作者：王泽蕴
出版社：中国友谊出版公司
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不做无效的营销：奥美内部培训试读：
序言
大数据将引爆营销新时代
数据化的思维方式，将彻底改变新一代营销人的决策过程，也将大大提高营销效率。
这种变革，对营销业的颠覆程度，如同“农业”对人类社会的改变。
从游牧时代到农耕时代，是人类发展史上的里程碑。由于生活的稳定及食物的充沛，世界人口数量开始暴增。人类的生活方式也发生了巨大的变化：从“颠沛流离”“身无长物”，到开始稳定地拥有个人财富。而作为稳定和财富的“代价”，人类也受制于土地，在很长很长的一段时间里，祖祖辈辈守着一亩三分地生活。
当种子“出现”，我们的祖先并不知道这意味着什么，只是欣喜于不用再朝不保夕地担心吃不饱。但背后，谁也不知道，历史的车轮滚滚而来，一副巨大的多米诺骨牌被悄然推开，并以势不可挡之势席卷全球。人类再也回不到从前，这个颠覆性的变化，不可逆转。
在今天的营销行业，这第一张不可逆转的多米诺骨牌，已被悄然放倒，这就是“数据”。
也许在不久的未来，营销新人们看到前辈为了衡量影响力，竟然用尺子来计算纸质媒体上的“豆腐块”文章；看到“媒体剪报”这种东西，就如同现在的00后们看到寻呼机一样的感受：“天哪，这是什么‘老土’的技术！你们以前竟然用这些吗？”
跟农业一样，当数据与营销相碰撞，带来的是从底层结构上的模式变化。因为数据，我们将逐渐挥别以前单纯凭借“行业经验”“直觉”“价值观”及“聪明才智”来做营销的时代。市场机会不再如同雾里看花一样难以琢磨，而可以通过分析数据得到。当企业出现了营销问题，也不需要绞尽脑汁地猜测，谨小慎微地调整，而是像西医治病一样，科学、迅速地诊断病因并治疗。使用的“听诊器”，就是数据分析。营销的执行过程，也将彻底挥别以前的“黑箱子”时代，一切都将变得透明。营销人可以通过实时数据的反馈来调整执行计划，再也不会出现闷头干活，看到结果却“彻底傻眼”的情况了。“我知道我的广告费有一半浪费了，但并不知道是哪一半”。
这句营销界经典的自嘲将不再经典，因为数据将改变这一切。我们每一个营销人，都将掌握“营销问题的数据诊断”“目标人群画像”“商业目标的数据解构”“消费者触达渠道的数据定位”“营销活动的实时数据优化”“大样本随机抽样对照调研”等一系列的技术与方法。
当我们拥有了灯光，谁还能够在漫长的夜晚里忍受黑暗？
我们将彻底挥别“凭借本能和经验做事”，而是寻找数据、利用数据、相信数据，细致观察，大胆假设，严谨论证。
这就是我认为的数据营销时代，一个因为数据技术的缘故，营销效率得以大大提高的时代。
数据营销不等于大数据，而是嵌套于大数据发展的底层技术之上，站在大数据肩膀上的学科。得益于全球数据产业的发展和壮大，得益于越来越多的数据逐渐从封闭走向开放，营销数据分析师们拥有了可以源源不断供养营销业的“太阳能”。今天的我们，正站在这个时代的开端。
我十分幸运，在这个时代的伊始，就开始从事营销数据分析的工作，参与并亲身见证了神奇的数据在优化营销决策上的巨大力量。数据如同一个伟大的舵手，指引着我们营销人用“正确的方法”来“做正确的事”。
营销人将永远挥别“人肉发稿机”的身份，咨询界和营销界将逐渐融合。在以前，二者如同像互不干涉的行者，在同一座山的两面同时向上攀爬。但在今天，因为数据的关系，我们将携手共进，帮助企业实现他们真正的“商业企图”。
营销人也将不再是“乙方”——一个简单的执行者，而成为“甲方”的合作伙伴。越来越多的营销人将不会再为了钱而对企业“言听计从”，而是行所当行，做正确的事，不是“甲方要求的事”。因为，有了数据，我们可以更好地帮助企业实现商业目标。
追求光明的道路，充满着艰难险阻。在用数据分析营销问题的过程中，也充斥着错误和误区，花冤枉钱、浪费时间都常常遇到。但也正是因为在“做正确的事”，过程中发生的每一个“错误”，都将帮助我们迭代知识，成为新的财富。
功不唐捐这个词，在数据营销这条路上，尤其的正确。
我愿意将这几年我们的经验和营销方法写下，向大家展示我们曾经摔过的跟头和取得的成绩。希望让更多的人看到，用数据来做营销，是一件很科学、很炫酷的事。也希望这一本入门级的图书，像火种一样，让更多优秀的年轻人加入到营销分析师的阵营中来，让营销业的升级来得更快、更猛烈一些。
请如同我们的前辈拥抱印刷术，拥抱蒸汽机一样地拥抱和支持数据营销吧，它将引爆一个新的营销时代。王泽蕴2016年7月
本书的内容结构
如果你愿意，并且时间允许，可以从头到尾通读本书。但由于本书的每个章节内容自成体系，你也有可能是带着具体的问题希望寻找答案，因此，阅读时你也可以翻到自己最感兴趣的部分去重点阅读。
为了更方便你了解本书每一个章节在谈什么，以便迅速找到你最感兴趣的部分，我将每个章节的概要列在这里。同时，你将发现，在每个章节背后，有五角星的图标，这是针对营销领域的入门级读者做出的章节难易程度评估：
★☆☆：一颗星，容易理解；★★☆：两颗星，难度中等；★★★：较难理解。
第一章：行业发展基础知识 ★☆☆
大数据为什么火？数据时代对于营销人来说意味着什么？如何辨别那些挂羊头卖狗肉的虚假大数据？有了数据，营销人是不是可以为销售负责了？面对大数据对营销工作带来的冲击，营销人应当如何应对？
第二章：数据如何辅助重要的营销战略决策 ★★★
