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图书在版编目（CIP）数据

不做无效的营销/王泽蕴著.—北京：中国友谊出版公司，2017.2

ISBN 978-7-5057-3968-0

Ⅰ.①不… Ⅱ.①王… Ⅲ.①网络营销 Ⅳ.①F713.365.2

中国版本图书馆CIP数据核字（2017）第008910号

书名 不做无效的营销

作者 王泽蕴 著

出版 中国友谊出版公司

发行 中国友谊出版公司

经销 北京时代华语图书股份有限公司 010-83670231

印刷 北京富达印务有限公司

规格 690×980毫米 16开

18 印张 210千字

版次 2017年3月第1版

印次 2017年3月第1次印刷

书号 ISBN 978-7-5057-3968-0

定价 49.80元

地址 北京市朝阳区西坝河南里17-1号楼

邮编 100028

电话 （010）64668676

今时今日，做我们这个行业越来越不容易了。当然，以前也并不见得容易，只是我们这

个本来以创意而著称的行业，今天却越来越多的人需要和“技术”打交道。比如说数据。

广告和传播本身一直有用到数据，用来度量传播的效果，用来分析市场趋势和消费者洞

察，不过从来没有像今天这样如此频繁地需要数据来帮助我们完成日常的工作。数据或者是

大数据，对我们来说并不陌生。陌生的是，从前我们观念中很多数据无法触及的领域，今天

变成了现实。我们需要这些新的可能性，新的方法，新的效能。

就我而言，恐怕不太可能成为数据专家了，但身为做品牌做传播的专业人员，对数据的

了解会越来越重要，知道得越多，对我们本来专精的领域就越有价值。这本书我看得下去，

并且也能看得懂，那我想对于行业里大多数的年轻人应该也是开卷有益的吧。

值得特别提到王泽蕴在奥美的这些年中，从接触客户的需求尝试解决问题，并把经验及

思路整理出来分享大家，这是很好体现奥美文化的示范，在此特别感谢她。

奥美大中华区董事长 WPP大中华区董事长 宋秩铭

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？

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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

（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

（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

（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

小结：本章思维导图

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

（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

（三）症状三：“没有”竞品

1.用户数据告诉你那些“竞品”的事

2.竞品的数据锚定

（四）大数据眼中的营销“道”与“术”

1.拯救那些“浪费的钱”：花给谁

2.那些“浪费的钱”：花在哪儿

3.大数据时代下的营销操作新流程

4.营销人的售前数据服务

小结：本章思维导图

第三章：代言&赞助，如何才能不盲目？

（一）反面教材：那些失败代言教给我们的事

1.当红明星的失败代言

2.任静付笛声夫妇的“代言风波”

3.奇怪代言逻辑大揭秘

4.企业什么时候需要代言&赞助

（二）代言&赞助的三大阶段

1.代言&赞助的典型类型

2.代言&赞助的三大阶段

（三）前期：选择，没那么简单

1.营销目标与KPI设定

2.谈一谈企业的明星代言

3.特质匹配和影响力人群

4.代言风险预估

（四）中期：执行数据也能影响策略

1.执行影响策略：数据的元认知调解力

2.口碑聆听、社会化聆听与策略优化

（五）后期：告别“会做不会说”的窘境

1.代言&赞助评估

2.品牌/产品收益评估

3.品牌/产品的营销诊断

小结：本章思维导图

第四章：提高营销效率的数据法宝

（一）KPI与营销目标的数据解构

1.缺乏评估标准的窘境

2.KPI应当怎样设？

3.营销目标的数据解构

4.那些不为人熟知的数据维度

5.核心指标

6.参照物与对比分析

（二）用数据帮你营销跨界

1.数据与“品牌跨界合作”（Co-branding）

2.数据与热门话题借势

（三）品牌的数据听诊器

1.加速度下的“用户之旅”

2.品牌的营销数据分类

3.论数据的不完美

4.数据听诊器问诊

小结：本章思维导图

第五章：营销数据分析师

（一）创意艺术家VS数据理性派

1.科学家还是“技术宅”？

2.营销数据分析师在做什么？

3.创意艺术家VS数据理性派

（二）能力和素养

1.价格与价值

2.跨界的知识格局

3.开放态度与我们应该担当什么

4.“讨人嫌”的“死磕”精神

（三）一个舵手的独白

1.没有怀才不遇的分析师

2.脱缰的大脑和炫酷的职业

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

当前社会，如果你没有听说过“大数据” [1] 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。打开百度指数 [2] 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，你打算承诺我什么KPI [1] ”，“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。而在影响力和销量之间，并非一个简单粗

暴的因果关系，尤其对于耐用消费品 [1] 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个理由，跟数据不透明

及数据孤岛 [1] 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。

因此，买卖双方视角的交集 [1] 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背后的数据趋势，来判断机会成本 [1] ，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）：可以通过社会化聆听 [2] 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。

奥美social@Ogilvy的社交媒体转盘2015版

设想一下，如果企业的目标消费人群是全部国人，要如何选择传播渠道呢？最佳答案可

能是“全部渠道”。但企业的营销费用是有限的，所以一定会出现上文描述的场景，把有限

的“鱼食”撒在了一片汪洋大海中。

如果目标人群很聚焦呢，比如“特别热爱摇滚乐的、80岁以上的时髦老爷爷”？分析这

群人的日常触媒习惯时，会发现由于很聚焦，大家的共性也相对突出。他们日常最喜欢的信

息源，就是我们应该选择的传播渠道。

用这样的方法，通过数据筛选出的渠道，无论是线下或线上，都会是性价比最高的选

择。如同把鱼食撒在了一个小鱼缸中。鱼缸虽小，成功率却高多了。

综上所述，营销人要尽量努力帮助品牌找到相对小而精准的人群，并且深入了解人群特

征，才能在正确的地方，让正确的人，看到正确的信息。

2.专车APP的“小圈子”目标人群

找对目标人群，就意味着营销效率的提高。此举常能帮企业节省大笔的营销费用，并且

更快地成功。

2015年初，我们曾为一家通过手机移动端为消费者提供专车服务的企业分析目标人群。

当时，国内的专车市场正在飞快地成长，并且不断冲击如滴滴打车这样在移动端为消费者提

供出租车服务的企业。这家企业就是其中的佼佼者之一，下文以品牌A代称。

对其目标人群的圈定主要由两步构成：

第一步，观察和分析消费者在移动端使用打车和专车软件的地域 分布截面数据 [1]

。

发现在同一个时间截面上，通过移动端打车的消费人群主要集中在一线城市。考虑到企

业的营销费用有限，且进入市场较晚，不应该承担在二线水平以下的城市做产品的市场教育

工作，而应该在已经教育过的市场来寻找商业机会。因此，将目标人群锁定在一线城市。

第二步：针对日常经常打车的一线城市消费者随机抽样调研，收 集有效数据样本

953份，然后进行分析和筛选。

过程中出现了有趣的数据：

当时的专车市场还不成熟，很多用户并没有使用过专车服务。但是，对于品牌A来说，

如果针对未使用过专车APP的用户进行推广，就必然要负担一定的市场教育成本。

其中一个调研数据显示，一线城市当时大部分移动端用户主要是使滴滴打车。同时，使

用滴滴打车的人中，打出租车而非专车的人占比很高，这群人中大部分当时并未体会过专车

服务。

既然打出租者人数众多，又相对集中地使用滴滴。那么，目标人群是否应是这群人呢？

如果这么制定计划，品牌A势必要付出一定的市场教育成本，因为这一群人很多并未使用过

专车软件。滴滴打车也将会被其视为下一级段的竞争对手，争抢他们背后“打出租车的用

户”将是目标之一。

但接下来我们又看到了另外的几组数据。

“专车服务消费人群最常使用的专车软件”中各个常用专车软件 占比：

问题：您平时最常使用的专车软件是：

品牌A的用户调研数据（仅作示例使用，不代表真实市场）

问题：您是否使用过品牌A：

（仅针对使用过专车软件的样本提问）

品牌A的用户调研数据（仅作示例使用，不代表真实市场）

数据显示，虽然使用专车软件的人口数量比使用出租车软件的人口数量少，但在这个人

群中，品牌A的市场份额依然不占优势（在各使用频次的人群中均不占优）。

专车用户未使用过品牌A的原因：

问题：您未使用过品牌A的原因是：

（仅针对使用过专车软件的样本提问）

数据显示，专车用户不使用品牌A的最大原因是：没听说过。

专车用户选择专车而非出租车的理由分析：

问题：在出行时，您更倾向于选择专车而非出租车的理由是：

（仅针对使用过专车软件的样本提问）

品牌A的用户调研数据（仅作示例使用，不代表真实市场）

分析专车用户选择“专车”而非“出租车”出行的主要理由，会发现消费人群的答案排

名最靠前的是服务好和接单快，这是用户用专车的刚性需求，也是很多人选择一个专车品牌

的重要理由。

而品牌A，正是在服务好和接单快上两点孜孜以求，也相对优于其他专车品牌。数据上

也有证实，同经常使用其他专车品牌的用户相比，经常使用品牌A的用户忠诚度更高。

这几组数据综合分析的结果，跟前文的预判恰恰相反：品牌A在这一阶段的目标人群，

不应该是没有使用过专车服务的出租车用户， 而是已经用过专车服务但却没用过品牌A

的人。 其当下的主要竞争对手，也不应该是滴滴打车，而应该是Uber、神州专车等专车服

务提供商。

虽然，当下的专车用户数要少于出租车用户数。但对于品牌A来说，这个“小”圈子也

足够大了，而且也更精准。

结论的推论过程如下：

第一，现有专车用户的人口数虽然小于出租车用户，但在这群人中，品牌A的知名度和市场占有率都不高。

第二，教育一个“体验过专车优质服务的用户”安装一个可以提供“更好服务”的专车APP比教育一个“没

有用过专车的出租车用户”安装一个专车APP成本更低。

第三，用户选择专车而非出租车主要理由是服务好和接单快，这正是品牌A的优势。

第四，只要品牌A可以提高其在专车用户中的知名度，促使更多人尝试使用，其高质量的服务就很容易赢得用

户。

在圈定目标人群这件事上，“贪多嚼不烂”是不变的真理。

[1] 截面数据：cross-section data，指不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的

常见类型之一。例如，工业普查数据，人口普查数据，家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。

3.你的“人群画像”为什么总没用

什么样的“人群画像”才是真正对营销人有用的画像？怎样判断一个“人群画像”是否

合格？

有些人认为画像没用，是“面子工程”。产生这样令人遗憾的误解，背后的原因往往

是，他们看到的那些画像，可能的确不合格。

分析一下那些“没用”的人群画像，基本有以下三种类型：

类型一：拍脑门型

这种画像主要出自企业负责人基于自身产品特点和市场状况的“直觉判断”。

特点是：简单粗暴，一行说完。

比如长成下面这个样子：

男性，中国一线城市，20—25岁，月收入2000—5000元。

如果问起来“这个画像为什么是这样的呢”，对方会说“我认为我们的产品最适合这些

人用”。

其实，哪怕是企业创始人，常常也无法了解自己的企业潜力到底有多大。微博刚诞生的

时候，产品人员并不知道在这个平台上能衍生出如此多花样的玩法。也无法想象依托这个平

台，能衍生出那么多的行业，会让这么多人展现自己、找到商机，微信也亦然。使用者有时

会比生产者更了解产品。

作为企业来说，根据直觉和经验来划分什么人应该使用产品，什么人不该，实在是有些

武断。

人群画像，不应该是依靠直觉的，没有真实数据支撑的画像，都不合格。

类型二：人物传记型

这种画像的行文往往很像人物传记，具体见下图：

某互联网品牌的用户画像

这是某做移动端应用的互联网品牌的人群画像。看到这样的内容，你只能依稀猜出这个

应用同动漫有关，但单从这个“画像”看，似乎可以适用于所有做动漫内容的品牌，看不出

任何专属的特点。

他们操作的方法通常是这样的：工作人员找到十几个到几十个典型目标用户，一对一的

做采访，详细了解对方的年龄、性别、爱好等等信息，然后从这些人中，找出几个典型中的

典型，详细地对他们的生活做一个白描。

“人物传记型”比“拍脑门型”的精力和资金投入要多，但同样存在严重的问题。因为

工作人员找出的所谓“典型目标用户”依然是按照直觉或过往经验找出的，无法代表真正的

目标人群。

这种人物白描看起来虽然很唬人，但实际上同品牌和产品的相关性都很弱，更难以提供

有用的营销洞察。

类型三：“事无巨细”型

最后一种类型是“事无巨细”型，更复杂，花费的金钱和精力也更多。

操作过程通常是这样的：企业非常重视这件事，于是花重金请教第三方的专业人士，先

尽量全面地收集数据信息，维度表类似下图：

传统人群画像分析维度示例

然后严格对照这些维度，耗资巨大的进行数据的购买、挖掘和整理，最后出来一个

像“范文”一样规规矩矩的画像：

“事无巨细”型的人群画像示例

有的时候，部分分析师会唯恐对方认为自己不努力，于是把能够找到的数据一股脑全部

放进来，最后做出的人群画像报告甚至超过了100页PPT。所以才叫“事无巨细”型。但是，

面对这样复杂的一个报告，企业依然会一筹莫展：然后呢？我应该怎么做？

在这里，并非在批评上述这个分析维度，恰恰相反，它非常有价值：以前，所有人群画

像的维度都是凭借人脑的智慧和经验来设定的。因此受人脑的局限性，分析维度常会有重要

遗漏。但是在大数据时代，机器可以跑出的数据又大又全。信息的获取和挖掘技术的升级大

大帮助我们弥补了之前的不足。

这里并非认为数据维度有问题，而是想说：在这个操作模式中，使用数据的方法出了

错。

“人群画像”不应该是流水线产品，而应该是量体裁衣的。回到本节最开始的那个问

题：怎样判断一个“人群画像”是否合格？

答案即简单也困难：画像结果能否帮助企业导出有因果关系的营销策略。

“人群画像”对于营销人的意义是：为品牌找到正确的目标人群，并了解正确影响人群

的方式方法。因此，如果不能帮到营销决策，画像就算使用的数据再多再复杂，也是不合格

的。我们要怀抱着“要为了帮助决策而努力”的目标整理和分析数据，而不能陷入类

似“看，我们可以分析这么多、这么复杂的数据”的炫技误区。炫技并不是做画像的目的，

有用才是。

4.元数据、行为数据与态度数据

怀抱着正确的目的来看待手中的数据，接下来，我们需要对这些数据进行一个分类。现

在可以获取的数据实在是太多了：搜索数据、微博数据、论坛数据、电商数据……如果不分

类分析，这些数据会像一团乱麻缠杂在一起，千头万绪，令人无法下手。

面对这些来自不同平台的数据，我们可以按照元数据、行为数据和态度数据这三个维度

进行划分：

元数据（属性数据）

也可称之为属性数据，是指可以定义人群数据的数据，比如：性别、年龄、地域分布、

婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等。

元数据的意义在于：标定人群身份的基础属性。当营销人通过大样本随机抽样调研提炼

分析出一群人的共性元数据，未来就可以此数据为样本在市场上进行人群的提取和筛选。

元数据的特点是：

稳定度强，不改变或改变缓慢

以下面这个人群数据的维度表来看，人口属性和社会学属性，可被归类为元数据范畴。

传统人群画像分析维度示例

行为数据

指特定人群可被记录的行为痕迹数据，比如：媒体接触行为、页面停留时间、社交行

为、打车行为、购买行为、收藏行为、社交账号关注行为、APP下载行为、健身频次、用餐

行为、作息状况、观影行为、特定行为的完成度、特定行为的频次等。

行为数据的意义在于：帮助营销人更具象地理解特定基础属性人群的行为特点。

行为数据的特点是：

容易被获取和跟踪，易被识别和分析。

下图中的行为习惯类目可被归类为行为数据，但兴趣爱好类目则应该进一步细分：品牌

的购买、关注、谈论属于行为数据，娱乐观看行为、休闲行为、打游戏的时长及频次、旅行

目的地、旅行的时长及频次、购物内容等应被归为行为数据。

传统人群画像分析维度示例

态度数据

指特定人群对特定现象或品牌的态度、人群自身的消费态度、价值观、人生观、事业观

等数据，比如购买动机、商品满意度、品牌识别度、品牌忠诚度、口味偏好、交友观念、压

力状况、话题偏好、兴趣爱好、消费观念、价值观、事业观、世界观等。

态度数据的意义在于，帮助营销人更好地理解行为数据背后的产生原因。

态度数据的特点是：

跟行为数据结合紧密，有时有一定的重叠；

不易被获取和跟踪，不易被准确识别

这里需要重点说明的是，有心人会发现，有时候态度数据和行为数据难以划分。例如音

乐类型偏好，既可以表示对方“内心偏爱的音乐类型”的态度，又可以说是其“日常最频繁

聆听的音乐”的行为。

其实，所有的态度，终将会导向行为，态度是行为产生的原因，有重叠实属正常。另

外，简单态度的背后，常常还会蕴含更重要的价值取向等特征。还是以音乐为例，例如某群

人的行为数据是：最爱听“五月天”乐队的音乐。背后的态度共性可能除了“喜爱流行音

乐”外，还有：喜欢积极向上的音乐，是一群乐观派（这只是可能性之一，在此处仅供参

考）。

最重要的是，态度和行为常常不会同时发生，而是有一个不可控的延时。比如某人不喜

欢游泳，但平时并没有什么任何行为表征，直到有一天大家集体去游泳，他表现出拒绝，这

个态度才被获知。也就是说，不喜欢游泳的态度和拒绝游泳的行为并不会同时发生，中间存

在延时。

再比如，有的人其实内心希望追求高品质的生活，但由于刚刚毕业，收入有限，只能买

得起便宜的生活用品。而且，在很长一段时间内，这种需求和收入之间的巨大鸿沟都会存

在。

因此，如果我们不主动探寻态度数据，仅仅依靠对现有行为数据的判断，往往是不准确

的。

刚才提到的品牌态度、音乐类型偏好、购物偏好等都属于态度数据，虽然最终也能对应

到行为数据上。在下图中，心理学属性分类就是典型的态度数据。

传统人群画像分析维度示例

5.态度数据：帮助营销判断的幕后之手

看一下众多效果不好的“人群画像”，背后有着一个普遍的共性——在属性数据、行为

数据和态度数据的收集整理过程中，对“态度数据”的重视不够。态度数据常常被大家混乱

地摆放在很多不同的数据分类中，没有被区别对待和重点分析。

但事实上，这项数据才应该是帮助营销人做判断的重要数据。

举例说明：

彩妆品牌巴黎春天（化名）的口红线市场人员对现有用户的数据进行了一次收集、整理

和分析后，发现了如下的属性及行为数据（下述所有数据和营销推论仅作示例，不代表市场

真实数据和状况）：

去年，有5万人曾经在其网店购买过10支以上的巴黎春天口红，为重度用户（可获取用

户ID、购买型号、色号及电话号码等）。这群重度用户多为一线城市、19—24岁的女性。

看到上述数据，会有人得出这样的想法：应该把这5万人的数据放入重度用户的数据资

料库。然后针对这群人进行重点广告推广：比如定期往大家的手机里推送新产品的广告短

信，促发她们进一步购买。

这样的推导过程，是单纯从行为数据出发得出的结论。但如果真的这样操作，很有可能

会弄巧成拙，让很多原本热爱这个品牌的用户好感度下降：频繁收到垃圾短信真的是一件很

讨厌的事。

怎样的因果推导才能做出正确的营销决策呢？其实这件事，跟上述行为数据背后的态度

数据息息相关：这群人为什么会在一年内购买10支以上巴黎春天口红？

如果针对这群行为共性人群做态度调研，会发现以下几种购买动机的可能性：

第一种情况：“巴黎春天是我能买得起的最便宜的一线品牌”

