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TalkingData's Blog

现在开始,用数据说话。

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  • Nov 16 / 2017
  • 0
Enterprise

锐眼洞察 | 增强现实技术必将改变时尚与零售(翻译)

作者:Rachel Arthur

原文:Augmented Reality Is Set To Transform Fashion And Retail

译者:TalkingData解决方案架构师 张雪倩

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

 

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Burberry iOS 11 app中的增强现实融合

本月早些时候,谷歌的VR与AR主管Greg Jones在Shoptalk Europe大会上说道,“在未来的某一点,我们必将回顾反思,现实世界中怎么能没有数字层呢”。

他表明说,增强现实技术注定扮演改变者的角色,应用于零售的时候更是如此。

在大概同一时间,这些话在Vogue杂志对苹果CEO Tim Cook的访谈中同样被重复了,在这一访谈中他说,他相信AR将会影响到从T台秀到购物的方方面面。他表示道,“有朝一日,我认为这些特质会像有网站一样重要”。

事实上,苹果和谷歌都在促使这件事发生。虽然AR已经存在很多年了,多亏了我们开始见到的智能手机融合技术,2017年将会标志着大众消费应用的开始。

苹果增强现实技术开发者平台ARkit的引入,以及承载它的iOS 11紧接上市,为iPhone和iPad铺平了道路。与此同时,谷歌的ARcore使得Android平台可以实现相同的事情。

消费者接受性遵循的是长时间以来用户在这一领域里扮演的角色——他们通过Snapchat里加在脸上的滤镜或Pokémon Go里在大街上追逐的角色来知道AR。

现在的不同是,将这一应用在他们的手机上与其它多种应用融合,使得做任何事情的时候都有电子层成为第二天性体验。

根据咨询公司Digi-Capital的预测,到2018年年底为止,会有9亿台装有AR的智能手机。Jones指出,在这样的世界里,消费者将会有更大的期待。

实际上,Digital Bridge的研究表明,69%的消费者都在期待零售商在接下来的6个月中发布AR应用。Jones解释说“消费者这么快就能接受事物并期待它们变成主流,真惊喜。他们刚体验了Pokémon Go,现在就希望在商店里见到它了。”

谷歌的深入洞察显示,34%的用户说他们会购物时使用AR,61%的人说他们会更喜欢提供AR的商店。Jones又说,“AR必将重新连接实体与电子零售,”

我们已经可以看到多个零售商和品牌开始留意。宜家和Anthropologie是苹果最早投放的几个合作伙伴,使用ARkit在app中添加功能,通过app你可以看到家具摆放在自己的房间中来真实感受它在现实生活中的效果。其它家居空间品牌,包括Wayfair和Houzz也加入了。

谷歌已经与Pottery Barn和Gap之类的品牌通过其早期的Tango AR平台合作,现在据说在ARcore平台上同各种各样的品牌进行同样的合作。

实用性目前为止在大多数app中居于中心地位——可以完成如摆放家具等事情,就像强调的那样。这一功能性视角紧随早些的AR在美容行业的成功。例如,欧莱雅的Makeup Genius(化妆天才)app 就有2千多万的下载量,它用AR来使用户在他们的手机上模拟试用美妆产品。其它品牌,包括丝芙兰、Charlotte Tilbury和Rimmel等也紧跟而上。

Jones同样看到了基本信息层的应用,尤其是增加了可信度与透明度时,如即时提供产品原产地内容,这可以应用于从大众消费者购买品到奢侈品的各种事情。他还看到了通过数码手段添加表情层的价值,通过体验性和沉浸式故事讲述,将AR当作增强品牌价值的机会,他解释说。

例如,Burberry以一种可玩性和互动性十分强的方式开发ARkit,使得iOS app用户通过摄像头在他们自己的图片上加一层出自艺术家Danny Sangra之手的数码图像,然后分享到社交媒体上。

Cook也看到了AR在时装周大秀上的可能性。他解释说,“你要是想到了时尚界的T台秀,那肯定是AR的绝佳用武之地,因为这些原因:你想看到衣服的前后左右,而不是只看到正面”。伦敦艺术大学伦敦时装学院下属的时尚创新机构,最近在促成AR创业公司HoloMe和年轻的英国时尚品牌RIXO London时,跨出了这一步。结果是用户使用他们的智能手机,就可以在家观看全息版本的T台秀。

时尚创新机构主管Matt Drinkwater说,“增强现实将会改变时尚界创造、展示和零售产品的方式。接下来的一年将会见证这一沉浸式技术的机会爆炸式增长,它将完全重新定义我们如今认为是时尚的一切事物”。

  • Nov 16 / 2017
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锐眼发现 | 营销世界的 5 大剧变之 ④ 万物皆可数字化

作者:Scott Brinker

原文:5 Disruptions to Marketing, Part 4: Digital Everything

译者:@文科生 ,宏原科技创始人

转载于:SocialBeta

上篇回顾:锐眼发现 | 营销世界的 5 大剧变之 ③ 纵向竞争

 

TalkingData合伙人兼执行副总裁林逸飞点评:

  1. 通过增加我们在营销、产品和服务中需要构建的触点的数量和种类——来颠覆营销
  2. 什么样新的营销/客户体验能在这些数字触点上流行起来,归功于正在加速的创新扩散模型
  3. 「移动优先」无论在技术还是概念上都比较受限。我们应该思考与顾客深度互动所需要的能力。我们应该朝着「服务优先」或者「数据优先」的目标来发展数字化:统一的底层后台系统、数字仓库和业务逻辑,以便我们在连接客户的多个触点上打造的一致的体验

 

译者前言:万物皆可数字化(Digital Everything),这个概念对很多人来说并不陌生。但是很少人能像 Scott Brinker 这样,从营销的本质和应用场景出发,把这些数字化的现象和技术串起来形成一个完整的图景。

我是营销背景出身,最大的挑战是知道技术的概念,但是不了解具体的技术运用及其对营销的影响;而很多技术牛人,在 MarTech 领域最大的挑战是只看到了技术,却没有看到营销的森林。结果是,他们提供了一个个独立工具的单点解决方案,而不是解决系统的营销问题。

在这篇文章中,关于数字化「客户端界面」的说法对我很有启发。可穿戴设备、机器人、AR 设备等等,不仅仅是硬件,也是新的客户端界面。从营销的角度说,它们是一个设备,更是一个媒体。

麦克卢汉说,媒体即信息。在 MarTech 时代,不能单纯用媒体思维看待这些交互界面。从 MarTech 角度上看,媒体就是一个数字化的交互机制。

上图是风险投资公司 FirstMark 描绘的物联网全景图

这是营销的五个剧变系列中的第四部分(如果你没有读过第一、二、三部分,可以点击阅读):

这五个剧变是:

1.    数字化转型将超越营销部门的职能范畴,重新定义 「营销」。

2.    微服务 & API(以及开源) 构成了营销基础设施的架构。

3.    纵向竞争展现出比横向竞争更大的战略性威胁。

4.    增强现实 (AR)、混合现实 (MR)、虚拟现实(VR)、物联网(IoT)、可穿戴设备、对话式界面等等,给人们带来了数字化的一切。

5.    人工智能 (AI) 让营销和商业运作的复杂性倍增。

在该系列的上一部分「纵向竞争」中,我们介绍了增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、智能手表、智能电视、智能汽车,以及 Amazon Echo、Google Home 等新兴「客户端界面」的爆发——将会如何颠覆数字营销的战略格局。

谁掌控了消费者的流量入口?在特定的背景下,该入口发挥的市场杠杆作用是什么?。

但是,客户端界面的爆发其实也是以更加直接的方式——通过增加我们在营销、产品和服务中需要构建的触点的数量和种类——来颠覆营销。

让我们回想一下曾经我们的数字环境是多么「单纯」。

过去,「打造数字化体验」其实就是「我们准备在互联网上建个东西」的夸张说法。一个网站、一个电商店铺、一个 Mini-Site、一个登录页、一个嵌入式的网站组件。每一种形态都有不同的用户体验专长以及营销的玩法。

但他们不过是网页而已,有很多相似的前端功能和设计,都是 HTML、CSS 和 Javascript 代码块在浏览器中的简单呈现。消费者对于它们的预期多少都有些相似。

正是因为这种共性,网页体验管理(WXM)平台 * 能够满足当时大部分数字化体验的需要。而且,这些平台都可以作为相对独立的后台应用来运行。

注:网页体验管理(WXM)平台是网站内容管理系统(CMS)的时髦说法

移动平台的崛起让这一切发生了改变。

iOS、安卓智能手机以及平板电脑——共同创造了第二个主要的客户端界面:原生移动应用。移动 App 开发与网站开发相比,需要不同的编程和设计技能,也带来了不同的消费者期望值。

驱动移动应用的后台软件系统也不同于网站开发平台。移动应用可以运用多个后端服务,其中一些是公司内部的服务,另一些需要通过外部服务商提供的 API 来获取。(值得注意的是微服务的崛起!)

同时,移动设备上的网站体验,也成了这两种数字化触点分支的结合体。他们有自己的一套设计原则,需要考虑到更小的屏幕以及更慢的连接速度。但最终,响应式设计(能够让网站动态适配手机、平板电脑、笔记本和台式机)成为首选的方式。

值得注意的是,原生移动应用和 PWA (即 Progressive Web App,可理解为用 web 技术开发的「伪原生应用」)之间,存在着越来越多的竞争关系。但大多数情况下,「网站」和「移动 App」还是被当做是不同的客户触点,由完全独立的团队负责开发。

即使是跟上网站和 App 这两种主流品类的变化,对于大部分营销人来说也一直充满着挑战。

随着移动端的使用量激增,「移动优先」(mobile first)*已经成了市场营销和数字产品开发中的座右铭。部分原因当然是为了更好地满足消费者的需求,另外也是为了缩小工作重心。理由很简单,我们真的能创造出一种适用于所有人的数字化体验吗?