为什么再英明的老板也会提出错误的营销目标？老板视角和营销视角有何不同，数据是怎样帮助分辨的？
目标人群画像是什么？为什么人群画像对制定营销决策如此重要？为什么说大部分画像都做错了？正确的人群画像方法是什么？
数据如何帮助品牌找对竞品？
为什么说：做“正确的事儿”比“把事儿做得正确”重要得多？战略上失策会发生哪些血泪故事？数据化思维的营销工作模式是怎样的？跟以前有什么不同？
第三章：代言和赞助的数据评估及优化 ★★★
企业选代言人怎么选？在商业赞助行为的背后，数据可以如何帮助评估，如何提高营销效率？
第四章：数据是如何优化营销效率的 ★★☆
为什么说大部分人都在瞎订KPI？盲目设定KPI会怎样？什么叫作量身定制和目标的数据解构？哪些数据方法可以帮助品牌跨界营销？
你还将发现，你其实忽视了执行数据，但执行数据却具有巨大的价值。执行数据甚至可以优化战略决策，这是怎样发生的？
在数据时代，营销数据都包括什么？“用户之旅”有哪些变化？不同类型的数据的长处和短处是什么？
第五章：营销数据分析师 ★☆☆
营销数据分析师这个职业怎么样？需要哪些素养？如何成为一名合格的营销数据分析师？第一章营销进化的新纪元：大数据时代（一）鬼魂般的大数据和哗众取宠者
1.人人都爱大数据
2.怪圈一：“谈及者众，知其者寡”的鬼魂怪圈
3.怪圈二：受“挂羊头卖狗肉者”蒙蔽而落入的轻信怪圈
4.怪圈三：“过度神化”的盲从怪圈[1]
当前社会，如果你没有听说过“大数据”这个概念，会被鄙视为“落伍”。自2012年起，这个词以燎原之势火遍全国。打开百度指[2]数搜索关键词“大数据”，可以看到，除每年春节大家稍事休息之外，其余时间，搜索量一直节节升高。百度指数搜索关键词：大数据
[1] 大数据（big data）：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托•迈尔-舍恩伯格及肯尼斯•库克耶编写的《大数据时代》中，大数据不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
[2] 百度指数：百度通过其海量网民行为数据为基础开发的数据分享平台。1.人人都爱大数据
大数据之所以这么火，有个很重要的原因是，大部分人都觉得自己跟它，是能扯上一点关系的。
可以看到，很多大数据的案例都非常接地气，跟大家日常关注的社会热点、娱乐及生活息息相关，用来做谈资再好不过。另外，大数据的应用范围也十分广泛，涉及的行业和从业者都很多。导致很多人觉得，这就是在自己身边发生的，邻居大哥一般的新技术。
打开知乎网站搜索关键词“行业大数据”，出来的热门问题五花八门：
游戏行业，大数据该如何应用？
大数据会对审计行业形成冲击吗？审计行业是否会因此而消失？
大数据对财务行业会产生什么样的影响？
大数据技术在金融行业有哪些应用前景？
传统行业如何搭建大数据团队？
大数据在石油行业可以干什么？
大数据在电信行业的应用目前的状况如何？
大数据会如何改变管理咨询行业？
大数据在铁路行业的应用？
……
大数据如同一个核心插件，似乎可以任意安装。
大家追捧大数据的第二个原因是，它自带耀眼的光环，有着IBM、Google等国际大公司的背书，国内的互联网三巨头BAT及很多厉害的公司都对它备加推崇。因此，“大数据”三个字在很多人心里，不但前卫时髦，还同高科技、高级、高端等等关联紧密。
最后一个理由也最重要。就是大家从很多报道案例中看到，大数据的价值和潜力确实巨大。无论是Google用大数据预测流感，还是Netflix公司用大数据捧火美剧《纸牌屋》，都让人觉得不可思议。而它的经济潜力更是惊人。早在2011年，麦肯锡全球研究机构就在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中表示，充分利用大数据可帮助全球个人定位服务提供商增加1000亿美元收入、帮助欧洲公共部门的管理每年提升2500亿美元产值、帮助美国医疗保健行业每年提升3000亿美元产值，并可帮助美国零售业获得60%以上的净利润增长。
在国内，政府更是在“十三五”规划纲要中，明确提出要全面实施国家大数据战略，助力产业转型升级和社会治理创新。使命重大之外，它的发展速度也非常惊人。据中国国家金融信息中心指数研究院发布的报告显示，2014年，全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。
但是，大家真的了解这个热词吗？
观察网络上跟大数据相关的舆论声音会发现，大家常常会不自觉地陷入一些怪圈。2.怪圈一：“谈及者众，知其者寡”的鬼魂怪圈
俚语里形容真爱时有这样的描述——真爱就像鬼魂，人们都在谈论它，却从来没人见过它。现在，大家谈论大数据时，其实也常常如此。麻省理工学院的行为经济学家，TED的创始人Dan Ariely还有更为传神的描述：
Big Data is like Teenage Sex：
Everyone talks about it，
Nobody really knows how to do it，
Everyone thinks everyone else is doing it，
So everyone claims they are doing it...