这群人是口红重度使用者，购买的巴黎春天口红均为自用。她们消费能力有限，但希望使用大品牌。比较众

多口红品牌，巴黎春天是她们能用得起的最便宜的大品牌，因此她们买且只买巴黎春天。

在这个购买动机背后，作为巴黎春天来说，应当第一时间审视自身的品牌策略：是否希

望自己是一个“物美价廉的一线品牌”的形象？

如果是，接下来可以跟踪分析这群用户之所以成为重度用户的整个过程：如何知晓品

牌，如何形成购买，如何产生好感，如何形成忠诚度……还原一个“从使用品牌到热爱品

牌”的归因模型。以此模型为基础，制订营销计划，科学地让更多初级用户如同她们一般变

成重度用户。

如果不是呢？

这说明品牌的历史营销推广过程出了重大问题，导致品牌信息被错误传递和理解。则应

该展开有针对性的调整。而这一群“重度用户”，就不应该是巴黎春天的目标消费人群了。

第二种情况：“我其实不喜欢巴黎春天，但我喜欢××，去年××代言了巴黎春天，为了支持我的偶像，我

买了很多的巴黎春天口红。”

这群人是口红使用者，但不一定是口红重度用户。大家的购买理由并非因为品牌，而是因为喜爱代言人。

这样的态度数据说明，代言人××在促进其影响力人群的购买力上的影响力表现优秀。

众多粉丝会产生冲动购买的行为。但购买行为的背后，却并不一定会对品牌形成忠诚。

因此针对目前的局势，“进一步扩大品牌的影响力，试图令××粉丝转化为品牌粉

丝”应该是下一步的营销重点。

第三种情况：“我买口红并非自己用，而是代销给其他人。”

这群人购买口红并非自己使用，而是分销给其他人。巴黎春天并不是这群人购买的唯一品牌，除此之外，他

们同时购买了很多其他品牌的口红产品。

如果用户的主要购买动机并不是为自己所用，而是为了分销。这群人的数据则并不能代

表真正的目标消费人群，仅能间接反映该品牌具备一定的市场需求量而已。

因此这些用户的其他数据对于品牌来说意义有限，作为B2C [1] 的品牌，应针对其真正

的客户进一步调研才能导出有用的策略。

第四种情况：“我买口红就是因为我深爱巴黎春天。”

这群人是品牌的忠诚用户，从态度到行动都充分支持品牌。

最后的第四种情况是每一个品牌都最希望看到的情况。如果大家的购买动机是因为品

牌。则这一群人不但是重度用户，其背后的元数据、行为数据及态度数据都应该被详细记录

和分析，以细致了解人群的属性特征，同时数据解构消费者“从知道该品牌到购买该品

牌”，“从购买该品牌到成为其忠诚用户”的两段重要的旅程中都发生了哪些重要的事情，

如何能够更好地触发和优化这个过程。

综上，可以看到，元数据和行为数据只是在识别人群，只有态度数据能够解释背后的动

机，了解大家的需求和不满。而营销策略，就是为了能够更好地令人群形成购买动机，满足

大家的消费需求，提高用户的满意度。

因此，说态度数据是“帮助营销判断的重要幕后之手”并不夸张。

但是，同元数据和行为数据相比，态度数据却是最不容易被准确识别的。

中文的语义识别目前难以精准：

“社会化聆听”是一种常用的识别人群态度的方法。主要的操作方法是：通过抓取和分

析社交平台上面的言论数据（例如微博的直发信息、评论信息；在网购商品下的打分和评论

信息等），机器识别用户言论中的核心关键词及背后的情感态度。

由于中文本身十分博大和复杂，同样的语言因为语调的不同或标点的不同都会有截然不

同的含义，机器识别很容易产生歧义，难以做到精准。甚至还会因为技术上面的切词问题

（比如将独立的“不喜欢”一词切分成“不”和“喜欢”两个词，从而造成情绪识别上的误

读）造成误差。

有一次，某第三方数据机构在切词中就闹了个笑话。他们在跑某一批舆情数据的时候，

机器跑出来的最高频次的词是“大姨”，工作人员并没有深思就把结果发了出去，结果引起

了很多人的疑问。因为在这一批舆情数据中，参与者都知道，真实的情况是，并没有发现网

民高频提及过大姨。后经过人工探查，发现其实高频词应该是“大姨妈”（某移动端APP的

名字），在切词时，机器把最后一个词切掉了。

到目前为止，基于中文的语义识别结论依然只能作为态度数据的参考。

态度数据的调研常因“人心难测”产生偏差

经常使用问卷调研等传统调研手段的朋友应该对“人心难测”这件事比较有共鸣。哪怕

是面对面问用户问题，有时也无法拿到真实的结果，因为人类会撒谎。

撒谎分为两种情况：第一种是“有意识”撒谎

比如，当你在问卷调研时直接询问：“你对目前社会上存在的‘第三者’问题怎么

看？”

很多目前不论有意还是无意，正在别人的感情中担任“第三者”角色的人并不会选

择“我认可这种行为”或者“我认为这是每个人的自由”，哪怕内心真的这么想。大家往往

会选择“我不认可这种行为”这样的答案。

虽然真实想法并非如此，但在内心深处，大家知道主流的社会价值观是怎样的，于是会

选择一个“道德正确”的答案。

第二种是“无意识”撒谎

还有另外一种情况更加复杂，那就是有时候，我们的某一些重要的潜意识并不能被当事

人准确的认知。于是大家会以为自己说了真话，但其实却并不准确。

比如，当你在问卷调研时直接询问：“如果有一名饥饿的儿童需要你的资助，你是否愿

意捐款”，很多在填写时真心认为自己“会捐助”，于是填写了“会”。但是，如果这时有

人端着一个捐款箱让大家捐助这名儿童，其中的一部分人会因为真正面对了具体的选择，发

现原来心里还有其他的想法，因此做出了完全不一样的行为。

大家在填写时是按照本心填写，但所填写的内容也不一定是真的事实。

因此态度数据真是令我们又爱又恨。它如此重要，但又这么的难测。不过值得乐观的

是，由于社会化聆听等数据分析技术和数据源越来越丰富，我们可以进行的态度分析早已不

单纯地局限在问卷调研、Focus Group、田野观察法等传统调研方法上了，而是更多样，更

丰富。

因此，在还原态度真相这件事上，我们正在不断精进。这毕竟是一件好事。

[1] B2C是Business-to-Customer的缩写，而其中文简称为“商对客”。“商对客”是电子商务的一种模式，也就是通常

说的直接面向消费者销售产品和服务商业零售模式。

6.“陈欧体”背后的人群画像

“监测和分析热门社会事件及营销事件”是我部的日常工作之一。这些年来我们监测和

分析过大大小小数不清的事件。几年前聚美优品的“陈欧体”，直到现在看，营销效果都非

常值得称道。

2012年10月12日，聚美优品发布一版电视广告，推出“陈欧体”。2013年2月，“陈欧

体”红遍全国，Alexa数据显示，一个月内，聚美优品的UV（独立IP）访问量由100万两倍三

倍地往上翻，UV每天近400万，一天有20多万个订单。

“保守地算，假设每个订单的客单价为100元，聚美优品每天至少坐收2000万销售额。

这种势头持续一年，聚美的总销售额能突破70亿。反观去年，聚美优品总营收为25亿，增长

率为200%至300%……” [1]

在社交网络上，陈欧体引发了大众的争相模仿，网络上出现了数百种由网民自发创造的

各个版本的陈欧体：

百度百科“陈欧体”词条

随着微博上的用户越来越多，信息量越来越大，一条单一微博内容的平均生存时间 [2]

也越来越短。几年前，可能一条微博发出去两三天后，还会出现在粉丝信息流的前几页，依

然能收获互动。但是现在，内容发布之后没多久，就会被新出现的众多内容冲到了后面，可

能半天之后，微博就再也无人问津了。话题事件也是一样。很多在当时声量巨大的话题，可

能短短几天之后，就会被新的话题取代，被大家忘在了脑后。而陈欧体，在微博平台持续走

红约45天：

微博话题#我为自己代言#的声量趋势，数据来源：AdMaster

由陈欧在个人微博上置顶发布的该广告视频，单位微博的曝光量 [3] 约微博曝光2.2亿

（数据来源：AdMaster）。如果按照当时业内网络广告的平均价值——每千人成本15元来计

算，仅这一条微博的价值就高达330万人民币。

陈欧个人微博内容

此外，在四十多万的转发者中，有931位（数据来源：AdMaster）是微博粉丝数超过5万

人或被新浪微博认证的“意见领袖”。“奇怪”的是，这些人明知这是广告，却依然自愿转

发。

为什么一条只有9句话的广告可以如此精准地赢得目标受众，同时还触发了其他人的关

注和传播？

从目标人群的画像角度，我们来观察一下这一则广告。

当时聚美优品的状况是：

品牌状况：知名度低的电子商务品牌；

平台产品：知名度低但物美价廉的化妆品及部分低价保真的知名品牌产品。

品牌圈定的目标人群的元数据特征是：

一二线城市、80后、外地、女青年

结合当时80后外地女青年在一二线城市的特征，主流人群的元数据可简单补充为如下维

度：

一二线城市、80后、外地、女青年

职位层级：低

婚姻状况：未婚

住房状况：租房

私家车状况：无

职位级别：初级

收入水平：低

这一群人的主流行为共性可简单补充为如下结论：

消费水平：中低

每日工作时间：长

作息时间：晚睡早起

出行行为：公交车或地铁

触媒行为：社交媒体的重度接触者

化妆品使用行为：使用，价位在中低端

这一群人的主流态度共性可简单补充为如下结论：

生存压力状况：大

自我认知：常不被家人和领导认同，但希望得到尊重和承认；

消费观念：经济能力差，消费时注重性价比；

品牌偏好：买物美价廉的品牌，但偏爱更具品质（更贵）的品牌，希望自己的外形表现超出实际经济实力。

分析到这里，再看一下这则广告的9句旁白：

“你只闻到我的香水，却没看到我的汗水；

你有你的规则，我有我的选择；

你否定我的现在，我决定我的未来；

你嘲笑我一无所有，不配去爱，我可怜你总是等待；

你可以轻视我们的年轻，我们会证明这是谁的时代。

梦想，是注定孤独的旅行，路上少不了质疑和嘲笑。

但，那又怎样？

哪怕遍体鳞伤，也要活得漂亮。

我是陈欧，我为自己代言。”

观察一下广告的故事线，分别是：

打工状态——白天工作、夜晚加班、被领导骚扰：在误解和压力下努力；

寻梦状态——被父亲抨击理想：在质疑下努力；

求爱状态——追求异性/被异性追求：在贫穷下努力；

事业状态——白手起家，事业初期：在失败和否定下努力。

这一则广告传达的是一个“屌丝逆袭”的故事。但是观察每一帧广告画面，其传递的人

物属性、行为、态度全部都符合80后外地女青年在一二线城市的真实状况：低收入的、长时

间工作的、职位低的、没有私家车的、尚未能够证明自己能力的、未婚的、希望自己的明天

更好的、漂在外地的女青年……

陈欧体广告的态度属性

除了对这群人的生活方式和行为的准确捕捉外，其中最关键的态度洞察，在于80后外地

女青年心中的情感共鸣点——反抗。

80后一代人同70后、90后两代人在心理上有一个明显的区别——80后的成长过程是一

个“不断被控制和挣扎着反抗的过程”，大家从小到大总是听到“你看别人家的谁谁

谁”或“你看隔壁班的谁谁谁”这样的言论。80后在不断的“被否定（你还不够

好）”和“被要求成功”的环境下长大，而成功却常常被简单粗暴地等同于金钱。

因此，这一代人的内心对“控制”和“否定”往往非常敏感，极具反抗精神。

这种现象的形成同80后的成长过程息息相关。在80后的成长过程中，经历了中国发展的

几个大事件：

其一，独生子女政策

独生子女政策使得80后没有兄弟姐妹，因此父母家人的注意力就从上一代的“平均分配

给每一个子女”转化成“全部投注到一个子女身上”，对子女的成才和未来，家长自觉或不

自觉的更加看重和有控制欲。

其二，改革开放政策的效果展现

改革开放使得80后在刚刚出生的时候，周围的物资相对匮乏，伴随着成长，物质条件有

了极大的变化。“让一部分人先富起来”的策略使得国内的贫富差距迅速拉大。很多80后的

家长恰恰是因为在这样的环境下没有“先富起来”，而对子女有了更高的要求，希望子女可

以成龙成凤。而同以前不同，很多人心中的“成功”逐渐同“财富”画上了等号（“身边的

人富了，但自己没有，我已经不行了，只能让孩子成功了”这是很多80后家长内心的想

法），因此对子女的职业发展也有了更大的控制欲。而这种控制欲，便往往成为子女追求自

身梦想的“绊脚石”。

其三，中国的城市化进程加剧

最好的生活条件、最好的物质享受、最多的工作发展机会不断往一线城市倾斜。一线城

市的人口持续增多，城市年轻人的生活和工作压力也越来越大。为了一个更好的未来（收

入），很多80后便纷纷涌入一线城市打拼。而在这里，大家没有亲人朋友，也没有根基，却

面对着高额的生活成本和压力。

聚美优品将广告的情感主线默默地押注在了“反抗”这个点上，将这一群年轻人的真实

生活和内心感受描绘得入木三分。在这个过程中，这个广告的说服力变得那么强壮有力：

“我是一个可以提供你们需要的化妆品的电商平台。我知道你目前经济水平一般，但是使用我的产品，可以

让你做一个超出你经济能力的你（同样的钱你可以在我的平台上买到一线产品，或一些物美价廉的好产品）。虽

然大家目前并不认可你的能力，但我却理解和相信你的明天将一定不可限量。因为今天的你我面临着同样的‘逆

境’。我将作为好朋友，伴随你做自己，追求心中的梦想。”

