不会再是无效的运营了。市场的数据（包括地理环境，学生人数，竞品机构，消费水平，重视教育等等），教师的数据（续班率，责任心，沟通家长频次，搭班老师的看法等等），对这些数据进行系统的评估，得出恰当结论，这些结论，将会指导我们在设定KPI时候，不会在盲目的来，不然，执行者在这么恶劣的综合环节下，还得完成几倍的目标任务，那么对于执行者的打击是非常之大的。

③营销跨界。所有人都知道，蹭热点，是一个快速传播口碑，带来流量的大好时机，可是，当我们，发现热点的“大数据”时候，已经有点迟了，蹭热点的成本过高，因为已经有好多机构再蹭，带来的收益并没有想象中的那么大了。那么我们可以另辟蹊径，蹭小热点，蹭小需求，让营销跨界，不再局限于教育行业。举个简单例子，夏天，最喜爱的活动中有一个是游泳，可是，游泳馆提供，洗发水、沐浴露的可能性是非常低的，而洗发水、沐浴露以及防水袋都是普遍游泳爱好者的需求，这就是我们需要的小数据，这就是我们需要的热点，假如，我们拿“防水袋”+“小包洗发水沐浴露”的方案去和游泳场地协商，换回特价班海报展架机会以及游泳场会员电话数据等资料，甚至我们还能在防水袋上印刷我们的机构标志以及特价班等我们需要印刷的信息，双赢结果，既能促进顾客舒适度，也能给我们带来曝光，这应该是一个我自我感觉可行的一个小小的营销跨界。

珍惜“大数据”，运用正确的方法，别再乱入误区，多想多思考，你的运营之路，会终将走得比目前更加顺利。

冯文位   广州新东方学校优能中学事业部

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