上周拜访完客户，在朋友圈发了条信息：“这两天一直在反刍上海拜访所得，和朋友沟通下来，大体上可以总结为“三变一需”，这里先拎个纲要：1）品牌和效果并重，正在慢慢取代以往割裂的状态：2）权力正在慢慢从品牌经理、市场经理乃至产品经理手中，被让渡给CRM总监；3）因为原本的支持部门CRM转变为企业动力来源，“Customer First”驱动的组织变革必然是下一步马上发生的事情。4）品牌对于平台的需求远低于预期，但是品牌迫切希望平台通过大数据结束营销的黑箱状态，透明化的需求普遍存在。Market Automation会是一剂解药？5）另外，目前的大数据存在一项基本矛盾：大数据在运用上似乎只考虑了理性人，但事实上人是不平等的，小世界理论中，通过KOL进行社会化的lookalike是一种更现实的解法。大数据不能忘记KOL的存在。6）是机器强化人的智力，而不是机器取代人。”
承蒙各位朋友厚爱，觉得我说的有道理，但也有朋友表示你写得太简单啦，完全不知道前因后果呀。恩，趁着今天总算弄完了上一个事情的空隙，在这里跟大家掰扯掰扯。
1）品牌和效果并重，正在慢慢取代以往割裂的状态。
这次上海的拜访，包括了TOP淘品牌、传统线下大牌、国际品牌、第三方数据公司、传统市调公司等等，整体感觉下来，过往的营销领域太过于强调品牌和效果，反而忽视了商业本身的诉求。甚至刻薄一点来说，从商业的角度看，要品牌还是要效果纯粹就是一个伪命题。商业最终都是要赚钱的，没有效果的品牌广告要它何用。
从大卫・艾克对品牌的基本定义出发，包括在Interbrand的指标体系中，都很清楚地点明了品牌对于公司的意义——无形资产带来的盈利。换句话说，现在互联网特别是电商领域火热的品效之争，其实只是间接变现vs直接变现、长期变现vs短期变现的外在表现而已。
先讲明白这一点，接下来才能解释题目这句话的本意。
个人理解，MT（Marketing Technology）一直在做的事情其实只有一件：不断地把营销黑盒转变成白盒，把过程和结果透明化。从这个意义上说，品效之争区别只在于前者太过于黑盒，不如后者来得透明和简单直接。
要理解这个不断打开黑盒的过程，看看这么多年以来流通供应链的表现就可以了。
过去的零售流通供应链，对于消费者来说，是一个完全的黑盒，消费者很少知道或者关注商品和服务是如何从品牌商到达经销商再到达店铺的过程，这中间的效率和成本损失也只有企业自己会关注。然而，电子商务通过直接连接消费者和企业，打破了这个黑盒。
首先，大量经销商和买手店上线，享受电商带来的渠道红利，但同时也在接受消费者的评分和评论，通过电商的评价体系，这些原本隐身幕后的经销商就被相对透明化了，消费者会小心地挑选店铺——店址在哪，评分多少，评价如何，是专营店还是买手店，是否有品牌授权，等等。这个过程中，消费者就逐渐理解了经销和直营的区别，理解了分销体系，甚至包括跟单、追单等等专业名词。
其次，快速发展的快递业，不仅让消费者更快地收到货，而且还把从哪里发货、什么时候发货、什么时候到达中转站、什么时候上门投递这些节点都逐步透明化了，消费者可以方便地在任何终端上查看这些信息。
最后，为了更好地展示自身的技术实力，乃至产品开发实力等等，企业开始向麦当劳学习“开放厨房”的理念，把原本深藏幕后的生产和流通过程都展现出来给消费者看。不仅仅小米锤子这么做，包括亚马逊展现仓库照片，女装品牌展现面料和裁剪，这些都是。最直接的表现就是淘宝上那些超过十屏的详情页了，有些产品详细地几乎可以复制。
扯了这么多，回到营销上来看，流通供应链的这个黑盒到白盒的过程，早晚也会出现在营销的进程中来。这个催化剂就是大数据。
过去之所以不能把品牌这个黑盒打开，很大原因是全网的数据不能关联和匹配，又称数据离散，当然，数据量小、处理能力低下也是可能的另一个原因。而效果之所以受到电商青睐，很大原因也是因为效果付费简单透明，白盒属性要远大于黑盒属性。
但是今天当“云+管+端”的基础设施成熟之后，品牌所带来的间接变现以及长期效果也就慢慢被剥去了神秘面纱。算法代替经验公式，这本身就是大数据的基本价值观。
