“市場比市場營銷變化得更快”（Market changes faster than marketing）——這是現代市場營銷學之父菲利普·科特勒在世界各地給CEO們演講使用頻率最高的一張幻燈片的內容。市場營銷總會有新的問題或新的范式產生，最重要的驅動變量源于技術的迭代與消費者的變遷所形成的雙浪疊加。技術的變遷意味著營銷基礎設施、營銷手段或工具的變化；消費者的代際變遷反映出新的需求。因此，我們可以看到的層出不窮的新概念或者舊理念的新包裝，其底層邏輯無非是兩大變量的組合。

《易經》中的易（change）被注解為“變易、不易、簡易”。如果說前面我們提及的是“變易”，那跨越時代市場營銷的“不易”又是什么？我在《數字時代的營銷戰(zhàn)略》一書中介紹了從原子時代到比特時代市場營銷的變化，但更重要的是挖掘出這些變化背后不變的部分，這就是市場營銷的本質，或者說是區(qū)分真?zhèn)螤I銷、好壞營銷的金線。我將其歸為三項：需求管理、建立差異化價值、建立持續(xù)交易的基礎。無論是工業(yè)化時代還是數字時代、數智時代，營銷的本質沒有變化，需求管理、差異化、建立持續(xù)交易的基礎依然是有效營銷、可持續(xù)性營銷的核心，不在本質上使用新的營銷工具，全是壞營銷，工具理性背后必然是價值理性。

那市場營銷的“簡易”又是什么？最簡易的就是對市場營銷的框架表達。例如最經典的營銷框架“STP+4Ps”，其中，STP是代表了代表了構成營銷戰(zhàn)略的核心要素，S（Market Segmenting）指市場細分、T（Market Targeting）指目標市場選擇、P （Market Positioning）指價值定位；4Ps分別表示產品（Product）、定價（Price）、推廣（Promotion）及渠道（Place）。

如果要使這些框架更加“簡易”，可以用四個價值環(huán)節(jié)來進行歸納：商機捕捉、價值創(chuàng)造、商流傳遞和關系管理。

從“簡易”再次過渡到“變易”，數智時代這四個環(huán)節(jié)又發(fā)生了哪些變化？

商機捕捉：以人為中心的市場洞察

數據是商業(yè)的石油，從商業(yè)的角度看，對數據的挖掘即商機洞察。市場營銷幫助CEO發(fā)現新的行業(yè)機會、區(qū)域機會、產品機會、消費者變遷的機會。十年前阿里巴巴數據中心就可以通過數據中臺判斷商品的銷售趨勢。借助阿里巴巴的生意參謀，品牌商家可以分析淘寶和天貓的搜索詞、購買量等數據，從而發(fā)現商機，但這種洞察多是基于購買環(huán)節(jié)的數據。例如，通過電商購買數據，華潤雪花啤酒看到消費者對精釀啤酒的需求快速上升，于是展開布局。

電商平臺的應用數據能看到消費者購買行為的變遷，這些數據也被稱為“后鏈路數據”，即消費者產生需求后數據反映出來的商機分布。隨著抖音、快手等內容平臺涉足電商，其掌握的海量用戶社交數據打開了新的價值空間。這些數據的一大部分屬于“前鏈路數據”。品牌商家的洞察可以來自購物環(huán)節(jié)的數據，更可以從用戶消費內容、生產內容中的社交數據中獲得。將消費前鏈路（chain before purchase）行為一覽無余，就形成了“以人為中心的商機洞察”。

以抖音電商為例。抖音電商按“找高潛、選趨勢、定特征”的步驟來選新品賽道。數據來源首先就是內容，內容對需求的表達先于商品生產。其次是銷售和搜索的熱度數據。例如，疫情期間，許多用戶在抖音平臺搜索和失眠有關的內容，這就導致此類數據熱度高于均值，成為被跟蹤的趨勢類目。趨勢類目確定后，平臺可通過社交數據挖掘，按照搜索熱度、內容熱度和商品熱度抓取趨勢類目熱詞；再通過質性分析、人工剔除、篩選、歸納、總結，為每個趨勢類目篩選一個核心特征熱詞；最后將特征熱詞與趨勢類目聚合，提煉出趨勢賽道。如特征詞“即食”+趨勢類目“失眠”，就聚合出“即食助眠”賽道。

AI催生的新數據收集方式可以將用戶大腦中的“品類詞”顯性化，清晰展示消費者大腦中品類運動的軌跡，這對于講究占領心智的消費品牌來說價值極高。在內容電商平臺和AI誕生之前，消費者認知結構的顯性化只能通過大規(guī)模用戶訪談才能實現，商機洞察的成本結構因之發(fā)生了天差地別的變化。