这就是为什么陈欧体明明是一个广告，却让这么多人产生共鸣的原因了：

其一，人群定位精确到每一个细节，让受众感同身受，觉得就是“在说我自己的故

事”。

其二，情感共鸣（态度挖掘）正中靶心，并且将其产品的功能利益点同消费者的产品诉

求、情感痛点、价值观诉求完美地融合在了一起。让人感受到的是理解，而不是在功利地售

卖。

而类似这样的人群洞察，就是人群画像应该追求的。

[1] 数据来源：《北京晨报》2013年3月1日报道，记者：李小娟、王芳，网络链接：

http：//news.xinhuanet.com/2013-03/01/c_114844306.htm。

[2] 生存时间：指一条内容从被发出到最后一条互动信息（如评论、转发、赞）产生的时间长度。

[3] 曝光量：指被网民观看的次数。

7.人群画像模型

通过前文描述的方法，已经可以做出对营销决策有帮助的人群分析了。

但是，还有更好的方法吗？如何能更加高效地做画像，除了分析这三个维度，我们还应

该可以做什么？

前文谈到营销视角非常重要。那么，如果站在品牌的角度，从哪些视角出发而划定的人

群对我们来说意义非凡呢？

下面，让我们从品牌、品类、竞品这三个视角出发，再来看一下前文谈到的三类数据：

人群画像3C视角

因为，品牌、品类和竞品的英文都是字母C开头，因此，我们也把这个视角称之为人群

画像的3C视角：

品牌（Company）：品牌/产品的现有用户是哪群人？这群人有哪些共性是对营销决策有价值的？

品类（Category）：品牌/产品所属的品类是什么？这个品类下的现有人群是什么样的？这群人有哪些共性

是对自身品牌的营销决策有价值的？

竞品（Competition）：品牌/产品目前的竞争对手是谁？竞品目前的用户是谁？这些人中有哪些是自身品牌

想争取的，如何争取这群人？

如果我们教条地去收集跟人群有关的所有元数据、行为数据和态度数据，有时难免会想

不清楚，因为数据太多了，尤其对于初学者来说，由于行业经验不足的关系，往往会难以抉

择到底哪些数据有用，哪些数据没有用。“为了避免重要数据浪费，干脆就全部收集过来好

了”，这是很多负责的初阶分析师的做法。但是，如果我们从3C视角出发，再去收集上述三

类数据，就会轻松很多，也会更容易知道哪些数据不用收集：

现有用户/潜在用户对我品牌的认知情况如何？知道吗？喜欢吗？热爱吗？会有怎样的行为产生？大家的共性

是什么？区别于其他人群的特点是什么？背后有着怎样的共同价值观和消费观吗？还会有哪些人可能会对我的品

牌和产品感兴趣吗？大家是怎样了解、熟悉、寻找、决定购买的？中间有哪些重要的接触渠道……

我所从属的品类产品在人群中的认知度如何？大家愿意接受吗？喜欢吗？是必需品吗？大家会因为什么原因

接受？动机又是什么……

没有使用我产品的人们在用谁的产品？竞品的用户是什么样的？为什么选择这个产品而不是我的产品？他们

因何而决定购买？如何购买的？他们对产品满意吗……

至此，综合人群画像的3C视角及前文说到的三种类型的数据，就可以做出以下的人群画

像3C九宫格：

人群画像3C九宫格

为了帮助理解，我们以修图美颜APP品牌A为例，做一个简单的示例：

人群画像3C九宫格

品牌A

元数据：在这里，需要呈现品牌A现有用户人群的元数据。通过元数据定位，大家可以

清晰地知道现有用户的基础属性是怎样的。

行为数据：此处呈现品牌A用户的行为共性。包括触媒偏好、购买渠道、使用品牌A的使

用习惯、分享行为等等。

态度数据：此处呈现品牌A用户的喜好和价值观共性。现有人群对品牌A的好感度、忠诚

度、偏爱品牌A的理由等，都可以被探寻。

品类

元数据：修图市场用户的元数据。常常，我们会发现，品牌本身的元数据和品类的元数

据之间存在差距，这往往值得深思，其中的部分用户也许是品牌未来值得争取的潜在用户。

行为数据：修图市场用户的行为数据。包括触媒偏好、购买渠道，也包括人群使用APP

的频次、数量等行为共性。同样，对比品类用户和品牌用户的行为数据，经常会帮助我们发

现品牌目前的短板和不足之处，为下一步有方向地调整策略提供了数据支持。

态度数据：修图市场用户的态度数据。同样，当了解品类用户的使用态度，对业内品牌

的认知度、好感度、忠诚度，及背后深层次的情感或价值观原因后，对比品牌用户的态度数

据，就会产生优秀的洞察。

竞品

元数据：主要竞争对手品牌B用户的元数据（有时会收集多个竞品品牌用户的数据，此

处仅作示例，下文均只显示一个竞品）。同样，对比品牌用户及竞品用户的元数据，探寻中

间的差别和背后的原因。

行为数据：主要竞争对手品牌B用户的行为数据。同样，对比品牌用户及竞品用户的行

为数据，探寻中间的差别和背后的原因。

态度数据：主要竞争对手品牌B用户的态度数据。同样，对比品牌用户及竞品用户的态

度数据，探寻中间的差别和背后的原因。更重要的是，找寻如何能将竞品用户转化为品牌A 用户的机会点。

通过这样的方法来选择和处理数据。人群画像就不会是一堆“不明觉厉”的数据的堆

砌，而是可以让每一个人都能看懂的营销建议。

为了避免重要信息的遗漏和进一步的细化，对于人群画像3C九宫格模型，我们还有进阶

版——人群画像3C九宫格“用户之旅”（CUSTOMER JOURNEY）版：

就是把3C中的每一个C，都用“用户之旅”的思路来细化元数据、行为数据和态度数

据。用这样的方法，我们可以把九宫格模型细化为三个具有15个维度的分类：

人群画像3C九宫格“用户之旅”版

“用户之旅”的概念前文已经提过，在此不做赘述。使用“用户之旅”来细化九宫格，

是因为“用户之旅”可以清晰呈现用户各个重要的营销节点，并且可以看到整个目标达成全

貌的过程，无论是宏观还是微观，都可以看到。能帮助分析师避免拘泥于某一个细节而忽略

全局，或是重视全局而忽视过程优化的弊端。

具体的做法是，对于品牌、品类、竞品这三个维度，分析师分别做一个如上图所示，15

个维度的数据分类：

依然以上文中的修图美颜APP品牌A为例，仅以知晓到兴趣两个环节做个示例：

知晓

元数据：知道品牌A的人群的元数据。

行为数据：品牌A知晓人群的行为共性，知晓的渠道及其他相关的行为共性，如修图类

APP的安装和使用行为、爱好共性等。

态度数据：品牌A知晓人群的喜好和价值观共性，如性格爱好、消费观等。

兴趣

元数据：品牌A兴趣人群的元数据。兴趣范畴下的人群元数据会跟知晓范畴下的元数据

有很大的不同，在男女、地域、年龄上都有很大的差别。

行为数据：品牌A兴趣人群的行为共性。如人群表示兴趣的表达形式、触媒习惯及其他

相关的行为共性，如修图类APP的安装和使用行为、爱好共性等。

态度数据：品牌A知晓人群的喜好和价值观共性，如人群对品牌A的兴趣点，背后的性格

爱好、价值取向、消费观等。

综合对比知晓及兴趣人群的三类数据，可以帮助营销人有针对性的得到如何“提高从知

晓到兴趣人群的转化率”的重要洞见。

对于研究、购买、分享，也是如此操作。

可以看到，使用“用户之旅”可以清晰、直观地呈现人群的每一个阶段的痛点、需求以

及如何触达这一人群。能够使我们得以更加精准地诊断问题和解决问题。

同时要提醒的是，有心人会发现，在九宫图中，品牌的元数据就是现有用户的数据，但

是到了“用户之旅”版中，却出现了一个维度更大的人群，比如这里说到的知晓人群和兴趣

人群中，一定会有很大一部分不是目前品牌A的现有用户。

这也是使用“用户之旅”做细化和延伸的价值所在，企业的目标人群并不是现有人群，

有时，现有人群是目标人群的子集 [1] ，有时只是一个交际，如何精准找到潜在用户，这是

一个很有效的方法。

这里并不是说使用九宫格就无法找到潜在用户了，九宫格里有重要的六个格是关于品类

和竞品的数据，同品牌数据交叉对比，当然也可以找到潜在的人群。但是使用“用户之

旅”，可以细化得更加精准。

做完品牌A的“用户之旅”版之后，营销数据分析师还需要再继续做另外两条线，即品

类和竞品的“用户之旅”，还原各自的元数据、行为数据和态度数据。

综合三套“用户之旅”，我们就可以做出一个严谨和有洞见的人群画像了。

使用这种方法来做人群画像，还有两个重要的注意事项提醒：

第一：并不是所有的数据维度都有必要进行收集和分析，事无巨细型的数据维度虽然又多又复杂，但却是从

数据出发，而不是从营销目标出发，因此常难以顾全营销需求；

第二：维度并不是越多越好，而是越准确、越重要越好。哪些维度重要，要根据品牌自身的需求和现状量体

裁衣。因此，每一个品牌的人群画像都应该是独一无二的，不应该千篇一律。

看到这里，有人会发现，虽然说这么做画像更有用了，但却给营销人添了不少“麻

烦”。因为按照这个方法做事，以前那种直接将工作扔给第三方数据分析机构的甩手掌柜式

的日子就不会再有了。大家需要亲自劳心劳力地去分析和挑选数据维度，然后同数据公司一

起进行数据的收集、整理和分析工作。

人群画像对于营销决策来说，是个非常重要的关键环节，由于营销的复杂多变和博大精

深，使得画像做起来确实对专业性的要求很高。但其中，做好画像的第一步，就是掌握正确

的方法。搞清楚本节内容，大家就可以开始做“人群画像”了。

[1] 子集：数学概念，如果集合A的任意一个元素都是集合B的元素（任意a∈A则a∈B），那么集合A称为集合B的子集

（subset）。

（三）症状三：“没有”竞品

1.用户数据告诉你那些“竞品”的事

2.竞品的数据锚定

有时，企业负责人会过于乐观地看待自身的产品，同时又低估了用户的选择。他们会认

为，自己的产品优秀到市面上不存在竞争对手。

竞品分析（Competitive Analysis）一词最早源于经济学领域。维基百科对于“市场营

销和战略管理领域的竞品分析”做出如下解释：对现有或潜在的竞争产品的优势和劣势进行

评价，将分析获得的相关竞品特征整合到有效的产品战略制定、实施、监控和调整的框架当

中来，提供制定产品战略的依据。

这个描述是站在产品角度来看待竞品，如果站在营销视角，则可以演绎成一句更通俗的

话：

分析那些同我争抢客户的产品，以便为营销战略提供依据。

无论是“立刻马上”的争抢客户，还是未来争抢客户，其实竞品分析的核心目的，就是

为了找到最“正确”的方法去同最“正确”的竞争对手争抢目标消费人群。

1.用户数据告诉你那些“竞品”的事

曾有一位客户生产专业除甲醛的净化器，谈到竞品的话题时，对方很有信心地认为目前

市面上不存在他们的直接竞争对手，理由如下：

目前市面上的净化器主要是除霾，专业除甲醛的很少；

该产品的技术比市面上的除甲醛净化器相对领先。

这是一个很容易产生的误区：看到市面上的同类产品和自己相比没有竞争力，就乐观地

认为没有竞品。

但是，如果问一问身边的人，就会发现，目前大家在面对除甲醛的需求时，主要采用的

方式并不是通过空气净化器，而是通过：

绿萝、吊兰、活性炭包、茶叶梗、咖啡渣、菠萝……

也就是说，虽然在售卖该净化器时，企业可能并不需要说服消费者“不要用产品XXX，

来用我们产品”，而是得这么说“放下手中的绿萝、吊兰、活性炭包、茶叶梗、咖啡渣、菠

萝等物，使用我们的空气净化器吧。”

放弃价格低廉的绿萝，而花费几千块钱购买空气净化器，这个教育成本，要高得多了。

因此，可能对于这个品牌来说，同行并不是此阶段的主要竞争对手，来自民间的众多“土方

法”才是。

这就是为什么要分析“那些同我争抢客户的产品”而非同行产品的原因。

2.竞品的数据锚定

从营销视角出发，竞品可以从以下三个层面进行系统的分类：

企业层：品牌战略层；

产品层：产品的外形、功能、盈利方式等角度；

用户层：用户关注、谈论、购买行为等。

上述三个层面可以收集整理的内容如下：

竞品分析角度示例

企业层

从企业的层面看，会发现竞品的圈定不是一件完全客观的事，也会由主观因素决定。

比如一家专业做净化器的小品牌A，其品牌理想是只做净化器，且在净化器市场做到全

球领先。可能目前这个品牌从知名度到销量仅在非常初级的阶段，但是从战略方向上来看，

同样“只生产净化器”并且“已经做到领先”的布鲁雅尔（Blueair）也应当作为竞品进行

监测和分析。因为二者有着同样的品牌理想，后者的很多营销和市场行为，对于前者来说很

有价值。

而除了企业的战略层面，其余的产品和用户层面，都可以通过数据来客观地帮助营销人

找到竞品。

产品层

以某净化器品牌A主推的产品B为例。统计分析其所处电商平台的月度行业数据，查找同

产品B在产品单价、技术功能、月成交量等维度在同一个数据区间的品牌产品，就可以做出

如下一目了然的图表：

这样一经处理后，竞品的列表一下就被缩小了很多。然后，我们可以在这个列表的基础

上，进一步分析电商平台搜索引擎的关键词的搜索指数、点击指数、成交指数（分别指关键

词的搜索量、点击量，及由搜索带来的成交量，并分别进行指数化处理）等数据，进一步缩

小列表。

某电商平台的热门关键词搜索数据的示例

用户层

用户层面可以从解决用户需求的主流产品、用户搜索行为高关联度产品、用户谈论声量

相似的产品、用户购买主要的比价产品等层面进行数据的整理和分析。

“解决用户需求的主流产品”本节一开始已经谈到：对于除甲醛净化器来说，目前的主

要竞品并非同行，而是绿萝、菠萝等产品，因为这才是目前用户主要用来除甲醛的方法。

这个结论的获得并不能通过分析电商数据得到，因为电商数据的基础分类是按行业品类

划分，而非用户需求划分。需要通过传统的问卷法，以大样本随机抽样调研的方法，还原消

费人群的现有行为和态度，从而收集相关数据（传统的问卷法在此暂不做赘述）。

“用户搜索行为高关联度产品”“用户谈论声量相似的产品”“品牌社交平台影响力相

似的产品”“用户流失数据”等则可以通过搜索数据、社交平台数据和电商数据来得到：

·搜索数据

利用搜索数据，我们可以看到目标品牌/产品的高关联度词汇，还能够看到搜索不同词

汇背后的人群基础属性。

“用户搜索行为高关联度产品”可以帮助企业找到竞品，其含义是指：用户在搜索某一

个产品时，与其关联度最高的产品。“关联度高”是指用户在搜索该词的前后的搜索行为变

化中表现出来的相关度高。

举一个例子，如果你使用百度指数来搜索关键词“高露洁”或者“甲壳虫”，会发现其

需求图谱呈现如下的样子：

关键词高露洁的需求图谱-数据来源：百度指数

关键词甲壳虫的需求图谱-数据来源：百度指数

从图中可以看到，同“高露洁”相关度比较高的词里有竞品“佳洁士”，而同“甲壳

虫”相关度比较高的词里出现了竞品“mini cooper”。

所谓的竞品，从用户的角度讲，是指心中难以取舍的多个品牌/产品。因此大家往往在

搜索时，会依次搜索这些产品信息，从而进行比对。当搜索量足够大，在需求图谱中，围绕

着目标品牌/产品出现的词汇中，就常会出现竞品的名称。

2014年，某国外的牙膏品牌计划进军中国市场。对于该品牌来说，中国市场的优势在于

人口数量巨大，牙膏的消耗量大。但劣势也十分明显，牙膏市场是一个相对比较成熟的环

境，已经挤满了大大小小上百个牙膏品牌。不论是功能、味道，还是包装、价格，每一个领

域都基本开发成熟了。

谁才是他的主要竞争对手？对于这个“外来的和尚”来说，要念怎样的“经”才能被中

国的消费者接受呢？

该品牌购买了百度搜索半年内同牙膏相关的关键词，去噪之后，进行了分类整理和关联

度分析，见下图（为保护品牌隐私，本部分数据图经过处理，仅作示例用，不代表真实市场

情况）：

关联搜索词示例图

首先，根据搜索的关联度，不同的品牌在图中按照关联度的大小进行了摆放（关联度越

高距离越近）。从相对距离看，可以将牙膏行业主要划分为三大阵营，即实线圈及圈内的牙

膏品牌。实线圈里出现的牙膏品牌词，因为相关度最高，各为彼此的核心竞品。还有一些品

牌（灰色）散落在三大阵营之外，这些品牌并没有高搜索关联度的竞品。

其次，图片中的深色词，是指用户在搜索相关的品牌词中，提及最多的词，同样按照关

联度的大小进行摆放（关联度越高距离越近）。如：云南白药的旁边近距离出现“孕妇能用

吗”，说明用户对这个品牌是否孕妇可用比较关心，经常搜索。通过综合实线圈内的牙膏品

牌和深色词，大家不但可以看到牙膏市场的大概划分，还能看到用户对于每一个品牌的关注

点。

最后，一些灰色词表示用户使用牙膏的功能诉求，即“用牙膏希望解决什么问题”。例

如“美白”一词出现在图谱中，意味着用户在同牙膏相关的自然搜索的行为中，美白这个需

求被经常提及，而距离“美白”一词最近的品牌词，则是同美白关联度最高的词，即解

决“美白”问题相对较好的品牌，从本图中可以看出，距离“美白”最近的两个品牌是高露

洁和佳洁士。

其实，牙膏阵营的划分（实线圈），往往也同功能有着很高的相关度。同一个阵营中的

品牌一般都擅长解决同样的功能问题。

结合以上三组逻辑的上述关联图谱，我们能一目了然地看出牙膏市场的阵营、用户对不

同品牌的关注点，及不同品牌主要能解决的功能问题。因此，对于该国外品牌来说，从功能

出发，可以直接从图中找到未来会遭遇的竞争对手。

但更重要的是：如果仔细观察，可以看到，在右下角的虚线圈有一个被用户经常搜索的

需求——防治口腔疾病，这个需求的周围并没有品牌出现。即——防治口腔疾病是用户非常

希望用牙膏解决的疾病之一，但是目前并没有品牌在这个问题上解决的很好。

如果该品牌可以致力于解决这个问题，并取得一定的成效。这个方向的营销卖点则会事

半功倍，因为这一点恰恰正是数据告诉我们的“蓝海中的红海”。

·社交平台数据

利用社交平台的数据，我们可以看到目标品牌/产品的声量趋势、消费人群的关注热

点、影响力的分布、人群的基础特征等很多重要的信息。其中，利用数据找到“用户谈论声

量相似的产品”和“品牌社交平台影响力相似的产品”是帮助企业寻找竞品的重要维度。

“用户谈论声量相似的产品”是指用户在社交网络上面谈论或讨论时，在某一个时间区

间内，总体声量在同一个数量区间的产品。以微博数据为例，下图可以看到，在8月份，关

键词三星和华为的微博声量基本在同一个数量区间。

声量趋势图-数据来源：微指数

“品牌社交平台影响力相似的产品”则是指在某社交平台上，影响力相似的产品。

首先，不同的社交平台由于特点不同，影响力的表现形式也不同，因此评估标准需要量

体裁衣。例如微博平台的特点是在线人数多、信息量大、信息更新快，对其账号影响力的评

估就需要更偏重账号的整体声量、粉丝规模、互动质量、活跃度、活跃粉丝率等。如果是豆

瓣平台，平台特点是内容品质高，评估起来就需要更偏重内容的质量、深度，以及用户的匹

配度等。

然后，在同一套评估标准下，营销人在特定的社交平台上，为目标品牌/产品找到影响

力相似的竞品。下图为2016年5月，部分手机品牌的微博影响力价值示例。在当时阶段，

OPPO和小米手机属于一个阵营，VIVO手机和魅族手机属于一个阵营，红米和酷派属于一个阵

营。

2016年某月度数据-来源：微风云

·电商数据

利用电商平台的数据，我们可以看到很多跟产品相关的重要数据，这一点在前文已经讨

论过，不再赘述。

除了那些跟产品售卖相关的数据外，站在用户角度，我们还能看到“用户的评论数

据”“产品的评分数据”和“用户流失数据”。

“用户的评论数据”“产品的评分数据”可以帮助我们理解用户对产品的使用感受及不

满的原因。大量评论及评分数据的分析可以找到与自身产品的补偿性竞争对手：用户对自身

产品最不满的地方哪些产品正好做得十分突出。

“用户流失数据”则是另一个有效找寻竞品的渠道。

以淘宝数据为例，企业可以看到其店铺流失用户之后购买的商品。当数据量足够大，用

户流失的方向就是由消费者自然产生的“竞品”。

下图是2015年某净化器品牌的电商用户流失数据的竞品词云 [1] 。这个词云反映的是，

当月该品牌店铺浏览过产品页面，但是却购买了其他品牌产品的用户都购买了哪些品牌的产

品，以及所购产品的价位，字体越大表示越高频。

用户流失数据-竞品词云

图示数据显示，该品牌的流失客户主要选购的净化器是价值899元的长虹净化器及价值

1399元的夏普净化器。通常，通过对现有电商目标用户的类似行为分析，能够帮助品牌发现

一些“计划外”的竞品品牌。

综上所述，对于企业来说，圈定竞品是一个复杂的系统工程。不同的竞品对于企业的营

销发展有着不同的意义和价值。而营销人需要综合企业层面、产品层面和用户层面分析和挑

选出的竞品列表进行整合挑选和监测，才能让竞品的分析更有实际意义。

[1] 词云：就是对文本内容中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从

而过滤掉大量的文本信息，使浏览者只要一眼扫过文本就可以领略主旨。

（四）大数据眼中的营销“道”与“术”

1.拯救那些“浪费的钱”：花给谁

2.拯救那些“浪费的钱”：花在哪儿

3.大数据时代下的营销操作新流程

4.营销人的售前数据服务

Doing the right things is much more important than doing things right.

