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现在开始,用数据说话。

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  • 十一 17 / 2017
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Enterprise

锐眼发现 | 营销世界的 5 大剧变之 ⑤ 人工智能

作者:Scott Brinker

原文:5 Disruptions to Marketing, Part 5: Artificial Intelligence

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 ④ 万物皆可数字化

 

TalkingData合伙人兼执行副总裁林逸飞点评:

  1. 确保所有营销系统和触点中的数据可被获取,而且要考虑建立一个集中的数据湖
  2. 数据质量进行投资,尤其是核心的客户数据
  3. 学习系统动力学知识
  4. 为算法营销构建一套管理模式:什么需要自动化?什么需要半自动化?什么不需要自动化?
  5. 透过 AI 的视角去评估营销技术服务商的实力

 

译者前言:AlphaGo 让人工智能成为了一个到处都在谈的热词。Scott 说,他在准备这篇文章的时候感觉自己好像也跟进了这个炒作。但是,仔细读下来,我觉得本文是对于 AI 在营销领域应用最为系统而全面的思考。

让我印象最深的是 Scott 对于技术商品化的清醒认知。实际上,任何一个创新技术的热度与其商品化程度是成正比的。让 AI 能够把几十年前就开始讨论的图景变成现实,本质的突破不是算法,而是支持算法的计算力和大数据。在 AI 热潮中,MarTech 领域确实出现了一些创新的工具和应用的机会,但真正有价值的工具和应用,应该和高质量和大规模的数据紧密联系在一起。

Scott 在文章中介绍了很多 AI 的工具和应用,很多应用都已经被 Salesforce 或者 Google 这样的平台以高价收购了。国内也有很多类似的并购,这些都说明 AI 的机会是巨大的。考虑到平台时代的赢家通吃现象,纯粹的技术和工具的未来其实是有限的。对于大部分 MarTech 企业来说,技术层面的集成机会有限,但是商业层面的集成和整合,才刚刚开始。

在翻译的过程中,我不停问自己,为什么 Scott Brinker 能把这个事情说的那么清楚?逐渐的,我找到了答案。

第一, 知识结构。Scott 是计算机专业出身,会编程,他理解机器;同时他又是一个营销人,他理解营销,这二者结合起来,让他对于 Marketing Technology 的认知特别本质。我看到过很多讨论 MarTech 的文章,大部分要不就是偏向技术,要不偏向营销,只有 Scott 能够从营销的框架出发,梳理出各种技术,让人一下子就能得到一个 Big Picture.

第二, 长期的专注。Scott 关注 MarTech 不是这几年的事情,而是在十年前就开始关注这个领域。在过去十年中,不停实践,思考和总结。这让他能够看得更全面,更系统。

第三, 持续的分享。他的博客一直保持很高的更新频率,而且,不仅仅是他自己写,他还不停寻找各个领域的实践者和思考者,分享他们的观点,这其中也包括我这样在中国的爱好者。他的博客成为了这个领域的活跃实践者和思考者的平台,最终他也能够在全球范围内发起 MarTech 的国际会议。

在本文结尾,Scott 说希望《营销世界的 5 大剧变》系列文章对大家有用。整个八月,我所有夜晚和周末的空余时间都用在翻译这一系列的文章上,当然也包括一点工作时间。我的体会是,帮助实在是太大了。翻译的过程,其实是一个深度学习的过程。不仅要看明白,并且试图用中文把自己的理解清楚地表达出来,要求自己花更多时间学习和思考,甚至还需要去了解他提到的技术公司和技术术语。

对于文科生,这有点挑战,但是也是一个特别高效的、系统的概览式学习过程。哪里去找这么好的机会呢?免费的!我跟 @puting 同学说,内容工作,与其是说内容,其实更是系统的思考过程,是一个产品研发的过程。感谢 Scott Brinker 的信任,@SocialBeta 的支持,让我完成了这个近两万字的翻译。我总算在与 Scott 在上海见面之前完成了我的承诺:)

 

以上是 Shivon Zilis 和 James Cham 制作的机器智能 3.0 全景图

这是营销的 5 个剧变系列中的第五部分(如果你没有读过第一、二、三、四部分,可以点击阅读):

这五个剧变分别是:

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。

由于对热词「过敏」,当我写下这个题目的时候,觉得自己可能会起鸡皮疙瘩。作为今年营销界流行的关键词之一,无论你遇到什么问题,都会有人告诉你解决问题的良方就是「人工智能」(AI)。(或者想把 AI 营销解决方案卖给你)