價值創(chuàng)造：以時空切片為核心的場景需求

從品類鎖定產品，根據品類競爭確定價值主張、產品形態(tài)與價格帶是常見的營銷創(chuàng)造價值方式，但這是以供給側品類為根的思維方式。在供給過剩的時代，品類已不足以指導需求產品化，真正的顧客價值創(chuàng)造應當回歸不變的需求管理。菲利普·科特勒說：“價值歸根結底是消費者體驗時頭腦中形成的概念?！眲?chuàng)造一個品類詞語不足以稱為價值創(chuàng)造，只有基于對顧客心理的深度洞察形成的產品與服務才稱得上價值創(chuàng)造。

2016年，哈佛大學教授克里斯坦森提出了待辦任務理論（Job to be done，JTBD）。他指出：“企業(yè)真正應該關注的是顧客在一個給定的環(huán)境中想要改善的事、完成的任務。”根據過往的咨詢實踐，我們將這種“給定的環(huán)境”定義為顧客時空切片（Customer Micro Moment），本質是消費者某時某地身處的微觀博弈環(huán)境。身處于此微觀博弈環(huán)境的消費者心理上自然地產生某種渴望，產生一系列想要完成的任務（Job to be Done）。

利用顧客時空切片和JTBD這兩個工具，品牌商家就能夠基于品類賽道反向描繪出是哪些顧客、在何時何地、因為什么原因產生了怎樣的心理動機，以及心理動機背后的深層次需求。如此一來，企業(yè)對消費者需求的管理趨于確定，同時賽道機會更具象，且增加企業(yè)的顧客視角。

基于場景的需求管理，能夠根據社交數據反向描繪顧客時空切片和JTBD，為產品開發(fā)過程乃至內容營銷過程提供極其細膩的指導。例如，抖音電商洞察發(fā)現，水光儀品類很受用戶歡迎，背后的原因是精致媽媽或新銳白領在忙碌的帶娃或工作場景下，希望能夠節(jié)省時間、快速見效、瞬間變美。基于對消費者需求的深度理解，護膚品牌BIOLAB聽研推出了“即霧小分子高透水光儀”，為消費者提供更便捷的護膚體驗。

商流傳遞：算法驅動的消費者行為鏈路傳播

數字化營銷崛起后，傳播推廣與銷售渠道趨于合一。無論是電商平臺還是直播間帶貨，這些具備媒介功能的購物方式實現了“所見即所得”，既是傳播渠道也是銷售渠道。數字化時代，品牌到消費者之間的一切觸點都可以成為渠道，“任何觸點即渠道”，全面實現“任何時間、任何地點”的消費者互通。為了與傳統(tǒng)的陳列式銷售“渠道”做區(qū)分，我們將品牌與消費者的一切觸點互動過程稱為“商流傳遞”。

“我知道一半廣告打了水漂，只不過我不知道是哪一半。”商流傳遞可以解決這一傳統(tǒng)營銷投放的困境。商流傳遞是基于鏈路的內容營銷，圍繞顧客行為路徑布局內容營銷，在不同節(jié)點的流轉間提升營銷效率，讓營銷投放可監(jiān)測、可閉環(huán)。我們可以大致歸納出消費者心理鏈路、消費者行為鏈路、企業(yè)行為管理鏈路、媒介布局鏈路、營銷效率測量鏈路等五條鏈路。五條鏈路要協(xié)調一致，比如媒介布局鏈路需要和消費者心理、行為兩條鏈路匹配，否則無論投放多少線下廣告，都會因“鏈路不連”而無法有效驅動消費者購買。

五條鏈路的核心是企業(yè)圍繞消費者行為鏈路（見、搜、入、比、進、購、聯、擴）布局內容（見圖1）。通過鏈路的精益管理以及不斷的數據調優(yōu)，企業(yè)有望實現具備良好ROI的投放效率?；阪溌匪季S，阿里媽媽推出了基于阿里巴巴生態(tài)的DEEPLINK營銷鏈路，指導品牌在不同的營銷環(huán)節(jié)通過內容測試適應平臺營銷環(huán)境，實現精益營銷。歐萊雅在2021年618期間采用DEEPLINK深鏈營銷的方式即實現了2倍ROI提升，80%CVR（轉化率）提升。

但在智能營銷時代，鏈路面臨新挑戰(zhàn)，智能化的內容平臺算法成為了企業(yè)營銷的對手盤。對于品牌商家而言，內容平臺的流量分發(fā)和內容推薦是一個盲盒。在搜索引擎做內容營銷，需要與搜索引擎的排序算法博弈，要抓住內鏈、外鏈與站點權重；在微博做內容營銷，需要與熱搜排名算法博弈；在抖音、小紅書等平臺做內容，需要與內容分發(fā)算法博弈，核心是“粉贊比”；在京東、天貓等電商平臺，也要與商品推薦算法博弈。這些算法背后是平臺通過智能化手段監(jiān)測用戶行為，讓曾經無法收集的數據，如瀏覽動線、眼球動線、面部表情、參與度等變得可收集。