做“正确的事儿”比“把事儿做得正确”重要得多

老子在《道德经》里曾说“以道御术”，悟道比修炼法术要更高一筹。“道”就是指选

择一个正确的方向。在营销领域尤其如此，努力并不是成功的充分必要条件，“做正确的事

情”才是。战术上的勤奋，始终都无法弥补战略上的懒惰。

做营销，如同在茫茫大海上航行。不论船上的成员怎样勤奋、好学、创新，但哪怕航行

的方向只偏差了5°，最后都有可能永远无法到达目的地。而船员们的努力，会尽数化为乌

有。

大数据在营销过程中应该起到的作用，就是尽量帮助营销人选择用正确的方式做正确的

事情。这里的选择，既包括选择营销方向，也包括选择人群、渠道、内容等。

1.拯救那些“浪费的钱”：花给谁

我们做过这样一个案例，当时，某国产汽车品牌大江的一款SUV——美弗H9即将上市。

上市之前，其营销团队面临着重要的难题（为保护厂商隐私，这里全部采用化名）：

怎样才能把有限的营销费用花在正确的人群身上？谁才是最正确的目标人群呢？

当时，大江汽车品牌及旗下的这款SUV的现状如下：

1.在老客户中，大江美弗汽车的品牌忠诚度相对较高；

2.美弗H9的价格区间在23-30万，是美弗系列产品中是较贵的一款；

3.美弗H9的价格同当时同期的国产SUV比相对最贵；但相同配置的国外SUV价格均远高于H9；

4.该款汽车已于当年春天在车展亮相，媒体舆论和广大车友均对其有很高的期待。

品牌忠诚度高、车展之后的舆论反馈好均是利好因素，但是和国产SUV及美弗历史车型

相比的高价位是否能够让广大感兴趣的人愿意掏腰包呢？谁会相对更愿意/更容易被说服购

买H9？

我们抓取和分析了车展结束之后百度搜索后台同“美弗H9”相关的搜索关键词，整

理“美弗H9”的高关联度的竞品关键词之后，得出如下的数据趋势：

美弗H9——百度搜索关联词竞品趋势

（本图所呈现的数据是指：用户在百度上搜索美弗H9时，相关搜索量最大的其他车型的排行。）

在这张图上，有一个十分与众不同的现象，出现在排行最高的前五名。搜索关联度最高

的前五款车型竟然全部是美弗系的产品。

上文曾经提过，用户经常会将目标产品和难以抉择的竞品放在一起搜索，再通过搜索到

的信息进一步做出选择。因此，参考关联词排行经常可以帮助品牌找出自己的核心竞争对

手，例如“高露洁”的高关联词“佳洁士”，或者“甲壳虫”的高关联词“Mini

Cooper”。

那么按照这个惯例，我们是否可以得出结论——大江美弗H9汽车的竞争对手是美弗的其

他车型，因此目标用户应该是“老客户以及美弗品牌的重度关注用户”呢？

如果真的采用了这样的分析结论，可能最后美弗H9的市场推广会亏的血本无归了。

可以看到，无论是“高露洁”之于“佳洁士”，或者“甲壳虫”之于“Mini

Cooper”，双方的价位都处在同一个价格区间，风格或功能对于消费者来说又十分类似。这

才使得大家在消费者心中难以取舍。而如果我们在上图中把所有车型的价位添加上去之后，

却会发现如下现象：

·H9的价格相对前五种美弗的高关联度车型的价格，相差近三倍；

·高关联度车型里出现的国产品牌价格均在10万左右，远低于H9；

·高关联度车型里出现的国外品牌价钱均高于H9，并且高于30万。但是从性价比来看低于H9。

广大用户会把Mini Cooper和甲壳虫放在一起做对比，但是否会将价格不足五万的奇瑞

QQ和甲壳虫放在一起做对比，从而进行分析和权衡，再在二者间挑一个购买呢？

这是万万不可能的事。

因此，当价位的数据放上图片后，这张图呈现的数据背后，其实并非竞品的信息，而应

该是如下的洞察：

·在大众心中，美弗品牌的产品都是低价的；

·美弗H9在SUV中是性价比非常高的车型这一特点并不为人所知。

用户不会把价格相差悬殊的车型放在一起作为竞品比较权衡，但是对品牌的忠诚和好

感，会使很多人搜索该品牌的其他车型，甚至是目前还买不起的高价位车型。

而与H9的高关联度搜索相关词里排名靠前的都是低价的美弗车型，例如美弗H2、H5、H6

等。这恰恰说明的是——这些搜索H9的人其实最希望购买的是低价的H2、H5等车型。只是由

于美弗本身品牌的忠诚度较高，品牌及产品的推广比较到位，这些H2的目标消费人群们会在

搜索时，关联搜索很多美弗的车型，计划从中挑选一个性价比最合适的，里面就包含了这款

最新推出的H9。

因此，可以得出的结论是，美弗的老客户们对于美弗品牌价格便宜的印象深刻。

此外，所有相关词里出现的国产品牌SUV价位都不到10万元，而国外SUV都超过30万元。

从此可以看出受众心里有着“国产SUV便宜”和“国外SUV贵”的老观念。美弗H9虽然价格略

贵，但是性价比很高这件事情，并没有被大家认识到。

综合上述分析，得出的结论和一开始南辕北辙：

从营销的投入产出比来看，把核心的目标消费人群定位为老顾客或美弗的重度关注者是

不对的，因为正是他们心中有着根深蒂固的“美弗品牌应该便宜”的观念。目标消费人群应

该定位为对“美弗品牌不太了解，但是热爱SUV、注重性价比的中产人群”。同时，“美弗

H9性价比高”应在营销推广时加大力度重点宣传，以避免该车型继续受到美弗历史价格形象

的影响。

著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句经典的话——我知道我的广告费有一半浪费

了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了。

虽然，我们并不敢说有了数据后，所有的钱都不会被浪费，但致力于浪费的少一些、再

少一些却是可以做到的。从这个案例可以看出，如果在“道”上出了错，把美弗H9的目标人

群定位成了老用户，那么美弗品牌有限的营销费用中，一定很大一部分会被浪费掉。

2.那些“浪费的钱”：花在哪儿

我们曾为国内某汽车玻璃品牌波福（化名）做营销诊断。当时需要为这个问题找到答

案：

为了更好地提高工厂员工的产能和稳定性，波福到底是应该扩大对外的宣传力度，召集

更多的优秀人才，还是应该提高现有员工的满意度呢？如果公司只有一笔费用，那么这笔费

用应该花在哪儿？

在调研的过程中，我们针对波福集团位于福州、上海、北京三地的工厂的员工进行了针

对“员工满意度”的随机抽样调研，收集了一千余份有效样本。

仔细研究目前工厂员工的荣誉感、忠诚度和满意度，会发现呈现如下趋势：

波福玻璃一线员工态度图示（仅作趋势示例，不代表真实数据）

即荣誉感＞忠诚度＞满意度。

荣誉感：

·70%以上的员工表示自己以在波福工作为荣；

·75%的员工会主动介绍身边的家人、朋友加入公司；

·53.62%的员工认为，在向别人介绍自己时，波福员工的身份会为其加分；

·73.57%的员工认为，波福有能力吸引最好的人才加入。

忠诚度：

·50.62%的员工表示自己不会在未来的两年离开波福；

·87.28%的员工表示：当公司遇到困难时，会把它看作自己的困难，与公司一同承担；

·88.03%的人认为自己已同周围的同事产生了强烈的情感；

·73.32%的人会向周围人推荐波福的产品/服务。

满意度：

波福一线员工的整体满意度在中等偏上（3.39：5）。

分析上述数据，虽然忠诚度的数据显示，只有50.62%的员工表示自己不会在未来的两年

离开波福。但是，根据美国大都会集团《中国员工福利趋势研究（EBTS）报告》及前程无忧

《2016离职与调薪调研报告》的数据显示：26%的中国员工希望在未来12个月内换不同的企

业。2015年，一线城市员工离职率为18.3%，高出平均离职率0.6个百分点；而操作人员的离

职率仍是所有职位等级中最高的，达到25.3%。结合业内的平均水平看，波福的工厂员工忠

诚度其实是比较高的。

非常高的荣誉感、比较高的忠诚度和中等偏上的满意度，对于波福来说意味着什么呢？

首先，对于一线员工来说，荣誉感的产生往往来源于企业的对外形象，他人，尤其是周

围人及舆论环境对企业的态度和看法。因此极高的荣誉感，是同企业良好的外在形象相关

的。而结合波福玻璃理念并从其招聘局面来看，波福的岗位确实在市场上处于供不应求的状

态。

而忠诚度和满意度却主要由企业对内的态度和行为造成。员工根据在企业里面工作的真

实感受形成了满意度，又在满意度的基础上，产生了忠诚度。

同时，我们看到，波福玻璃在业内的品牌知名度、声量、影响力都一直在一个较高的水

平上。因此，在这样的局面下，非常高的员工荣誉感和较高的员工忠诚度+满意度，其实呈

现了一个重要的事实：

·波福玻璃对外已经建立了有号召力的强大品牌形象。

·下一步应为员工进一步提供切实福利以提高满意度。

回到本节最开始提到的问题。为了更好地提高工厂员工的产能和稳定性，波福应该把钱

花在“扩大对外的宣传力度，召集更多的优秀人才”上，还是花在“提高现有员工的满意度

上”呢？

答案很明显是后者。提高员工居住环境、提高食堂的用餐环境和用餐规格等，都是不错

的尝试。

3.大数据时代下的营销操作新流程

在大数据时代，营销同以前相比有了很大的不同。不但很多重要的决策点得以更科学地

进行选择，很多细小的决策也可以用数据来轻松的解决。

有了数据的帮助，营销人将逐步脱离靠才智和经验来工作的历史，而是进入一个靠科学

的方法论和数理逻辑来工作的时代。在这个过程中，营销人的整体工作模式也发生了翻天覆

地的变化。

在以往，传统的营销人的工作流程如下图所示：

传统营销人的工作模式

客户/老板提出了一个目标→营销人开始进行头脑风暴

在这个阶段，大家如同接圣旨一样将这个目标拿回公司，然后进行头脑风暴。虽然过程

中也会产生质疑，但总体还是会秉承着“客户/老板总是对的”或者“给钱的是老大”的理

念。针对这个目标思考营销的执行方案。

营销人做了一个方案→客户/老板不满意，但是说不清

经过了一段日夜颠倒的加班之后，营销人做出了一版营销方案，并拿去给客户/老板

看。客户/老板难以具体指出方案的问题，但就是觉得“这跟我想要的东西不一样”。于是

给营销人一个感性的拒绝，并且没有给出解决的方法。

营销人摸索着修改→客户/老板还是不满意，同时依然说不清→营销人继续摸索着改（循环一定次数）

营销人拿着一个“模棱两可”的感性修改意见回来继续头脑风暴，并且摸索着改出新的

版本一二三四。新的版本客户/老板依然不满意，觉得“这跟我想要的东西不一样”。但还

是说不清，于是继续给营销人一个感性的拒绝意见。营销人继续回来修改。改完后客户/老

板有可能继续不满意，周而复始循环一定次数。

营销方案确定→开始执行

最后，营销方案经过多次修改终于定版。营销人严格按照方案里面的内容开始执行。

营销执行完毕→营销人制作营销报告→客户/老板不满意

营销计划执行完毕后，营销人开始制作总结报告。往往采用的是媒体剪报、活动照片、

参与活动者的感受集锦等方式来撰写报告。客户/老板看到报告后，常会后知后觉地发现效

果不如自己想象。

如果执行的不顺利，或者是效果令客户/老板很不满意，那么这一个营销团队就会在下

一个阶段被换掉。

可以看到。上述的过程中存在几个重要的问题：

·营销方向并没有经过验证和调整，有可能存在战略上面的偏差；

·从战略到战术的推导存在标准和因果不清晰的情况，因此造成了一次又一次的重复修改；

·执行过程中缺乏实时优化，活动效果基本全部依托于方案本身的质量；

·没有清晰客观的数据评估的标准（KPI），营销的效果是否实现了营销目标缺乏科学的判断；

·重要的营销数据并没有被妥善的积累。

然而在数据时代，掌握了数据化思维方式的营销人的工作模式，则会变成如下图所示：

数据化思维的营销人工作模式

客户/老板提出一个目标→营销人站在客户/老板的商业立场将目标“翻译”成更科学的营销目标，双方达成

共识

拿到客户/老板提出的目标后，营销人并没有立刻开始进行头脑风暴想方案，而是首先

进行基于品牌/产品的市场调研，并对企业目前的营销现状进行诊断。统和分析多方的数据

资料之后，站在企业的商业立场，为其制定一个更加科学合理的营销目标。客户/老板和营

销人首先对这个新的目标达成共识。

针对新的营销目标，营销人进行营销目标的数据解构和消费者画像→头脑风暴

确定新的目标之后，营销人针对这一目标制定合理的数据KPI评估标准。即数据解构：

将营销目标拆解为可被有效评估的数据维度。同时进行目标消费人群的调研，圈定合理的消

费人群并进行数据画像。所有上述的调研和分析完成后，营销人基于分析结果进行头脑风

暴，制订营销计划。

制订营销方案→客户/老板与营销人达成共识，营销方案确定

在头脑风暴的过程中，营销人会同时为企业收集和整理定制化的参照数据并优化KPI的

方案。定制化的参照数据是指相关的行业数据、营销平台数据及竞争对手的数据，以避免未

来企业只能自己同自己的数据作比较，而无法获知在行业中的地位变化。

营销方案制定之后，由于在策略的制定过程中，贯穿了科学的数理统计和逻辑推导，有

着强因果关系。虽然有的建议可能和客户原先设想的不一样，但是双方很容易达成共识。因

为方案制定的大前提，营销目标的设立已被确认无误。为了达成营销目标的计划尽管可能会

超出想象，但却是非常科学的方法。

开始执行→舆情监测、数据优化营销内容

营销计划开始执行后，大家也并不是按部就班的照做就好。而是会定期进行包括品牌数

据、产品数据、活动数据、舆情数据等数据的监测。通过实时数据的反馈，不断优化营销内

容，甚至是营销计划。通过对内容和营销手段的调整，来更好地完成营销目标。

营销人制作营销报告→双方一起复盘，诊断营销现状，分析营销数据，为下一阶段的营销方向提出建议

营销计划执行完毕后，营销人开始制作总结报告，但这个报告却是针对品牌/产品量体

裁衣的报告，不但有丰富的数据维度，也有科学的KPI评估结果，营销推广过程中发现的问

题和建议也会收纳在其中。在这一份营销报告的背后，营销人还掌握了丰富的品牌/产品的

阶段性发展数据，目标消费人群的数据等。基于这些数据，营销人可以进一步对企业的营销

现状进行更精确的诊断，并为下一个阶段的营销方向提出准确的建议。

同之前不同，在这样的工作模式下，随着数据的不断累积和优化，营销人将越来越熟悉

和了解手中的品牌/产品，不再是一个单纯的执行方，而逐渐变成了甲方的合作伙伴。整个

模式也会逐渐成为一个闭环，所有历史的记录都将帮助营销人更了解品牌/产品。

4.营销人的售前数据服务

多年以来，在营销人与甲方客户的合作中并不存在付费的“售前”服务。未来，这一个

局面将逐渐被打破。

没有营销诊断和准确的目标定位，营销方案无法正确制定

国内公关公司们的比稿 [1] 往往是不收费的。几家公司为了竞争客户的一个营销单子，

各显神通，公开竞技。甚至常有代理公司为了拿下单子，会自掏腰包去制作广告小样或购买

一些市场数据。比稿成功后，赢家则按照比稿时的计划和思路，将营销方案进一步完善，然

后开始执行。

在这个过程中，你会发现存在一个漏洞：最重要的营销策略/方向的制定，其实很少有

数据的身影存在。参考上文谈到的数据化的营销新流程，更会发现一个现象：

对于老客户来说，营销人有可能从上一年的利润中抽出一部分用来为客户做营销诊断和

用户画像，抑或因为双方合作默契，甲方客户也愿意追加一笔投入专门用来做数据分析。对

于新客户来说，却不会有类似的可能性。但是，作为刚刚接触的新品牌，营销人更应该科学

地对其目前的营销问题做出准确的诊断。却因为比稿本身的历史习惯使然，并不会有额外的

费用来支持。

《韩非子》里有一个著名的故事，叫《扁鹊见蔡桓公》。讲述蔡桓公因为身体并没有感

觉不舒服而拒绝接受扁鹊的建议，坚称“寡人无疾”。扁鹊多次觐见，并分别诊断“君有疾

在腠理”“君之病在肌肤”“君之病在肠胃”之后，第四次见到蔡桓公扭头就走，逃到秦

国。因为这个时候他的病已经“在骨髓”，药石罔顾了。5日后，蔡桓公果然身体疼痛死掉

了。

同疾病一样，很多营销问题在早期，也并不会令企业感到“疼痛”，甚至企业当时的销

售成绩还十分斐然。但如果问题没有被诊断和及时治疗，营销的疾病就会如蔡桓公一样，从

皮肤的纹理蔓延到肌肤，再到肠胃，一直进入骨髓，然后药石罔顾。

当大家的健康理念越来越成熟，会选择每年定期体检，来确保没有“难以被觉察到”的

疾病产生。相信随着大家营销数据化的思维越来越成熟，上述的局面也会发生改变：在营销

计划制订之前，投入一定的资金，用来做数据化的营销诊断、目标人群画像等。

[1] 比稿：competitive presentation，是指有的甲方不会将广告/营销计划立即委托一家广告/公关公司，而是让多家

公司彼此竞争，再从中选择最优秀、最满意的一家。比稿作为广告/公关公司之间获得代理业务的一种公开竞技的方式，一

直都被营销界视为体现公司实力的最好方式，也是企业主选择代理公司最常用的一种工具。

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：

第三章：代言&赞助，如何才能不盲目？

（一）反面教材：那些失败代言教给我们的事

1.当红明星的失败代言

2.任静付笛声夫妇的“代言风波”

3.奇怪代言逻辑大揭秘

4.企业什么时候需要代言&赞助

很多企业都非常喜欢用明星给自己的品牌或产品代言。好的代言可以成功帮助企业转变

品牌定位，提升品牌形象及影响力，还可以带动产品销量。

20多年前，在日本营销史上有一个经典案例，出自于日本东京的著名化妆品品牌佳丽宝

（Kanebo）。1996年，KANEBO开业界先河，为其旗下的女性化妆品T'ESTIMO II口红选择了

一名男性代言人——木村拓哉。这是营销业内第一次由男性来代言女性化妆品，这样的做法

不但十分轰动，而且营销效果也非常惊人。佳丽宝公司当时的宣传部负责人说：“在化妆品

界，一支口红一年只要能卖出50万支就是畅销的了，但启用了木村拓哉担任代言人之后，短

短2个月就卖出了300万支。”

更加夸张的是，广告播出后，贴在街边的海报连续失窃。最终，佳丽宝公司的这一版海

报的印刷数量比以往正常情况增加了10倍之多。

日本明星木村拓哉代言KANEBO的T'ESTIMO II口红的海报

但是，业内也不乏一些失败的代言。这些代言要么如同石沉大海，被人看过即忘；更有

甚者会被消费者大肆吐槽，在互联网时代，甚至会形成网民去品牌的微博账号下集体批评的

惨况。企业巨额的代言费用不但无法提升影响力，还有可能收获反面效果。

1.当红明星的失败代言

几年前，有着强大粉丝号召力的某著名吴姓明星（后简称W），又因为一档穿越剧的热

播晋升为人气王。于是，某汽车品牌就为其一款目标人群是“一线城市80后男性”的城市

SUV产品（为保护品牌隐私，本节部分信息在不干扰案例的基础上已做处理）选择了W作为产

品的代言人。但奇怪的是，根据第三方监测机构的数据结果显示，W代言前后，该款车的销

量并没有发生明显的变化，这与品牌代言之前设想的效果并不一致。

站在该品牌的立场，选择W并不奇怪。W在80后中的知名度很高，不但一直拥有着强大的

粉丝群体，并且多年来在影视歌领域勤勤恳恳，业内口碑一向非常好。而且，W的形象和城

市SUV的男性硬朗的形象也很吻合，更不要提他有过不少成功的代言。但，为什么明明正当

红，形象气质也很匹配，这一次代言的效果却不尽如人意呢？

明星对于企业来说，最有价值的是其影响力，这也是企业希望借势的部分。而明星最主

要的影响力，则体现在对其影响力人群的影响上。这里的影响力人群既包含明星的粉丝，也

包含广大“虽然不是粉丝，但却知道和了解明星的部分普通人”。

而站在企业自身的营销立场，营销的目标则是为了影响到目标消费人群，即希望利用这

位代言明星的影响力，让更多目标消费人群喜欢自己的品牌并购买产品。

但是，企业的目标消费人群和明星的影响力人群是不是同一群人，或者交集很大呢？

这个问题的答案可以回答刚才W代言的疑问。

这个汽车品牌生产的SUV，主要的目标人群是：

一线城市的80后男性

但是，如果我们用微指数看一下目前在微博上谈论W的人群构成，却会发现对W感兴趣的

人群的基础属性呈现下图的趋势：

微指数：W的谈论人群基础属性

对W感兴趣的人群，主要集中在12～24岁，并且多为女性。因此，就算这则广告推广的

力度很大，广大12～24岁的女性几乎都看到了广告。可是这群人并不是购车的主力人群，她

们中的绝大多数甚至并未毕业。一群目前还没有消费能力的人，就算看到了汽车的广告，并

且喜爱这位明星，也并不会为企业带来真正的销量。这就是为什么这一次代言失败的原因。

2.任静付笛声夫妇的“代言风波”

但曾发生过这样的失败案例：明明品牌的目标受众人群同明星的影响力人群非常吻合，

代言却依然出了问题。

几年前，国内某一款牛奶品牌找了明星夫妇任静和付笛声做代言。该牛奶品牌的主打人

群是三四线城市的普通消费者。而调研结果显示，任静和付笛声夫妇的影响力人群非常的适

合这个品牌。而且，这一对明星夫妇虽然低调，但在国内市场的知名度很高，并且非常洁身

自好，出道几十年以来几乎从未有过负面报道。

但令企业没有想到的是，代言广告一经投入市场，就引发了一场风波。有一些搞怪的网

友把任静夫妇曾经代言的一款女性卫生产品的商标直接PS到了该牛奶盒子上，并且发上网

络，引发了大家的热议和传播。

不少媒体在这次事件发生后，特地采访了当事人和网友，聊这一次的PS事件。不少网友

公开表示：“每次喝这个牛奶的时候，都感觉怪怪的。因为常常会想起他们代言的那支卫生

产品洗洗更健康的广告……”，是不是“很受伤”。

但更受伤的一定是广告商。虽然受众的匹配度较高，但其实，品牌在选择代言人的时

候，还应该做目标代言人的声量分析，来看一下受众在提起这个明星时高关联度的词或者态

度是什么。以本案为例，任静夫妇代言的女性卫生产品多年来不曾更换代言人，代言效果深

入人心。可以说对于这两位明星来说，网民们最直接的印象，一个是他们的著名歌曲《知心

爱人》，另一个就一定是这个代言广告了。而作为一个食品品牌，找二位做代言的风险其实

是可以预知的。

品牌在选择代言时，不应与有可能为自己带来潜在风险的人或内容合作，很多人都忽视

了这一点，令巨额的营销费用花得很冤枉。

3.奇怪代言逻辑大揭秘

总结一下很多企业在挑选代言人时的方法，会发现背后的选择逻辑很奇怪，大概有下面

这么几种：

挑选最红最火的明星

挑选最红最火的明星其实是一种图省事的做法。企业的内心想法是：“这样选明星效果

一定不会太差。最红的明星覆盖的人数多，这么多人里总有不少是自己的目标受众吧。”