大数据就像十几岁少年眼中的性行为，
每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。
每个人都以为除了自己之外每个人都在使用它，
所以每个人都装作自己很了解它……“感觉身边很多声音都在谈论，但好像目前跟我们公司还无关。如果未来有关的话，也应该是IT部门的事儿吧。”这是很多人的想法。3.怪圈二：受“挂羊头卖狗肉者”蒙蔽而落入的轻信怪圈
关于大数据，IBM公司曾经提出过著名的5V理论，即大数据有五大以V字母开头的特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value（价值）和Veracity（真实性）。但网络上面，部分机构动辄发布某某大数据图表，仅仅是希望借助这个热词的光环来提高自身的影响力，或者实现商业目的。
这些所谓的“大数据”有几种表现形式。第一种是骗子数据，披着大数据的外衣，其实内里是虚假或断章取义的数据。第二种是废话数据，看起来数据量也很大，但这些数据结论仔细琢磨一下，却空洞无物。第三种，是广告数据，打着大数据的旗号，其实是为了宣传自身的产品或品牌。
2015年，某地方城市的一家大数据交易所曾大手笔发布《2015年中国大数据交易白皮书》，分十余个行业对整个中国大数据产业的发展进行了预测。但在这份预测当中，有一个明显的不合逻辑之处——所有应用细分市场的年增长率都有着惊人的一致性：2015年的增长率在38%左右，2016年在61%左右，2017年在201%左右，2018年在111%左右……上图：某地方大数据交易所发布的《2015年中国大数据交易白皮书》
这种数据其实经不起推敲，但是如不细看，仅作为短新闻发布，却很容易被人相信和传播。
还有的骗子数据，发布者并非为了行骗，只是解读错了数据、理解错了大数据而已，因此给出了错误的结论。其实，很多人口中说的大数据，只是大样本而已。
下图是《爸爸去哪儿2》热播的时候，某在线视频网站推出的“独家大数据报告”中的部分截图：某网站在微博发布的“大数据报告”“移动终端观看《爸爸去哪儿》成为趋势”这个结论其实并不对。
首先，单一视频网站的数据样本并不是大数据，只能说是大量的数据。量虽然大，但是并不能代表整个《爸爸去哪儿2》节目，因为还有很多用户是通过其他渠道观看节目的。
其次，播放量往往也无法直接代表用户的观看行为。网络播放量的含义是，该节目在网络上只要完成一次缓冲，播放量就+1，这里并没有考虑用户的观看时间。我们都知道，很多用户是利用自己的碎片化时间来进行手机移动端的操作。因此，可能存在这样一种情况，某用户一天中用手机打开了7次视频，但总共只观看了20分钟，然后他回到家，又用电脑打开了一次，却把剩下的一个小时节目观看完毕了。这种情况从数据上来看，该用户在移动端当天的播放量为7，而PC端仅为1，但从观看长度上论，PC端却时间更长。
因此，只通过播放量的移动端占比70%这一个数据，其实不能得出网民更多使用移动端观看《爸爸去哪儿》的结论。
更重要的是，如果讨论国人观看节目的行为模式是否发生了变化，光分析移动端和PC端的数据是不够的，电视的播放量数据也需要被考虑进去。看不到这两组数据的对比，就无法得出上述的结论。
废话数据则是指言之无物的数据。
制作废话数据的人往往将内容中放进大量的数据图表，令人一眼望去心生畏惧。但仔细一阅读，却发现没有得出任何重要的结论，在大量的数据图表背后，对方其实什么也没说。
而挂羊头卖狗肉之最，就要数广告数据了。很多品牌打着数据分析行业趋势的旗号，制作分析图表。但真实目的，只是为了突出他们公司的产品。背后的分析逻辑也是漏洞百出。
在《爸爸去哪儿》播出的期间，还有一家视频网站也推出了数据微博，最后的结论是：自己的网站流量最大，比对手强。《爸爸去哪儿2》播出期间，某视频网站的微博部分内容
大数据概念火了之后，很多企业都喜欢上了借势大数据的推广方式。断章取义地截取和分析数据，然后得出一个对自己有利的结论。有的品牌是误导消费者，有的则直接数据作假。4.怪圈三：“过度神化”的盲从怪圈
很多朋友对“大数据”这三个字有着天然的信任感。感觉数据“大”，说的就是对的，其实不然。
大数据分析和预测，也常常“出错”。
比如大数据在预测电影票房上面，就屡屡出现偏差。某数据搜索平台曾先后预测过姜文导演的《一步之遥》和汤唯主演的《黄金时代》。《一步之遥》被预测票房超过12亿，而最终票房5.12亿。《黄金时代》预计票房超过2亿，最终不到5000万。差距不可谓不大。
为什么会出现这种偏差呢？
通过收集整理网络数据，确实可以一定程度上了解网民对某电影的期待值，对该电影的内容题材、导演、演员的好感度等等。综合消费者的预期，并且比较同期上映的其他竞品电影的数据。也能得出一个大概的票房判断。但只分析上映前的数据，并不能得出百分百准确的预测。
很多人之所以会去电影院看某部影片，并不是受到宣传内容的影响，或是对演员或者导演十分热爱，而是取决于影片上映后身边看过的朋友、同事对该影片的口碑评价，以及豆瓣电影上的评分。
决定口碑评价的变量就太多、太难以预测了。分析师们必须先穷举所有变量，然后再进行计算。但是，穷举哪会那么容易呢？例如，《捉妖记》第一版拍完时，业内人士都看好此片，但谁能预见朝阳群众会举报该剧主演吸毒，而这件事会给影片带来很大的麻烦呢？再聪明的分析师也无能为力。
但这里也要为这个预测票房的平台说两句公道话。这两部影片最终票房结果出来时，也有部分人在网络上面批评这个企业。其实对于该机构来说，票房的预测结果无论成败，过程本身都是非常有益的探索和尝试。因为，就算在这个案例中并没有成功，但背后数据分析的算法和模型却有可能应用在其他领域，并且取得不错的成绩。
看到我这么说，有人可能会不服：“举两个反例就可以全盘否定一切吗？你敢不敢聊一聊美剧《纸牌屋》？这不就是用大数据制作的超级成功的殿堂级作品吗！”《纸牌屋》火了之后，确实大数据也跟着火了一把，甚至有人用“巫术一般的精准”来形容在这个剧的创作过程中大数据起到的作用。
但恕我不能同意这种观点。
更准确一点的说法也许是——大数据营销是《纸牌屋》成功的必要条件，而非充分必要条件。如果要说是大数据成就了纸牌屋，不如说是纸牌屋大大提高了“大数据”的影响力要更贴切些。
原因有三点：