另一方面，因为品牌的白盒化，效果这个词也被添加了更多涵义，正如前一篇白皮书速读所述：“营销机会不仅仅只是销售机会，在过去很多的时候，特别是电商只讲ROI，只讲投入产出比，所谓的效果都是及时销售效果，但是消费者行为里面其实有大量的动作。他会去点击，会去收藏，他会在网页上停留多长时间——所有的这些东西，在最后的ROI里面都是不考量的，但是，这中间会有大量的机会，只是以前，这些数据没办法跟其他数据产生关联，但是今天大数据营销可以做到，在这个里面就会发现大量的品效机会。”
未来，通过MT黑盒到白盒的过程，品效割裂的状态能得到相当程度的弥补。
2）权力正在慢慢从品牌经理、市场经理乃至产品经理手中，被让渡给CRM总监
在论及MT带来的巨大变化时，我们通常认为CMO或者CEO将成为这波浪潮的推动者。长远来看，这种说法并没有问题，但是现实中，特别是近3-5年，让CEO俯下身来关注MT是很难的事情。甚至，我觉得这只是一种良好愿望。理由是MT是跨越内部多个部门的战略动作，但是公司越大，跨部门协同就越难，在这种情况下，人们希望那个能拍板的人（CMO&CEO）出来整合这一切，这不是良好愿望是什么？正常情况下，老板都只管人事和财务，只会通过任命某人来解决这些问题。
那么，这个某人会是谁呢？在拜访和交流中，越来越多的迹象表明，这个人是CRM总监，或者是公司的CRM负责人。这是更现实的商业解法。
过去的CRM部门是一个边缘性支持部门，但是，当今天消费者和企业的连接被打通之后，不管是研发、制造还是流通、营销环节，原则上消费者洞察都是Customer First的起点。那么，谁手上有消费者数据？谁手上有过往的消费者购买纪录？谁能够最直接的从顾客为中心的转变中获取好处？我想，所有人都和我一样，会想起CRM这三个英文。
而且，从和朋友的交流中，这已经不是猜测这么简单。部分知名公司和商家，都已经在实际消减品牌经理、市场经理乃至产品经理的相关职责，而把越来越多的最终决定权让渡给CRM总监；一些公司的CRM总监开始比过去提交更多的预算用于分析和决策。从组织意义上，因为消费者的崛起，原本边缘的CRM部门，正在逐步迈向权力的中枢，甚至成为未来的舵手。
最新一期的HBR哈佛商业评论上，一篇名为《掌握前瞻竞争力》的文章也指出，未来属于那些拥有富数据的、真正分析驱动型的D世代公司，他们的特征就是：
总能在技术进步向商业管理提出挑战之时，能够创造性地调整原有流程和模式以更好地运用技术发现新的市场需求，在变革中实现跨越式发展。
3）因为原本的支持部门CRM转变为企业动力来源，“Customer First”驱动的组织变革必然是下一步马上发生的事情。
上一条讲完，这句话就已经没啥好说的了。权力的让渡和重心的转移，一定会引发相应的明争暗斗和组织结构调整。个人觉得，CRM部门权力上升在3-5年内是一件无法阻挡的事情，与其放任组织内部争斗，作为老大应该直接拍板拍钱拍人来让CRM发挥更大作用。
另外值得一说的是，Social CRM发挥的作用应该远远不止现在的营销解决方案这么简单，有兴趣的同学可以去看看Saleforce的产品结构。在我有限的认知里，这或许就是SCRM可见的未来——以云为基础、以CRM为核心的整体商业解决方案。
4）品牌对于平台的需求远低于预期，但是品牌迫切希望平台通过大数据结束营销的黑箱状态，透明化的需求普遍存在。Market Automation会是一剂解药？
对于那些原本就拥有良好的组织结构，并且致力于Customer First的公司来说，移动互联网赋予了他们极大的腾挪空间，特别是对像欧莱雅这样在CRM上极为出色的公司而言。另一方面，当他们接触过相对白盒的效果营销和社会化营销之后，也对于黑箱状态的传统投放产生了恐惧，“有钱，但是不敢投”，这几乎是很多传统大牌乃至国际大牌的共性。
通过KOL（Key Opinion Leader，关键意见领袖）进行社会化的Lookalike（粉丝爆炸）几乎是这些公司的共同选择。
这种情况下，MA（Market Automation）似乎是一剂解药。
