大數據正在驅動市場的巨大變革，在此沖擊下，企業數字化轉型浪潮高漲，一場由大數據引領的新型營銷模式正在全球迅速蔓延。用SAS全球市場營銷高級副總裁Adele的話來說，“如果你不用數據分析，那么面臨的已經不是賺錢問題，而是生與死的問題。”

擁有40年數據分析經驗的SAS一直引領著全球商業變革的先機。在過去的40年里，SAS平均每年都會把公司銷售收入的25%投資于產品研發，創造著業界創新的神話。如今，一種由數據和分析驅動的新型營銷模式正在被SAS應用，它基于客戶行為洞察，并進而做出“預測”，讓企業重新審視自身的營銷對策，變得像《少數派報告》中的“先知”一樣，能夠洞察未來。

1從hindsight（后知后覺）到foresight（先見之明）

麥肯錫研究院曾經做過一個調查，一個成功的數字化轉型會使企業在5年內的銷售量增長50%。隨著數字化改革的深入，基于數據和消費趨勢研究的營銷創新正被越來越多企業所重視。


SAS全球市場營銷高級副總裁Adele Sweetwood

在Adele看來，目前企業基于大數據分析的營銷大多還停留在基礎層面。就像淘寶，顧客把商品放進購物筐，但購買行為并未發生，下次點進時淘寶會給你推送相關商品，這是很容易實現的，是一種較低技術含量的數據分析。然而隨著數據量的飛速增長，企業面臨的陣痛也越來越多：客戶需求千變萬化，碎片化和個性化的訴求如何捕捉？網絡入口的增多使得客戶行為變得更加分散，如何在這種多渠道互動中把握消費者意圖，達到最佳營銷效果？

相較之下，分新型營銷的“高明”之處，就在于它能對基于消費者行為數據的更深層次挖掘，對那些不曾發生過的行為進行預測，即從hindsight（后知后覺）到foresight（先見之明）。

不同于傳統的BI和業務報表，分析型營銷著眼于對客戶線上線下的各種數字行為進行分析，并根據客戶的不同溝通渠道進行分類，譬如是通過社交媒體，還是新媒體互動，抑或是E-mail或點擊了自動彈出的廣告窗等，這些不同的社交方式是否展現出不同的客戶群特征？不同行業之間有何差別？……從這些不同路徑中找出一條最受客戶喜歡的互動方式，反過來對營銷方式重新設計，并通過一些關鍵指標進行測量、建模，不斷測試，循環優化，最終找到最優策略。

“業務報表會告訴你曾經發生了什么，發生了多大的體量，但它沒辦法告訴你整個潮流趨勢會是怎樣，所以這是一種hindsight。而分析型營銷是從hindsight（后知后覺）到 foresight（先見之明）的一個轉變，能夠通過客戶的行為軌跡有一個更為深度的分析，從而做出預測，再把合適的產品和服務匹配給客戶。”

從原始數據的收集、整理、清洗、建模，到數據分析平臺的建設，以及如何運用平臺設計營銷推廣策略，SAS提供的是一整套端對端、點對點的企業級數據分析解決方案。除了生成報表和建模，最重要的是建立一個閉環的營銷管理流程。每個營銷活動都會建有一個測試組和參照組，通過數據分析直接比對結果，對企業營收和成本管控都有立竿見影的效果。

2企業數字化營銷的“革命之路”

預測分析能力的生成，就像為企業安插了一雙可以透視未來的雙眼，無疑會帶來不可估量的市場價值。但企業要真正用起這一套系統，并非一蹴而就。用Adele的話說，這是一個“顛覆”的過程，需要組織文化、企業架構、人員組成等多方重新“排列組合”。

首先是企業組織架構要從分隔走向整合。如今營銷人員在互聯網環境下，有了越來越多與消費者交互的渠道，這些渠道原本可能是由不同的部門承擔，譬如新媒體部門、電子郵件部門、可視化部門，以及市場活動部門，不同部門有可能“打交道”的是同一位客戶。SAS在為這些企業引入分析型營銷時，會考慮到底哪個渠道是客戶最喜歡的互動方式？哪些內容是客戶最想聽取的？由此打破原有的交互渠道，創建新的營銷部門，Adele稱之為“共享服務的部門”。

其次是人才隊伍的調整。新的營銷團隊需要引入新的職位、新的角色，譬如營銷方面的數據科學家、數據可視化人員，以及對數據進行分組分類的專業人員，他們需要具備跨渠道、跨行業統籌工作的出色能力，與公司IT部門、業務部門組合成強力合作關系，針對不同渠道設計不同的營銷策略，同時要確保這些策略的一致性。“就像樂團指揮一樣，統籌所有的營銷行為。了解營銷業務，又有強大的專業技能傍身，二者結合才會事半功倍。”

三是企業數據分析文化的形成。這也是Adele在聊天中反復提及的一個詞。在她看來，分析型營銷模式的實現最重要的是企業文化理念的改變。員工要提高數據意識，不單單是營銷部門的數據。SAS在跟VISA合作時，遇到的最大問題就是如何讓企業內部不同的部門都學會使用更多的數據分析工具，甚至在數據采集前就開始有意識地去利用這些信息。

最后是領導力。企業內部要有一個指導聯盟，類似于指導委員會這樣的機構來推動整個組織的變革，僅僅單靠營銷部門顯然有點勢單力薄。

3轉型失敗是因為沒有以人為本


面對瞬息萬變的消費者市場，企業更需要一個敏捷的內部環境，快速響應，快速決策。然而如今的企業要么數據太多，處理起來比較棘手；要么就是一些創新公司或新晉互聯網公司，因沒有足夠的數據而無法進行分析。SAS對此給出的方案是用不同的測試模型反復“過濾”，到底哪些數據是有效的，哪些數據又是公司該棄用的。

在談到目前分析型營銷落地的窘境時，Adele認為領導層的“落腳點”至關重要。
“很多的失敗恰恰是因為大多數公司還是科技帶路，沒有真正從人出發。CIO投入很多，卻看不到效果，于是不愿投入，由此陷入惡性循環。然而癥結其實是方法不對。”

也有人問Adele，營銷像是一門藝術，但現在有了大數據科學，會不會讓營銷的藝術成分下降，變得更為科學？對此Adele認為，根本不存在這樣的沖突。相反，大數據反而會強化營銷的藝術成分，享受一些“驗證”的樂趣。“十年二十年前，沒有數據分析，做營銷決策更多的可能憑自己的感覺，也缺乏及時反饋，而現在有了大數據分析的可視化，就能即刻驗證其效率如何，加強企業決策能力。”

如今，有成熟數據先發優勢的金融業在分析方面一直保持領先，這也是SAS在全球合作最早、應用范圍最廣的行業之一，在客戶訴求上擁有了更高效的決策力。此外，醫療衛生、零售、制造物聯網等也在積極嘗試新型模式的落地。

“尤其是在零售這樣非常注重客戶訴求的行業，分析型營銷應用今后會有非常巨大的發展空間。”Adele如是說。