注:「移动优先」指的是,一切设计都以在移动设备上运行良好为第一目标,然后才考虑适配到电脑。

不过,「移动优先」的统治地位,在其登场伊始就可能面临着被颠覆的命运。因为,现在出现了很多并非以网页为基础的新兴客户端界面。

可穿戴设备/手表和聊天机器人,是其中两个最具典型性的例子。后者包括 Slack 和 Facebook Messenger 等以文本为基础的机器人,以及谷歌助手、苹果 Siri、微软小娜和亚马逊 Alexa 等声控机器人。(如果你怀疑它们能否应用到你的业务上,可以浏览一下 Slack 和 Alexa 现有的技能范围。与此同时,上百个新功能正在源源不断的产生。)

与网站或移动 App 相比,这些工具的交互界面非常不同。可穿戴设备和对话式交互领域的界面设计,其实也才刚刚开始起步。除此之外,更重要的问题是,什么样新的营销/客户体验能在这些数字触点上流行起来。

点击这幅物联网全景图,你就能对正在蓬勃发展的各种数字化触点有一个具体的概念。那张全景图发布于 2016 年 3 月,而且,我可以肯定地说,现在的物联网生态跟当时比已经更加丰富了。

归功于正在加速的创新扩散模型,这当中的大多数技术已经从「实验室」中走出来投入到市场当中,并且正在被快速采用。IAB 最近的物联网报告也提供了创新采用方面的数据。

告别了只有网站和移动 App 两个方向的岔路之后,我们现在来到了各类数字化客户触点的多岔路:

  • 网站——必须在电脑、平板电脑、智能手机上使用
  • 移动——原生应用,短消息(还没有死!),增强现实/虚拟现实等等
  • beacon——基于地理位置的移动体验
  • 聊天机器人——以触屏为基础和声音为基础,跨设备种类
  • 可穿戴设备—智能手表和更多特定功能的可穿戴设备
  • 增强现实/虚拟现实外设——从谷歌 Cardboard(谷歌推出的廉价纸板 VR 眼镜)到 Oculus(Facebook 旗下的虚拟现实头戴设备)和 HoloLens(微软推出的增强现实头显设备)
  • 配备 OTT 内容及服务的智能电视
  • 智能汽车——安卓汽车和 Dash 是智能汽车平台的两个例子
  • 数字化户外标牌和数字化售货终端——包括增强现实功能
  • 以 IFTTT 的 API 为代表、可供公民开发者(citizen developers)使用的数字交互界面
  • 新的售点体验——Amazon Go 是该领域能走多远的例子
  • 3D 打印——用数字化的方式为客户/潜在客户提供实物产品
  • 还有基于物联网的无穷组合……

以上名单中罗列的还只是比较高级别的应用。每种客户端界面都还有自己的开发者工具、设计原则和营销/商业使用上的案例。如果你感觉有些头晕,那就对了!说明你充分理解了情况的复杂性。

那么,这对于营销来说意味着什么?我们应该怎么做?我有 3 个建议给到诸位:

#1 拥抱数字化的一切

「数字化」不仅仅指你的网站或者移动 App。为一切事物加入数字属性并且使之互联互通,是未来的大趋势——具体可参考 MarTech 法则

就算你不是新技术的「早期使用者」(early adopter),我还是建议你尝试尽可能多的数字化技术。这是培养对于新兴平台敏锐度的最重要方法。当你在使用这些技术时,请充分发挥你的想象力:我的公司可以如何使用这些技术?

「万物皆数字化」需要思维方式的转变。

#2 多思考机制,少思考媒介形式

虚拟现实、3D 打印这些新的客户端界面,本质上就是新的媒介形式或者渠道,他们中的大多数都可以衍生出新的服务类型。这也带给了我们完整的数字化转型闭环。

从广义上讲,营销不仅仅是传播,它必须通过一定的机制带来令人愉快的客户体验,从功能上满足人们的需求。

Amazon 的 Dash 按钮就是一个简洁而强大的物联网机制的实例:

*Dash 按钮是一款内置无线连接、代表单一商品的物联网购物按钮。Dash 按钮看上去就像是一个小 U 盘,拥有不同品牌商品的 Logo,可以贴在任何位置上。时刻提醒而且方便你购买商品。

观察 HubSpot 为营销和销售专业人士设计的增长机器人,你也可以从聊天机器人的机制展示中,发现很多有帮助的部分。你可以把它安装在 Slack 或者 Facebook Messenger 上。

这个例子完美地演示了 HubSpot 是如何通过提供有用的服务,帮助品牌建立与消费者之间的关系。

#3「服务优先」和「数据优先」的开发方式

在一个有着多元客户端界面的数字化世界,坚持「移动优先」无论在技术还是概念上都比较受限。

相反,我们应该思考与顾客深度互动所需要的能力。我们应该朝着「服务优先」或者「数据优先」的目标来发展数字化:统一的底层后台系统、数字仓库和业务逻辑,以便我们在链接客户的多个触点上打造的一致的体验。最后,在这个崭新的营销世界中,灵活的微服务会成为营销系统的理想架构。(可以看看这一系列的 5 个剧变,彼此是如何联系在一起的)

  • Nov 15 / 2017
  • 0
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锐眼洞察 | 营销中的大数据泡沫 – but bigger future(翻译)

作者:Scott Brinker

原文:The big data bubble in marketing — but a bigger future

译者:TalkingData合伙人&执行副总裁 林逸飞

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

译者前言:

  • 真正的革命:从大数据到大测试、大体验;
  • 真正的数据革命将是组织行为和文化的变革 – 而这些变化是艰难并耗时的;
  • 大规模并行营销(massively parallel marketing) – 大规模并行计算,使大数据的处理可行。大规模的平行营销使改良破碎、分散、疯狂的现代营销景象成为可能;
  • “事实上,有三种行为会导致你被凯撒解雇。“偷公司东西、骚扰一名同事,或者是做一个没有设立对照组的试验”。这正在将测试变成一件大事。在同一个会议上,谷歌首席经济学家哈尔·瓦里安(Hal Varian)分享说,谷歌每年运行大约10000次试验,同时进行的试验大约有500个。测试是公司文化不可分割的一部分。

 

让我们面对现实吧:市场营销正处于一个巨大的数据泡沫之中。

这既是一个“大数据”的泡沫,也是一个大的“数据”泡沫。每个人都在谈论数据、大数据、数据分析以及大数据分析。供应商、分析师、顾问、专家以及博主等都试图把这些词塞到到他们的宣传内容营销中去。

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举个例子,IDC当前对CMO的十大预测中就有三个是以数据为中心的:

CMOs对于“市场驱动的数据将如何服务于企业目标”将有怎样必要的策略(#1)。如果CMOs没能建造一个稳健的数据分析功能,他们将面临怎样的威胁(#4)。由于CMO对于部门内数据分析熟练度的迫切要求,未来一半的市场部新员工招聘将要求技术背景(#5)。

事实上,IDC的随行网络研讨会的副标题是“今天的CMO将成为数据专家”。

现在,市场喜欢数据,就像喜欢下一个技术极客的市场营销专家一样。但关于这些爆炸性的数据(在很大程度上,由大数据的巅峰炒作周期驱动的一种神奇药物)最让我吃惊的是我们在实际使用数据的操作意义上的认知缺乏

例如,IDC对2013年的预测显示,CMO将承担“数据分析”的全部责任,并且通过某种不明确的方式使其与业务增长联系起来。市场营销部招聘有技术背景的员工,正表明了其对“数据分析熟练程度”的要求。以便于“更深入地了解所谓营销和销售的ROI问题”,对传统CRM基础设施进行大规模的更换是也应运而生成为话题之一。

这需要非常多的数据、分析和洞察力,但是目前在市场部门只能停留在内部会议里PPT上的观察和素材,并没有太多实际的行动。
这就好像这个计划大概是:

  1. 分析数据 – 最好是大数据。
  2.  ??? ( who knows ?)
  3. 利润。

对我来说,这与90年代末的网络泡沫给我的感觉类似(“分析数据”在此相当于“引人注目”)。

大数据泡沫的气泡部分

首先,对于大数据自身(尤其是短期内)能给我们带来什么的期待被过大吹嘘。许多人在此投入大笔资金,他们相信大数据将以某种方式 – 我不知道具体是通过什么方式,它太过技术性、太数学 – 抚平现代营销的破碎、碎片化和疯狂的景象,并将所有这些转化成更多的客户。这就像一台润滑良好的机器。

遗憾的是,事实并不如想象那般简单。

可叹的、合理的实用主义并没有产生像广泛的预测营销数据提示的页面浏览量—少量文章向我们解释了其原因。分析科学家Michael Wu 在TechCrunch的“大数据谬误”(Big Data Fallacy)上写了一篇很棒的文章,解释为什么数据与信息不一样,信息与洞察不一样—这是一个好的开端。

戈登·霍奇基斯(Gord Hotchkiss)解决了大数据是否会取代战略思维的问题(简答:否),写道:“我认为,这似乎存在一个在根本上就有缺陷的假设,或者至少,它是过于乐观的:人类行为能够被充分地包含在一个可预测的、合理的、可控的闭环系统中”。他借鉴了贾斯汀·福克斯(Justin Fox)的《合理市场的神化》(The Myth of the Rational Market) 一书,其中阐述了模型固有的过度简化的危险性,以及其在2008年金融危机中灾难性的体现。

