中企营销网 品牌 资讯 展会 实战 终端 广告 时尚 汽车 企业 网络 视频 电商 搜索 管理 文化 创业 招商 职场 访谈 智能 AI 物联网 大数据 数字化

智能营销第2讲-专家经验需要知识转移

智能 2019/06/28 17:20:53 98897阅读

智能 2019/06/28 17:20:53 98897阅读

上一篇:智能营销第1讲-数据分析必须参与营销


专家经验带来了回报,却也无法继承,这是摆在所有企业营销端的现实问题。专家经验是需要锤炼的,但也会带来营销的不均衡性,有的团队或者渠道实力整体强大,有的很弱,只能照猫画虎却很难成功。再一点,专家经验是和人绑定的,无法实现及时有效的扩展和能力迁移,这对于企业而言是营销端的风险,如果不能实现知识或者技术产品的转移,那么就会出现无法继承的问题。


还有一点是,专家经验无法进行大规模的实验、调优、寻找文件的策略,因为都要依赖于人工的经验调整。并不是说人工专家经验不重要,而是当面临海量用户的个性化、多元化的营销诉求时,人工专家经验看到的只是某个局部,甚至在一些场景下是无能为力的。比如如何针对业务达成率很低的客群、数据很少的客群制定策略,这方面人工经验就显得乏力了。


在本系列的第一篇文章中,我们曾提及了关于专家经验模式的一些简单说明:


•   营销策略依赖于专家经验模式


在刚才谈到的场景中,通常更多依赖于我们的经验和方法论,但是我们的策略并不见得那么细致和准确。营销策略是应注入客户内心的,有限的专家经验无法解决全部营销问题。同时,营销被深度关联在了某些人员的身上,一旦出现了人员变动,这些经验也就丢失了。


专家经验是需要的,但是需要知识转移


在本文开篇的文字中,提到了专家经验存在的一些问题,可以总结为以下几点:


  专家经验稀缺性,造成营销水平的不均衡性


  专家经验如果没有提炼,则无法存在继承性


  专家经验在某些场景下,无法完全发挥作用


  专家经验依赖于方法论,无法快速迭代反馈


集合以上的这些问题,我们需要把大量的专家经验进行提炼,因为无论是机器的决策还是人工的经验,最终都会变成营销的执行方案和人群策略,最终下放和触达目标客群。这个过程中,无论用哪一种方式,我们都积累了海量的营销反馈数据,比如响应人群、未响应人群、过程参与的反馈数据等等。对于接下来一个时期的营销活动,我们需要把这些人工专家经验积累的好的策略和营销体系,变成优质的策略资产,不断提炼其中的核心要素,最终进行产品化的组织和封装。


像机器算法提供“营销棋谱”


AlphaGo通过阅读大量围棋棋谱,并通过不断的训练,寻找解棋之道。这些数据的输入,使得AlphaGo日后可以进行更加广泛的训练和挖掘策略。类似的,我们看到每年大量的营销活动中,在除了人的社会性、社交、心理学等因素之外,多数的人工专家经验和策略是极好的输入数据,供产品或者算法进行训练和优化策略。但从现实情况来看,我们也仅仅是关注营销的ROI或者简单的画像,这对于追求收益的企业而言是没有问题的,但这也造成了在日后的营销实践中无法进行迭代,一旦出现了不好的效果,直接就停止了再次尝试。


缩小专家经验带来的不平衡性


不平衡性体现在专家水平不同造成资源的浪费,比如权益、通道成本,还有营销经验水平的差异,造成了最终用户反馈差异很大,甚至引起很多的反馈客诉。这种经验往往需要解决共享性的问题,即数据化的呈现整体策略,并且要提供对于该策略在最终实施时评估、预测。这是尤为关键的,否则你很难做到直接下手使用别人经验策略,这就是之前谈到的照猫画虎,是极其危险的做法。关于这个问题,我们会在后续讨论到。


营销需要方法论,但也需要快速迭代能力


专家经验的实施前提是有一套完整的方法论作为支持,比如AAARRR等方法论指导原则,或者指标体系。但是由于专家经验的反馈周期很长,对于数据的依赖度有限,在快速修正和策略迭代中没有数据化营销方式那样敏捷。当然,现在很多平台可以做到机器敏捷的修正人工专家经验。但是当我们探测到一个用户场景,其诉求是新的,或者基于一些机器学习算法计算的人群毫无人群解释性时,我们很难进行人工干预和修正。所以对于我们人工专家经验来说,敏捷的迭代也需要借助系统或者产品、算法进行支持和反馈。


不要把数据驱动的营销过度神话


营销最终目的是服务于人,由于数据的获取多源、形态各异,我们也相比以往可以更加全面的感知用户特点和营销刺激要素,形成了一套数据驱动下的策略手段。然而这个过程中,我们终究要考虑营销本质是对人的服务,所以,当营销策略基于数据构建完毕后,其合理性、人群综合体验,也是必须考量的要素。


在多数情况下,我们可能制定的是一个不错的策略,然而在用户的通道、时机、触点等方面,给用户造成了不好的体验,或者没有考虑政策合规性的要求,对某些客群形成干扰。这往往可能是由于在通过数据制定策略时没有考虑在内,而出现很多的笑话。


举一个例子,现在很多电商会基于用户的点击行为,在首页的某些固定位置重定向用户刚刚点击过的商品或者内容。但是可能这个商品用户已经买过了,这样也造成了一定的位置资源浪费。但是理想的看,这个问题也很好解决,就是将用户的购买行为与点击行为关联起来,不过这背后其实不是技术问题,而是流量问题,此处不做深入探讨。


总的来说,专家经验是一个在营销中不可或缺的环节,在标签加工、营销事件库等方面,也都是通过此类人工经验先入为主的进行输入和优化。所以这样的角色不可缺少,但是也必须进行调整优化。


在下一篇文章中,我们将探讨营销策略的预测问题。



推荐会员more >>

  • 主页
    15370233385

    15370233385

    2024第10届上海国际轴承展及 第22届上海国际工业自动化及机器人展 7月24-26在上海虹桥国家会展中心如期举办

    2024-03-22 加入 暂无
  • 主页
    panwenfu

    panwenfu

    基于家族经销商生意,自身作为经销商业主,从事商品经销行业二十余年,期间在数个著名企业兼任业务经理及培训师等职。

    2019-11-12 加入 上海
  • 主页
    13273717656

    13273717656

    李民华,知名设计师、策划人,二十年来服务百余家企业品牌创建,现黄河科技学院特聘教授,海博视觉品牌策划总经理 品牌导师

    2022-04-22 加入 郑州
  • 主页
    18638276543

    18638276543

    悦顿(YUMDAWN)品牌创始人,专注于各级各类体育运动场馆的专业化照明!点亮精彩,照亮运动!有需要的朋友携手合作!账号为微信号,运动健康,你我共享!

    2022-04-16 加入 郑州
  • 主页
    胡先务

    胡先务

    独立思考,专注用户增长实践。vx:hxwu418

    2021-09-27 加入 上海