首先，数据确实能帮助制作方了解用户的过往内容偏好。但是用户曾经喜欢不代表未来也会喜欢。未来有无数种可能性，人们未来的口味太难预估。到底拍什么样的故事，选什么演员会火，依然需要制片方和导演的经验、直觉以及赌徒式的决断。
第二，数据能够帮助制作方实时了解用户对已播剧集的喜好，从而优化未来的剧集内容。但是数据无法完全代替创意，再好的故事梗概如果遇上不好的内容编辑，依然会被埋没。
最后，数据是死的，通过数据得出什么洞见要靠人。同样的数据，不同的人可能会得出完全不同的结论。因此，客观存放在那里的数据，背后的价值能否被挖掘，以及能被挖掘出多少，也有很大的不确定性。有的人会误以为掌握海量数据就等于拥有了数据分析的能力了，这是不对的。
其实，就连《纸牌屋》的编剧约翰·曼凯维奇对于中国用户热议的“纸牌屋通过大数据大获成功”的观点也是很有一些莫名其妙，并坚决否认。2016年6月，他在接受《北京青年报》采访时，明确表示：“一部电视剧的走红，关乎导演、演员，更关乎有创意有深度的故事与讲述故事的手法，但市场本身充满了偶然性，并非数据能够算出。”
对于大数据而言，幸运的是大家都发现并认可它的巨大价值，但值得警醒的是，在其发展过程中，鬼魂、轻信及盲从的怪圈也需要大家时刻警惕。（二）大数据时代对营销人的挑战
1.宿命般的变革
2.老红海中的新生机
这几年，很多公关公司都在转型。观察身边的同僚们，会发现大家的职业轨迹伴随着行业的发展也在不断发生着变化。1.宿命般的变革
很多人刚开始稳定在公关这一行是因为文笔好，办起线下新闻发布会来井井有条。但现在，这些人中的一大部分却在做新媒体公关，天天绞尽脑汁地想创意，跟自媒体红人们接触，已经很久没有写过新闻稿了。
有的人感慨：“以前做这一行，一个经验能用好多年。现在不行了，必须要时刻学新东西，真是辛苦。”公关工作的边界，在一步步扩大并越来越模糊。现在一个公关项目，往往还包括VI设计、广告片拍摄、市场调研、硬广投放策略制定等等在以前不归大家负责的业务。客户也不会像以前一样，把广告的给广告公司，把公关的给公关公司，把投放的给投放公司，把调研的给咨询公司……他们需要可以全面解决营销问题的团队，需要“什么都能做到”的人才。而“只能做好某一类工作”的人，职业发展的道路也越来越窄。
这些变化的发生，都是因为整个营销行业在不断地向前迭代发展。随着数据时代的到来，营销业的发展迭代过程被大大提速了。因为数据，意味着精准的反馈和可控的优化。
为什么这么讲呢？
站在数据的角度看，以前那个传统公关大行其道的时代，可谓是“双盲”状态——对于甲方客户来说，他们并不知道传统媒体的真实发行销量，在选择投放媒体时，只能根据一个模糊的排行及媒体自己报过来的发行量来评估影响力；而到了投放的执行阶段，一个新闻稿发出去了，是否准确投递到了甲方的目标消费人群的眼前，读者的阅读感受如何，内心态度是否因此有了变化，无论是媒体还是甲方，都统统不可知。
缺乏准确及时的反馈，传统公关人自然难以证明工作效果，能力也提升缓慢。因此才会有“一个经验用多年”的困境。
互联网时代到来后，数据环境也一步步变好，营销开始逐渐脱离过往“两眼一抹黑”的状态，越来越多的数据可以被获取和分析。我们不但能知道网络媒体、社交平台的真实日活跃用户数量，看到营销内容的效果，也能够追踪群体用户的行为共性，甚至可以为目标用户做出精准的画像……这些都是源自数据信息源的增多和逐步开放。
这个进化过程不是一蹴而就，而是一点一点发生的。但一旦发生，就再也不能逆转。而依托于这些海量的营销，数据营销分析也越来越有了用武之地。2.老红海中的新生机
这样的变化对于旧公关人来说是个不小的挑战。想要无视这种变化的发生、装聋作哑是很困难的，因为甲方客户也“升级”了。
他们不再问一些模糊又感性的问题，而是会犀利地问“你有什么数据能说明这个社交平台最适合我们品牌”，“30万给到你，你打算[1]承诺我什么KPI”，“这个线上活动收获了2亿的曝光，这个曝光对我的产品销量有多少帮助”……
他们不会再满足于一个模糊的标准，而是要求量化、精确，要求所有的工作成果都可被准确评估。但这种要求，恰恰是营销这片老红海中最大的新生机。
拥有强大数据营销能力的团队，将“如有神助”。
我们都知道，数据再怎么神奇，对于终端的工作人员来说，天天面对的，其实是海量又枯燥的原始数据。它们只是一堆信息的堆砌，谈不上价值。而数据营销之所以了不起，并非因为数据本身，而是要利用数据来指导营销。关键点在于数据背后的洞见。
在以前，所有洞见仅仅依靠人脑完成，即营销从业人员通过其聪明才智和经验来行事。这当然风险很高，因为市场太过复杂，再有经验的老手也会翻船，作为个体的人，见识实在是有限的。
但现在，数据可以帮助大家还原事实真相，这是凭借聪明才智和经验永远无法预判的。在这些真实数据的基础之上，再佐以科学的方法论，企业的营销自然可以不断地进行迭代升级。
Holmes Report 2016年全球传播报告里指出，无论在公关公司，抑或甲方的公关团队，数据分析已经成为继文案、策略、沟通之后的第四大技能。《2016 global communications report》
[1] KPI：关键绩效指标，Key Performance Indicator，在营销领域，是通过对营销投放及产出的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量效果的一种目标式量化管理指标，是把企业的营销战略目标分解为可操作的工作目标的工具。（三）“开始”or“做好”，哪个更重要
1.不用完全准备好，先开始
2.小发现也有价值
说到营销红海中的这个数据营销机会，很多人深以为然，但说起开始行动，却又望而却步，缺乏勇气。“我们的数据团队还没有完全搭建好，所以还不能开始。”“我只是刚刚入门，不敢轻易把成果展示给客户看。”“我正在研究电商数据，但是这个领域水很深，涉及的知识太多，我只懂其中一点点。所以还是按以前传统的方法服务客户比较稳妥。至少跟别人一样，不会出什么错。”
……
这样的顾虑时有发生。1.不用完全准备好，先开始
从2015年年初起，我每周末都会在网络上面对外开放2～3个按小时收费的一对一数据营销咨询的机会。一年多以来，见过一百多个各行各业的咨询者。他们都十分认可数据营销的价值，并且怀抱着详细的咨询笔记或录音离开。