但是，知道和购买其实是两回事。如前文所说，企业真正的目标受众人群对该明星的态

度如何，以及明星本身特质和品牌的属性是否吻合，均并不可知。这不可知的背后，蕴含着

一定的风险，谁能保证看到了广告就会提升好感度或者去购买呢。

更重要的是，明星背后的经纪人和演艺公司深谙这个道理。因此，每当一个明星大红之

后，他们的代言费用一定是水涨船高，翻上数倍不止。例如青年演员王凯在2015年的爆红电

视剧《琅琊榜》播出之后，抑或韩国的青年演员宋仲基在爆红电视剧《太阳的后裔》播出之

后，代言费迅速进入一线明星的阵营中，并且居高不下。

企业的营销费用总是有限的，而明星代言动辄就几百万上千万起，并非一笔小数目。选

择最红的明星代言，看起来是一件很有面子的事情。但其实，为了影响企业的目标受众人

群，未见得一定要最红最火的明星。选一些虽然不是最红，但却很适合的明星代言，不但营

销费用能够大大缩减，效果还有可能会更好。

挑选同自身产品神似或者形似的明星

一些企业喜欢从明星身上找关联度。比如如果给一个十分轻薄的笔记本电脑找代言人，

就去找那些身材非常瘦的纸片明星。如果是产品性能十分强大，就去找那些演艺圈里的多栖

明星，或者是档期排的十分满的明星，取其跨界和长时间工作的寓意，来类比性能强大。

有的时候，这些关联除了企业自己知道外，便没有人知道了。消费者通过短短的电视广

告或平面广告，根本无从知道企业背后那些弯弯绕的想法。而企业希望消费者从明星身上感

受到的轻薄或者性能强大等属性更是难以被识别。

就近挑选自己认识或喜爱的明星

还有的企业选代言人更加“任性”。老板本人私人关系认识了某个或某几个明星，并且

交情不错。在选代言人的时候就干脆这么选择了。他们内心会觉得，选择认识的明星比较知

根知底儿，日常合作起来配合度也比较高，而且还可以得到一个比外人更实惠的价钱。所以

真是十分的超值。

更有甚者，会因为自己钟爱某个明星，于是干脆大手笔签下对方。虽然也有为自己品牌

着想的看法，但更多的还是为了支持自己喜爱的明星。为此，不断地投入营销费用到电视、

地铁、街边等地，至于营销费用的投入产出比，市场投放部门的人也只是随便算一算，走个

过场罢了。

这样选出来的明星，对于品牌的意义，真的跟随机掷骰子差不多。

上述三种类型，是众多企业选择代言人时的普遍方式。不但缺乏系统的规划，也没有进

行科学的数据分析，大都是凭借感性的直觉或喜好进行选择。一个动辄几百万的代言，有时

一两天的时间便拍脑门决定了，实在过于武断。

4.企业什么时候需要代言&赞助

品牌或产品代言人对于企业的意义究竟在哪里？什么时候企业应该用明星代言？部分已

经花出大笔真金白银的企业并没有想清楚。有的人怀抱着攀比的想法，认为“竞争对手选了

港姐，我就应该选择亚姐才可以”。把代言当成一种门面活儿，并不去考虑成效。还有的则

恰恰相反，过于急功近利，如果看到代言之后，产品的销售额并没有快速增长，就会坐立不

安、后悔心疼不已。

对于品牌来说，一般有以下几种需求时，选择明星代言是合理的：

企业或初创企业希望快速提升知名度

一个新品牌建立伊始，或者品牌急需快速建立起市场知名度，提升影响力，并在目标消

费人群中建立正确的形象。

明星代言虽然贵，但好的明星影响力却非常大。如果受众匹配度合适，一笔看起来高额

的费用虽然花了出去，但如果计算单位受众的平均开销，却并不冤。广大受众会因为喜爱这

个明星而记住品牌。同时，如果明星身上的部分特质同品牌特征吻合的话，企业甚至可以事

半功地令受众牢牢记住自己的品牌内涵。

企业转型——面向新的人群、开拓新的品类或品牌属性升级

当企业需要战略转型，或者开辟了新的产品线（品类），于是需要针对全新的人群进行

营销时。通过选择合适的明星代言，可以迅速影响到正确的人群。

2003年，中国移动推出主打年轻人的动感地带（M-Zone），就选择了当时正当红，并且

粉丝十分年轻化的周杰伦代言。双方第一年的签约费仅为300万元，但合作却相当成功。短

短15个月之后，动感地带就俘获了2000万用户。虽然与动感地带同时签约的代言人还有潘玮

柏和SHE，但“我的地盘，听我的”这一个广告语却如同为周杰伦量身定做一般。这句广告

语直指当时年轻消费群体的内心，追求自我、叛逆、个性的核心价值即是其品牌内涵，也是

当时年轻人的精神追求，更是周杰伦给大家的印象——不甘平庸、追求个性。

这个合作不但令动感地带迅速成功地塑造了个性，收获大量用户，周杰伦也收益良多。

他靠着中国移动超强的营销推广力度做足了宣传，为接下来的一系列商演活动揽足了人气，

可谓是一次成功的双赢合作。

品牌属性升级也可以通过代言人来加速，在这种情况下，企业借势的就不单纯是影响

力，同样还有明星本身的特殊个性属性。

举个例子，某品牌进行品牌形象升级后，品牌属性中增加了追求极致、专业等特征。改

版后的该品牌找到了张震做品牌代言。虽不是超一线的红星，但是张震身上低调、专业、追

求完美的特征却和该品牌的新形象非常吻合，张震的影响力人群也同该品牌的目标人群匹配

度很高。

因此，无论是从投入产出比的角度，还是从营销效果的角度看，都是一次非常准确的合

作。

企业需要拓展地域版图

另一种情况是企业需要大举拓展业务的地域版图，比如开拓海外市场。签下一名在目标

市场有高影响力的明星，可以帮助企业品牌迅速落地，俘获外国目标人群的好感。

例如2016年7月，华为手机砸下重金10万英镑（约合人民币87万元），签下了著名球星

大卫·贝克汉姆（David Beckham）的大儿子布鲁克林·贝克汉姆（Brooklyn Beckham）。

华为手机一直在国际市场动作频频，目前已经应用于全球170多个国家。据市场研究机构IDC

的统计，2015年，华为手机的全年发货量达到1.06亿部，供货量比上年增长了44%，占全球

市场份额8.1%，仅次于三星和苹果。

华为签约布鲁克林

Brooklyn在社交媒体Instagram、twitter上有接近800万粉丝，影响力并不局限在英

国。签下他之后，其营销效果也是一件颇为值得期待的事。

为了扩大销量

最后一种是特别普遍的情况——为了促进销售。比如百事可乐、雪碧等品牌，大家总能

看到他们签下了最红的明星，甚至是明星群，所投放的广告不断地出现在各个渠道，频繁地

刷着大家的印象分，想不记住都难。此举当然有塑造品牌个性的成分在，但对销售的帮助更

是不容小觑。

有的人可能会有疑问，为什么比起耐用消费类品牌，似乎快消类品牌更喜欢投入大把资

金请明星做代言，或赞助各个最热的电视节目/电影/电视剧？而且比起耐用类消费品，快消

类产品的单品利润又低，比如一袋蒙牛牛奶，单价才几块钱，但却会花费巨资赞助湖南台黄

金档的真人秀节目？

答案就在“促进销售”上。由于快消品的价格低廉，消费者在购买时并不会如耐用消费

品一样慎重的对比和选择，故而往往对哪个品牌有印象就会选择购买相应的产品（例如用户

买水时，并不会慎重对比营养成分、水源地等等，而是挑选一个自己知道的品牌）。因此在

这个类型的商品上，知名度往往同销量有着绝对的因果关系。

同时，很多快消品覆盖的人群也非常广泛。因此，选择最当红的、影响力人群数量最大

的明星为其代言，必然可以带动其销量。

以上四种情况，虽然以明星代言为例，但也同样适合企业的赞助推广。例如奔驰赞助中

国国家大剧院、伊利QQ星赞助《爸爸去哪儿》真人秀节目、奥迪赞助《机械公敌》电影等

等，这些不同的赞助类型背后，也都可以在上述四种类型中找到一致或类似的营销需求。

（二）代言&赞助的三大阶段

1.代言&赞助的几种形式

2.代言&赞助的三大阶段

在代言&赞助的评估中，数据及数据化思维会是营销人的重要助力。但毋庸置疑，代言

评估是一件复杂的分析工作，和以往相比，营销人不但要付出很多时间精力，也要付出一定

的费用进行数据挖掘。但是，这样一来营销效果却能被极大保障。不会再出现企业一大笔费

用砸下去，市场却毫无反应，甚至是出现大量负面声音而导致大家不知所措的情况了。

1.代言&赞助的典型类型

前文曾经谈到，企业在很多时候需要代言&赞助，比如需要快速提高知名度、需要面对

新的目标受众等。如果分析一下代言&赞助是如何实现这些诉求的，会发现，其意义可以主

要总结为两个方面：

第一个是作为优秀的传播渠道以及高质量的传播内容；第二个是为核心竞争力背书，甚

至成为品牌核心竞争力的一部分。

比如说，某品牌为了冲出国门，选择赞助奥运会。赞助奥运会对于该品牌的意义主要属

于第一个方面，奥运会其实是一个非常优秀的传播渠道，可以瞬间让世界各地的受众看到这

个品牌。同时，品牌围绕着奥运会做出的营销创意，也可以成为高质量的传播话题。

再比如，著名篮球明星为某篮球鞋品牌代言，就有双重意义。明星本身的专业性和顶尖

的地位都是该篮球鞋的强大背书，能为该品牌的核心竞争力大大加分。同时，明星由于影响

力巨大，粉丝人数众多，也是一个优秀的传播渠道。

代言&赞助的类型有很多种，举几个典型的形式：

名人合作

明星代言是典型的合作方式。此外，很多企业也常同各领域的商业名人或其他类型的名

人合作，甚至是自媒体红人、段子手等。

赞助场馆

赞助场馆是指企业赞助标志性的场馆建筑，如奔驰赞助中国国家大剧院。

自2007年开始，梅赛德斯奔驰就与中国国家大剧院达成了战略合作伙伴关系，其品牌不

但持续出现在国家大剧院的场馆里、票根处、院刊杂志等处，还成为国家大剧院的专用接待

用车。场馆虽然是固定的，但是每天进出的人群却常换常新，并且都是爱听剧、看剧，具备

一定消费实力的中高端消费人群。

赞助主要是为了弘扬奔驰汽车“崇尚艺术改变生活”的核心价值观，令更多喜欢、热爱

艺术的人，尤其是高端人群对其品牌建立好感度。但是，在这些常规的诉求背后，奔驰其实

还有更重要的目的，这次赞助，还是一次针对其竞品宝马的防御性的占位行为。

一直以来，奔驰的高端车型-奔驰S系的竞争对手都是宝马7系，而且在此领域一直领

先。由于针对高端人士的优秀宣传阵地十分有限，能够用到的有效的传播资源并不多，中国

国家大剧院就显得分外珍贵。奔驰赞助国家大剧院，对自身的边际效应可能并不高，但如果

奔驰不赞助，其竞争对手宝马就一定会赞助。而国家大剧院这块传播阵地，对于宝马的边际

效应却是非常高的。

因此，这一个赞助，对于奔驰来说，还是一次防御性的占位。

赞助赛事或峰会活动

赞助赛事是一种很常见的赞助行为，例如大家熟知的可口可乐公司，自1928年起，就曾

连续多年赞助奥运会。赞助这类国际化热门赛事，虽然付出的资金多，但却可以迅速拓展品

牌的地域影响力，令广大的国外消费人群迅速了解该品牌。如果计算赞助赛事的“千人到达

成本”或“千人到达率”，会发现比起企业直接在国外设置多个分公司来按部就地做推广，

投入产出比要合适多了。不少企业就是通过赞助国际化赛事来“走出国门”的。

赞助影视节目

赞助影视节目可能是大家最熟悉的企业赞助行为之一了，部分企业甚至因为找对了节目

一战成名。时尚购物APP——有范就因赞助了热门网络节目“奇葩说”而名声大涨。

观察2016年的百度指数，可以看到在3月《奇葩说》节目播出之后，关键词“有范”在

百度上的搜索热度骤涨，并且在节目结束后依然保持着良好的态势，详见下图：

百度指数-关键词“有范”的搜索热度趋势

同时，有范APP在应用市场的下载数据也很喜人。通过应用雷达（ann9.com）2016年的

数据可以看到，自3月份节目开播，有范APP的下载量在ios端的中国区总榜里便冲入了前

1500名，甚至还曾经冲入过前300名，而其他时期则未曾进入前1750名，营销效果可见一

斑，详见下图：

应用雷达IOS手机端-“有范APP”的下载排名趋势

其他影视节目的赞助还有赞助电视真人秀、植入电视剧或电影等形式，例如加多宝赞助

浙江卫视的《中国好声音》，伊利牛奶赞助电影《钢铁侠3》等。

伊利牛奶在《钢铁侠3》中的植入场景

赞助团体

赞助团体同前文说的明星代言类似，不一样的是企业签约的是一个团体。团体除团队影

响力外，每一个团队成员也有着独立的影响力。此外，不同的团体背后还会有一些潜在的价

值，如特殊渠道的曝光、政策的支持等等。因此对于企业来说有着特殊的营销价值。

比较典型的赞助有：2007年，美的集团签约赞助中国游泳队。2015年10月，网易也与中

国游泳队签署了一个为期五年，金额超过5000万人民币的赞助合同。2013年，迪拜政府开始

赞助中国乒乓球队，并续约至2017年。

2.代言&赞助的三大阶段

代言&赞助是否只需要在前期策略选择的时候做数据分析？

很多人在面对代言&赞助的时候，会误以为只要科学地选好赞助对象，例如选好是哪个

明星，或者赞助什么节目，就算大功告成了。

其实并非如此。

以明星代言为例。选好对象固然重要，但是选完人之后，明星要怎样合作才能效果最好

呢？对于这个问题，一些娱乐圈人士会脱口而出“3+2策略”。这是指明星的品牌代言，一

般会包括三项内容：拍广告片、出席新闻发布会及拍摄平面广告（如果合约谈得好，还会增

加一些额外的合作，比如发布一定数量的微博等），代言合同一般是两年一签。故此叫

作“3+2”。

但是在社会化营销时代，广大粉丝们的聚集地却不单单在电视机前或者街道边的广告牌

旁。大量的人群聚集在明星的微博、百度贴吧、豆瓣等平台上。简单粗暴的“3+2策略”已

经越来越落伍了。

什么样的合作模式，选择什么样的触达渠道才能最大化的发挥明星的影响力？这应该是

一个需要通过数据整理和分析之后，一个科学判断的过程。

另一个有趣的怪现象是：很多企业在面对传统公关时，会非常计较KPI，言必谈数据。

一个新闻发布会做完，一定要看媒体报道数量和报道篇幅的数据。但是，动辄几百万的代言

费用投出去，却好像忘记了KPI这件事。

我曾同某品牌的市场部人员聊起他们刚刚做完的代言项目。

“KPI怎么计算的呢？”我问道。

“就是简单看了一下这个明星当年的全网声量，然后就算是我们的营销成绩了。”其工作人员说。

“呃，但是这个声量里大部分是和你们产品完全无关的啊。”我很疑惑。

“是啊，但我们后期发现没有办法把属于我们的数据从总数据中分离开。只好选一个最大的数字了。”他很

痛苦地说。

如果没有提前制定好科学的KPI方案，很多时候就会像这个经历一样，在事后才发现无

法准确评估效果。很多代言中精彩的表现，也因为没有数据监测，消失在了时间里，连企业

自己都无法获知。

而在代言的过程中，严格按照合同进行的“大撒把”式推广，对于企业的这一大笔推广

费用来说，也真是不负责任。在目前的数据环境下，我们在执行过程中，是可以通过实时监

测来反过来优化策略的，而不是一条道路走到黑。

同样，代言结束后，如何科学地总结和评估也是非常重要的一件事。系统地梳理代言过

程的各种营销数据，不但可以帮助企业更好地了解明星，了解目标人群，也能更好地了解自

己，为下一次的代言做好准备。

其实，科学的代言&赞助过程，同前文提到的数据化思维下的营销新流程是一样的。数

据的分析和优化不应该只集中在制定策略时，而应该贯代言&赞助的全部过程，并延伸到结

束后。因此，代言的数据分析应该分成前中后三期。

（三）前期：选择，没那么简单

1.营销目标与KPI设定

2.谈一谈企业的明星代言

3.特质匹配和影响力人群

4.代言风险预估

从企业刚刚产生寻找代言&赞助的想法，到定下具体的执行计划，这个阶段是代言&赞助

的前期，也是赞助评估的重要决策阶段。

选择哪种代言&赞助的方式，投入多少预算，KPI怎么制定，都是在这个阶段形成的决

策。在通常情况下，这一阶段最先明确下来的，是代言&赞助项目的营销目标，以及预算金

额。

对于营销数据分析师来说，根据确定的营销目标和金额，就可以先给出一组方向性的建

议：

第一步：通过诊断企业的营销目标，判断代言&赞助是否是最优解决方案；

第二步：如果代言&赞助是可行的，明确具体的代言&赞助类型，例如：是找明星代言还是赞助真人秀节目对

于品牌来说更适合；

第三步：针对确定的营销目标、代言&赞助方式和预算，制定科学的KPI计划。

1.营销目标与KPI设定

诊断企业的营销目标为什么会很重要呢？

因为确实有一些品牌，是在还没有想清楚的时候就决定要做代言&赞助了。比如，有的

企业找明星做代言的理由是“我的竞品找了XX明星，所以我应该请一个更有名的”，或者纯

粹觉得“找一个明星做代言是一件很拉风的事情，我们现在正好有一笔钱，干脆就请一个

吧”……还有很多其他荒唐的原因。

这样的理由绝不应是企业找代言的原因。而且，就算是正常的商业目标，也并非所有目

标都只能用代言&赞助这种方式实现，常常会有性价比更高的方式。此时，营销人应与企业

一起，先梳理和明确目前品牌发展的核心问题，从而判断是否真的需要做赞助。

明确后，再梳理不同赞助形式和企业需求的匹配度，敲定一种赞助形式。再结合双方可

以获取的资源及企业的资金情况，草拟赞助对象的列表。毕竟如果一开始就不管不顾地漫天

撒网，万一受资源或资金限制，选出来的赞助对象不能合作或者所需赞助费用过高企业负担

