不做无效的营销-读书笔记
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。
为什么会出现无效的营销
我们先来说一个现象，企业花了很大力气做了一个产品，然后进行推广，但是出现一个问题是，你做的产品消费者不需要，这是一种无效的营销。这背后的原因有两个，第一个是视角的偏差；第二个是对数据的错误解读。
视角的偏差
无效的营销一般会因为老板的视角而发生。也就是说，无效背后的原因可能是因为老板下达的营销目标不对。当然，我们不是负面评价，而是说站在不同的视角上看问题，所谓“对”与“错”是相对的。
很多时候老板觉得完美的推广计划，可能消费者根本不买账，为什么？因为消费者看问题的角度不同，所以理解的角度不同。所以，真正好的营销，必须站在营销的视角去看待问题。
什么是营销视角？就是说，买卖双方视角的交集部分才是大家都有兴趣的，而且满足了双方的需求／目标，投入产出比自然最高，这里称之为营销视角。
比如，《蜡笔小新》里有一集，讲小新“调戏”卖鱼老板的故事，很有趣。大意是这样，小新到鱼铺里买东西：
小新：有酱油卖吗？
鱼铺老板：没有。
小新：有芥末卖吗？
鱼铺老板：没有。
小新：什么都没有还敢开店。
鱼铺老板：……
虽然好笑，但如果将买卖双方的身份对调一下，你会发现，很多时候大家在面对一个群体做推广时，也是这样的。
比如，对着一群妇女大肆兜售“冷冻卵子”的服务。对方如果不买，就会觉得是“这批顾客不好”“这么好的东西怎么都不买呢”。殊不知如果了解一下会发现，可能这群人大都是已婚已育女性，大家自然无动于衷。目标人群没有准确定位，会直接导致营销效果不好。 再比如，有一个川菜品牌的创始人说，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。而且还要推出一元菜，给消费者更大的实惠，但是去店里的消费者却越来越少。
这是为什么？菜便宜还好吃，更重要的是食材质量很好，为什么没有人去消费呢？我们换个角度，从消费者的视角来看待一下这个问题。来看看他们对这个品牌的印象。 作者通过大数据了解到，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，所以价格不是那么关键。调研数据显示，排名第一的是口味。其次。是环境、氛围，还有服务等。其实，很多网红店都有这个共性。
比如，深圳有一个酒吧名字叫Frio酒吧，如果不是事先知道你是找不到它的大门的。因为它的大门是一面破旧的砖墙上的一个红色冰箱，拉开冰箱门才能进入这个酒吧。就是这样一个设计，让它成了网红酒吧。即便用户不进去，也要在门口拍照分享。
为什么？难道是因为好吃吗？也不是，那么为什么大家都会去，而且还会站在门口拍照。大家其实图的是心理上的一种满足，比如这个酒吧比较独特，我可以拍照留念，发到朋友圈，晒一下，这是一种体验。
我前几天看过一本书叫《娱乐化思维》，这本书就提到，很多用户对于娱乐性需求的追求已经超过了实用性需求。所以你的产品不仅仅要具有实用性，更要有趣味性，能够满足消费者的满足感。
如果企业只是站在自己的角度看待问题，无法从消费者的角度去迭代产品，那么最后的结果就是因为利润低，没有办法升级环境，消费者不愿意来，于是导致利润更低。形成一个恶性循环。
这就是企业视角和消费者视角的巨大差异。所以，我们说，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。
数据错误的解读
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。
根据 IBM 的定义，大数据有五个特点，也叫 5V 理论。第一个是大量的，就是说数据量非常大；第二是及时性，可以理解为即刻发生的事情，非常快速；第三是多样性，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。作者分析问题主要出现在两个方面，一个方面是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。
比如，书中提到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，但是数据覆盖不到这群人。
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。其次，很多人以为只要数据真实，就有用，实际上也不是这样。
比如，书中有一个例子说，作者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。比方说，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，但是对作者来说不是都有用。尤其是我们做语义分析，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，我们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。
那这么看来是不是大数据也没什么用呢？作者说，也不是，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。但在这个过程里，我们要合理的运用数据，数据不是万能的，所有类型的数据都只是工具。
如何用数据化思维提高营销效率
作者在书中提到，传统的营销模式是甲方客户先提出一个目标，然后大家就开始想各种办法，给客户一个方案，这个目标对不对我们不管。如果客户不满意，行，那就回去改。反复这个过程。直到客户满意，可能这个时候我们已经有几十个版本的方案了。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。
但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，用数据来帮我们提高决策效率。
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。
要做到这一点，作者在书中提到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。你可以用这个模型来找到营销目标，以及怎么做营销。
5C分别代表：企业／产品（Company）：分析企业目前需要解决的核心问题；品类（Category）：分析市场行业环境背后的机会和挑战；竞争（Competition）：分析企业面临的竞争态势；渠道（Channels）：分析品牌或产品在通向消费者的过程中，通路的情况及变化；消费者（Consumer）：分析目标消费人群的需求和购买决策。在这个过程中，数据有很多作用。首先，我们来看数据化思维如何找到市场机会。
市场机会
作者服务过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。我们运用5C模型来分析一下这个品牌。
第一步，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。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，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，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，竞争对手。作者去做用户调研，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。
那么消费者的情况怎么样，以及他们在哪呢？作者做了一个人群画像，发现，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。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，比如，忍不住吃甜食。
所以，在这样的前提下，作者认为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。由此可以看出作者通过梳理 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。
收集竞争对手的数据
作者推荐的工具——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，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。
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。