但定期抽样跟踪的结果表示，有一部分人依然停留在精神层面的认可，没有践行。除了上述的顾虑外，还有的人是因为“尝试着分析，但因为水平有限，分析的结果有问题导致被客户责骂”“做过两次问卷调查，但是没有分析出什么有用的结论，还花了公司不少钱，所以放弃了”……“不能做到完美就不能开始”以及“遇到一些挫折或者总也没有正面的反馈”是大家无法做下去的两大原因。
其实，数据营销是一门厚积薄发的科学，门槛相对高，常常面对失败，成熟期又长，人才水平的提升呈下面的发展态势。数据营销人才的成长路径
同时，由于营销环境一直在持续不停地向前发展变化。“理论做到完美才能开始实操”是非常不现实的事，因为环境总在变。不管三七二十一先开始做，然后不断地通过效果反馈来优化数据营销的理论和算法，追求向最优无限趋近，才是最有效的做法。
奥美公关数据部刚刚成立的时候，说是一个部门，其实只有我一个人。公司里大大小小几十个项目组，大都抱持着观望态度，没有谁真的来咨询。我天天忧愁于部门无人问津，于是开始整理和分析市面上的热门营销事件，然后做成研究报告，定期给大家群发邮件，希望可以“钓”到一些愿者上钩的人。
现在再回顾几年前做的报告，会觉得分析得太浅，使用的分析工具和算法也太过初级。但在那个时段，对于那些对数据好奇又不明所以的同事们，很多人就是因为看到了这些“弱弱”的案例分析报告，开始陆续带着具体的营销问题找了过来。
尽管分析的过程中难免会出错，但是科学的分析方法只要介入营销领域，就早晚会听到回响。而在无数个项目问题的研究和解决过程中，一个“能力提高-收获肯定-当事人对其他同事开始推荐-更多更难的问题抛将过来-能力提高”的良性循环就形成了。
比起“准备好了再做”，不管三七二十一先开始再说，虽然开始时难免稚嫩，但路会越走越宽。2.小发现也有价值
有的人把数据营销想得太高，觉得只要动用了数据，就得是颠覆性的发现或者意见才好。抱持着这样态度的人，就会常常失望。因为在大的洞见产生之前，必然要先经历很多很多个小的洞见。况且，小洞见也有价值。
我们部门有一次针对社交平台做数据监测，客户是某知名的老字号媒体机构，姑且称之为MMTV。负责的工作很简单，就是以周为单位来监测MMTV的微博和微信账号的内容表现，然后把优化建议汇报给客户。可以算是内容运维团队的执行优化助理。
社交平台的日常运维是一件慢工出细活的工程，无论是账号本身的影响力，还是数据对其的优化，效果的发生都不会是一蹴而就的。对于我们部门来说，每周的报告虽然做得很大部头，一看就是下了苦功，但提出的建议通常都非常的“鸡零狗碎”。想要挥斥方遒地指点工作，帮助账号迅速一炮而红，那真是想太多了。好在我们肯下笨功夫，也不太在意回报，只是认真做事而已。
有一次，就发现了一个数据非常奇怪，如下图：MMTV日常营销数据中的奇怪数据
由于账号本身的媒体属性，MMTV发布的微博常会在内容里嵌入短链接，点击进去会跳转到跟内容相关的视频页面。监测了几周后，我们发现常常会出现上述现象，微博内容的互动数只有几十个，而短链接的点击却上万。
这组数据表明，很多人对该内容很感兴趣，愿意点击短链接，跳转到视频页面观看。但是，这些观看的人并没有回来留下评论，而是走掉了。如此悬殊的互动量和短链接点击量的对比，使得这个现象显得十分蹊跷。
于是我们就把每一个短链接都点击进去查看缘由，发现了一个令人啼笑皆非的“事故”：这条短链接指向的其实是MMTV的某连载栏目的官网链接，而这个固定的链接，会每隔一段时间自动更新为该栏目的最新一期内容。也就是说，常常微博内容发出去没多久，该短链接指向的视频内容已经被更新为新一期的节目了。于是视频和微博正文变得风马牛不相及，很多网民看得莫名其妙，就关闭视频走人了。
还有一种情况也造成了这个结果：
例如微博正文里推荐了周杰伦在某大型群星演唱会上的演唱歌曲，然后嵌入一个短链接。很多喜爱周杰伦的网民于是兴冲冲地点进去，结果发现链入的是整场演唱会的视频节目……大家顿时觉得头大如斗：“我只想听杰伦唱歌，你给我整台演唱会的视频是要闹哪样”，于是关闭视频走人了。
这个发现虽然小，给出的建议却实用。内容团队立刻回去将所有与短链接内容不匹配的微博删掉，并且以后时刻注意视频源的更新问题。在未来再出现第二种情况的内容时，要么将视频剪短播放，要么就在内容里注明：请看X分X秒。
其实，日常内容的优化，就是这么一点一滴累积起来的。对于新人来说，只要能利用数据先开始解决一点点小的问题，都是很棒的累积。（四）营销人应该如何对销售负责
1.业务范畴扩大与对销售负责
2.打破数据孤岛与对销售负责
3.对销售负责与数据舵手
在以前的传统公关时代，公关人是不用对销量负责的，大家只负责推广。但是，现在的甲方却似乎越来越喜欢提起——“营销推广如何帮助到销售机会挖掘”或者直接简单粗暴地要求“营销推广要带动销售”。
这种要求放在五年前，大家会非常轻蔑地从鼻子里发出一声“哼”，表示对这些“不懂得公关为何物的甲方”的鄙视。不过，最近几年，态度却变得有一些犹豫不决、欲拒还迎的意思。甚至部分公司还迅速做出反应，开拓了新的收费模式——按最终销量的利润提成来收费。
当然，也有公司表示“坚决不负责”，并且很愤怒：“我们是公关公司，不是甲方的销售团队，我们只负责品牌影响力的提升”。
但是，提升品牌影响力的目的何在呢？
终究还是为了销售。1.业务范畴扩大与对销售负责
但是，既然营销的终极指向都是为了销售，为何这么多年来，公关人却从不用为销售负责呢？
因为，品牌的建立实在是一个太漫长的过程。而在影响力和销量[1]之间，并非一个简单粗暴的因果关系，尤其对于耐用消费品来说更是如此。以买空调为例，一套典型的购买流程（也称之为“用户之旅”[2]：Customer Journey）一般是这样的：
用户通过广告或公关活动听说了某空调品牌A，产生了记忆→用户听到周围人或舆论在讨论这个品牌，加深记忆并提升了好感→一年之后用户正好赶上装修房子买空调，想起了品牌A及品牌BCD→用户把不同品牌的几个类似产品放在一起比较，进行取舍→用户比较价格和优惠力度，综合判断后，买了品牌A。
用户从知道品牌A到真正购买之间，隔着多个步骤。但如果用户总是没有买空调的需求，品牌的影响力在这个人身上就一直无法折现。
