大家好，我是尹正国，非常高兴能在今晚和大家分享一些关于营销的话题，也非常感谢科特勒增长实验室的邀请。
首先，大家看到我的分享主题「营销，和数学白痴说再见！」或许会有惊讶，客观来说，这个标题是有点“标题党”的；而实际上，我今天是想借这个主题来谈谈：作为营销人，我们该如何围绕营销去培养数学素养，应用数学能力。
食业-头条
01
品牌人能力的短板
在开始“短板”话题之前，我想先说个题外话，各位在北京、上海的朋友最近都深受疫情困扰，我也在上海，因此对于疫情的发展也是格外关注。大家可以看到，这张图是我根据上海三月份疫情防控时感染者数据做的图表，其中有两条线：一条线是笔直的，这条线是五天的平均值，按照五天的平均产生的病例然后再去取一个对数；另外一条线是每天的数据。如果大家有一定的数学基础，你就会发现，用数学来研究周边发生的事情是很有意思的一件事情。比如，这两组数据可以体现出，即使当时相关部门已经开始采取严格的防疫措施，但病毒的“倔强”程度是远超我们想象。得益于这样的数据分析，我们公司提前做了一些预案，比如包括把电脑、公司税票打印机等办公用具都提前搬回家。这是运用数学思维给企业带来的一个好处。那围绕着今天的话题，我们作为营销人，其实也在随着社会环境、传播环境、技术的革新等变化，也需要不断对一些新的知识进行学习。其中我认为最重要的是从两个维度去增强：第一个是横向的通识，比如说新的内容，新的知识点出现了，我们要去快速地学习。另一个非常重要的是，在纵向垂直领域保持非常精专的专业度。那么我们首先看一下横向，因为我接触了大量国内不同的商学院和商学院的教授们，我自己本身也是复旦大学管理学院毕业的，专业就是市场营销专业方向。所以，我后来去看这些课程的时候，就发现品牌人非常需要在传统的营销知识上拓宽知识面：第一，我们的课程设计里面，是没有社会学的专业课程的，除非你自己去选修。其实大家在当下社交媒体时代，当你真正想去了解一个社会现象、了解一个传播现象的时候，很多社会学知识是非常重要的。第二，供应链优化这个概念讲了很多，那么当下有很多称之为“白牌”的一些产品，比如有些严选、优选产品，其实就是在做供应链的优化。另外，大家一定也听过工业化4.0、区块链、web3.0以及全球化3.0等概念，这些技术其实也会对我们产生很深远的影响。而从纵向的精专领域来看，我们过去在做市场营销时，时常会疏于商业逻辑的正确理解，对于收入是怎么构成的，促销和投放的投资回报率是否合理的判断依据难以把握。其实这都与变量之间的关联性，概率运筹学以及商业敏感度等有关。接下来，我们再重点围绕我开始提到的疫情传播数据中R0值感染系数来讲，这类数值在营销中的应用。R0值与我们的客户裂变其实是息息相关的。当R0值最初是1，那么接下来的传播裂变是按1、2、3……排列；如果R0值最初是2，那么传播裂变是按2、4、8……排列。也就是说，市场营销中品牌的传播是接近于2的n次方的，最初的R0值越大，传播的效果也就越强。用这个数学模型就是想简单、快速地告诉大家，我们真正的客户裂变是什么，你也就能够去理解，为什么传销能够蛊惑很多人？是因为裂变最后能带来的利益效果太大了。那么讲完裂变的基础概念，我们还需要了解的是客户的生命周期（CLV）的价值，其实在不同的行业里，我们计算CLV的逻辑是不同的。比如，保险客户是按照他缴付的周期来定量计算的，是对个体的精确计算。但是如果是其他的产品，比如奶粉，在宝宝的成长期中，对奶粉的需求量是不一样的，这就要根据企业的增值销售能力，产品开发能力来进行计算。当然有些品类不一样，比如说冲动购买型的休闲食品，一定是买越多吃得越多，你的CLV（客户的生命周期）的计算的口径也是不一样。所以CLV（客户的生命周期）就很明显需要科学的数学知识来推算。以前我服务于柯达时，就发现了同样的现象，过去出去旅行会带着胶卷，如果你一次性让他买得越多的话，大概率用掉的胶卷就会越多。这是客户生命周期价值方面。在营销学中，我们常常还会提到“拉新”、“招新”这些概念，但是你有没有真正去思考过，我们招纳一个新的客户应该拿多少的预算？我们怎么去计算去造一个新客户的花费？有的企业会选择先扩大市场规模，再进行收益考量，品类的拓展等。