事实上,这个关于数据的局限性的争论可以追溯到200年前。媒体研究人员Yaakov Kimelfeld最近为Metrics Insider撰写了一篇文章:“灯下的恶魔”(A Demon Under the Streetlight)。文中解释了这种过于激进的“数据将解答所有的问题“的狂言,如何成了如拉普拉斯恶魔(Laplace’s demon)转世一样的存在。十九世纪的数学家拉普拉斯(Laplace)假设,如果你在任何一个时刻都知道有关宇宙确切状态的全部信息,那么你就可以完美地推断关于过去和未来的一切。正如Kimelfeld在他的文章中指出的那样,“大数据并不是全部数据”,它还相差甚远。

甚至连“纽约时报”都觉得有必要在周日专题“社交媒体可以卖肥皂吗?(Can Social Media Sell Soap?)“(简答:也许能,但不一定是以人们首先想到的方式)中指出这份对于数据在营销上的虚高期待。斯蒂芬·贝克(Stephen Baker)称之为一种信仰误区:“相信只要有足够的数据,所有的广告都可以变成可量化的科学”。他写道:“即使研究人员现在轻松游走在上一代人看到就会晕倒的数据中,他们也很难回答关于因果关系的关键问题,以及什么行动可被采取以获得我想要的回应”。

你应该已经领会到,大数据不是万能的。要当心郁金香狂热(tulip mania)。

真正的革命:从大数据到大测试、大体验

但是,大数据泡沫类似于网络泡沫的另一方面是:在炒作之下,正在发生一场真正的重大革命。

对于所有那些愚蠢的、肆意生长并得到极高名望,继而在现实侵入他们的商业模式时自我崩塌的网络公司(dot-coms)而言,互联网确实有继续大规模地从根本上改变业务。亚马逊、Facebook和谷歌 – 所有纯粹的互联网公司 – 被广泛认为是当今全球科技世界的四名骑士中的三个。但他们的业务不仅仅是引人注目。人们的注意力在那里,但吸引它只是大版图中的一小部分。

市场营销真正的数据革命将不会是一个,任何人都可以通过购买一些软件、雇用数据科学家、提供一个充满数据的云平台就能轻松应用的糖衣药丸般灵丹妙药。真正的数据革命将是组织行为和文化的变革 – 而这些变化是艰难并耗时的。很多组织都会为这个转变而奋斗挣扎,坦率地说,他们中很多将被新的竞争对手取代,这些新的竞争对手起步就是以这个新的世界观成长起来的。

那么真正的革命究竟是什么呢?不是数据,甚至也不是数据分析。而在于数据驱动。

我知道,这听起来毫无意义,但请听我说下去。正如马克·吐温所说的那样,这是闪电和萤火虫之间的区别。成为数据驱动型与仅仅拥抱数据和分析是不一样的。数据和分析只是大版图中的一小部分。

更大的版图是:创建一个可以自信安心地进行大规模尝试、创新、应用的组织。真正的数据驱动会将这个深入到组织的文化中。

有三个部分,我已经在开篇说过了:

  1. 收集整理数据并使用工具从中提取信息和洞察,这是大数据必须提供的部分。但是,这种数据分析的一些最有价值的结果将会仅仅是假设 – 在越来越细分的客户群体中,因素和行为的有趣关联可能会产生深远的影响。但这些只是想法和可能性的种子
  2. 假定这些假设,并能够快速有效地进行测试并证明其因果关系:这些因素确实可以影响客户的行为。使组织中的许多人能够有能力进行这些测试 – 并且可以无畏地测试大的想法 – 是对组织行为和文化的大规模转变,我们可以称之为大测试。
  3. 通过网络、移动设备、呼叫中心、店内及面对面的互动等,将您的目标数据和经过验证的测试应用于提供更好的客户体验。这不仅仅是为所有人提供更好的体验。它为许多不同的客户群提供更专业化的体验。这个任务我们称之为大体验。

关于大数据已经写了很多,所以我们不会在这方面进一步阐述 – 除了再次强调它主要是分析而无关乎行动。通过将大数据连接到大测试和大体验,您可以将分析转化为行动。这就是现代营销炼金术:将铅(数据)转化为黄金(更好,更有利可图的客户体验)。

但是,“大测试”和“大体验”是什么意思,以及为什么对于大多数营销人员来说这是一个巨大的飞跃,下文将进行进一步阐述。

从大测试做大事

几个月前,我写了一篇文章,“ 我们要测试大胆的、新的想法,它们常常有用”。它强调了公司执行委员会(Corporate Executive Board)最近的研究结果,绝大多数”财富1000强“营销人员认为他们组织的测试和学习实验是无用的。原因之一:至少有一半人认为试验永不该失败。

我认为这是大多数组织面临的最大的障碍:他们的文化和政治阻挠人们尝试试验,因为试验的失败意味着测试人员的失败。谁愿意在这个环境中坚持下去?所以,人们要么什么都不测试,要么他们以非控制的方式进行测试,以便对结果进行合适的说明和解释。

或者 – 我已经在登录页优化中看到了这一点 – 他们将自己限制在极其微小的、手忙脚乱的测试中,例如调整标题中的单词或更改购物车上的按钮颜色。这种肤浅的测试风险很小,但很少能有所收获。也许他们所做的最大的破坏是他们给人一种参与真正实验的幻觉(“当然,我们一直在进行测试!”)。这种测试的莎士比亚式标签叫做:充满了声音和愤怒,没有任何意义。

与那些相比,大测试有质的不同。

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首先,测试大想法(big ideas)。标题和按钮的颜色很好,但他们几乎连表面都没有触及。当你使用试验来学习吸引全新客户的方法或开创创新的销售、交付产品或服务的新方式时,测试的真正力量就会释放出来。大数据可能会揭示和证明(或反驳)其价值和效果,这将会是惊人的见解。

《精益创业》(The Lean Startup)的作者Eric Ries写过一篇经典的文章,解释了为什么学习比优化更好。“正确的分裂测试是使重大的想法得以测试。例如,我们可以拆分测试:该把“立即注册”按钮设置成什么颜色。但是我们从中学到了多少呢?比方说客户更喜欢某个颜色而非其他?接下来是什么呢?

判断一个测试是否真正有意义的好方法是:大声说出这个假设是什么。如果没有假设,或者是明显很平庸的假设 – 比如在“淡黄绿色”的按钮所得到的点击,相比“森林绿色”按钮,至少会增加0.01%” – 那么你只是重新排列了下泰坦尼克号的躺椅。

其次,大测试并不局限于那些小心谨慎地保护测试数据、工具或治理权限的测试大师。大测试授权并鼓励开放的、贯穿整个组织的大范围的测试人员团队(big team)。许多不同职位的人被赋予在其特定工作环境下运行测试的能力。

在这方面,大测试类似于社交媒体营销。今天最好的社交媒体计划,有了来自整个组织的广泛参与者的贡献,才会蓬勃发展。当然,如果有强大的共同愿景加以一些基本的训练会最好 – 足以让人们轻松地协调起来,摆脱困境。但是,利用(相对)庞大而分散的力量是巨大力量的源泉—无论是在人力和思想多样性上都是如此。

我认为这是大规模并行营销(massively parallel marketing) – 大规模并行计算,使大数据的处理可行。大规模的平行营销使改良破碎、分散、疯狂的现代营销景象成为可能。

大规模并行营销能更快地覆盖更广泛的可能性,但与传统的命令和控制层级相比,它是一种完全不同的组织架构。

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第三,也许也是最重要的,大测试对组织来说是一个大的事宜(big deal)。是由自上而下的高管支持的。进行实验对你来说不再有丢饭碗的风险。相反,没有试验 – 特别是没有试验大的想法 – 会使你在工作上失宠。

一个月前,我在一个大型数据会议上,凯撒赌场帝国首席执行官加里·洛曼(Gary Loveman)介绍了有意义的测试在他们公司的重要性。“事实上,有三种行为会导致你被凯撒解雇。“偷公司东西、骚扰一名同事,或者是做一个没有设立对照组的试验”。

这正在将测试变成一件大事。

在同一个会议上,谷歌首席经济学家哈尔·瓦里安(Hal Varian)分享说,谷歌每年运行大约10000次试验,同时进行的试验大约有500个。测试是公司文化不可分割的一部分。

值得指出的是,就大数据而言,这两家公司都是超级巨星,但在这两种情况下,他们强烈地强调运行真实世界测试的重要性,以得到数据中隐藏的价值。正如哈尔·瓦里安(Hal Varian)所说:“试验是因果关系的黄金标准”,它告诉你哪些行为产生了最好的反应。

大体验给客户留下深刻印象

“当大数据和大体验之间的支点是打断你无聊的掷纸游戏的120×120像素的广告牌时,这将是完全无意义的”,Adam Kleinberg在一篇有见解的AdAge文章:“不要被增长蒙蔽:移动广告仍在下滑”中说道。

大数据难以置信的潜力 – 以及基于此的大规模测试 – 如果一个组织不能在提供卓越的客户体验的服务中使用它,那么它就是毫无价值的。大经验应该是大数据和大测试可在其下唱歌跳舞的大帐篷。

大经验与大数据/大测试之间的三大重要关系:

首先,数据和测试为快速发展的客户体验运动提供指导。客户体验正在成为现代营销走向胜利的旗帜。这就是为什么现在一切都是营销。营销责任的大转变,从大多数客户沟通到日益增长的生命周期客户体验,是现代营销的五大趋势之一。

这是营销得以在组织组高层闪耀的一个机会。

但是,随着市场营销试图从质量上改善客户体验—在受众心目中以较大方式脱颖而出—他们面临着两难的境地。构建令人惊艳的客户体验是一项繁重的工作,耗时且昂贵。“先建立它,他们自然会来”(“build it and they will come”)弥赛亚式的方法可能在史蒂夫·乔布斯时期很有效,但很难预测性复制。