平臺算法多數時候并不直接公開，但若品牌方掌握平臺推薦算法，就可根據推薦算法指標進行針對性運營。2023年4月3日，馬斯克開源了推特的推薦算法，并承諾每24—48小時會根據用戶建議更新一次推薦算法，這個每天分析推薦5億條推文的大算法一經公布，將推動全球內容平臺的推薦引擎再升級，從而越來越貼近用戶心理。

關系管理：AI驅動的客戶資產經營

ChatGPT向世界展示了AI極其廣博的知識和極具同理心的互動性對話。一些企業(yè)已經將這種能力嵌入到客戶服務環(huán)節(jié)，尤其是對海量顧客的服務。例如，服裝公司Thread使用人工智能為顧客定制衣櫥，在AI的幫助下，一個時尚買手可以為多達五萬名顧客提供一對一的個性化服務。比如，如告訴顧客“你需要一件橄欖綠夾克，穿起來好看”。沒有AI的幫助，這種高度個性化的服務是極其稀缺的，因為一個公司幾乎不可能雇如此多的買手。

AI在客戶管理中能做的只有聊天嗎？非也！AI未來最大價值應該是對客戶的信息收集和分層。在數字營銷時代，品牌商家為了從海量顧客中識別出高價值顧客，只能借助企業(yè)微信等工具與顧客進行人工交流，然后再打標簽。這樣的方式工作量驚人、效率低下，大多數品牌商家甚至不會做這一步。在AI時代，具備生成式對話能力的智能客服能夠收集對話中產生的關鍵客戶信息，據此品牌就可以選擇其中高價值顧客提供更個性化的人工服務。

這樣的客戶預測和分層能力不僅可以用在存量用戶經營上，也可以用在新顧客的獲取與轉化上。AI具有成本低效率高的特點，在初次與顧客連接時用AI進行對話和產品介紹，當AI判斷顧客有很高的轉化可能性或有復雜購買需求時，再轉給銷售人員進行人工服務，這樣的銷售漏斗可能是未來AI與人合作的常態(tài)。

無論是存量還是增量，最終AI將成為客戶資產管理的重要工具。這一現象在金融行業(yè)中已經初見端倪。目前銀行大量的個人貸款授信已經交由AI評估，根據銀行KYC（Know Your Customer，了解你的客戶），AI會分析貸款客戶的教育背景、工作背景、資金流水等信息以評估信用水平和償債能力，再給出對應的個人貸款授信額度。同樣的思路如果應用到消費品牌，就是客戶資產模型，核心在于評估客戶終身價值，即客戶在和企業(yè)關系存續(xù)期間產生的全部未來凈收入現值。這樣的評估模型與簡單識別高價值客戶不同，它和授信額度一樣，是定量的，能夠計算出一名客戶最終能為企業(yè)貢獻的全部收入。根據計算的結果，企業(yè)就可以倒推需要投入多少營銷成本在某個客戶的開發(fā)和維護上。

基于客戶資產管理的系統(tǒng)思維，AI還能夠進行商品推薦和動態(tài)定價，實現客戶資產管理閉環(huán)。針對不同價值的客戶推薦不同商品、制定不同的價格，是兌現客戶資產的核心手段。京東等電商平臺已經開始使用AI進行動態(tài)定價和商品推薦，根據消費者購物數據、競爭對手價格數據以及庫存等因素對上百萬件商品進行動態(tài)調整。與“大數據殺熟”不同，豐富的數據維度可以為消費者帶來更好的購物體驗。

從市場營銷的“變易”再回歸“簡易”，在AI加持下，商機捕捉、價值創(chuàng)造、商流傳遞和關系管理四個步驟可以用一句話總結：人機合一，以數據為主要生產資料來高效驅動和滿足顧客購物旅程體驗的智能化營銷。

結語

人機混合是菲利普·科特勒營銷5.0中提到的核心思想。營銷5.0 專注于不斷增長的營銷技術/無處不在的AI技術與人的營銷融合，因此，影響機器的算法行為和影響消費者行為同等重要。例如，在海量的視頻號信息中，哪個公司的哪條短視頻能夠呈現在哪個用戶面前，這背后的算法邏輯各個平臺有所不同。讀懂其中的算法邏輯，可以為公司節(jié)約大量資源，創(chuàng)造更高價值。

最后，我們要再一次從市場營銷的“變化”（變易）回到“不變”（不易）上去。新市場營銷的機會變量來自技術的迭代與消費者的變遷所形成的雙浪疊加，算法和人心，科學與人文才是今天數智AI時代營銷融合的底牌。我們相信，隨著類人技術進一步應用到營銷實踐中，營銷戰(zhàn)略將回歸本質，消費者的感受、情感和價值觀將更加受到重視，企業(yè)和營銷也將更接近人機合一的境界：擁抱技術，也擁抱消費者。

源：王賽