这是传统公关人认为不能为销量负责的原因之一：达成最终购买有着复杂的前提条件，好的推广只是条件之一，并且位于决策链的最前端。因此，让负责最前端内容推广的公关人直接承诺最后一个环节的销售，这是多么的“冷酷无情无理取闹”。
但是，现在公关人的业务范畴扩大了，在“用户之旅”的链条中，不仅只占据第一个环节。
这一点从称谓的变化上就可以看出来。
伴随着日常涉及的工作种类越来越多，“公关人”开始更喜欢称自己为“营销人”，觉得这样才比较全面。观察一下周围一些兄弟公关公司，都有这样的发展趋势——大家越来越十项全能起来，媒体公关当然照旧可以做，同时还可以做新媒体公关，接广告设计、拍TVC、做市场调研，甚至还可以帮助企业管理电子商务平台，等等。
这个趋势，正是大家离销售越来越近的一个佐证：既然在“用户之旅”的链条中，占据的越来越多，负的责任当然也就越来越大。
[1] 耐用消费品：是指那些使用寿命较长，一般可多次使用的消费品。耐用消费品由于购买次数少，因而消费者的购买行为和决策较慎重。耐用消费品的典型适用产品如：家用电器、家具、汽车等。
[2] 用户之旅：CUSTOMER JOURNEY，也叫CUSTOMER JOURNEY MAP（CJM），是非常经典的营销工具，用来还原用户从知晓产品/服务到使用、分享的整个过程。2.打破数据孤岛与对销售负责
而公关人（后统一称之为营销人）应该为销售负责的更重要的一[1]个理由，跟数据不透明及数据孤岛有关。这一点，也恰恰是传统公关人认为自身不能为销量负责的原因之二。
在上述空调的“用户之旅”里，几乎每个环节都涉及不同的平台/环境，有各种广告的投放平台，有用户身边的舆论环境（用户的新媒体关系网及其他可监测的人际网络），有垂直类的评测平台，有电商平台或比价格的网站，还有购买平台等。在以前，上述每一个平台背后的数据都如同黑箱子一般神秘，并且平台之间的数据彼此封闭，无法看到流动的态势。
在这样的环境下，想要准确了解推广效果都几近妄想，更不要提“通过数据反馈来优化内容”和为“结果负责”了。
这几年，大家逐渐意识到数据及共享的重要性：敝帚自珍、不让任何人看到自己的数据，也无法看到别人的数据是个死循环，不但无法提高，更无法准确了解自己，只有数据共享、互联互通才能实现多赢。百度、阿里巴巴、微博、奇虎……越来越多的公司逐步放开数据资源，大家可以看到的数据越来越多。
同时，在移动互联时代，用数据“标识”和“追踪”目标人群也变得越来越便利。（注意，这里谈论的并不是追踪“每一个个体用户数据”这样的监测行为，而是指在不侵犯个人隐私的前提下，监测群体的趋势数据及平台间的跳转关系等。）也就是说，“用户之旅”在营销人的面前一步步变得更具象和透明。通过数据，大家可以迅速收到反馈并进行可控的优化，以便更科学地向整个链条的最后一步——“达成购买”前进。
既然如此，今天的营销人当然应该为销售负责了。
[1] 数据孤岛：指不同平台间的数据不能共享互换、关联互助，使得数据与业务流程和应用之间相互脱节。3.对销售负责与数据舵手
既然应该负责，营销人是否要大包大揽地向客户承诺销量或以销量为KPI的考核标准呢？
这样做并不科学。
看到这里，有的读者会十分愤怒：你这个人怎么刚说完就翻脸不认账？往前数100个字儿看看自己刚刚说了啥！
我确实认为营销人该为销售负责，但如何负责才正确呢？先来说一说上述大包大揽式承诺销量的不科学之处。
如果对“最终销量”这个结果做一下归因分析，如果营销人应该对最终的销量负责，那么需要一个前提条件——“决定最终销量”的所有重要环节都应该由营销人负责。
尽管目前营销人的工作范畴日益变宽，但营销人是不是掌控了所有影响销售的重要环节？
肯定没有，否则让产品设计团队情何以堪，让销售渠道团队情何以堪，让甲方的市场及公关团队情何以堪？这些团队负责的事同样非常重要，并能影响最终销量。
比如，有时消费者不购买产品可能并不是推广的问题，也许是以下原因：“我看到广告内容后很感兴趣，想立刻下单。但是进入你们的线上商店后，发现总是支付不成功。我后来还去线下卖场了，但是营业员告诉我缺货。所以就买了其他品牌的产品。”
让生态链中的一分子为全部结果买单，这当然不合理。
而合理的做法应该是——以销量为最终目的地按部就班地做好营销的事就够了。
也就是说，尽管营销人无法为全部销售结果买单，但如果在做策略和执行的时候，不以最终提升销量为导向，那就是耍流氓。
怎样判断营销人做事是否以提升销量为导向呢？
简单粗暴地说，只要是一味地追求营销内容的曝光量、粉丝量的提升、参与报道的媒体数量，或者是仅仅为了营造一个花团锦簇的活动效果……而完全不提这些内容与提升销量之间的逻辑关系，就是不合格的表现。
那么，这个逻辑关系应该如何找寻、执行和评估呢？营销人本身的经验和智慧固然很重要，但本书会重点谈及的，是数据在这个逻辑关系中举足轻重的作用。经验和智慧都需要长时间的累积，跟天赋也有一定的关系，只有数据营销是大家可以经过一段时间的培养，迅速掌握和提升的科学技能。这种技能可以大大提高营销效率，是当之无愧的“大海航行靠舵手”中的舵手。小结：本章思维导图
本章主要讲述了哪些内容呢？下面这张思维导图是本章节的主要脉络：第二章你的营销策略为什么总出错？（一）症状一：盲从老板
1.甲方与营销人：相爱相杀
2.老板视角VS营销视角
3.空气净化器的“营销视角”
4.营销视角的数据解读
大部分的初创企业会在头三年死掉。
据美国《财富》杂志报道，美国中小企业平均寿命不到7年，大企业平均寿命不足40年。而中国，据《中国中小企业人力资源管理白皮书》调查显示，我国中小企业平均寿命仅2.5年，集团企业的平均寿命仅7—8年。
创业初始，创始人们都对自家产品/服务信心满满，“我司产品/服务一经推向市场，一定会引起海啸般的轰动，用户喜爱自不必说，市场上大概也会出现众多模仿者呢。”大家怀抱着这样的心情百米冲刺般涌入市场，投广告、做活动、推病毒视频、找网络红人合作、拓展销售渠道……
一段时间后，其中不少人怀揣着干瘪的口袋倒在沙滩上，成为“平均寿命2.5年家族”中的一员。
很多十分优秀的老板也无法避免这样的悲剧结局。殊不知，如果归因分析，“在营销上，对老板过于唯命是从”恰恰就是导致很多公司失败的原因。1.甲方与营销人：相爱相杀
甲方与营销人常常是相爱相杀的关系。