使用大数据和大测试,为我们提供了一个结构化和系统化的方法来磨练正确的经验以便于之后大规模建设。设计师和客户体验专家可以利用这些功能来识别丰富的、新的探索机会,并在此过程中改进他们的产品。做得好的情况下 – 大数据和大测试服务于卓越的客户体验 – 这些部分之间的关 系可以很和谐,而非争议性的。

数据和测试最大限度地减少了不利因素,并最大化了追求大的、新的客户体验创新所带来的优势。

其次,大的测试往往只有在客户体验好的情况下才有效。如果对两个概念进行拆分测试,比如说提议A(强调价格)和提议B(强调质量),测试其中某个会更多地激发一个特定的客户群的假设 – 但是这两个体验都很糟糕 – 这样你的测试结果就是无用的。

可能两者都表现不佳,但也许提议A效果稍好。但这并不是绝对的,因为市场可能更加偏好价格而不是质量。提议B的受众可能已经发现高质量的提议,与低质量的、不协调的、没有信誉的体验并存。表面上声称的“质量” 不等于真正的质量。

至少,测试中不能忽略客户体验。但是,如果大测试是对比两个非常好的客户体验,以求哪个是最好的,那样的话就好多了。

第三,可能是最深刻的,大数据和大测试给了我们一种构建围绕客户而非产品的令人惊叹的客户体验的方式。

尽管我们知道我们大致已经过了大众化营销的时代 – 至少在渠道和触点方面 – 大多数企业的思维和组织结构仍然围绕着固定的产品和服务。即使他们试图采取更加以客户为中心的销售方式来售卖这些产品和服务,他们仍然坚持以产品为核心细分市场。

“大多数公司都是以产品而非客户为单位来计算利润”,加里·洛曼(Gary Loveman)在这次会议上回答了为什么大多数公司在运用分析来推论更好结果上面做的如此糟糕。

大体验的真正愿景是利用数据和测试,围绕不同的客户群体来重新配置我们的组织,寻找和利用最有利可图的,并为每个客户制定更多个性化体验。我不是仅仅轻描淡写地说说 – 我很感激这个挑战之大。最终,这将是企业发掘大数据运动所带来的巨大价值的过程。

数据是燃料 – 投入更多到发动机上

让我们回到我们开始的地方。

面对所有这些市场营销中的数据狂热,真正的革命在于构建一个数据驱动的组织。玩弄大数据是其中重要的一部分,但是大测试和大体验才是“数据引导”最终变成“客户黄金/资源”的方式。虽然当下有很酷的技术可以为整个“大堆栈”提供动力,但拥抱这场革命中最关键的步骤将在于改变你的组织结构、行为及文化,以便能真正利用它。

让我用这个类比来结束这篇文章:

数据就像燃料。它当然是有价值的,而且在燃料的提炼、改进和分配方面还有一个大产业正在冉冉升起。嘿,埃克森美孚是一家价值4000亿美元的巨型企业。

但是,没有运输行业的话,大型石油公司几乎是毫无价值的。因为正是引擎、汽车和飞机在使用这种燃料推动世界。没有燃料的发动机是相当无用的; 但一桶没有发动机的燃料同样毫无意义。

只有两个在一起 – 燃料和发动机 – 才能够释放两者的潜力。

如果你想真正利用大数据的力量,那么就建立组织引擎来利用它。这正是营销当下正走向的更大的未来。它将会像互联网的崛起一样,成为世界性的革命。

 

  • Nov 15 / 2017
  • 0
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锐眼洞察 | 只考虑移动优先是不够的,你得考虑移动带来的价值(翻译)

作者:Jennifer Wong

原文:MobileBest: Mobile-first is not enough

译者:TalkingData副总裁 高铎(Ted)

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

摘要:

  • 考虑移动端营销,需要改变的是经验而不仅仅是营销活动的展现方式;
  • 移动营销应该有不一样的移动测量工具和实地用户体验;
  • 移动营销需要考虑整个生命周期客户的价值,需要有不一样的研究内容和触达方式。

在Forrester最近给出的报告中提出一个观点,“只考虑移动优先(MobileFirst)是不够的”。Forrester给出一个清晰的统计数据:即便是iPhone推出10年之后,只有32%的营销人员将移动系统整合到他们的营销方法中,而不到56%的营销人员说他们会考虑用移动手机来改变客户的使用体验。

当然能看出来,统计暴露的问题是,移动就是你的客户所在的地方。如今全世界超过1/3的人口拥有智能手机,而且这个数字还在逐渐增加。这意味着,如果我们不聚焦“移动优先”,就会有落后的风险。但Forrester最新的报告提示我们,仅仅移动优先是不够的。

确实,大多数营销人员仍然是移动优先。如果我们也是移动优先(来做营销),我们并不孤单。Forrester的报告说,只有38%的营销人员正在使用手机来改造他们的业务,13%的受访者认为他们的营销组织正变得精通移动,但43%的营销人员不衡量其移动营销活动的ROI。我们不得不承认,需要考虑一种不同于移动优先(MoblieFirst)的方法——移动最好(MobileBest)。这是一个非常有价值的转变,可以采用如下建议。

不要只改变大小,要改变经验

Forrester发现,许多营销人员只是简单的为了适应手机屏幕而缩小了广告的尺寸,考虑了针对移动设备进行的优化。但这限制了手机对于品牌的潜力。用户在使用手机浏览或在商店购物的过程中,与手机的交互方式不同。因此,应该考虑通过移动广告来吸引客户的所有方式——或用来改善他们的生活。航空公司已经可以使用手机登机牌进行登机,银行已经允许人们通过照片来存入支票。你能做些什么呢?

确保您的整个公司被设计为MobileBest

一旦您将移动视为不仅仅是营销渠道,您的公司将不得不在组织内的所有层面进行改进。要确保您的IT部门有人员来处理技术需求,也要确保您的营销团队了解移动测量的细微差别(不仅仅是考虑新增的App用户),并且您的实地团队有能力处理新的用户体验。恭喜您,您开始驾驭移动用户了!

在App外思考

有一个移动App,是非常“移动优先”的思考。但现实情况是,大多数消费者只使用一些有限的应用程序(App),而且他们主要是社交媒体、电子邮件或信息传递工具。如果您不在这个“盒子”里面,您将不得不去思考,如何通过其它方式,如引人注目的移动网站、GPS、相机或其它独特服务,来触达消费者。Forrester建议开展一些人口学或行为学研究,来了解移动如何在客户的生命周期中增加价值。

 

  • Nov 15 / 2017
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锐眼发现 | 营销世界的 5 大剧变之 ③ 纵向竞争

作者:Scott Brinker

原文:5 Disruptions to Marketing, Part 3: Vertical Competition

译者:@文科生 ,宏原科技创始人

转载于:SocialBeta

上篇回顾:锐眼发现 | 营销世界的 5 大剧变之 ② 微服务和API

 

TalkingData合伙人兼执行副总裁林逸飞点评:

  1. 一段时间以来,互联网服务曾经是纵向数字营销链条中最强势的玩家。然而,由于 Amazon Echo、Google Home、Slack、Oculus 以及一系列物联网设备的爆发,这些新的客户端界面正催生出新的纵向力量来源
  2. 在纵向竞争格局中,原有的品牌客户、企业客户处在一个重新划定合作边界的过程中,原有Service Provider显然不合适了,处理纵向堆栈上的各种技术服务商是必然的选择

 

译者前言:Scott 这篇文章从竞争的角度来讨论 MarTech。的确,营销技术催生了很多市场机遇,不同的营销技术产品都能解决一定的问题,也都有相应的市场。但是,真正的机会不仅仅要看这些产品的市场空间有多大,还要从纵向的角度看价值链上下游的公司是不是可能成为自己的纵向竞争者。更重要的是,看到巨头们在整个纵向价值链上的布局,否则一不小心就落入了跟巨头竞争的陷阱。

从 Scott 的讨论中,也体现出中外 MarTech 面临的共同问题都是巨头的数字化所有权遍布整个价值链。MarTech 领域的创新公司想在中国市场成长和壮大,最终的出发点一定不是完全依托于平台,也不会是完全和平台竞争;而是跳出平台的视角,从客户或者消费者的视角出发。

离最终客户越近、中间的层级越少、跟客户直接交互的触点越多,公司就越有竞争力。只要能够为最终客户持续创造价值,就有机会在纵向竞争甚至横向竞争的环境中找到自己的生存和发展之路。

这是营销的五个剧变系列中的第三部分(如果你没有读过第一、二部分,可以点击阅读):

1.    数字化转型将超越营销部门的职能范畴,重新定义 「营销」。

2.    微服务 & API(以及开源) 构成了营销基础设施的架构。

3.    纵向竞争展现出比横向竞争更大的战略性威胁。

4.    增强现实 (AR)、混合现实 (MR)、虚拟现实(VR)、物联网(IoT)、可穿戴设备、对话式界面等等,给人们带来了数字化的一切。

5.    人工智能 (AI) 让营销和商业运作的复杂性倍增。

多数情况下当我们想到 「竞争」 的时候,我们想到的是横向竞争:竞争对手提供跟我们类似的产品或服务的替代品。

然而,现在还有一种竞争叫做纵向竞争。纵向竞争发生在一个渠道或者价值链之上,渠道的每个阶段或者价值链中的参与者,都从为消费者提供的最终产品和服务所产生的收入蛋糕中切分到一块利益。纵向竞争者争夺的对象,是相对其他竞争者能从总体的收益中获得多少份额。