那生意的收益该怎么来呢？我们最容易理解的一个公式是：流量×转换率×客单价。尤其在电商某个阶段上，一度是按这样的计算方法来做生意的。而在互联网出现之前，我们的计算方法可能是：我有多少的购物者，然后他们到店的购买频次是什么样子的，然后是客单价是多少的。这其实是被称为“shopper study”，一个在上世纪就出现的研究理论。那么除了这两种计算方法之外，还有一种计算方式就是站在一个宏观面：当你要进入一个市场，这个市场里消费者的人数会是多少，人均消费额是多少？然后我作为一个品牌想要在里面占据多少个市场份额，这是一种计算方法。此外，还有封闭计算方式，当进入到一个目标客户市场时，我的品牌想要做到渗透率达到多少？这样的一个渗透率的情况下面，这些人的消费能力怎么样？比如，耐用消费品——家电，我们其实最开始就可以算出市场份额，计算出生意体量。所以，我们在讨论这类话题时，可以听到一个话题是：品牌资产。这其实讲的是品牌所对应的用户资产。大家可以看下这张图，当你从高空俯视的视角来看，我们需要从参与度和忠诚度两个方面去衡量品牌的表现。举个例子，女生的化妆品是一个高参与度的产品，小孩的尿片也是一个高参与度的产品。什么是低参与度？家里的洗衣粉、洗涤剂……这些肯定不是参与度决定的。那我们可以从坐标轴看出，这样的图形位置会形成一个非常有趣的矩阵。品牌的忠诚度越来越强势，其实它的参与度是相对来讲更高一些。如果说这个品类的参与度其实没有那么高，但是通过你的一些做法，也能相对处于一个品牌优势的地位。那反过来讲说，如果品类的参与度很高，但表现比较弱，这就是一个失败的典范。如果你不小心落在又是低忠诚度，又是低参与度的地方，你要去做品牌的话很难，这种市场我们称之为通货市场，这是一个要么没有被激发起来的市场，要么是这个市场大家不在乎。所以这个时候就可以看到，我们在管理一个品牌的消费者资产时，品牌如果表现越优秀，应该上面的圈更越大，山坡越陡越优秀。那说到这个部分，其实不得不提西北大学一个非常著名的教授——舒尔茨，其实他在很多年前就提出了IMC（整合营销传播）理论。根据IMC的理论，我们可以看到，在管理客户时，是把整个的业务模型分成不同模块的：客户获取、客户维系、客户增值、客户推荐……万变不离其宗，大家可以多去看看《乌合之众》、《营销管理》、《整合营销传播理论》等书籍，经典的内容可以锻炼我们的思维方式。总结了我们品牌人的一些痛点，我想用联合利华提出的“ABC”原则，来对我们的品牌传播路径进行梳理。 第二，我们传播的内容要跟品牌关联，跟品牌调性相关；如今，我们有了电话、有了CRM、有电子邮件了，可以实现一对一地沟通。这个时候你会发现关系开始改变了，这时候你会发现要做的第一个事是你要被获准，第二个才是你的品牌方要值得信任的。第三个是建立持续的联系。到了社交媒体时代以后，人与人之间不再只是单纯的一对一了，人与人之间相互沟通是N to N 的一个非常嘈杂的环境。所以你会发现传播的要点是什么？第一是产生关联性，第二是你给顾客的信息内容是要有价值，第三是一层一层往前传递的。借用菲利普·科特勒先生在《营销管理4.0》中提出的5A理论来说，从A1到A5即是消费者的决策路径，围绕这个决策路径，我们要带给消费者不同的接触点消费者从“不了解你”到“了解你”这个过程，实际构成了三个闭环。什么叫内环？当你一旦开始使用这个产品，喜欢它了，你会不停地复购，这个过程就是一个闭环。那什么叫外环？这是指陌生的客人，从认识到吸引，到询问，到行动，这是一个外环过程。那么，在这个过程之中间还有一个“中环”被称之为叫客户推荐。客户推荐最大的作用在于，它缩短了客户在决策过程中的花的时间。比如，在教培行业中，家长的选择常常来自熟人的推荐，或者是一些明星、KOL等与消费者存在“类熟人”关系的推荐。shi-ye-toutiao.cn