不起的话，也会令你束手无策。另外，这样的挑选方法，涉及的分析费用也过高。因此，首

先列出一个资源力所能及的列表，然后再进行分析是很必要的。

最后，则需要从商业目标出发，为赞助方向制定合适的KPI方向。即，明确哪些数据达

到什么标准，才能证明目标实现了。

做这件事的意义在于：大家总是忙于为过程负责，而忽略了为结果负责。我们见过太多

这类情况，大家在设置KPI的时候，十分随意，导致KPI与其营销目标的关联度很差。而在最

后结案的时候，却不断强调推广的过程是多么成功，取得了怎样的效果。这些效果有的跟

KPI有关，有的则没有任何关系。而就算是KPI被实现了，这些数字是否可以支持最初的目

标，却未可知。

KPI成了一个摆设，最重要的营销目标却常被忘记。

举一个例子，从侧面解释一下这个问题。

2016年，我们为某修图美颜APP品牌做国内手机拍照美颜市场的市场环境和人群研究。

经过大样本随机抽样对照调研后，在后期分析数据时，我们发现了一个怪现象：

无论是哪个拍照/修图APP的忠实用户，如果让大家填写这个品牌的代言人是谁，大家选择最多的明星都是

Angelababy。

但其实，在十余个被调研的国内外品牌中，只有某一个品牌A的代言人是Angelababy，

其他品牌要么代言人另有其人，要么尚未有代言人（部分调研结果见下图）。也就是说，该

品牌的大手笔市场代言人宣传，使得Angelababy成了整个拍照修图行业的代言人，而并非该

品牌独有。

出自《国内拍照修图软件市场及人群调研》（部分）-Ogilvy.2016

同时，当问到广大拍照修图的热爱者：“你尝试使用新修图APP的原因是什么？”大家

的答案则主要集中在“有其他APP没有的功能”、“已有功能比其他APP强大”等纯功能属性

的原因上。“看到喜欢的明星/网红代言或使用”仅得到了4.65%的票数，详见下图：

出自《国内拍照修图软件市场及人群调研》-Ogilvy.2016

调研显示，目前国内的拍照修图行业还处于初级阶段。虽然市场教育的最艰难时期已经

过去，拍照修图品类的用户普及度成绩可观。但是，广大用户无论是尝试使用一个新APP，

还是决定留用某一个APP，都是从功能出发，不会去考虑代言人因素，更不会考虑品牌。换

句话说，目前大家对于此类型企业的品牌理解基本是等同于其基础功能属性的。

在这个阶段，各个企业在抢占市场份额的同时，差异化的展现自身的品牌属性变得非常

重要。这是品牌得以健康发展，被用户记住及热爱的前提。使用代言人，固然可以提升品牌

整体的影响力。但是在使用的过程中，将品牌独特的属性借由代言人做准确的展示也很重

要。而品牌希望强调的品牌特质，是否能够被代言人准确展现，这常常取决于代言人身上是

否具备了同样的特征，以及这个特征是否被准确推广和传达了。可惜的是，从数据结果看，

该企业在制定代言计划时，并未很好强调这一指标，导致最后，一家企业花钱，却使得

Angelababy成了“全行业的代言人”。

假设在代言评估的前期，该品牌就已经准确定位了希望传递的品牌/产品特质是类

似“像洋娃娃一样精致的修图效果”（仅作示例，不代表真实的品牌特质），而“像洋娃娃

一样精致”又是Angelababy身上具有高识别度的特征。那么这一特点在代言过程中是否被消

费人群准确地获取了，就应该是重要的评估标准之一。

试想一下，如果这点在代言前期就已经被设定为KPI，代言的推广中，势必会大力度地

进行强调。在这样重点清晰的推广下，一段时间后，该品牌产品修图精致的特点就会借由

Angelababy在消费者心中留下深刻的印象。那么，又怎么会出现一家企业花钱，却使得

Angelababy成为全行业代言人的情况呢？修图精致的特点一定会借由Angelababy被牢牢锁定

在这个品牌身上。

从这个案例可以看到：KPI方向的制定，并非单纯是为了评估代言的效果，也同时有着

指导营销的内容、方向的功能。

营销目标与KPI的方向设定完毕后，大家就可以进入具体的挑选代言&赞助对象并制订计

划阶段了。

2.谈一谈企业的明星代言

接下来，以明星代言的前期评估为例，我们来谈谈品牌在选代言明星时，数据可以如何

辅助决策。

代言明星的选择无疑是一件非常复杂的决策过程。明星的影响力分布、明星粉丝的特征

及分布、不同代言价位的明星营销价值……数据可以并且应该为企业先行探路的部分有很

多。下面选择三个方向重点做个介绍。选择这三个方面是由于这些问题在前期评估阶段都十

分重要，却又常常被忽视或误操作。

明星代言：偶像派or实力派？

明星的类型有很多，有偶像派，也有实力派，也有偶像实力派。就算是同一个明星，在

其演艺生涯中也会伴随着个人的成长和作品的变化，公众形象发生变化。

又有实力又有“颜值”的一线明星自然号召力强，但价格也同样会非常高昂。对于绝大

部分无法支付高额代言费用却又有需求的品牌来说，常会陷入两难局面：选偶像派明星，粉

丝人数可能比较多，但是粉丝的稳定度却令人担心。在新生偶像层出不穷的娱乐圈，粉丝们

有可能在其他新生代偶像出现后转投别人的阵营。而且，在热闹背后，偶像型明星对于品牌

形象的提升有时也效果平平。选实力派明星，粉丝的稳定度比较高，对于品牌形象的提升也

常有不错的表现，但是粉丝人数却要少得多了。

不同明星线上影响力数据示例（来源：微风云、新浪微博、百度贴吧，数据截止时间：2016年9月）

上图是几位不同类型明星的部分线上平台影响力数据。虽然这组数据只显示了粉丝数量

和声量的不同，也能明显看到区别。可是，高影响力的明星并不是单指粉丝数量高，粉丝的

忠诚度、稳定性、影响力深度等对于品牌来说同样很重要。从企业追求代言效果的角度出

发，明星是偶像派或是实力派，对企业来说其实并无好坏之分，只有适合和不适合而已。

那么，如何判断合适不合适呢？如果研究一下不同品牌的消费者的购物态度，就会发现

背后是有规律的。

当我们把品牌类型简单划分成耐用消费品和快速消费品，能看到，对于快消类的产品，

比如瓶装饮料、口香糖等，这些产品消费者使用频繁，但是单价低。大家在购买时并不会长

时间思考和分析，往往是知道哪个品牌就买哪个品牌的产品。比如一位顾客因为口渴了，想

要买一瓶水，他并不会去认真对比不同产品的矿物含量、酸碱性、功能性等等，而是看到货

架上的一排不同品牌的瓶装水后，随便拿一个印象深的品牌结账。这也是快消类品牌们特别

愿意冠名综艺节目、找当红偶像代言、购买各处广告位的原因。因为对于这类品牌来说，知

名度就等于购买力，消费者在购买快消品时，往往是“冲动型”的。

但是用户在购买耐用消费品时，却不会这么“草率”。例如，大家在购买空调、汽车的

时候，并不会仅仅因为知道这个品牌的名字，或者喜欢品牌的代言人，就愿意掏腰包。在此

基础上，还会认真地去研究功能特点、产品历史口碑、性价比等等。整个购买过程更长，也

更加慎重，消费者是“理智型”消费。这也是为什么很多耐用消费品企业更愿意选择实力派

明星代言的原因了：选择偶像派，粉丝们也很难仅仅因为喜爱偶像而冲动购买。但是如果选

择一个合适的实力派，粉丝们往往是理性追星，但是却更加忠诚。如果商品的卖点同明星本

身的特征契合度很高，对于推动销售是有很大帮助的（这一点后文会进一步说明）。

接下来，让我们做一个明星影响力类型的四象限知觉图：

明星影响力类型知觉图（示例）

上图是一个示例（并不代表笔者的真实态度），原点表示中等，箭头所指的方向表示程

度越来越高。第一象限是“颜值”和实力双高的象限，第二象限则是更多实力派明星所在的

象限。第三象限是“颜值”和实力双低，是企业选代言人时应该避免的部分。最后第四象限

是偶像派的象限。

可以看到，按照前文所说的逻辑，位于第一象限的明星当然更适合为企业代言，而且无

论是代言耐用消费品还是快速消费品都合适。位于第二象限的明星，则更适合代言耐用消费

品。位于第四象限的明星，则相对更适合代言快速消费品。

3.特质匹配和影响力人群

前文谈到实力派明星的时候曾经说过，如果商品的卖点同明星本身的特征契合度很高，

对于推动销售是有很大帮助的。这背后的理由其实是源自特质匹配。

比如一个实力派明星一直以优雅、睿智的形象为人所喜爱，并且拍出过很多非常有深度

的作品。那么当这位明星代言以知性为重要特质的品牌时，比如某图书品牌，或者某西服品

牌，说服力就会大大加强。

这里并不是说偶像明星一定不适合给耐用消费品代言，如果特质合适，当然也能取得很

好的效果。重点说实力派，是因为实力派明星往往不是靠“颜值”成名，身上会有不同类型

的高识别度特质，那么，耐用消费品品牌根据自身的特点挑选明星，比起特质较单一的偶像

派来说，针对性相对更强。

举一个例子：

著名品牌香奈儿（Chanel）的香水产品Chanel No.5曾经有过多任代言人，但最为人津

津乐道的一次背书，还是发生在二十世纪五六十年代，美国著名性感女明星玛丽莲·梦露

（Marilyn Monroe）的一段话。

1960年，法国《嘉人》杂志采访玛丽莲·梦露，发生了下面这段经典的对话：

-What do you wear to bed？你睡觉时穿什么？

- Just a few drops of Chanel No.5.我只穿香奈儿5号香水入睡。

很多女士因为这位性感影星的关系，蜂拥而至抢购价格不菲的香奈儿五号香水。但如果

深究，你会发现，并不是所有的购买者都是玛丽莲·梦露的粉丝，但这并不妨碍她们也受到

了影响。大家之所以购买的理由，也许并不是喜爱玛丽莲·梦露，但大都是“希望成为像玛

丽莲·梦露那样有女人味的人”。

“这是一瓶闻起来有女人味的香水”，香奈儿女士曾这样评价这款香水。大家购买行为

的触发，正是因为梦露身上有着高识别度的特征——性感、女人味。她的背书，使得女性们

迅速了解了香奈儿五号香水的女人味特征。这也正是香奈儿五号与玛丽莲·梦露的特质共

性。

女明星玛丽莲·梦露为Chanel No.5香水背书

这就是特质匹配度高的代言明星对于耐用消费品品牌的意义。尽管Chanel No.5价格不

菲，但是对于有购买需求的用户来说，“性感、女人味”就是大家理性思考后，希望通过这

款香水达到的。这个特质借由玛丽莲·梦露非常清晰地传递了出去。

这个例子背后，还蕴含着另外一个重要的道理，是关于明星的影响力人群的。

从此例中可以看出：一个明星的影响力覆盖对象并不仅在其好感人群及粉丝群体。对于

具备一定知名度的明星而言，很多认识该明星，但喜爱程度不足以成为粉丝的人，也会因为

熟悉该明星特质的关系，在合适的营销内容的带动下，受到影响。如同本例中谈到，很多女

性并非梦露的粉丝，但依然会因为了解她性感、有女人味的特征而爱上香奈儿5号香水。

因此，当我们分析师对明星的影响力人群做评估时，如果只是分析其粉丝群体，就太局

限了，我们还应当同时分析那些虽然“不是粉丝只是有好感”，以及“知道但是无感”的人

群。

4.代言风险预估

最后要强调的，是代言风险的预估。

前文曾经谈到，代言了某女性卫生用品的任静、付笛声夫妇在为牛奶品牌代言时，就遭

遇了网民的线上“恶搞”。因此，在为企业选代言人的时候，舆论声音中针对备选明星的热

门提及词汇，应该被重点分析。这些热门提及词汇可能是中性词汇，但是对于某些品牌来

说，就是“负面”的。

在分析方法上，除了线上声量的关联热词分析外，还可以通过大样本随机调研的方式，

探寻目标用户想到该明星时，在没有任何额外提示的前提下，会自由联想到的那些词。大样

本采集后，其中的高频词，就是明星的无提示高频词。从这些高频词中，分析师就可以结合

品牌本身的特质进行进一步的分析了。

此外，明星的负面信息肯定也需要被认真分析。

负面信息既包括明星自身的负面新闻，也包括跟代言有关的负面。先说一下负面新闻。

这里的负面也是一个相对概念，比如说某位影响力很大并且很受粉丝爱戴的明星，同时有可

能有绯闻缠身。这类明星可能代言部分快速消费品品牌并无不妥，但是对婚恋类社交品牌来

说，就不合适。因此，这部分的评估，需要仔细分析负面的内容，再结合品牌本身特质进行

分析。

张震媒体报道的态度分析示例（工具：国双Media Dissector舆情监测系统，数据截止时间：2016年5月）

上图是第三方数据公司通过挖掘线上媒体对于明星张震的相关报道做出的态度分析图。

可以看到，这位明星是基本“零差评”的明星。这样的数据对于企业来说无疑是非常愿意见

到的结果。如果分析师在分析的过程中，发现不少负面的声量，就需要把相关数据单独提取

出来进行二次分析，来综合判断对于目标品牌来说是否会造成伤害。

另外，需要补充说明的是，舆情的评估涉及中文的语义分析，如果使用数据工具来评

估，因为中文本身的复杂度，按照目前国内的语义分析的整体水平看，其结论同真实情况相

比总会有一定的偏差。因此，在数据结果出来后，营销人最好针对负面结果再次进行人工分

析，才会比较稳妥。

除了明星本人的舆论声量之外，还需要针对该明星跟代言有关的历史声量进行分析。例

如：探查明星是否代言过同类竞品、明星历史代言的效果如何、是否曾有负面代言事件产生

等等。

有时，我们在做这一步时，会发现目标明星比较明显的负面声量，并且已经影响到了当

时代言的品牌。这就需要引起极大的重视。

比如在收集国内某知名孙姓体育明星的舆论数据时，我们发现他曾经因为无证驾驶的新

闻事件有过短暂的负面舆论。虽然这个事件在社交网络上的持续时间并不长，高峰期约5天

左右，但是声量的大小却比较高，而且已经影响到了他当时正在代言的那个品牌。

事件发生后，很多网友纷纷在微博、贴吧等地参与了讨论，并不断提及该代言品牌。在

为明星做历史代言的评估时，类似这样的代言事件应当被考虑进去。

明星历史代言出现过负面，并不意味着这位明星应当被放进黑名单，明星代言是一个需

要综合多重因素复合分析的命题。但是，越全面的信息收集和分析，越能得出相对客观的结

论。

孙姓明星的微博声量趋势

百度贴吧中关于孙姓明星无证驾驶事件的舆论走向分析

百度贴吧中关于孙姓明星的舆论关键词词云

（四）中期：执行数据也能影响策略

1.执行影响策略：数据的元认知调解力

2.口碑聆听、社会化聆听与策略优化

代言&赞助的中期阶段，是指执行方案制订后，从开始系统执行到最终执行结束的这一

个阶段。

在这一阶段，数据起到的作用主要有两个：

1.监测：在执行的过程中，实时监测活动的效果，受众的反应及同期发生的社会性相关热点话题；

2.实时优化：根据监测的结果，针对企业的商业目标，实时调整内容策略。

以数据为唯一测量标准的监测和优化不断周期往复进行，旨在帮助企业更好地达成商业

目标。

1.执行影响策略：数据的元认知调解力

为什么数据可以帮助企业更好地达成目标呢？道理其实很简单，那就是实时数据的监

测，可以帮助执行团队不断地收到来自一线的反馈，从而可以进行优化调整。

这一点，跟人类的元认知能力其实是一样的。

元认知（Metacognition）一词是一个心理学概念，又称反省认知、监控认知、超认

知、反审认知等。1976年，美国儿童心理学家弗拉威尔（J.H.Flavell）在其出版的《认知

发展》一书中第一次提到这个概念。其含义指个人对于自己的认知过程的认知和控制。

人类之所以能在某种意义上成为地球的最高智慧生物，日新月异地发展，正是源自元认

知能力。参照物缺失，会使人迷失自己的真实水平。因为有元认知能力，我们得以不断了

解、检验、评估和调整自己的认知活动，在旧有经验教训的基础上，越做越好。

其中这个调整的过程，叫作元认知调解。即对认知活动结果不断做出检查。如发现问

题，则采取相应的补救措施，根据对认知策略的效果的检查，及时修正、调整认知策略。

在以数据化的视角做营销的过程中，监测和优化起到的作用，就是一个元认知调解的过

程：

首先，营销人通过数据的实时监测清晰地了解目前的推广现状，从而检验目前阶段性的结果同营销的商业目

标是否一致，诊断问题，判断是否有需要补救和调整的地方，同时观察有没有可以优化和改善之处，然后对执行

策略进行调整，进入下一个监测的新循环。

元认知是对认知的认知

无论是在代言&赞助的执行阶段，抑或日常的营销推广阶段。营销人要做的，就是如同

元认知调解一样，通过数据的监测和分析，不断改善和优化策略，帮助企业调校营销方向，

同时提高营销成本的ROI [1] 。

也就是说，在数据的帮助下，营销人的作业流程跟以往相比有了很大的不同：

以前，营销人是严格按照执行计划做推广。但是现在，执行数据反过来能影响到策略。

[1] ROI：投资回报率，经济学概念，指通过投资而应返回的价值，即企业从一项投资活动中得到的经济回报。在此处指

企业投入的营销成本应该返回的营销价值的回报比例。

2.口碑聆听、社会化聆听与策略优化

在这个过程中，除了认真监测营销活动本身数据外，品牌/产品的相关口碑及社会化内

容的聆听也是非常关键的一环。

之前，我们的某个科技类客户，继续简称品牌A，花费两千余万元人民币，赞助了某地

方台的一档为期两个月的音乐类真人秀节目。由于该电视台是国内排名领先的综艺类大台，