虽然营销技术全景图是横向竞争蓬勃发展的例子——数以千计的营销技术和广告技术服务商彼此竞争,以获得品牌主的青睐——但是在数字营销中,还存在强大的纵向轴上的竞争。

如上图所描述,品牌触达消费者的数字化 「渠道」 会经过几个不同的利益方之手:

1.   代表品牌主的服务商。

2.   品牌主或者其代理商使用的营销技术和广告技术软件。

3.   营销技术和广告技术软件对接的互联网服务,如社会化媒体。

4.   客户端界面,包括硬件(设备)和软件(浏览器),以及连接程序。

概括的说,如果在价值链上下端没有或者只有很少的替代者,纵向竞争者就比较 「强势」。如果有很多替代者,他们就比较 「弱势」——如果只是一个简单的商品,那就处于最弱势。

Facebook 就是非常强势的纵向竞争者——一个公司如果想触达 Facebook 的受众,不管他们使用什么营销技术或广告技术软件,他们都必须付费给 Facebook。网页浏览器通常就是弱势的纵向竞争者,因为他们大部分遵循共同标准。(这就是为什么 Chrome 这样的浏览器强调专有扩展的原因,这会让他们少一些商品化的特征)。

一段时间以来,互联网服务曾经是纵向数字营销链条中最强势的玩家。然而,由于 Amazon Echo、Google Home、Slack、Oculus 以及一系列物联网设备的爆发,这些新的客户端界面正催生出新的纵向力量来源。

如果人们经常用智能音响 Amazon Echo 回答他们在 Google 上搜索过的常见问题,那么这个「流量入口」就被 Amazon 控制了。同样的道理也适用于 Apple Siri 或者 Facebook Messenger。

以上插图中最吸引人的地方是指出 Aphabet(Google 的母公司 )、亚马逊、Facebook 和微软拥有跨越整个数字链条的纵向所有权。这些公司拥有客户端界面、互联网服务以及营销技术 / 广告技术产品——也许不是巧合,这 4 家公司正好都位于当今世界最有价值的 5 家公司之列。

从亚马逊身上,你可以清楚地看到纵向所有权的潜力。这家公司使用 Amazon Echo、Amazon Dash 按钮等设备作为专属的客户端界面,并且将信息反馈给 Amazon.com。

*Dash 按钮简单来说,它是一款内置无线连接、代表单一商品的物联网购物按钮。Dash 按钮看上去就像是一个小 U 盘,拥有不同品牌商品的 Logo,可以贴在任何位置上。时刻提醒而且方便你购买商品

这个模式也解释了为什么传言说 Salesforce 对收购 Twitter 感兴趣。如果你的目标是面向企业客户销售世界上最好的 「服务云」 ,假如你拥有一个世界上最流行、客户可以及时评论的社会化媒体网站,不是一个很棒的事情吗?

那么,纵向竞争会如何影响品牌主?

首先,有更多纵向竞争者发生竞争的局面,要求品牌主在数字化环境中对更多、更剧烈的变化做出反应——包括直接和间接的效应。

为品牌主提供「统一」管理数字化渠道工具的传统营销技术和广告技术服务商,会面临来自互联网服务商和客户端界面的激烈竞争。互联网服务商和客户端界面将会寻求和品牌主建立直接的关系(从品牌主身上赚钱)。Google Adwords 和 Facebook Ads 就是一个典型的例子。品牌主会需要一个可适配的营销技术栈——请参考系列文章第二部分:微服务 & API——直接(或通过更多专业服务商)与那些完成了纵向价值链整合的玩家接触。

第二,纵向竞争会推动一波新兴客户端界面的产生,这些界面会让品牌主需要管理的数字化触点的数量以及碎片化的程度急剧增加。

另一个值得留意的因素是,新的客户端界面会赋予消费者与品牌互动过程中更多的控制权。今天的浏览器广告屏蔽插件就是纵向颠覆营销的例子。品牌主需要适应数字链条中出现的新因素。

第三,品牌主需要有更多的纵向战略思维,避免自己被竞争对手或者 「合作伙伴」 纵向挤压自己的生存空间。

举一个例子,你必须清醒地意识到,品牌在 Facebook 和 Medium 上建立的账号属于 「借用」 媒体(「borrowed」 media ),而不是 「拥有」 媒体(owned media)。这或许对你来说有价值,但是这也加强了这些服务商的力量——他们于是能够在价值链条上发挥杠杆效应,最终影响到品牌主。

作为经验法则,品牌主在与其客户的关系中,在纵向链条上能绕过越多的层级越好。与消费者之间的数字化触点越多越好。

目前为止,对品牌主来说,纵向竞争中最具危险性的部分,就是竞争对手建立了一个新的客户端界面(或者和另外一个互联网服务商有独家合作关系),它可以在数字渠道中吸走你的客户。对于其他在线零售商来说,Amazon Echo 就是这样一个威胁。未来,激增的新设备和物联网将会引爆这种纵向颠覆的机会。

那么,问题来了,你想成为纵向价值链中的颠覆者还是被人所颠覆?

  • Nov 14 / 2017
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锐眼洞察 | 如何让深度学习变得容易(翻译)

作者:Alex Woodie

原文:How to Make Deep Learning Easy

译者:TalkingData研发副总裁 闫志涛

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

 

译者注:如果大家关注行业资讯,深度学习和人工智能无疑是最常被提到的技术术语。这也反应了现在深度学习和人工智能的热度。深度学习在很多领域都取得了巨大的成功,可是如何能够简单的将深度学习应用到实际的业务中,去用深度学习解决业务问题,无疑是一个挑战。一个技术如果想要取得巨大的成功,绝对不应该是曲高和寡的技术,而是应该可以非常简单的被使用。在这篇文章中主要就是讲了深度学习如何可以更方便的被普通的公司和个人使用。答案实际上一点都不出人意料-云计算。这也契合了TalkingData在2018年的目标。我们应该将数据科学工作变得简单,提供交互式友好的DSS,同时我们需要通过SDMK提供高质量的数据集和模型,这样未来在中国,会有更多的开发者和企业可以真正的利用数据科学带来的价值。

 

深度学习已经成为训练计算机进行自动的识别停止标志、检测人的表情以及发现欺诈等活动的前沿工具。然而,深度学习内在的技术复杂度很容易让人望而却步。那么一个人应该如何开始使用深度学习呢? Forrester分析师Mike Gualtieri提供了一个令人惊讶的答案“做深度学习最简单的办法就是不用深度学习”,Gualtieri在Teradata最近召开的用户大会上说。

当然,Forrester的首席分析师并不是在用孔夫子老先生的谚语来忽悠大家。事实上,Gaultieri给出了一个非常重要的观点,那就是从深度学习的光鲜的外表下隐藏的令人生畏的技术细节中抽离出来。

这个抽离是可以通过云服务来实现的,Gualtieri说。每个一个公有云提供商,亚马逊AWS、微软Azure以及Google的计算引擎,都投入了大量的时间和金钱让他们的系统去支持不同的深度学习框架,包括MXNet、Keras以及TensorFlow。

更重要的是,他们已经在这些深度学习框架的基础上构建了有用的服务,比如图像识别、语音识别以及语言理解,并通过易于使用的API将这些服务暴露出去。

“很多云计算公司已经提供了预先训练好的模型,他们替你做了最难的那部分工作而你仅仅需要调用一个API,如果你想要使用深度学习,寻找并使用这些API,因为这是一个可以非常简单的让你开始做深度学习的方法”,Gualtieri说。

Forrester最近发布了一份报告,详细介绍了这些公有云提供商提供的具体能力,这份报告包括了三大云提供商以及通过Watson和HavenOnDemand提供深度学习能力的IBM和惠普等企业软件巨头在内。

这个分析团队还追踪Salesforce提供的深度学习产品,Salesforce通过其爱因斯坦产品提供计算机视觉功能。它还追踪两个深度学习创业公司,提供计算机视觉系统的Clarifai以及提供计算机视觉和语言理解的Indico。

Source: Forrester

虽然这些基于云计算的深度学习产品是有用的,但是它们可能并不能解决公司的某个特定的问题,也不能用于他们拥有的独特的数据。这就是为什么许多公司正在潜入深度学习之湖,并利用现有的库发展自己的专业能力。

根据Gualtieri的说法,深度学习框架的开源性使得它们非常容易获得,很多人都在使用它们。他们可以从GitHub下载TensorFlow,例如,在一个周末的时间里训练一些基于这些数据的模型。

虽然建造一个深度学习框架非常的困难,但是使用它并不是特别的难,尽管他们的复杂性非常的高。

他说:“我们说这些技能是罕见的。能够开发这些算法的人员的技能是非常罕见的。但是让我们需要弄清楚的是:当你建立一个模型时,你并没有开发算法,你正在使用已经开发好的算法。”

数据科学家不需要了解基于TensorFlow构建的图像识别系统具体是如何工作的,或者如何构建基于Theano的自然语言处理(NLP)系统。Gualtieri说:“他们只需要了解如何将它适当的拼装在一起。”

这并不是说通过深度学习的方式可以非常容易的获得好的结果。一些固有挑战仍在,包括获取高质量的数据去训练模型。

垃圾进垃圾出的现象仍旧是深度学习的一个巨大的阻碍。因为深度学习需要大量的数据,而提供给算法的人工标注数据代价高昂,获取足够的数据来训练有效的模型变得非常的困难。

“它不会像施了魔法一样去学习,而是通过标注来学习的”,Guartieri说。“没有固定的反馈,你不得不将它建立在模型中。对一个特别的需求选择正确的框架也是一个挑战。”当前市场的主要问题是这里有太多的框架以及太多的创新,这些框架正在进行一场战斗”, Gualtieri说。

Tensorflow_logo_black-300x225

TensorFlow似乎正在冉冉升起,但还不清楚它是否会成为未来的赢家。Gualtieri称赞Teradata明年将支持TensorFlow作为其新的Teradata分析平台计划的一部分,同时保持与其他框架(包括最近由微软和AWS推出的新的机器学习库Spark、Theano和Gluon)的开放连接的决定。

正如我们在其他大数据技术领域看到的那样,炒作倾向于引导决策者放弃他们可能不准备前往的方向。 我们已经看到Apache Hadoop可以为组织提供什么的不真实的假设,我们今天看到了深入的学习框架也在发生类似的事情。

Forrester已经向客户询问了深度学习的问题进行了调研,其中有些客户完全搞反了顺序。 “我们已经看到有公司购买NVidia DGX-1,这是一个129,000美元的盒子,然后问我们,现在我们该怎么办?