目前,对于 AI 的炒作势头也远胜于对于大数据的(尽管二者之间的关联非常紧密)。

但 AI 的确对营销产生了深远的影响可以毫不夸张地说,未来几年,AI 会以令人瞩目的方式重塑商业和营销的本质。但是,这种改变可能并不会按照有些人希望的方式来实现。

首先,让我先将有关人工智能(artificial intelligence)、机器学习(machine learning)、认知计算(cognitive computing)和机器智能(machine intelligence)等概念差异的讨论放在一边。虽然这些术语的意义不尽相同,但是,(a) 它们之间有很多的交集;(b) 就算是这些领域最前沿的研究者也在争论他们的界限所在。

考虑到我们的目的是讨论这些技术给营销带来的剧变,就让我们暂时先用「AI」的大框来装下这些概念,将 AI 定义为「过去认为只有人类才能完成的认知任务,现在让机器去承担,而且机器能比人类做得更快、更好。」(AI 效应是研究者的一个有趣的观察。)

我喜欢分析师 Ray Wang 提出的有关 AI 所能交付结果的框架

如果你在思考,AI 已经被讨论了几十年也没有今天的热度,为什么直到现在才好像一下子占领了全世界?一个简单的答案就是廉价、快速、规模化和呈指数增长的计算和云端储存能力,使得能够有效运用 AI 算法的数据和动力对于每个人来说都触手可及。

我在 MarTech 圈里听到的另一个问题是:「在未来的营销技术全景图中会不会出现一个 AI 类别?」 有这种可能性,但也可能不会。

为什么这么说呢?因为 AI 几乎已经被嵌入到营销技术领域所有的产品类别中了。当然,确实有很多纯粹的 AI 平台。但是它们像大数据、云计算平台一样,大多都是仅仅被应用在营销服务中的通用技术。

举例而言,IBM Watson 可能是当今最广为人知的 AI 平台。但营销人可能对 Equals3 这样的产品更有兴趣。Watson 在产品的幕后提供市场研究、客户细分和媒介策划服务,这一切都是根据营销的具体需求量身定制的。

几大主要的营销平台也已经在产品组合中推出了 AI 方面的创新举措,最值得注意的是:

注:Einstein 是 Salesforce 推出的人工智能 CRM 平台,可以运用于销售、服务、营销和分析等领域

注:Sensei 是 Adobe 底层的人工智能工具,利用了 Adobe 长期积累下来的大量数据和内容,从图片到影像,能够帮助人们解决在媒体素材创意过程中面临的一系列问题

注:这是 Oracle 推出的 AI 产品,基于强大的数据云和机器学习算法,支持更好的 BI 分析和决策支持

你也可以从来自 Salesforce 的这张图中,看到他们准备在具体的产品中应用 Einstein 的方式:

但是,这是否意味着较小的 MarTech 服务商会在行业的这波 AI 浪潮中出局呢?AI 会成为最终推动营销技术行业整合的催化剂吗?也许会,但是我持怀疑态度。

实际上,你可以从 MarTech 分析大牛 David Raab 在上次旧金山 MarTech 大会上分享的这张表格中看到,AI(机器智能) 让行业中各种规模的服务商得以蓬勃发展(这张图只是列表中的一部分而已)。

那么,小型 MarTech 供应商如何与「巨头」竞争呢?在很多情况下,巨头们都有自己专门的 AI 技术。但是,今天的软件开发机制使得很多人都能站在巨人的肩膀上,利用不错的开源机器学习项目——例如 TensorFlow、PredictionIO、Caffe、Vowpal Wabbit 和 Scikit-learn——在软件中加入复杂的 AI 功能。(而且还是免费的)

注:TensorFlow 是谷歌开发的第二代人工智能学习系统,可以用于语音识别,图像识别等深度学习领域

Prediction IO 是一个开源的机器学习服务器,开发工程师和数据分析师可以使用它构建智能应用程序、基于已有数据来预测用户行为,个性化推荐、发现内容等。

Caffe 是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于 UC Berkeley 的贾扬清博士

Vowpal_wabbit 是一个机器学习系统,它能推动机器学习前沿技术的学习,例如在线学习、交互学习等

scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。

如果你想用更简单的方式在产品中加入机器学习能力,现在也有一大堆的机器学习服务产品 (MLaaS) 可供选用:

很自然,这推动了微服务 & API 的发展。软件能够以按需「服务」的方式被提供。MarTech 服务商当然也可以使用这些软件,来保持自己在 AI 时代的竞争力。

值得注意的是,这些开源的 AI 引擎也可以直接被品牌采用,将其整合到数字化产品和客户触点当中——这又会让我们看到数字化转型的完整闭环。(这里也可以体现出,营销的 5 个剧变是如何成为一个整体的)。

鉴于很多核心 AI 算法已经面向公开市场变得商品化,因此算法本身也不再是竞争优势的来源。相反,「即插即用」的 AI 战略优势主要是通过以下两种方式建立而成的:

  • 数据。差异性来源于用以训练算法的特定数据。赢得 AI 的战略竞争的关键在于数据的规模、质量、相关性和独特性。数据质量、服务和软件会变得至关重要。精确、即时,通过 API 按需提供的第二方和第三方数据市场将会繁荣。在 AI 的加持之下,大数据终于可以被充分利用了。
  • 用户界面 (UI)。AI 可以为你的数字化产品和服务带来更好的用户体验,从「在一个特定场景下预测用户想要什么」的功能,到自然语言界面(以文本和声音为基础的聊天机器人)。这当中存在着很多机会。通过 AI 用户界面,人们可以更快速、便捷地完成复杂的任务。尤其在商业场景中,与学会用那些复杂的软件相比(想想那些要花几个月学习的企业软件认证课程),我们希望这些应用让我们获取答案更容易,做事情更轻松。

这两个关键因素很可能就是 MarTech 服务商带来颠覆的来源。思考以下两个问题:哪些公司可能会在特别有价值的数据(或者数据组合)市场中取得垄断地位?(参阅:纵向竞争万物皆可数字化哪些公司能够让他们的软件灵活地利用新的数据源,适用于备选的 UI 模式?

风险投资人 Mark Suster 在最近的文章《企业软件即将到来的转变》中描述了关于对话式交互界面的机会 / 威胁。

以语音为例,如果你坚持设计一套指令供用户以提问的方式进行交互,那么用户就必须花大量的时间在如何操作上。或者,你也可以让 AI 从过去的查询记录中学习,让智能系统给出相应的搜索结果。你也许想问:「中部地区第三季度的销售预测是多少?」、「谁负责杜邦销售的预算?」,或者「请给出过去 90 天内跟 Verizon 有过沟通的团队成员名单」。

谈到聊天工具,对于企业来说的关键是让团队成员更好地协作。这个聊天工具需要有「机器人」为团队提供智能支持。当你查询「Karthick Shama 的职位是什么?」,或者「我们和 Verizon 去年达成的业务有多少?」 时,在无需人工介入的情况下,就能收到即时、准确的答案——这对于现场的团队很关键。

以上描绘的场景并非假设。在我写这篇文章的时候,营销数据软件公司 Datorama 已经发布了嵌入 Amazon Alexa 的应用程序 「事事问 Datorama」(Ask Datorama Anything)。这一波新的 MarTech AI 界面的兴起,肯定会使现有的营销技术全景图发生动摇。

那么,广义上看,是什么让 AI 为营销带来了剧变?

市面上的流行观点和我的分歧就在于此:我不相信 AI 会让营销简单化。相反,我认为 AI 会以颠覆性的方式,让营销(商业)的复杂性呈指数型增加。

可以确定的是,AI 会大大简化很多 MarTech 工具的使用体验,也会自动化大量跟营销计划相关的 「人工」 工作 。

我们从 AI 的辅助中节省下来的时间将会被重新分配,以追求更多的竞争优势。我们可以从事一些机器还不是很擅长的活动。我们也可以让更多的任务自动化,因为管理新增算法代理的边际努力会很小(但不是零)。我们还是会和现在一样努力工作,但是我们的努力将借助 AI 服务的力量被放大。

例如,考虑一下在不同触发点、服务不同细分客户的营销自动化活动。

直到现在,这项任务的复杂性还是受限于人类的局限性。我们只能跟踪到有限的规则,服务有限的细分市场,局限于有限的触发点。

但是 AI 驱动的营销自动化就不会有这样的局限性。机器会计算上千个微细分市场和微触发点,动态调整内部的 「规则」 以优化整个互动。

再强调一次,这并不是假设。以 AI 驱动的营销优化产品 Amplero 为例,它自称可以通过多臂老虎机实验,持续测试 1000 多个营销排列组合。

这给整体的营销「系统」带来的复杂性呈数量级增长,尽管很多人类营销人员并不能觉察到。

考虑到一个复杂系统的「复杂性」 是一个有关相互独立的智能体互动次数的函数。而这些 AI 代理也并非在真空中工作,他们会对所处环境中的人类或其他 AI 的反馈做出回应。(关于设备对设备(device-to-device)的互动, David Raab 有几篇非常精彩的博文:《自动驾驶汽车会自己挑选加油站吗?》《更多是对物的营销》)。