赞助费十分高昂。两千余万元，只能申请到二级赞助商。而当时的一级赞助商，是国内某著

名的饮料品牌。

（备注：为保护厂商权益，本案例在不影响正文的基础上，对很多内容做了模糊处理或改动，请

勿对号入座。）

这个赞助项目，我们团队于执行阶段开始介入。当时，所有的赞助权益已经谈妥，合同

也签署完毕。我们主要负责的工作是在节目播放的过程中，在网络平台做营销推广。

该品牌之所以赞助这档节目的理由，是为了让更多年轻人接受其新推的一款电子产品。

这一款电子产品的核心卖点，是其核心原配件的功能强大，因此性能卓越。

从历史表现看，该电视台的同类节目一直十分突出。虽然赞助费高昂，但是由于节目火

爆，关注者甚广，冠名商们总能收获颇丰。而且，这一次的节目，无论是从主持人及导师阵

容，抑或电视台各方面的投入来看，都非常令人满意。因此，我们都曾乐观地以为，这是一

次很难失败的赞助项目。

但是，计划总是没有变化快。

该节目一经上线，网络上的声量顿时飙升。但不同的是，里面却含有不少负面言论。网

民们批评导师阵容，批评主持人的临场水平，批评剪辑师，批评参赛选手的水平……而品牌

A由于一直以来的表现卓越，甚至比当时的首席冠名商还要受到诟病。网友们纷纷表示：

“真没想到品牌A竟然赞助了这么一档失败的节目”……

类似言论甚嚣尘上，从客户到我们，顿时如临大敌。

这里并不是想讲述一个危机公关应该怎么做。而是希望从数据的视角出发，看一看在这

样的局面下，我们应该在口碑聆听和更大范畴上的社会化聆听层面做哪些努力，来帮助品牌

优化执行策略。

迅速收集网络声量进行口碑分析后，我们发现，负面言论的占比确实严重超标，甚至已

经超出了50%。基于这样的舆情数据，我们决定，之前做的计划需全部推翻，大家基于现有

局面，重新制订方案。

做出这样颠覆性的决定，背后的代价非常高。所有已经做好的海报、内容基本全部放

弃。节目是周播，留给我们的时间可以说是按分钟计算。团队所有成员开始马不停歇地连轴

工作。

之所以做这个决定，可以说完全是因为口碑分析的数据结果。之前的执行案，在设计时

是基于一个前提的，那就是这个节目一定会大受欢迎。当然，这个结论也不是贸然下的，是

基于第三方公司对该台的类似历史节目的综合数据评估的结果。但我们都知道，未来难以预

测，意外总会发生。而在当时，基于那样的一个预期，在设定KPI时，就将品牌的整体曝光

量设为了其中一个重要的评估角度。

但是按照当时的舆论数据的分析结果来看，这个节目的关注度远不如其同类历史节目，

并且，根据其发展脉络和资源配给看，这个态势短期也不会有明显改变。希望借势为品牌获

得当时设定的曝光量，并不现实。

因此，基于数据及品牌的商业目标，我们迅速制定了如下调整计划：

·关于监测：调高舆情监测的反馈频率，从每天一次反馈变为每15分钟反馈一次舆情，即时了解网民的态

度，遇到危机及时处理；

·关于推广方向：放弃之前对“品牌A赞助该节目”的宣传方向，转而重点宣传品牌A新产品的“核心功能强

大”；

·关于借势：放弃之前简单粗暴借势节目影响力的方式，转而寻找节目中同新的传播重点“核心功能强

大”高关联度的节目热点，并寻找相关的社会热点，重新借势；

·关于KPI：将KPI从高曝光数调整为高质量的用户互动内容；

·关于推广平台：将主要针对微博平台的原计划调整为以微博平台为主，豆瓣、腾讯、人人网等多个平台联

动；

……

调高监测频率的意义不用赘述。推广方向的调整则直接决定了其他内容的调整：

作为耐用消费品品类，品牌A跟广大的快消类品牌不同，其用户在购买产品时的决策过

程相对漫长，因此前文提到的“用户之旅”也会相对复杂。在这次赞助中，本来的计划是，

通过借势节目的强大影响力，先解决新品知名度的问题。未来再通过其他方式进一步影响受

众了解并喜爱该产品，即推广的重点是：面积大。

但这一档节目的影响力大大低于预期，如果还是照旧借势，这笔赞助的ROI一定表现不

佳。同时，负面声量也会影响到该新品。因此，我们决定大胆放弃追求高知名度的初衷，另

辟蹊径。既然影响力范围缩小，那么我们就这一小范围人群加大力度，提高营销比重，令他

们知晓的同时还让他们对产品提高好感。即，推广的重点变成了：深度深。

因此，为了达到高深度影响的目的，我们转变了推广重点，并且改为以影响深度为重，

以对同一群人多次影响为重。因此，我们拓展了更多的营销平台，同时转化了KPI的方向。

分析比对后，我们将内容的宣传重点调整成了——强大的内心。

“强大的内心”是品牌A新产品“核心功能强大”的拟人化表达。也是该赞助节目当时

用户黏性高的主要原因——很多参赛的选手虽然其貌不扬，身居社会底层，多次被周围人轻

视，是名不见经传的小人物。但大家之所以还在不断追求梦想，是因为有一颗“强大的内

心”。而这种品质，也是很多核心选手被其粉丝团喜爱的原因。

实时监听节目相关的舆论声量后，我们用数据挖掘出了大众心中公认的具有“强大内

心”的几个参赛种子选手。然后结合新品特征和每一个选手的性格和故事，重新设计以“强

大内心”为主题的推广海报。

同时，为了引发大家对于这个话题的参与热情，我们跨界找到很多同期跟“强大内

心”有关的社会性热门话题。例如：在影视领域，当时的热播电视剧《甄嬛传》的主人公具

备“强大的内心”；在体育圈，当时热播的篮球赛的当红球星科比也具备“强大的内心”；

在动漫圈，当时的热播动漫剧《名侦探柯南》的主人公也具备“强大的内心”……

虽然节目本身的影响力变小，但是我们以“强大内心”为核心关联点，在节目影响力的

基础上，创造了一个跨界更多、范围更广的主题。

为了激发大家的讨论热情，我们在文艺青年聚集的豆瓣平台，针对豆友们专门增加了征

集“强大内心”主题海报的活动。在我们自创的优质海报及文青风格的奖品激励下，大量来

自豆友们的优质原创海报进入到了我们的内容库。这些内容，在授权后又进入了微博等人群

聚集的社交平台，触发了更广泛的影响力。

这次赞助推广的两个月，从某种意义上来说，其实是数据分析的两个月。大家以日为单

位根据实时数据来不断调整执行方案。在过程中，我们原先的想法很简单：帮助品牌A尽量

避免受到节目负面的影响，争取不要让两千万赞助费亏得太狠。

但当大家看到最后推广的效果数据时，却吓了一跳。

不但我们重新设置的互动量（依照业界均值水平设定的目标数据）的KPI超额完成了近

10倍，甚至连之前被我们放弃的那个高曝光量的KPI也超额完成了1.78倍。从整体声量的情

感值来看，负面声量的比例几乎已经看不到了。此外，同该节目的首席赞助商，某赞助投入

超过亿元的某饮料品牌相比，我们的推广效果也要远超于该品牌。

“这是我这些年见过的最棒的数据分析案例，也是可圈可点的一次赞助推广项目。”活

动结束后，该品牌产品线当时的负责人说。

很多时候，在赞助推广的过程中，企业并不会遇到如本案例一般的惊险局面。但就算不

用力挽狂澜，定期的数据监测和优化也一定会帮助大家更高效地完成赞助项目的执行阶段。

（五）后期：告别“会做不会说”的窘境

1.代言&赞助评估

2.品牌/产品收益评估

3.品牌/产品的营销诊断

当代言&赞助项目结束后，其实对于营销人来说，工作并没有结束，数据分析的工作也

不应该结束。在这个阶段，我们还有以下两重使命：

·推广效果的精确评估；

·品牌/产品的营销诊断。

其中，推广效果的精确评估包含两个部分：代言&赞助评估及品牌/产品收益评估。

1.代言&赞助评估

代言&赞助评估是指：不考虑品牌的独特推广目标，仅评估该营销活动的数据表现。评

估方向包括：项目影响力、用户参与状况、目标人群到达率、品牌回想度等。

在做代言&赞助评估时，需要注意两件事：

1.合理选择参照标准；

2.采用品牌和赞助内容的关联数据，而非赞助内容的数据。

合理选择参照标准

参照标准的选择很关键。通常来讲，代理公司会在项目结案后给出一份数字很漂亮的结

案报告，但是这些数字往往只是大而已。没有合理的参照标准，企业无法了解推广的真实行

业水平。

前文在谈人群画像时，曾经谈到营销界内的一个经典案例——聚美优品的“陈欧体”。

当时提到一个数字：陈欧在其个人微博上置顶发布的“陈欧体”广告视频，单条微博的曝光

量大概是2.2亿。

2.2亿很巨大，但是仅看这一个数字大家依然没有概念，这到底是有多大。

可是，如果在2.2亿的旁边，我们加上一个参照数据：以科技类产品为例，普遍意义上

在微博平台进行一个为期一周左右、第三方支出在150万元人民币左右的营销活动，能够收

获的话题曝光量大概为1亿—1.5亿次。那么大家就会立刻了解，仅仅一条营销成本非常低的

微博，曝光2.2亿是怎样的一个水平。

在选择参照标准时，可以根据具体的需求选择以下方向：

1.同行业/竞品类似项目的普遍表现；

2.所在的推广平台上类似项目的普遍表现；

3.同一个赞助项目/明星合作中的其他品牌的普遍表现。

采用品牌和赞助内容的关联数据，而非赞助内容的数据

有时候，有的企业会简单粗暴地将赞助项目的整体数据都算作品牌赞助的表现。比如某

品牌赞助了某届世界杯，最后评估时，就直接拿该世界杯的影响力算作品牌的赞助影响力表

现。或者找某明星代言产品一年，到年底时，计算一下该明星的年度影响力表现，全算作代

言的成绩。

这当然很不合理。

精确起见，我们在计数时应该仅考虑赞助项目同品牌/产品被关联展示或提及的数据。

例如，在新闻稿中，只有关联包含该赞助项目和我方品牌的内容，才能被计入影响力核算的

列表里。

在以上两个统计和评估的原则下，我们可以收集和评估的数据主要包括以下几种：

一是项目（关联）影响力：

品牌在代言&赞助项目活动中的关联曝光情况及影响力的平台分布。

二是目标人群的（关联）到达率：

指推广内容所传达的目标人群占所有传播对象的百分比。到达率为非重复性计算数值，

即在特定期间内曝光一次或以上的人口占总数的比例。时间可以根据需求自行设置。

三是用户参与状况：

指推广内容获得的用户参与情况，包括关注情况、搜索情况、互动情况、参与时长、传

播层级等。

四是品牌回想度（无提示）：

针对赞助内容的主体人群/明星的影响力人群及品牌的目标受众人群，在不进行进一步

提示的情况下，让受众回忆赞助品牌。

在上述数据被精确收集的情况下，营销人就可以进一步计算出CPM [1] 、CPA [2] 、CPC

等数字，并与选出的参照数据作比较，得出代言&赞助这一部分的评估结果。

[1] CPM：Cost Per Mille，指按每千人曝光的成本来计费。

[2] CPA：Cost Per Action，指按广告投放实际效果，即按回应的有效问卷或订单或其他行动来计费。

[3] CPC：Cost Per Click，指按每点击一次计费。

2.品牌/产品收益评估

品牌/产品收益是指：根据品牌预先设定的商业目标和量体KPI的指标，来评估目标的达

成状况。评估方向主要包括以下几个方向：

·人群匹配度评估；

·目标内容接受状况评估；

·目标人群态度评估；

·目标人群行为评估。

人群匹配度评估

比较品牌/产品的新增人群中来自于明星代言&赞助项目的人群数量和比例，判断新增人

群同企业的目标受众人群的匹配程度。

目标内容接受状况评估

评估品牌/产品在推广过程中的核心内容被目标受众的认知和接受状况如何。这里既包

括品牌希望用户接受的新特质、新形象、新个性，也包括产品希望用户了解的核心功能或特

点等。

除目标受众的内容接受状况外，还需评估信息接受源是来自明星代言&赞助的比例。

目标人群态度评估

评估目标受众在代言&赞助前后对品牌/产品的认知状况及好感度的改变情况，判断品牌

与受众情感关系建立的程度。

目标人群行为评估

评估目标受众在代言&赞助前后针对该品牌/产品会有哪些行为上的改变，包括关注、声

援、推荐、购买等。

针对品牌/产品的收益评估主要有以上这些形式，但前文重点提过，在设计推广方案

时，根据企业商业目标量体裁衣设计KPI非常重要。因此，营销人还需要结合之前设计的

KPI，将上述评估没有涵盖的其他KPI方向纳入进去做评估。

此外，还需要重点强调的是，针对用户的评估是一个连贯的评估。单一结果并不能反映

变化，因此无论是目标用户的态度抑或行为的评估，都需要在代言&赞助开始之前，先通过

调研设置好一个基准点数据。该基准点数据同项目结束后的人群数据比较分析，才能得出变

化的评估。

3.品牌/产品的营销诊断

在代言&赞助的效果评估完毕后，营销人还应该做一件事，就是针对此时品牌/产品现

状，为企业重新做营销诊断。

往往，在大手笔的代言&赞助结束后，企业的品牌/产品状况会发生很大程度的变化，消

费的主体人群发生了变化，品牌/产品在人群中的知名度、好感度、忠诚度等也都大不一

样。市场的竞争格局也有可能发生变化，很多新的问题会应运而生。

因此，对于企业来说，在目标市场的日常营销推广，也不能够按照历史的节奏和方向按

部就班推进了。而是应该根据新的局面重新调整策略，以便无缝衔接上新的格局。

所以，当代言&赞助项目完毕，其实并非一个项目的结束，而更是一个新的时期的开

始。

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：

第四章：提高营销效率的数据法宝

（一）KPI与营销目标的数据解构

1.缺乏评估标准的窘境

2.KPI应当怎样设？

3.营销目标的数据解构

4.那些不为人熟知的数据维度

5.核心指标

6.参照物与对比分析

“我们已经尽力了！我们无愧于心！”

每当看到一脸悲愤地说着类似话的营销人，内心都会产生一种有点心疼，但又怒其不争

的情绪。因为这意味着，活儿一定又没干好。

优秀的营销数据分析师是一群特别“功利”的人，重视结果而轻视过程。曾有过多次，

我们团队在项目分析接近尾声时，因为发现中间有未考虑的重要变量，而把已经做好的厚厚

几十页分析过程全部推倒重来。如果结果没有分析出来，就算已经工作了很久，也不能停下

来拿着半成品先交差。

如果分析的不对，再辛苦的过程也将失去意义。并非不心疼沉没成本 [1] ，而是对待营

销问题，就是应当“功利”起来。以解决问题为使命的我们，仅仅努力了并不能无愧于心。

[1] 沉没成本：Sunk Cost，指由于过去的决策已经发生了的，而不能由现在或将来的任何决策改变的成本，如时间、金

钱、精力等称为“沉没成本”。人们在决定是否去做一件事情的时候，不仅是看这件事对自己有没有好处，而且也看过去

是不是已经在这件事情上有过投入。在经济学和商业决策制定过程中会用到“沉没成本”的概念，代指已经付出且不可收

回的成本。沉没成本常用来和可变成本作比较，可变成本可以被改变，而沉没成本则不能被改变。

1.缺乏评估标准的窘境

对于营销的成败，目标的正确设定固然是十分重要的前提条件。但当目标明确之后，正

确设立数据评估的标准，几乎同样重要。

这个问题如果没有在项目伊始就搞清楚，便很容易造成理论和实际相脱节，从而产生上

述大家“已经尽力”了，但是结果依然差强人意的状况。因为，没有数据来帮助大家不断校

准方向，常常努力着努力着，方向就偏了，却还不自知。

大家都知道，现在流行最广的评估体系是KPI体系——用关键业绩指标的达成来评估营

销推广的完成度。但部分从业者却对KPI评估并不重视。在他们心中，KPI只是个没什么用

的“面子工程”。他们有时为了迎合客户，客户要求什么就设定什么，有时如果客户不要

求，就干脆不提KPI。

这在实际工作中，会形成怎样的后果呢？

会造成很多“无愧于心”的代理公司职员在项目结束后手忙脚乱地“作假”，以粉饰推

广并没有做好的事实。很难想象，一个不清楚“观察哪些数据、观察这些数据达到什么标准

才能证明营销目标达到了”的人，能把营销推广做好。

去年，某品牌的新款轿车在推广时，设置营销目标为“提升品牌效应，体现品牌理

念”。其代理公司看到这个目标后，并没有做任何的讨论，也未设任何KPI就开始了推广。

他们耗资200余万人民币，在微博平台做了一个为期半个月的线上活动。活动主体是几个主

题性的营销内容。代理公司为了保证效果，为每一个主题内容都配了多个当时微博最火的营

销大号，与其一起合作推广。

但是，当活动结束，开始写结案报告的时候，他们却傻了。“想要证明受众了解到了品

牌理念相对容易。但是，提升品牌效应要怎么证明啊？”于是来找我们支着。

“体现品牌理念这个概念太模糊了，重点体现品牌的哪个理念？项目开始前，目标受众

对该理念的认知程度是怎样的？项目结束后，受众接受到什么程度又是合理的……很多要素

需要在项目展开之前就要数据定位，并同企业达成共识的。”我们很无奈。

坦白讲，如果对方在项目执行之前来寻求帮助，我一定会建议从优化营销目标开始做

起，并把评估标准定在前面。这样才可以有方向地推广，并实时收集数据。但现在项目已经

到了结案阶段，实在爱莫能助。

对方十分痛苦：“我们很认真地做这个项目了，该花的钱都花了，找的都是质量最好、

最贵的自媒体账号合作。为了保证效果，团队所有人都一直加班。”