他继续说:“了解到企业能够用深度学习来做些什么是非常令人兴奋的”。 “我们认为这仅仅是开始,我们看到很多创新和技术团体正在进行深度学习相关的工作,我们认为2018年是深度学习的一年。”

  • Nov 14 / 2017
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锐眼发现 | 营销世界的 5 大剧变之 ② 微服务和 API

作者:Scott Brinker

原文:5 Disruptions to Marketing, Part 2: Microservices & APIs

译者:@文科生 ,宏原科技创始人

转载于:SocialBeta

上篇回顾: 锐眼发现 | 营销世界的 5 大剧变之 ① 数字化转型

 

TalkingData合伙人兼执行副总裁林逸飞点评:

  1. 由于MarTech的技术逐渐取代Ad Tech,并且进入了企业系统的核心,一套基于微服务&API体系打造的可以灵活集成、配置的平台是大势所趋
  2. 未来的公司都至少在一定程度上是一个软件公司,未来和营销相关的软件应用都会建立在微服务架构上,他们没有外设,软件之间交互是通过API进行

 

译者前言:这是 Scott Brinker 在 2016 年 12 月发布的题为营销的五个剧变》中的第二篇,主题是微服务 & API。第一篇更偏向 Marketing 的讨论相比,本篇的讨论更多偏向于 Technology。对于我这就是一个快速熟悉 MarTech 技术端解决方案的过程,让我更加全面地了解了 MarTech 技术的趋势、思路和解决方案,也了解了更多不同类型的 MarTech 公司。有一点我个人感受很深刻,未来的公司都至少在一定程度上是一个软件公司,未来和营销相关的软件应用都会建立在微服务架构上,他们没有外设,软件之间交互是通过 API 进行。

与此同时,我一边读一边思考,相比而言,国外的 MarTech 生态貌似远远比中国市场繁荣。真实的情况是这样的吗?为什么会有这样的情况?是因为巨头的开放程度,还是因为企业对于 MarTech 积极拥抱的程度?还是因为管理或者文化方面的原因?

这也是我特别想跟 Scott 以及国内的同仁们请教的问题。

 

注:上图来自 MuleSoft 的演讲。应用网络:Netflix 的微服务

这篇文章是《营销的五个剧变》系列的第二篇文章:

回顾一下,营销的五个剧变是:

1.  数字化转型将超越营销部门的职能范畴,重新定义 「营销」。

2.  微服务 & API(以及开源) 构成了营销基础设施的架构。

3.  纵向竞争展现出比横向竞争更大的战略性威胁。

4.  增强现实 (AR)、混合现实 (MR)、虚拟现实(VR)、物联网(IoT)、可穿戴设备、对话式界面等等,给人们带来了数字化的一切。

5.  人工智能 (AI) 让营销和商业运作的复杂性倍增。

数字化转型对于技术的需求——前台及后台系统需要保证客户在数字世界中的体验无缝衔接——将我们带到了下一个剧变:作为现代营销和商业基础设施中的首选架构,微服务(microservices)正在崛起。

虽然大量的软件和应用都有为人们设计的 UI 界面,但更多的公司将会需要以程序化的方式,通过 API 来协调和增强这些应用的功能——同时,也在这些服务的后台上创建自己的定制化软件。这些定制化软件回答的问题是:「作为一个数字化的企业,我们要解决什么问题?」

这是对「一套规则决定一切」(one suite to rule them all)的营销技术世界观的颠覆。至少在一定程度上,是对一个公司依赖单一供应商为其提供在数字世界所需的所有功能的颠覆。

来看看那些实现了数字化转型或者本身就是数字原住民公司的必须条件:

1.   必须通过数字化的方式灵活地连接所有部门。

2.   必须将「营销」嵌入数字产品当中 (Growth hacking)。

3.   必须创造性地区分产品、营销和运营。

4.   必须快速响应新的机会和威胁。

5.   必须能和其他公司建立动态的数字化伙伴关系。

很难想象一套大规模、封闭式系统的软件应用能够为所有人提供好服务。即使它可以被创建出来(项目名:Project Babel *),它的内部复杂性一定很吓人——维护这个软件将是一场噩梦。在今天技术创新不断加速的环境中,快速实验、拥抱变化和适应的能力对于生存至关重要(参阅 MarTech 法则)。

* 注 Project Babel 是一套在众多方面进行创新的开放源代码网络社区软件

当然,微服务架构也有自己的挑战。如果把大规模应用的内部复杂性替换成了集成简单组件的复杂性——虽然获得了选用组件的灵活性,但每个组件都需要根据具体的目的设计和优化。

幸运的是,集成的复杂性已经能被 MarTech 供应商逐步解决,其中也包括一些新生代的、以云端为基础的中间软件解决方案 iPaaS (integration-platform-as-a-service)。iPaaS 涵盖的范围包括为企业开发者提供的技术平台,例如 MuleSoft;还有为不同规模企业的高级用户开发的轻量级工具,例如:IFTTT 和 Zapier

值得注意的是,几大主要的营销云供应商依然在微服务架构中扮演巨大的作用,或者作为客户数据平台(CDP),或者作为营销决策引擎和渠道来运行「服务」。但现在,这个领域更像是一项「团队运动」。

一个公司的营销基础设施有 80% 是由那些主要营销服务商提供的——剩下的 20% 是为了特定的业务独立组装或创建出来的,但这 20% 对于每个公司的数字化差异性来说至关重要。

许多主要的营销服务商已经朝着这个方向前进,他们在平台开放方面做出了重大的努力,以便在 API 主导的环境中出色发挥。

  • 长期以来,Salesforce 都是在此领域的领导者,有数千个 ISV 集成其中,以及一个庞大而成熟的定制应用生态系统。大家可以去 devlopers.salesforce.com 查看,尤其可以关注一下 Heroku
  • Adobe 为不同套件中的 API 文档和服务推出了 Adobe I/O 枢纽,以及能够促进技术合作伙伴生态不断发展的 Adobe Marketing Cloud Exchange
  • SAP 新的 Hybris-as-a-Platform(YaaS*) 功能,明确为数字化商业提供以云端为基础的微服务生态系统,重点是为开发者提供了广泛的 API 所带来的灵活性。(* YaaS 是一个微服务生态,以帮助公司快速增加和构建新的和高度灵活的解决方案。Hybris 是一个德国 SAP 旗下的软件,提供多渠道的电商和互动解决方案)
  • 在中小企业细分市场,Hubspot 新推出了增长栈(Growth Stack),试图在数字化世界将营销和销售连接起来——顺便说一下,我喜欢这个名字——其特征是在平台内部深度嵌入一组可扩展的 API 以及不断增长的 ISV 开发者生态。
  • Marketo 曾经是最早拥抱开放平台战略的先锋之一,拥有庞大的 * LaunchPoint ISV 生态系统和升级版的开发者枢纽。值得注意的是,他们的新 CEO Steve Lucas 具有在 Salesforce 和 SAP 这样领先平台的工作背景。(*Marketo LaunchPoint 拥有最全的营销解决方案生态)

以上都是行业内最有影响力的领先者对于 API 战略的重要布局,表明他们相信这就是营销未来的方向。

而且这还只是冰山的一角。Oracle、Sitecore、Intercom、MailChimp、Act-on IBM、Acquia 等大平台都为自己的数据和服务提供了强大的 API。「无外设 CMS」(headless CMS)运动,iPaaS 平台在电商领域(B2B 的电商世界)的流行程度超越了 SaaS 平台, 由「公民开发者和整合者」(citizen developers and integrators)推动的「破解流程」(Process Hacking)的出现,以上趋势进一步佐证了可被程序化控制的营销技术的增长势头。

短期内,最佳营销栈就能在这些 API 和 iPaaS 解决方案的推动下产生——B2B 技术公关公司 WalerSands 最近的研究指出,这也是时下运用营销技术最流行的方式。

现在的很多营销栈可以被定义为「微服务架构」——大量的半封闭应用工具,之间有较小规模的数据交换。IDC 研究总监 Gerry Murray 在有关客户体验操作系统 (CX-OS) 的报告中生动描述了以下愿景:被广泛应用于整个业务流程的营销栈,进化成更加灵活的微服务架构。

重点要强调的是,这些微服务架构不仅仅适用于后台运作。他们能让一个公司搭建出面向客户的数字化产品——有些具有人机交互界面,例如移动 App 或聊天机器人;有些为其他公司提供 API,使之能够以程序化的方式调用服务。

随着数字化转型的发展,我们来看看今天的数字原住民公司。这类公司的产品和营销系统大多就是围绕微服务架构组织起来的。因为在这类公司中,产品和营销天生就密不可分。

在分享微服务经验方面,Netflix 非常慷慨,你可以在Netflix 技术博客中读到很多有关他们架构的内容。你还可以从曾是 Netflix 广告技术总监的 Tony Ralph 那里看到关于 MarTech 的精彩演讲:他们如何用 API 导向的方式,用营销技术支持「构建和购买」(build and buy)的策略。

作为祖父辈的数字原住民公司,Amazon 采用微服务架构已经超过 14 年了。业务中的每件事都需要通过数字服务界面进行交互——这些界面的设计必须可外化。以便当机会来临时,可以产品化或者提供给合作伙伴。这其实就是 Jeff Bezos 提出的著名的「大指令」(Big Mandate) 。

1)     所有团队从此以后要通过服务界面展现数据和功能。

2)     团队必须通过这些服务界面彼此沟通。

3)     不允许使用通过网络服务界面之外的其他沟通方式。

4)     具体使用什么技术不重要。

5)     所有的服务界面设计必须可以被外化。

6)     任何不遵循指令的人将会被解雇。

数字原住民公司的成功预示着未来越来越多的公司也会这么做。

从中可以得到的一个启示是,不同的公司在「营销」中需要更多有意识的软件管理和开发。即使 MarTech 厂商和 iPaaS 解决方案产生了很多可互联互通的功能,公司总还会有一些需要定制化的功能。这就是在该系列的首篇文章——《数字化转型》描述的现象所引发的效应。

那么,谁来承担这类软件开发工作?