好的时候自不必提。如果营销效果不好，双方争执起来，往往只会看到自己的委屈和对方的不足：
痛心疾首的甲方：“我的产品多好，就是因为你们的营销做得不好，才会没人买！”
堪比窦娥的营销人：“明明是你们产品不够硬。而且这么一点点营销费用，就想做爆品，简直如同在大海里撒胡椒面！”
还有更典型的：
痛心疾首的甲方：“营销效果怎么这么差？”
堪比窦娥的营销人：“我明明是按照你的要求做的！”
这矛盾有点像家务事，公说公有理婆说婆有理。其实，之所以夹缠不清，往往是因为责任和角色身份划分不清楚造成的。
甲乙双方由于身份不同，有着不同的使命和责任：
甲方：出钱、下达营销目标、监工。
营销人：出营销方案、执行方案、花钱。
双方共同：为结果买单。
看一下双方的使命构成，会发现隐含着一个潜在的风险漏洞：如果甲方下达的营销目标不对呢？2.老板视角VS营销视角
老板们下达的营销目标其实经常不太对。
这里并非是负面评价，而是想说，站在不同的视角上看问题，所谓的“对”与“错”都是相对概念。一只青蛙和一匹马
上图是心理学一组著名的图片，名为《一只青蛙和一匹马》。图片到底画了什么？简单把图翻转90度，大家眼中的答案就会立刻不同了。
站在甲方老板的角度看到的那只“青蛙”，如果在消费者眼中看，也许根本不是青蛙，而是“马”。
为什么很多甲方老板觉得“完美”的推广计划，消费者却根本不买账呢？因为后者其实看不到甲方想表达的内容，只能站在自己的角度理解，而理解的结果往往是——并不觉得你说的内容有吸引力。[1]
因此，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。虽然站在这个视角下，照片究竟在说什么，答案可能既不是青蛙也不是马，但这个答案却能够保证双赢。C=A∩B
[1] 交集：在集合论中，设A，B是两个集合，由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合，叫作集合A与集合B的交集（intersection）C，记作C=A∩B。3.空气净化器的“营销视角”
近年来，国内的空气状况一直不好，尤其在一线城市。但是，这种糟糕的环境对从事空气净化领域的企业来说却是机会。
2015年初，某国内空气净化器企业找到我们。
这家企业当时的现状和诉求大概是这样的：
一家专注研发和生产空气净化器的企业，技术强。并且净化技术是专门针对国内的空气环境，比起外国品牌，相对更适合中国。
在民用市场的品牌知名度为零：虽然是老企业，但由于以前只服务于政府机构，因此在民用市场知名度很低。
为了打破地域的限制，该企业计划开网店，做电商。
在这样的局面下，该企业计划打入民用市场，通过系列的营销推广来让更多的百姓喜爱并购买他们的产品。
其产品有三大优势：
第一：产品设计出色：其产品“完美一号”（化名）是市面上唯一在外观设计上得了国际大奖的产品。
第二：“完美一号”净化器永远不用更换滤网。
第三：其产品在除甲醛的时候净化原理与众不同，既不是用光触媒，也不是活性炭，而是用一种复杂的化学分解的方法。
这三大优势，就是我们在接受这个项目的比稿招标时，甲方大老板下达的三个营销方向。
虽然最后胜出了，但“不听话”的我们并没有完全听从这位老板的要求行事。
同别人不同，我们并没有一回来就急火火地开始想创意，而是先做了一次大样本的随机抽样调研，以了解“在一个月内刚刚买过净化器或即将购买净化器”的一二线城市居民对于购买净化器这件事的行为和态度。（备注：这里并非针对所有人进行调研，而是将目标人口范围尽量缩小，是故意为之，原因将在下一节人群分析的部分具体讲述。）
调研结果表明：“产品设计出色”并不应该是营销重点。也就是说，如果该企业大力推广的是外形美观这个点，无法令目标人群更愿意购买“完美一号”。
之所以设定这一群人做调研，因为他们能反映的正是当下市场上消费者的心声，而且由于这件事对他们来说刚刚发生/即将发生，对很多具体的选项，答案会更加精准。
有一道题是这么问的：“当你做购买决策时，最在意以下哪三项？”
结果显示：外形美观这件事的重要度排名倒数第三名（见下图，部分选项略）。净化器项目数据调研结果——问题：当你做购买决策时，最在意以下哪三项？（本图只显示部分选项）
外形美观固然是加分项，但站在营销的立场，甲方的钱永远是有限的，如何将有限的费用用在“刀刃”上才是重点。在这个例子中，数据告诉我们的是，不要浪费大笔资金强调外形上的优势。4.营销视角的数据解读
上文一直在谈论营销视角更科学的话题。但是，实现营销视角却并不简单。因为站在甲方立场，大家往往会闹不清究竟定什么样的目标好。企业在不同的发展时期，会有不同的营销目标。有时，扩大销量并非当下最重要的任务，可能在市场上占位或构建行业影响力才重要。
而营销目标只要出现一点点偏差，就会带来一系列的连锁反应，导致最后的执行效果与预期大相径庭。可以说正确目标的确定，是所有事情中的重中之重。
奥美有一个著名的工具叫作“Fusion”，其中的“商业企图红星”，也称之为5C理论，是专门用来帮助企业探寻商业企图/目标的。
红星分为五个分析角度，分别是：
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。奥美（Ogilvy）Fusion-商业企图红星
这个模型展现的，就是营销视角下如何正确找到目标的方法：
一是，理清企业的商业问题（而非领导的愿望）；
二是，将企业放在大的市场环境下寻找机会；
三是，找到可以与竞品争夺的差异化优势；
四是，准确定位最科学的影响力渠道，连接品牌/产品及终端消费者；
五是，找到自身需求和消费者需求的交集。“商业企图红星”在数据时代得以更好地落地。
在传统公关时代，前三点，即企业、品类、竞争的背景分析，是通过整合分析企业方的资料、各大分析调研机构推出的趋势报告，再结合公关人的经验和智慧来得出结论的。如果企业资料过于主观或片面，或者数据源出现问题导致结论不准确，那么以这些信息为前提推论出的结果，准确性也可想而知。
第四点，即消费者触达渠道，传统公关人则是通过从“自己能掌握的媒体名单”中挑选“适合”该品牌的媒体来进行筛选。这样选出来的渠道，当然谈不上科学。
最后一点的消费人群圈定，就更加的“任性”，往往是由项目负责人“拍脑门”定出来的。
