前段時間，凱度咨詢發布了2019年雙十一的白皮書報告，其中提到了"人群運營的數據化"這個話題。現在數據化運營并不陌生，越來越多的商家也開始重視數據化的營銷和運營。以前很多商家覺得年輕人就是你的目標用戶，但是現在年輕人細分下的新銳白領和小鎮青年群體卻有天差地別的不同。 以上這些現象，其實也反應了目前的一些營銷思維上的轉變。

1.流量思維→ 用戶精細化運營

在互聯網草莽時代，流量為王的流量思維非常有效。那個時候，獲取用戶的成本非常低。在開疆拓土的階段，占地為王、用戶數量的攫取更為重要。

但是隨著流量紅利的逐漸消失，線上線下的獲客成本逐漸趨向一致，大部分的流量成本越來越高。這個時候，很多企業開始思考流量來了之后，如何留住用戶——也就是很多人說的"留量比流量更重要"這也意味著用戶精細化運營的時代來臨了。

精細化運營主要有下面兩個特點：

(1)更重視用戶畫像的完整性精細化運營，顧名思義就要做到用戶數據的精細化，這樣才能更加了解用戶，挖掘更多需求，形成商家與顧客的長期價值。

比如更關注用戶的細分，用戶的每一個關鍵行為、來源渠道、行為特征等等各種分析，盡量完善用戶畫像的完整性。 典型就是阿里了，現在在不斷收購投資各種商業模式的公司與平臺，其中一個重要目的就是想收集更多真實有效的用戶數據。一旦用戶的各個平臺數據被阿里打通，這個商業價值將是無法估量的。但同時，數據的安全性也越來越被人重視。

(2)更重視用戶的終身價值草莽粗放時代更重視流量的獲取，但精細化運營更重視的是流量獲取后的長期價值。畢竟現在維護一個老用戶的成本開始大于獲取一個新用戶的成本。

比如用戶的復購率、口碑傳播、轉介紹等價值。 就像有些餐廳重視客戶關系的管理，放大顧客的價值，延伸到顧客的終身價值。顧客進店不再是結束，而是營銷的開始。比如用戶進店就開始跟蹤，從感興趣到購買，再到售后和復購率，都采用了精細化運營的模式，重視每個環節的體驗與用戶數據。

品牌與企業開始從流量思維開始轉到了用戶精細化運營的時代。 其實這種轉變，對于線下實體店來說早就體現。因為除了一些景區之外，大部分實體店做的是附近3-5公里范圍內的生意。尤其是三四線城市的市場，更加重視這種精細化運營的方式。因為三四線城市的人群流動小，客戶的精細化運營更能給企業創造價值。

所以，珍惜每一次與用戶接觸的機會，服務好目前已有的用戶——畢竟，用戶小眾需求在不斷增加，消費也在分級，而流量一抓一大堆的時代已經過去了。現在該進入精耕細作的時代——當然，前提你也要有足夠的流量。

2.心理變量→行為變量

在過去，我們想要了解一個用戶的真實需求與購買動機，需要運用各用消費心理學去分析、推敲。如果有條件的營銷人，會采用調研大量的數據樣本的方式來分析用戶的真實需求。 但是以上這些做法，準確率都非常率。

主要原因很簡單，一是因為用戶心理動機與說的不一定符合，二是所謂的數據樣本并不能準確代表大多數用戶的需求。 就好像一個用戶說喜歡紅色的襪子，最后購買時卻買了黑色的襪子。 甚至你總結了多年的經驗方法，但在新一代的消費者身上，也會失效。所以，用戶的心理變量難以測算。這也是困擾了很多營銷人的難題。

但是隨著技術和商業的不斷發展優化，這種難題開始得到了解決——既然心理變量難以測量，那么就直接分析用戶的行為吧! 而這個前提的實現是建立在科技技術的基礎上——現在我們瀏覽、收藏、點擊、支付、評價等行為都可以檢測到，然后形成了真實的行為數據。這是一個非常大的變化。

很多商業決策或營銷策略，也從過去的靠猜測、靠經驗分析，逐漸有了靠相對比較真實科學的數據做依據，極大地提高了決策的準確率。 廣告圈流行的一句話"我知道我的廣告有一半被浪費了，但我不知道那一半浪費在哪里"，現在可以做到知道你的每一分廣告費怎么用。

過去很多營銷模型，比如AIDA法則，也是基于心理變量去分析用戶需求�，F在逐漸出現了以行為數據來分析的營銷模型，比如增長黑客的AARRR分析模型，阿里的AIPL模型等，基本都是基于行為數據去分析用戶需求與其他真實購買動機。

之前出現人工智能寫方案寫文案的新聞，其實這個并不出奇。因為數據夠多，用戶需求也可以借助人工智能去檢測分析。 但是不是會因此營銷人失業了？這個問題網上也討論很多，我的觀點是，人工智能和數據是輔助于人的，大部分決策還是需要人去做決策。而被失業的原因可能不是人工智能導致的，是不與時俱進的思維導致的。

3.大眾化營銷→個性化營銷

如果在十年前你要做廣告，你會用什么方式把你的產品傳遞給消費者？ 電視、報紙、雜志、傳單……這些都常見傳統的傳播渠道。而這種傳播方式只能是單向性的。比如腦白金通過央視投廣告，消費者知道這個產品了，但是購買了該產品的消費者卻很難與品牌商溝通。這就是大眾化營銷。

但是消費者的個性化需求是存在的。即使很多人喝王老吉是因為怕上火，但是還有很多人是因為其他需求想喝涼茶。但是因為企業資源和市場競爭、媒介渠道等原因，只能把品牌的一個價值點傳遞給消費者。

另外一個原因是企業成本和技術的限制，我們只能給消費者賣標準化的產品和大眾化的營銷，做不到一對一的個性化產品與推廣。比如衣服尺寸有S(小)、M(中)、L(大)、XL(加大)這些標準，但是還有其他尺寸的人就無法滿足。而企業也不會舍小棄大，所以就會忽略很多小眾需求，這也是正常的商業做法。

但是隨著技術的實現和傳播媒介的發展，越來越多的個性化需求開始得到了滿足。這也讓個性化營銷與產品得到了實現。

比如現在我們每個人打開淘寶的界面都是不一樣的。同樣的一個產品，廣告卻是千人千面——這就是數據化運營的呈現結果。

另外，我在之前文章也提過，未來"規模化的個性化"也會越來越容易，成本也越來越低——帶來的好處很多，比如提升用戶體驗;再如就是降低了庫存成本和損耗，按照市場需求量來生產，而不是生產出來了發現賣不出去。

在將來，工廠生產出來的產品，不再是量產的單一標準產品，而是按需生產的個性化產品——而且，這種按照消費者數據與需求的"規�；膫€性化"商業模式也已經有了，從"以產品為中心"轉變為真正的"以用戶為中心"的價值營銷方式。

TAG：數據時代正在發生的營銷變化包括

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