一种做法就是打造内部的独立软件开发团队,无论是 IT、营销内部的工程团队还是数字产品团队(或者以上全部),让他们负责构建和发展公司的数字化能力。考虑到软件已经无处不在,唯一符合逻辑的就是所有公司都应该是一个软件公司,至少在一定程度上是个软件公司。

但是那些能够按需定制软件的服务商仍然会有巨大的机会。我们看到埃森哲、德勤、IBM 和 Sapient (已被阳狮集团收购)正在推进他们的「数字化转型」业务,而且以惊人的规模增长。然而,我相信这也是成千上万小公司的未来。

无论是哪条路,会有更多软件开发者积极投身于创造卓越的客户体验,并在这些体验中直接融入「营销」元素。

软件开发和「营销」之间更大程度上融合的结果之一,就是会有更多开源软件进入营销领域。开发者一定会利用现存的开源项目——例如,类似 Hadoop 这样的后端大数据技术以及众多前端 web 和物联网的框架。不过,他们也会为新的营销模式打造一系列新的开源软件。

我们会看到后面谈到的三个剧变也会支持以微服务方式建立的营销基础设施,并且从中获益。

  • Nov 13 / 2017
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锐眼洞察 | 资产管理是“数字技术领域内的落伍者”(翻译)

作者:Shanny Basar

原文:Asset Management Is “Digital Technology Laggard”

译者:TalkingData解决方案架构师 韩铭扬

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

 

资产和财富管理行业“是数字技术领域的落伍者”。普华永道的调查表明,他们还面临着拥有数据分析和分发渠道技术的科技巨头的竞争。

在《资产和财富管理革命:拥抱量级的变化》报告中,普华永道指出该行业从1890年代到现在,一直处于止步不前的状态。但是,在接下来的十年里,这个行业将会发生翻天覆地的变化,技术专家和数据科学家在其中的作用将至关重要。

“技术的进步会为整个产业链带来量级的变化—包括新客获取、个性化的投资建议服务、研究和资产组合管理、中部和后部流程、以及分发和客户参与”,普华永道补充道,“企业如何拥抱技术将会帮助我们判断未来几年哪个会繁荣”。

举例来说,智能驱动的机器程序将能够监控并分析每一家上市公司,以及其他金融类或非金融类数据。他们同时也可以进行供应链分析和资产经理能获取的其他新型数据来源。

“一些衍生品经理已经开始运用量化策略,他们认为自己首先是个科技公司”,普华永道补充道。“我们预计这一趋势将加速发展”。

举个例子,上周瑞士信贷(Credit Suisse)宣布建立瑞士信贷RavenPack人工智能信心指数(AIS)。瑞士银行通过RavenPack基于人工智能算法的新闻分析/解读,制定量化投资策略。AIS指数则追踪基于算法的美国大市值板块轮动策略的抽象表现,通过运用大数据分析来做可交易的、系统的板块分配决策。 瑞士信贷的首个量化投资策略在与RavenPack联手后得以制定完成。

Armando Gonzalea,RavenPack的总裁兼CEO在一份声明中阐述道:“大数据和人工智能为金融服务业带来了巨大的机会,这次与瑞士信贷里程碑式的合作展示了我们的新闻分析/解读功能可以为权益投资者所带来的价值”。

技术和数据分析可以通过低成本构建模块(ETF或指数追踪器)来构造多资产、基于结果的解决方案。

这份报告进一步指出:大型科技公司将会追随运用数字分销技术的中国企业,快速将数十亿美元吸引到货币市场基金里。例如,去年10月,Facebook获得了爱尔兰中央银行的电子货币机构的许可,普华永道认为这表示FB在未来将可能分销零售投资基金。该许可授权Facebook Payment International为欧洲经济区内的慈善机构捐款,并实现区域内的点对点支付。

普华永道还预测:到2025年,受管的资产规模将从去年的84.9万亿美元翻倍并达到145.4万亿美元。

“该增长在稳定性和时机上很可能发展不均:在发达的市场上将有最低的增长率,而在发展中市场上可能增长最快”, 报道补充道。
但是,伴随着向基于结果的解决方案和被动型策略的转变,总的收入将会有所下降。

普华永道指出:“在欧洲,以金融工具市场指令II (MiFID II)为例,它不但禁止资产经理向理财经理支付不透明的回扣,同时还要求他们公开调研的花销,这将进一步对他们的盈利能力施压”。

到2025年,普华永道预测:积极型管理将占全球需要管理的全部资产的60%,与上年的71%相比将有所下降。被动型市场份额将从17%上升到25%,资产将从14.2万亿美元增长到36.6万亿美元。
“透明、灵活、便宜,被动型ETF将继续受欢迎,尽管ETFs将会有越来越积极的策略”,普华永道说道。“由美国零售投资人领导(尤其是年轻的、高净值投资人),ETF正在加速增长。”

*注:ETF=交易型开放式指数基金(Exchange Traded Fund)

 

  • Nov 13 / 2017
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锐眼洞察 | 人工智能如何使电子商务更睿智(翻译)

作者:Yana Yelina

原文:How AI Is Making eCommerce Smarter

译者:TalkingData解决方案架构师 张雪倩

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

 

人工智能持续加速发展,向一系列领域渗透,在银行、医疗和体育业发现新价值。
电子商务不再处于边缘化的位置,为购物者提供无缝用户体验,为零售商提供有利可图的机会。这就解释了为什么42%的零售商和电子商家都在试验、应用或是扩大他们的人工智能项目。

转变顾客互动

聊天机器人正在逐渐对电子商务进行整体改观。高德纳咨询公司预测,到2020年,85%的顾客互动将会没有人类参与,到2018年底,人工智能机器人能依据声音和脸识别客户。

确实,虚拟购物助手已经证明是一项福音,电子商务很快就接受了适应人工智能环境的挑战。

在浏览网上商店寻找想买的物品时,购物者想要的是不麻烦的过程和对自己的问题的快速反应。而且,移动商务的急剧发展提出了更高的要求,使得市场者寻找顾客参与的新途径。聊天机器人的出现,提供了一种可能的解决方法,推动了精准定制服务的发展。
人工智能是聊天机器人的核心,快速地处理大量的网站数据,包括之前的回应和顾客反馈。深度学习使得聊天机器人分析收集的信息和提取重要的概念,如图像和物品名称。借助这些数据,聊天机器人可以改善和顾客的对话。

另一种向聊天机器人提供数据的方法就是将他们与购物车结合,这样系统可以抓取物品详细信息、数量和运输方式。

数据处理和利用的越多,机器算法就能得到更多的信息,使得聊天机器人想出精确的回复和提供详细的推荐。这就是为什么电子商务企业应当将他们的目光放在使用大数据顾客解决方案上,以获取全面、实时的数据资产图景和完善过的人机互动。

在高端搜索上掌握话语权

顾客通常带着想买什么的清晰目标进入一家网上商店。想象一下,他们会有多失望,如果搜出来的结果都是无关的。想要帮助客户买到合适的商品,提供给他们情景化、个性化的搜索工具至关重要。而这恰恰就是人工智能突出的地方。

例如,北面在运用人工智能系统上很成功,配备了语音输入和自然语言处理。他们的解决方案由IBM的Watson认知计算系统强化,可以帮助用户找到合适的夹克。

该系统分析了给定地区的客户的答案和天气情况,认真检查了350多种产品,然后找出了高度符合情景的商品。
相应地,eBay则认为一张图胜过千言万语。为了真正从搜索能力中获益,这家公司引进了两大创新特色–“在eBay上找”和“图像搜索”。

这些功能选择由计算机视觉和深度学习技术强化,使得用户可以买的整个互联网上的东西。消费者需要通过社交媒体分享某件商品的图片,提交一张相册里的照片,或在eBay 搜索框中输入一条URL网址,以获取与原始商品相匹配的完整产品列表。

为了使用户获得真正特别的搜索体验,eBay会处理该图像,扫描其11亿商品的目录,然后根据视觉相似性列出这些商品。

以销售智能获取收益

人工智能正通过帮助制作清晰的销售信息以触达更多的客户来进入市场线。

通过梳理大量的数据,人工智能使之前存放于网络空间的信息显现,包括购买之前、期间及之后的顾客行为,和他们的偏好、反馈、交易信息和人口信息。

获得的结果与快速小范围群组和模式相结合。这使得销售团队更好地瞄准客户,发现他们之间的相似性,了解谁最有可能买哪种商品。

除此之外,人工智能可以帮助市场者铲平道路。华盖创意公司(Getty Images, Inc.)使用图像识别和机器学习技术来分析竞争对手,追踪主要潮流,评估他们的网上商业影响,评估品牌的受欢迎度。

为了使整个过程更具影响力和在同一个地方储存所有信息,网上商店经营者可以要求销售公司将人工智能平台和公司的客户关系管理系统或企业资源计划软件结合起来。

从此以后,我们将走向何方?