当然，这也是要分行业的，to b和to c这两种不同业态，每一个决策周期是不一样的。在to b的业态里，消费者在前期会花比较多的时间去了解，在决策之前会有很多询问，最后再采取行动，是一个非常理性的购买周期。
那这些对我们的启发是什么？其实很多时候我们要去思考，我们管理的客户或者是目标客户，从A1走到A5这个过程中，花的时间周期有没有过长？时间周期过长会带来流失的风险等。我们还需要在改善客户体验方面做很多工作。食-业-头条
02
品牌的量化增长
前面我们大概地讲述了经常碰到的短板，那第二部分跟大家来聊一聊，当下品牌管理的重点是什么？如何做到品牌量化增长？我们都知道，现在有很多MarTech（营销科技）的产品。MarTech这个概念其实是由美国的知名博主Scott Brinker提出来的，他也是《黑客营销》的作者。我这里也对“营销科技”进行了一个解读。但我今天想讲的要点是什么？我想通过MarTech（营销科技）的理念，来告诉大家，不管是在技术上还是管理上，我们都非常需要用数学、数字的思维来进行市场营销的决策。关于MarTech（营销科技）理念，在国内我们最早听到的是算法广告，我们可以通过下面这张图看到，美国公司的一些变化，从2011年到2022年，11年间，MarTech（营销科技）相关的公司数量增长速度是越来越快的，所以在MarTech领域，我们的服务商从过去的单向广告正在向前端走去，消费者在初步接触到消费，再到复购，整个购物过程都有MarTech的服务机会。所以，我们也预测了一下未来五年的营销的核心课题会聚焦在哪里？我认为，主要是三个大的方向：我们要如何实现增长呢？首先品牌一定是要有边界的，无论是初创品牌还是成熟品牌，你都要了解，自己品牌的边界在哪里。第二，品牌的构成是包含各类要素的。比如，你准备做一个吉祥物，就要考虑是否有足够多的文化要素去支撑这个吉祥物品牌。第三，我们还需要创意和优化。而在量化的阶段，或者是数字化的阶段，我认为可以分为四个维度：第一是数据化，要能够记录、储存、分析你的数据；第二是在大量的数据中，抽取到有用的信息，这叫信息化；第三是根据这些信息，进行消费者洞察或商业洞察；第四是形成解决方案。因为我们的增长一定是指数型增长的，那么这个增长的过程中是没有建立闭环，能不能建立一个测试的模型，当你测试正确了以后，你是不是可以迅速地放大？这都依赖于什么你有没有数字化的能力，或者数字化的基础设施。首先品牌化的过程一定是个长期的过程，很多企业没有十年的沉淀，很难真正打造一个好品牌。同时，品牌发展也是分不同阶段的，包括初阶、中阶、高阶。品牌的成功的标志是成为文化标志。比如特斯拉，特斯拉虽然成立年限不长，但是它其实已经形成了非常明显的一个标志。当你坐在一辆特斯拉的车里，他的给你的概念不是买一辆车，而是一个这样的空间。它们会分阶段性地更新系统，阶段性地给你提升服务。所以它不再是传统的实物，而是不一样的体验和生活。苹果、麦当劳、可口可乐等品牌都是如此。当我们研究消费者的时候，我们是非常需要去进行可量化的。比如，消费者如何分类，怎么打标签？怎么去对消费者路径做解剖？消费者的接触点有哪些？消费者会产生什么样的行为？能不能被记录下来？我们都需要去进行场景化的归纳。