这不仅仅有关公司内部多个 AI 代理之间的互动。竞争对手也会利用 AI 来与我们对抗。客户会使用 AI 实现他们的利益最大化。其他的行业第三方机构会让 AI 代表他们在市场上运营。这些智能体相互纠缠在一起,将会引爆营销的复杂性。

你也许会问,「如果我们根本看不到那些复杂性 ,我们还需要在意吗?」

就算我们看不到这些复杂性,实际上它依然存在——而且它会对我们的生意产生实质性的影响。我们的组织所依赖的黑盒子越多(彼此用直接和间接的方式相互连接在一起),我们对于整个系统的理解和控制就越少。在客户体验中遇到算法出小差错的风险,对我们来说也是不可见的(但是会影响品牌!),我们也会碰到重大的「黑天鹅」事件,其中,AI 之间并不良性的互动会逐步升级为恶性循环。

事情是怎么出问题的?算法交易遇到的问题让我们对此有了一些认识——与无限广阔的客户体验领域相比,金融市场还是受到了更多的管控。

当然,这不意味着我们应该——或者说能够——回避 AI。AI 是一个巨大的竞争优势来源。但是我们必须承认,跟过去十年靠人工控制的数字营销相比,AI 时代的营销会有非常不同的动力机制。

对于 AI 驱动的营销,营销人应该做好如下准备:

1、 确保所有营销系统和触点中的数据可被获取,而且要考虑建立一个集中的数据湖(来自 Informatica 公司的 Franz Aman 出了一本很棒的书,以及用一系列博客文章来介绍如何构建营销数据湖)。大数据将是驱动 AI 引擎运转的燃料。

2、对数据质量进行投资,尤其是核心的客户数据。其中的一个要点就是在尽可能多的触点上对客户的身份进行匹配,这面临着技术和法规的双重挑战。谈到跨设备的身份匹配,Gartner 公司的 Martin Kihn 对此有了很好的概述(第一部分第二部分)——但是万物数字化的趋势预计会让这件事变得更加复杂。

3、学习系统动力学知识。这是理解和管理新环境中的复杂性的一种方法——尤其考虑到 AI 算法正在加快反馈循环在技术和人文领域的交集中运行和成长的速度。

4、为算法营销构建一套管理模式:什么需要自动化?什么需要半自动化?什么不需要自动化?人类如何检查和制衡 AI?如何进行异常检测(可以了解一下 Anodot)和事件升级流程?如何设计能断开反馈循环的「断路器」,避免事态发展到无法控制的局面?而且,不仅仅只是关于营销,如何在数字化转型的大背景下组织好这一切?为此,企业值得考虑设立一个首席人工智能官的角色。

5、透过 AI 的视角去评估营销技术服务商的实力。他们采用的 AI 功能或者 AI-UI 能力简化了营销人的体验了吗?他们是否集成了一个更庞大的生态系统,可以利用所提供的数据或渠道进行 AI 分析和自动化?面对 AI 领域冒出来的新机会,供应商的敏捷程度和适应性如何?供应商能用清晰直观的例子解释他们的 AI 支持方式吗?——以及所用模型的注意事项(例如:某种类型和质量的数据)?

结语

我希望《营销世界的 5 大剧变》系列文章对你有帮助,而且你也看到这五个剧变是如何彼此产生关联的。不幸的是,我没有能力为你整理出一个简单的清单(「做好这 10 件事就能赢得 2017 年诺贝尔营销奖」)。 这些挑战都很艰难,而且推动这些剧变发生的变化如地震一般,还在我们脚下继续蔓延。

但它们也是前所未有的机会。剧变就是市场的拐点,在这里,现状备受威胁,未来有待争取。问题是,你愿意成为那个抓住机会的人吗?

  • 十一 16 / 2017
  • 0
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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)

  • 十一 15 / 2017
  • 0
Enterprise

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。

 

  • 十一 15 / 2017
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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。

 

  • 十一 15 / 2017
  • 0
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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?

  • 十一 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。

  • 十一 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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