本文中列出的例子表明人工智能正不断取得进展,以一系列方式帮助市场者。大数据解决方案、顾客形象识别软件和深度学习帮助个性化提案,培养顾客信任,提升销售额,扩大商业范围和限制。

显而易见,人工智能将在电子商务领域驻足相当长的时间。问题不在于企业是否相信这一技术,而是谁将首先采用人工智能驱动解决方案并在自己的营销策略中实施,使得对手望尘莫及。

  • Nov 13 / 2017
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Enterprise

锐眼发现 | 营销世界的 5 大剧变之 ① 数字化转型

作者:Scott Brinker

原文:5 Disruptions to Marketing, Part 1: Digital Transformation

译者:@文科生 ,宏原科技创始人

转载于:SocialBeta

 

TalkingData合伙人兼执行副总裁林逸飞点评:

 

  1. MarTech is eating AdTech now. 营销的范畴由于数字化、渠道多样化的冲击而扩大,跨越了单纯市场部负责的AdTech领域
  2. TalkingData的SmartDP中的营销闭环,可以回答MarTech领域的营销智能化平台
  3. 数字化已经被注入到核心业务中,不再只是一个营销的包装

 

译者前言:Scott Brinker 在 2016 年 12 月发布了一系列的文章,共计 5 篇,主题是营销的五个剧变。Scott 跟我谈到,他觉得这个系列的文章是《营销中的科学与艺术》发布 3 年之后再次深入思考的总结。

这篇文章中,我特别喜欢 Democratization of Marketing 的说法,我把它翻译成为「营销的平权」,也就是说,「营销」不仅仅是营销部门的工作职责,各个部门都有 「营销」 的责任。

在和他讨论产品和营销的关系的时候,我想起了以宝洁为例的 Marketing 职能发展沿革。很长一段时间,宝洁的 Marketing 其实就是一个广告部门负责的。那时候就叫 Advertising 部门,后来才改成了品牌经理体制。从今天的角度看,品牌经理体制中,品牌传播和产品运营是整合在一起的。现在回头来看,这个体制的改变就是当时应对电视等技术进步以及超市 / 卖场业态的发展,为了提升消费者 「体验」 而发生的整合。

今天的数字时代,随着消费者和产品在时间和空间距离上坍塌,消费者的体验方式发生了根本的变化,又到了重新定义 Marketing 的时候。这次的重新定义不仅仅是在此前定义上的延展,比如购物者营销 (shopper marketing)、数字营销(digital marketing) 等。实际上这是营销在数字时代的升级,是数字时代的营销(marketing in digital era)。

从历史的角度来看,Marketing 的内核——以消费者为中心——没有改变,但是 marketing 的外延——如何做到以消费者为中心——一直都在与时俱进。今天的互联网和大数据,让技术对于营销的影响越来越重要,推动营销转型进入营销技术 (MarTech) 时代。

一切历史都是当代史,在营销领域,也是如此。

本文翻译完之时,宏原的第一个 Marketing Technologist 刚好上任一周,并提交了第一个 Technical Marketing 方案。深度的阅读和写作,是最有效的学习方式之一。感谢 Scott 这样有原创精神和深度的作者,为我提供了在学习中实践、实践中学习的美妙机会。  

 

这不是一个典型的有关 「2017 年 5 大预测」 的故事。我承认,那些可不是我的菜。但我是认真地呼吁你为即将到来的变革之年做好准备。

我坚信,营销正处在五个剧变的过程中,这些剧变会彻底重塑这个行业和职业。我知道,这听上去很夸张,但实际上一点都不夸张。这是重大的结构性变化,而且这些变化的重要性在未来 12 个月会不断放大。

这五个剧变是:

1.    数字化转型将超越营销部门的职能范畴,重新定义 「营销」。

2.    微服务 & API(以及开源) 构成了营销基础设施的架构。

3.    纵向竞争展现出比横向竞争更大的战略性威胁。

4.    增强现实 (AR)、混合现实 (MR)、虚拟现实(VR)、物联网(IoT)、可穿戴设备、对话式界面等等,给人们带来了数字化的一切。

5.    人工智能 (AI) 让营销和商业运作的复杂性倍增。

我会在每个部分单独展开,先从第一部分「数字化转型」开始。

数字化转型远远比营销的范畴广泛——它包括销售、服务、产品、内部运营等等。在很多情况下,数字化转型会带来全新的数字化商业模式。

为什么这是一个营销的剧变?

对于很多公司来说,数字化一直都是属于营销领域的:网页营销、邮件营销、搜索营销、社会化媒体营销等等。这些都高度围绕着现存的产品和服务展开。同样的,营销就可以相对独立于其他部门运作,只需要一些输入(产品)和输出 (顾客需求)。顺便说一下,正是这种相对独立性让很多营销职能可以外包给营销代理公司——这是一个正处于变化中的模式。

数字化转型用两种方式彻底改变了营销中割裂的领域:

1.    数字化现在也涉及销售、客服、财务——最重要的是核心产品及服务的开发和运营。这就需要在这些部门中开展深入、实时的协作。

2.    在一个数字化的商业环境中,对所谓营销产出(即收入的增长和品牌的建设)影响最大的杠杆,不一定属于营销部门。它们现在可以更多地被产品和服务团队推动。

简而言之,数字化已经被注入到核心业务中,不再只是一个营销的包装。通过审视那些已经按照数字化方式运作的公司,我们就能够瞥见数字化究竟该长什么样。

数字化营销的成熟度严重不平衡。很多公司还在处于探索数字营销基础的阶段。也有一些处于长尾但是更加领先的公司——他们拥有营销技术专家和令人印象深刻的营销技术栈。

当你仔细观察那些成熟度更高的数字营销团队,你会发现他们多数本身就是数字化转型努力的组成部分。而成熟度最高的是那些数字原住民(digital natives)公司——Amazon、Facebook、Netflix、Spotify、Uber 等——几乎都是完全通过在数字领域的 「营销」 实现公司的成长。

我之所以在 「营销」 一词上打了引号,是因为这些数字原住民公司的增长不是靠那些普遍应用于很多公司、类似产品和服务「外包装」的数字营销所驱动。大部分数字原住民公司的内容营销并不多,他们在社交媒体上的存在感相对比较适度,你也不会看到很多他们的展示广告。

他们主要的营销方式其实是 「破解增长密钥」(growth hacking)。他们建立自己的数字产品以优化客户体验:容易上手、使用体验愉悦、引人注目的升级、有价值的分享、轻松的维护,持续不断发展以满足用户不断变化的喜好和期望。

破解增长密钥就是把营销注入到产品使命当中。对于绝大多数数字原住民公司来说,破解增长密钥通常都是由产品团队而非营销团队掌控。数字原住民公司肯定也有自己的营销部门。但他们更倾向于传播活动,这也属于传统营销部门的运营职能,他们通常并不负责客户体验。

如果我们把这些数字原住民公司看作是在数字营销前沿探索的先锋(lead users),那么理所应当的,最终其他公司也会跟随他们的脚步。每个人要不沿着这条曲线进步,要不就冒着被颠覆的风险。

这就对营销人提出了一个事关存在的问题:当公司的数字化程度越来越高时,谁来对客户体验负责,并掌控其中的增长杠杆?

这个问题可以有多种答案,但是请考虑以上两种替代方案:

1.    营销和产品在组织层面上被有效地整合。

2.    营销和产品在组织层面上保持独立,产品对客户体验负责,同时营销的范畴被收缩到传播活动。

第一种选项是那些有首席数字官 (CDO) 或者首席客户官 (CCO) 负责客户体验(或是 CMO 明确对数字化商业/客户体验负责)的公司正在发生的情况。根据知名 IT 咨询公司 Gartner 最近发布的 CMO 报告,这也是多数大公司的选择。

第二种选项在数字原住民公司更普遍,他们在营销部门之外创造并使他们的数字产品保持增长。对于这些公司,他们的产品领导人需要有很多技术深度,这往往超越了营销团队的能力范围。

这两个选项之间存在着一系列广泛的协作模型,将它们放置于一个正式的组织架构图中,看上去可能会相当凌乱。

欢迎来到多元融合的营销世界,这里并没有严格的界限!

如果产品和营销由两个独立的团队负责——那我们就先看看数字原住民公司的做法吧,就算它们隶属于同一个高管之下——营销对于客户体验依然发挥着不局限于「传播」的重要影响。但是「影响」 是这里的关键词,并非是营销团队需要承担的职责。

有意思的是,营销和产品的关系可能很类似于我们在营销技术专家时代(the era of the marketing technologist)所看到的 IT 和营销的融合关系。

正如那个时代我们看到 IT 的平权化——在 IT 部门的指导和统一的服务下,很多部门直接管理自己的技术——我们现在也可以看到营销的平权。销售、客服服务、财务和产品团队在他们的工作中都会有明确的营销组件(主要是产品)需要他们自己去管理。营销部门会提供品牌方面的指导,提供共享的服务和技术去支持各个相关部门。

不管你的公司采用什么模式,数字化转型都会颠覆 「营销」 在公司中的定义。机会在于主动去塑造新的营销组织的形式。

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