可量化还能带来的一个作用是预测和校验。当下大家非常热衷于营销自动化，但我们将来真的可以坐在电脑前只要负责数钱就好吗？这个时代是不会出现的。因为大家有没有想过另外一个问题：股票市场是完全数据化的，那股票市场有没有可能买一个软件它自动可以炒股？炒完股以后就自动挣钱，而且保证不亏？其实，即便是数据导向的业态，都不可能做到自动化。所以，很多时候营销自动化，只是可以帮助你去变得更有效率。也因此，掌握可量化是一个非常重要的步骤。大家可以看到指数型增长中，互动效率=触达人数/目标人群，但是其中包含了点赞、收藏人数，添加购物车人数，并不是真实的成交数据，是包含了“口碑”在内的。因此我们要考虑的是，在销售环节，指数型增长下的资源优化分配问题。
假设你现在有一百万的投入计划，那么这一百万是用来获取更多流量还是拿去做内容呢？还是进行买赠的促销？其实你会发现如果你只有一百万，而且你只能做一个环节的事情的时候，你到底投在哪里会更有效？其实这道题确实很多时候会困扰大家。触达效率是指触达人数去除以目标人群。那互动效率呢？等于有多少人都有产生一个互动，有可能放入购物车了，有可能收藏了，有可能点赞等等，就互动的人群就处于触达的人群依次来看。比如说到了转化效率的时候，它实际上是一个客户转化变成真的变成客户了，首次购买人数除以互动人群的一个比重。那么，这个时候你会发现，当你用好数学公式时，只要取一下对数，就可以把这些关系区分开来，你会发现不同的环节之间其实可以横向比较，得出哪个种方法对你的最后产生的收营收贡献最大。所以因为有了MarTech，我们在做品牌、做营销的时候，可以实现很多的功能模块化的管理、闭环的设计，对过去的复盘，对未来的预测，还可以小型的实测等。在AEPL 模型中，“A”（access）是指品牌的触达；“E”（engage）是指品牌触动；“P”（purchase）是消费者真正进行购买，成为客户的环节，也是最难的环节；而“L”（love）也就是消费者客户体验达到了满意。无论是你是大企业、小企业，大品牌、小品牌，你都可以运用这样的一套概念去来管理。重点是，当我们去管理这个品牌的时候，我们要做好四大战略的准备：
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首先，我们要管理好流量触达，其次就是在场景效应中，做好内容触动，这之后才能去讲首次购买的转换效率。内容策略中，我们最常用到的就是：品牌宣言（BGC）、专家见证（PGC）、用户评价（UGC）这三种。这里不展开讲。只有用好内容策略，我们才能更好地推进下一步：购买。那么，这里我们需要考虑到的一个点是——价值。消费者在购买瞬间，一定会衡量自己得到的利益是什么，再用这个利益减去风险和成本，得到价值。其实很多时候大家都会把风险这个部分来做一个合理的或者正确地阐述，那么这样的话来加速大家的决策。所以在这个时候你会发现，我们可以在这里有不同的策略，可以是奖励策略，或者是稀缺策略、转换策略，甚至金融策略来促成销售。解决了销售部分，我们再来看复购环节，当消费者完成首次购物后，他就会考虑是否复购这个品牌。我们前面讲到，这除了取决于品类，还取决于熟人推荐的影响。这是影响消费者决策的重要因素之一。因此，在我们的调研中，有一个重要的参数叫“NPS”净推荐，消费者的被影响的基数来自“净推荐NPS+裂变R0”。04
写在最后
今天我讲了很多的话题，其实围绕核心，是想要唤醒大家对营销里数学这块内容的重视。基于商业的本质，数学不仅是简单地引进线性代数，更是数据的应用。如果你今天是在市场部工作，目标是走向更高的岗位，就一定要有效地应用起来数学能力，不要让它成为你的短板。
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