以下段落引用自《Alimama大数据营销白皮书》：
MA的消费者漏斗能够提供更透明的过程监控数据，让投放优化更科学。
消费者从第一次看到关于品牌信息的广告，到购买该品牌的商品，并不是一蹴而就的。相反，中间还要经过，产生兴趣，形成意向，采取行动，很多层的情感变化。这里的每一层，都有可能发生消费者的流失。传统的营销效果衡量，只能看到广告展现（Impression），广告点击（Click），然后就直接跳到了成交。中间的过程透明度远不够，广告主无法知晓消费者究竟是在哪个过程流失掉，以及为什么流失。
MA的5层消费者漏斗（触达，兴趣，意向，行动，成交），为广告主非常立体地展现了消费者和商家之间的关系，交互程度有多深。处于不同漏斗层的消费者，他们的数量多少，质量如何，潜在价值有多大，都是从哪个渠道而来，又在发生怎样的流转变化，以及为什么会发生这样的变化。
通过这样透明的数据，可以让广告主及时了解营销活动的效果，以及过程。在过程中就不断优化，持续加强吸引尚未成交的高价值客户，最终将他们变为自己的成交客户；同时有效防范各层的流失客户，形成并保持一个非常健康的消费者漏斗。
这只是MA的其中一项功能，但是在拜访过程中，我发现，仅仅是因为能够看到漏斗的shape（形状）就有不少公司愿意在这上面花钱，因为对于上述使用KOL进行社会化的Lookalike的公司而言，整个Lookalike到最终转化的过程仍然是一个黑箱，而MA能够把这一切都白盒化。
这看上去就是品牌白盒化最好的解药呀。
5）另外，目前的大数据存在一项基本矛盾：大数据在运用上似乎只考虑了理性人，但事实上人是不平等的，小世界理论中，通过KOL进行社会化的lookalike是一种更现实的解法。大数据不能忘记KOL的存在。
正如这里描述的，大数据在处理人群的时候，是把所有人群平等对待的，最多也就是分成了种子用户和拓展用户等等。但是在算法里面，这些人就像克隆人一样存在，他们有着相似的兴趣爱好，有着相似的购物习惯等等，有着相似的人群标签。
然而，现实中，小世界理论不止一次的证明，有些人对别人的影响力就是要超过其他人，这些人在帮助品牌传道的意义上权重要远高于所有人，而这一点在目前的平台大数据之中似乎还没有体现。
我并不清楚腾讯如何解决这个问题，在我认知的范围内，我所看见表现更好的，似乎只有过去的一些社会化数据公司，以及现在的Social CRM公司，他们通过“数据+人工分析”部分解决了大数据和KOL的矛盾问题，并实际用于营销优化。
6）是机器强化人的智力，而不是机器取代人。
前面说了这么多，我觉得最终还是要回到常识回到基本面来。
今天大量的文章都在探讨人工智能是否会替代人脑，但是从商业的角度来说，我所看见到现在成功的例子，都是用机器强化人的智力，而不是取代。
这里偷懒一下，引用下Medium上某位大牛的阐述：
相对于Marvin Minskey主张的AI，我更相信JCR Licklider的人机融合和Doug Engelbart的利用电脑增强人类智慧，AI的强调的是计算机替代人，人还是以前的人，但计算机变得越来越聪明，如果你仔细想这并个不合理，计算机不应该替代人们思考和行动，而应该是最大化的帮助人们思考过滤和分析，弥补人本身的不足，帮助人们开发更多地潜能。人们需要让计算机提高人类的智慧和分析问题的能力，计算机作为一个媒体成为人的延伸。所以全自动驾驶这个技术并不会很快出现，但是计算机传感器辅助驾驶会让驾驶一步步趋近于自动化，比如特斯拉新展示的自动领航自动调整车速都是朝向全自动化的逐步进步，但是并不是完全替代人驾驶，而是让人们驾驶时候更轻松。
over.
人了解世界的时候，都是先问who & where，慢慢学会问why，当对答案不满足的时候就开始问how，所以，knowhow才是人对世界的回答。谢谢关注Knowhow_Ho，何夕一言堂，这是我对世界的回答，一家之言，不求正确，但求有所启发。
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