但是，将数据引入之后，探索营销目标就会变得科学和容易多了：
企业/产品（Company）
企业的商业模式：除了企业方资料，可以通过对比不同商业模式[1]背后的数据趋势，来判断机会成本，从而分析企业的潜在机会和问题。
企业的意图和需求（即企业面临的问题究竟是什么）：可以通过[2]社会化聆听市场及消费者的舆情数据来调整方向。
产品的特点，优势、劣势：可以通过针对目标人群的大样本随机抽样对照调研来了解受众的态度和行为，更真实地了解产品的优劣势。
品类（Category）
品类的发展状况-成长/成熟/衰退：可以通过垂直类的数据工具（例如：应用雷达，一个监测移动APP发展趋势的免费工具）来清晰呈现发展趋势。
品类的商业价值：品类的发展状况，除了具体的销售数据外，还可以通过对消费者态度数据的收集和整理，进行更准确的定位和预判。
竞争（Competition）
竞品的圈定：不仅分析企业方认定的同行企业，也需要站在消费者立场收集态度数据，来寻找那些很容易被忽略的“跨界”竞争对手（详见本章第三小节）。
竞品的营销分析：用数据抓取，不但能准确知道竞品都做了哪些营销活动，还可以看到用户和媒体的态度等。
渠道（Channels）
用户的主流触达渠道：以前是公司有什么传播渠道就用什么，以及媒体说自己的影响力如何就相信。现在则是通过分析用户的阅读习惯数据，客观找到性价比最高的触达渠道。
消费者（Consumer）
无论是目标消费者分析、现有用户/竞品用户分析还是潜在用户分析：都可以通过各种平台数据加上传统调研的手段，精准地对人群做出画像。
可以看到，伴随着营销人可以获取和分析的数据源和数据维度越来越多，我们在逐渐向着一个更加全面的营销视角前进。对于本节涉及的各个部分的具体案例，将在后面一一详述。
[1] 机会成本：指为了得到某种东西而所要放弃另一些东西的最大价值；也可以理解为在面临多方案择一决策时，被舍弃的选项中的最高价值者是本次决策的机会成本；还指厂商把相同的生产要素投入到其他行业当中去可以获得的最高收益。
[2] 社会化聆听（Social Listening）：通过抓取、处理和分析社交媒体上的碎片化信息，来了解品牌或相关对象在社交媒体上的舆情情况，以优化营销的内容策略，或对公关危机进行预警。（二）症状二：瞄错人群
1.目标人群是否越“大”越好
2.专车APP的“小圈子”目标人群
3.你的“人群画像”为什么总没用
4.元数据、行为数据与态度数据
5.态度数据：帮助营销判断的幕后之手
6.“陈欧体”背后的人群画像
7.人群画像模型《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（由于冷冻卵子服务主要针对大龄未婚女性，目的是帮助这一群尚未结婚的女性保有未来生育健康宝宝的权利，因此已育妇女不是目标受众），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。1.目标人群是否越“大”越好
面对新客户时，每当听闻对方讲“我们的产品特别好，适合所有人”，抑或“目标人群这部分你们不用操心，没必要做画像，因为到处都是受众，直接开始做内容吧”，就要暗暗心中警惕。
这往往意味着跟客户展开一场深入地沟通迫在眉睫了。如果在这个问题上无法达成共识，未来的很多工作就难以顺利进行。
这并非说，只要把目标人群的圈子画的很大就一定错。很多快消品企业，由于生产的是民生类日用品，的确人群覆盖面很广，比如矿泉水、洗发水等类型的产品，无论是受众年龄还是地域都跨度很大。但尽管人群广泛，我们依然需要探寻大家的购买动机、触媒偏好等等，才能更有效地做营销。
而且，更多的情况是，企业的目标受众人群是“小”、越“少”越有效的，精准比人数多更加重要。
圈子越小，营销费用浪费得越少
再有钱的企业，营销费用也是有限的，而中国的人口数，按照2015年国家统计局的数据，已经是13.68亿。如果企业针对全部国人做推广，试想一下，营销费用再多，花起来也如同在一片汪洋大海中撒了一把“鱼食”。一把鱼食怎么可能捕获整个大海的鱼群呢？
有限的“鱼食”只能被有限的鱼儿看到。而就算看到了，也不见得愿意“上钩”。对于新品牌来说更是如此。看到产品的人有可能会因为不认识这个品牌选择先观望一阵子。如果想反复影响他们，以便提升好感，企业却发现自己已经没有钱了。因为一开始盘子铺得太大，导致营销费用后继无力。
但是，如果针对一个特定的人群做定向推广。虽然人口数量小了很多，但同样的钱却可以反复影响他们。从推广费用的投入产出有效性上来看，这种选择更加合适。
圈子越小，越容易“获得芳心”
很多人之所以认为“目标人群”越多越好，是这么计算的：目标人口数量越多，可以“买我东西”的人就越多。
其实不然。这种推论里有个遗漏的逻辑是：虽然买东西的人数上升了，但每个人可以买的商品种类上升得更快。
同以前物资匮乏、信息也匮乏的时代不同，现在的社会不是匮乏，而是过于“富裕”了。作为消费者，并不是没有选择或只有少量选择，而是选择太多。拥有更多购买选择的消费者，为什么要独独购买你的产品呢？这个问题才重要。
心理学有一个理论，叫作“自我参照效应”，是指大家在接触新东西的时候，如果它与我们自身有密切关系的话，就会更有动力，而且不容易忘记。
在当前这个追求个性和差异化的时代，“每一个人都适用的产品”的命运，往往是“每一个人都不想用”，因为觉得与己无关。只有那些“专门为某一类人设计的产品”，才会让这一类人群认可，并产生归属感和忠诚度。
同理，站在企业的角度，如果是面对全人类发言，让这个企业说点什么才好呢？就算找了一个共同话题，也一定非常空洞。但如果只是针对一小群人，比如“特别热爱摇滚乐的、80岁以上的时髦老爷爷”或者“特别喜欢周杰伦的00后少女”，那么“共同话题”找起来就容易得多了，并且很容易有共鸣。
圈子越小，越容易精准找到营销渠道
同商品和信息一样增长迅速的还有媒介渠道。
在以前，企业可以投放的媒介渠道十分有限，不外乎是平面、电视等传统媒体。但是现在却大不相同，基于互联网的平台自不用提，微博、微信、豆瓣、知乎等都聚集了大量的网民（见下图），线下的渠道也丰富多了。
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]