但这么努力，却无法证明自己。事实上，营销目标确实并未达到。

最后没办法，他们默默找到一家刷评论的小公司，花钱在其推广内容下刷了很多诸

如“我爱某某品牌，我一直开这个品牌的车，开了好多年啦！现在这个品牌推新车了，我是

一定会支持的！”这样的内容。然后大家截屏，放到结案报告里，以证明“品牌效应”达到

了。

这么操作，客户怎么会看不出来是作假呢？后来他们便失去了未来的合作机会。

这并非个案，这种“战略上偷懒，战术上玩命”，然后“不得善终”的情形时有发生。

项目刚开始的时候，不认真研究营销目标，也不做任何的数据计划。等到做完了，开始后悔

没有提前跟客户说清楚评估标准，最后导致双方一直争论不休。同时，执行过程中也没有认

真收集数据，等到写报告的时候，发现巧妇难为无米之炊。最后，逼得没有办法，就把能追

溯的数据全都“找后账”地收集在一起，胡乱地联系一通，力求同主题搭上边，实在不行就

做点假数“补救补救”。

这无疑是饮鸩止渴。

数据评估体系一定要在项目开始执行之前就做好，并与企业达成共识，因为：

正确地设立数据评估的标准和体系，并不单为了在项目结束后拿着一个漂亮的数据交差，更重要的是，它能

帮助我们在项目执行的整个过程里，不断地校准至正确的方向，避免南辕北辙。

好在，现在越来越多的甲乙双方都意识到了准确评估的重要性。《Holmes Report 2016

年全球传播报告》里指出，在调研样本中，54%的甲方及67%的乙方人士认同“评估”是驱动

业务增长的重要因素。当谈及“评估”的重要性时，数据结果显示出一个鼓舞人心的现象：

公关行业的高管一致认为“对评估方法的优化”是业务增长机会：在18个潜在的业务增长驱

动因素中，代理商将“评估”排在第3位；而甲方客户则将其排在第7位。

2016 Global Communications Report

然而，值得警醒的是，双方现有的评估模型仍仅将重点放在对直接结果的评估上——比

如“总触达人数”或是“曝光量”，而不是最终的商业产出。而令人大跌眼镜的是，30%的

受访者说他们常使用“媒体价值”（AVE）来做评估。而这一维度，早已被业界认定为是非

常不可靠的评估标准。

对于社交媒体的评估也是同样粗糙原始。代理商和客户最常用的评估维度就是“粉丝

量”（78%），其次为“触达人数”（77%），及评论、点赞数之类的“互动量”（76%）；

而较少关注“情感分析”（62%），或是“社会化聆听”——实时社交对话监测（47%），或

是用户的“意见转变”及“具体行动”（36%）。

这些数据无一不显示着一个沉痛的事实：目前大部分人在评估这件重要的事上，还任重

而道远。

而且，很多人，对于KPI评估体系的理解，其实是僵化和片面的。

2.KPI应当怎样设？

KPI的全称是：Key Performance Indicators，中文叫关键业绩指标。理解起来并不

难：目标的达成由达成关键业绩指标来证明。

但KPI真正应用在营销的日常工作中，却有几个常见的误区。

误区一：所有的营销目标都应该是可被准确测量和指标化的。并且，KPI是非常具体的

数字，如35%，而不能是“10%～30%”。

这样理解KPI，会使得大家在实际操作过程中教条和局限地对待评估。评估应当“客

观、准确”的本质也就被忽视了。

首先，某一些商业目标，是难以在项目开始时，制定一个准确的数据目标的。例如当一

个新行业刚开始出现时，企业的商业目标会是“市场教育，令大家接受这个新事物，并使用

我的产品/服务”。但是，这样的一个目标，要做到怎样的数据才算实现了呢？

是10%的中国人听说过这个品类？还是10万人使用了我的产品/服务？

就像电动汽车刚刚问世的时候，特斯拉要怎么设定KPI？这个市场的教育周期、环境的

成熟程度、价格的接受度、用户的心理变化……太多的变量，没人可以做出一个精确的评估

标准。更不要提参照物的问题了。一个新领域在诞生伊始，是没有参照标准的。只有前人做

过，后人才能根据前人的历史数据找到相对标准。

例如滴滴打车刚刚进入市场的时候，假设贴补出租车司机和终端用户的费用是1亿人民

币，这笔投入应该带来怎样的效果，达成怎样的装机量或者是曝光数据，能被评估为及格？

这是没有参考标准的。如果在这个时候，非要设立一个KPI的评估数据的话，确实是强

人所难。

就算不是新兴领域，很多指标也无法提前预设。

例如某媒体的微博账号，营销目标是：提升粉丝好感度。我们可以通过粉丝的互动数量

及评论的情感值来判断大家的好感度是否提升了。但是，如果账号在推广上的投放金额是

100万人民币，好感度要提升百分之几才算合格？也无法计算。

僵化的评估只能流于形式，有的时候，将KPI的数字设为一个区间而不是一个具体的数

字，反而更加科学。

误区二：KPI设定好后就不能变。

有不少人会认为，KPI一经设定就应该是板上钉钉。

“KPI是在项目执行开始之前设立的一个评估的标准，如果在过程中KPI还会变化，那怎

么还能起到客观评估的作用呢？岂不是只要营销做得不好，改改KPI就完了吗？”大家是抱

着这样的观点看待这个问题的。

因为营销做得不好就返回去改KPI，当然是不能接受的行为。但这里想说的却不是这件

事，而是，正是因为KPI是提前预设的目标，我们才会发现，往往在真正执行的过程中，实

现目标的表现形式有可能会发生变化。如果刻板地只监测之前设定的数据，有可能会忽略其

他更加重要的指标。尤其是在做一些开创性的项目、面对一个比较新的市场、基于一个比较

新的社交平台，或是针对一个很小众的营销目标来做推广的时候，KPI常常是需要在执行过

程中逐步优化的。

以某媒体微博账号为例，假设年初接到的营销目标是“提升粉丝对账号内容的认可

度”。根据这一目标，大家根据历史经验以及对目标的解读，设置了以下KPI：

一是，微博内容的转发数平均提升A%；

二是，评论的情感值中，负面情绪低于B%。

项目开始后，营销人在执行的过程中，不断监测这两个指标的数据表现，发现数据指标

确实在逐渐提升。但同时，大家也发现，账号粉丝好感度的提高还表现在了另外的行动上。

例如，不少人会全文拷贝喜欢的内容，然后发布到自己的微博页面里。还有一些人则将内容

转发到了其他的社交平台，例如豆瓣、人人网等等。

用户的这些行为数据，其实并未反映在账号本身内容的互动数据里，只有针对特定内容

基于全平台做监测时，才能看到上述内容出现的频次。而这种现象，其实并不罕见。例

如“罗辑思维”这样优质的账号，就会有很多有见地的内容被网友以这样的方式发布到自己

的微博中或者其他社交平台。

上述行为当然意味着用户对内容的认可，但是却并未计入评估体系中去。这些数据，就

很有可能在推广的过程中被轻易地忽略了。

这种情况，在面对新市场、新平台、新项目、新目标的时候会更加频繁地出现。再有经

验的营销人，也很难做到在项目尚未展开的时候，就面面俱到地想到所有正确的评估方向。

这也不应该完全由人脑完成，同时也是数据分析的使命和意义所在。

更科学的方式是，先根据营销目标设定KPI，但并不教条地对待它，而是在项目进行的

过程中，根据实际情况相应调整。

误区三：认为只要设定的KPI达到了，任务就完成了，营销工作就做好了。

KPI体系本来的意义在于，通过科学的评估体系来准确了解营销的目标是否实现。但就

如同一柄双刃剑，大家常常在执行的过程中，就不自觉陷入“为了数据而数据”的错误认知

中，反而忘记了初心是实现营销目标。

同时，在这样简单粗暴的因果关系下，也很容易引发作弊。

例如，某项目的KPI是：微博账号一个月需要达到整体曝光1亿次。可能到月底一看数

据，确实达到了1亿次。但如果再仔细分析，有可能发现这样的事实：在该KPI标准设置之

前，账号每天发布10条内容。但是现在，为了达成曝光的KPI，账号每天发布了30条内容。

曝光总量是上去了，但其实内容却越做越差了。

这也是为什么坊间很多替人充“僵尸粉” [1] 、刷评论 [2] 的小公司生意十分红火的原

因。常常会有这样的怪圈：企业负责人拍脑门给代理公司设置一个不科学的KPI，例如微博

账号年度增长粉丝XX万人。代理公司为了迎合企业，满口答应，但又无法做到，于是花钱找

人为账号充上一大批“僵尸粉”。企业的营销目标其实根本没有达到，却因为这些虚假繁荣

的KPI数字盲目乐观，逐渐离真正的目标越来越远。

所以，我们不应该静止地、僵化地对待KPI，而应该一直围绕着最核心的营销目标。所

有的营销手段都需要一直忠于目标，而不是为了完成某个或某几个数字。在推广的过程中，

KPI不应该只是评估工具，背后的思路同样可以优化内容。

因此，我们认为，科学的评估体系应该是尊重目标、尊重事实和尊重变化的，而不应该

是拍脑门的、静止的和僵化的。我们在设定KPI和评估的过程中，需要留意以下注意事项：

·并非所有目标都可被准确测量和指标化，有时，设定一个区间而不是具体的数字更加科学；

·KPI虽然是提前预设的目标，但在营销推广的过程中，实现目标的表现形式有可能会发生变化，因此应该

相应调整；

·仅追求数据结果，容易引发作弊，要时刻谨记，数据永远是服务于营销目标的。

[1] 僵尸粉：僵尸粉一般是指微博、百度贴吧等社交平台上的虚假粉丝。花钱就可以买到“关注”。

[2] 刷评论：指在微博、百度贴吧等社交平台上，在指定内容下刷上虚假的评论。

3.营销目标的数据解构

灵活而非僵化地使用KPI评估体系，听起来不难理解，做起来却不容易。因为在营销目

标和KPI之间，还有一个关键但又困难的步骤——准确的翻译。

这里，我们把这个翻译的过程，称之为营销目标的数据解构：

即把企业的营销目标量体裁衣地用数据化的方式，解构为一些可以量化评估的维度，及一些虽然不能指标

化，但是需要跟踪监测的关键性成果。

首先，这个“翻译”必须是量体裁衣的。

以英特尔公司旗下的两个社交账号“英特尔中国”和“英特尔商用频道”为例。“英特

尔中国”是英特尔公司在微博平台的官方主账号，针对的受众更多、更广，是一个以提高品

牌整体影响力为目标的B2C的社交账号。“英特尔商用频道”则是英特尔旗下B2B [1] 业务线

的账号，目标受众人群主要是国内的广大IT经理人们。账号的营销方向，简单说是扩大英特

尔公司在B2B领域的影响力，以其自身专业的行业知识和技术，影响IT经理人们的态度和行

为。

“英特尔中国”是非常典型的企业官方微博，但“英特尔商用频道”却只是针对一个细

分领域。如果没有量体裁衣地做KPI，而是简单粗暴的采用同“英特尔中国”一样的标

准，“英特尔商用频道”在运维时就一定会陷入一个怪圈：无论怎样努力地推广，对于“商

用频道”来说，营销成果的绝对数值都无法同“英特尔中国”比肩：无论是粉丝的增长数

量、增长速度，还是新增粉丝的质量，抑或账号的整体声量等。

先说新增粉丝数量。假设两个账号的推广费用完全一样，“英特尔中国”的年度评估指

标之一是“新增粉丝10万人”，这个任务如果也同样下达给“英特尔商用频道”，后者就无

法达到。因为前者面对的目标人群是数量巨大的中青年消费者，而后者的目标人群只是非常

小众的IT经理人人群。就算中国全部的IT经理人都被覆盖到，也只是前者目标人口数的一个

零头。

再说新增粉丝的质量。如果用同一套标准判断双方的粉丝质量度，也不公平。传统分析

粉丝质量的维度一般是：粉丝的粉丝数、粉丝的活跃度、粉丝互动数量、粉丝的认证情况、

粉丝发布微博的影响力等。这些维度其实是根据微博平台主流用户特点制定的，也更加符

合“英特尔中国”的用户特点。

但是“英特尔商用频道”的目标人群是国内的IT经理人。这一群人不但年龄相对年长，

收入和职位也相对高。更细化的特点还有：

IT经理人们虽然每日的上网时间很长，但是在社交平台上的表现却往往“多阅读而少评

论”。虽然不爱评论，但评论的质量却比较高。另外，IT经理人们因为本身工作忙碌等原

因，不会好好地运维自己的微博主页，也没有多少粉丝，更不会常常与其他账号互动。因

此，就算是质量度很高的IT经理人账号，按照上述标准来评估，结果往往也是“质量差”。

但是，在这套标准下被评定为“质量差”的IT经理人们，对于“英特尔商用频道”来说

却是正确又精准的高质量用户。

所以，我们才需要根据每个服务品牌本身的特点和其目标人群的特点来量身制定评估标

准，而不能简单粗暴地一刀切。

中国IT经理人的普遍特点

接下来，则是重要的“翻译”步骤：

很多时候，企业的营销目标非常感性，看起来难以数据化。数据解构就是要把这些感性

的目标科学地“翻译”成可量化评估的数据标准，或虽不能被准确评估但可以被有效跟踪的

关键性成果。

我们曾服务过某著名媒体品牌ZTV（化名），主要工作是在微博上运维其社交账号

——“ZTV”。前期诊断分析之后，我们甲乙双方就营销目标达成了共识，其中有一条相对

感性：

提升“ZTV”在粉丝中的公信力。

翻译这一条目标，我们首先需要就目标进行概念的进一步解读，

这个解读的过程需要严谨客观：

·什么叫公信力？

·“ZTV”希望展现的公信力是什么样子的？

·在微博平台上的高公信力，呈现怎样的特点？可以获取的相对数据维度是什么？

·哪些数据指标是可以被量化评估的，哪些是不能被评估但可以被有效跟踪的关键性成果？

营销目标的数据解构（示例）

在“ZTV”这个案例中，高公信力，可以拆解为：内容的感召力强、内容的质量好、自

然传播的范围广等多个维度。而根据微博平台的特性和微博用户的特点，解构这个营销目

标，我们可以从“粉丝、内容和圈层影响力”这三个维度入手：

粉丝：

·新增粉丝的质量比数量更值得评估，更高质量的新增粉丝意味着内容的感召力更强；

·账号拥有多少个业内著名的高公信力账号粉丝，意味着其在公知圈的地位，应被重点对待；

·调研粉丝心中最有公信力的微博账号，账号的无提示提及率；

·……

内容：

·单位微博内容的曝光量越大，意味着内容质量越好；

·单位微博的转发数量（而不是评论数量或赞的数量）更能证明内容的传播价值；

·有多少内容被人原文拷贝至个人微博直发或拷贝至其他社交平台发布，越多意味着越有公信力；

·单位微博的转发层级越多，意味着内容质量越好；

·内容互动中的网民的支持态度；

·单位微博的生存时长越长，意味着内容质量越好；

·……

圈层影响力：

·账号与多少业内高公信力账号是彼此关注关系并且经常互动，越多意味着圈层公信力越高，同时，也意味

着内容质量高；

·账号参与了多少著名社会热点话题的讨论，输出了观点，并被认可；

·有多少社会热点话题是由“ZTV”率先引发的；

·……

一个看似感性的营销目标，在数据的解构下，竟然可以被拆解成这么多可以数据化评估

的维度。而且，在执行的过程中，也不排除会发现新的数据指标。

通过上述的解构过程，我们将一个感性的目标科学、理性地进行数据化的解读。不但评

估起来更加全面和科学，可执行性也大大提高。解构出来的数据方案，不但可以用作评估，

有些维度甚至对内容创意也有着指导意义。比如上文谈到的圈层影响力，“账号与多少业内

高公信力账号是彼此关注关系并且经常互动”，“账号参与了多少著名社会热点话题的讨

论”，这些不但是评估的方向，也是对内容执行团队的建议。

但这并不是一件很容易做到的事情，以此案为例，背后需要营销人对微博的平台特性、

微博平台的用户特征、微博平台的数据分类、“ZTV”的目标人群特征、“ZTV”的账号现

状、“ZTV”的营销目标等都有着深入和正确的理解，才可以做到。

即，做好营销目标数据解构的前提是：

营销人需要准确掌握其服务的品牌/产品诉求、企业的目标消费人群特性、目标营销平台的平台特性和人群特

性、目标营销平台可获取的数据类型等。

在每一个营销个案中，由于上述的几个重要方向都存在变量，因此上文提过的量体裁衣

才特别重要。对同一个企业来说，就算是前后相邻的两年，也不能采用同一套数据评估标

准。而现在很多的企业，不论自己所处的品类、品牌的现状、推广平台是怎样，却往往简单

粗暴地使用同样的标准来一刀切。比如只要求新增的粉丝数量抑或品牌曝光达到某某值，这

是很不可取的。

[1] B2B：Business to Business的缩写，指企业与企业之间通过互联网开展交易活动的商业模式。

4.那些不为人熟知的数据维度

看到上文长篇累牍解构的数据维度，可能有些对微博平台数据不太了解的读者会觉得很

新鲜，因为同自己以前分析的数据不一样。其实，每一个社交平台都有着个性化的特点，背

后也意味着个性化的数据。对于营销数据分析师来说，不断地学习和掌握各个平台可分析的

数据维度，是日常工作中必不可少的一环。

但是，很多对数据不太熟悉的初学者，可能在面对这些平台的时候，难免会思维僵化，

以为每个平台能够监测的数据无外乎是粉丝数、评论数、转发数等等。

为了帮助大家打开思路，这里就抛砖引玉为大家展示一下微博平台的部分数据维度：传

播层级、生存时长和社交关系谱。

传播层级

在社交平台上面，只要内容可以被转发，就会存在传播层级，层级，就是指转发的层

数。一条微博内容被发布之后，账号本身粉丝的转发，叫作一层转发。粉丝的粉丝的转发，

叫作二层转发……以此类推，信息量就会呈几何数级增长。

传播层级的意义何在呢？

比如分析两条不同的微博内容时，我们有时会发现，虽然这两条内容的互动数是差不多

的（互动数是指这一条微博的所有互动行为的数据总和，在目前的微博平台上，即为评论

量、转发量和点赞量的加总），但是整体的曝光却可能有很大的差别，比如其中一条微博的

曝光量是另一条的十倍，或者更多。这背后往往就是传播层级不同导致的。

假设两个粉丝数一样的微博账号，各自发布了一条内容，两条内容的互动数都为100。

其中，内容A的100个互动都是转发，由5层转发构成。而内容B的100个互动都是评论。那么

内容A的曝光量一定大大高于内容B。

因为内容B的互动均由账号的粉丝贡献，而粉丝是一定的。就算全部粉丝都看到了这条

内容，曝光量最多也就是粉丝总数而已。但是内容A则不然，背后有5层转发，其中2层以上

的转发中，每一个转发都意味着转发者的粉丝们也会看到这条内容。曝光量当然要高得多。

这也是上文为什么在讨论公信力的时候，谈到微博转发数量的意义要大于评论数量的原

因。只有内心认可或重视的内容，才会被网友转发至自己的个人微博上面，而这个举动会让

并非原博主的粉丝，而是更多转发者的粉丝看到内容。转发层级超过2层之后，转发者通常

便不会认识原博主（明星微博除外），大家的转发行为往往只是基于对微博内容的认可。

微博内容传播路径图（工具：知微传播分析）

而观察转发层级的时间分布，也可以帮助我们快速识别“僵尸粉”。

坊间的“水军”小作坊们在刷互动的时候，通常都是使用机器来刷，因此常常出现这两

种常态：

一是，几百上千条互动同时出现。

这对于自然互动来说，是不可能发生的情况。自然互动会随着时间的推移慢慢累加，因

为转发会使得非原微博粉丝在一定的延时后才看到内容，更多层级的转发意味着更多的延

时。所以绝不会出现突然一个大爆发，然后所有人作鸟兽散没人再理这条内容的局面。

因此，只要我们发现，一条内容下的评论转发都在瞬间发生，而没有长尾，那么基本可

以断定这是机器刷出来的虚假互动。

二是，转发层级是1或只有少量转发出现在2层或3层。

如果一条微博的互动数已经上千，这固然是一条影响力很不错的内容。但是，在自然情

况下，这个内容有没有可能转发只集中在第1层，或者只有零星的几个转发出现在第2层和第

3层呢？

答案是基本不可能。

一条内容如果互动上千，这意味着这一定是一个能引起很大共鸣的内容。从用户的行为

来看，一条高共鸣的内容，大家很难仅作讨论而不做转发。如果出现这种局面，那么很有可

能是，这条内容的互动是机器刷出来的。因为以挣快钱为目标的“水军”小作坊，从成本考

虑，是不会帮你连转发层级也刷出来的，除非对方加钱要求这么做。

传播层级从一定意义上可以等同于账号内容的质量度。质量越好的内容，传播层级就越

高。一些企业的官方微博账号，虽然每天发布的内容很多，但其实传播效果并不好，从传播

层级上看往往只有几层。而一些优质的品牌微博，虽然是企业级账号，不像明星微博或一些

自媒体一样先天具有话题属性，依然可以做到渗透性很强，像“杜蕾斯”“海尔”等很多品

牌微博的传播层级常常能高达一二十层。

另外，还要补充说明的是，上文提到：传播层级从“一定意义”上可以等同于账号内容

的质量度。之所以这么说的原因是，也会存在部分例外，比如当红的明星账号。我们看到，

很多明星随便发一个类似“大家好”这样的内容，也会有几十万的互动量，传播层级高达几

十层。这个层级数量并不能说明内容质量度有多高，只能说明这个明星的影响力大。

生存时长

微博内容的生存时长，是指一条内容从发布到最后一条互动内容产生，中间的时间长

度。

随着新浪微博的信息量越来越大，普通微博内容的生存时长也在变短。但是，同传播层

级一样，对于单条内容来说，生存时长越长，往往意味着内容的质量度越高，越能得到用户

的认可。

如果一条内容的生存时间长，这说明这条内容在传播的过程中不断地被转发，很多新看

到这一条内容的人依然愿意转发和讨论它。

吴奇隆某条微博的生存时长-工具：知微传播分析

但是，明星群体却不同。有时一个简单的打招呼，也会被传播很多层。上图是从明星吴

奇隆的账号主页随便选择了一条普通的内容，后台数据显示，这一条内容的生存时长高达一

个月。

但是，对于个人用户和企业用户来说，生存时长和转发层级一样，都意味着内容的质量

度。

社交关系谱

在微博上面的社交关系，简单说就是账号与账号之间相互关注和互动往来的情况。

如果，我们把同一个领域中具有高影响力的账号都用数据提取出来，并且分析这些账号

彼此之间的关注关系，及一段时间之内的互动状况，就可以看到这个圈层中意见领袖们基于

该社交平台的社交关系。如果针对其中的一个账号，或者几个账号来分析，就可以了解这些

账号的圈层影响力情况。前文提到“ZTV”营销目标的数据解构中，就谈到了这个维度。

圈层影响力的意义很好理解，例如一家媒体，如果不但在网民心中被认可，也同样在媒

体圈子里被认可，并且有良好的社交关系网。那么，相对一些仅仅被网民认可，却不在媒体

圈层里的媒体更有影响力。同样的一条内容，如果是后者发布，会引起很多粉丝的关注，但

如果是前者发布，则在粉丝之外，还有可能会获得其他有影响力的媒体的关注、转发，从而

进一步扩大了话题的影响力。

下图就是一个基于新浪平台数据典型的媒体圈社交关系图谱。图形中，账号身边的圆圈

越大，表示关注该账号的媒体越多。而身边的线条交错的越多，就表示当时同这个账号互动

的媒体越多。对于营销人来说，可以通过这张图清晰、快速地了解各个主流媒体的圈层影响

力。

媒体圈的微博社交关系谱（数据来源：知微）

除了媒体圈，还有众多的圈层，例如动漫圈、影视圈、IT圈等等，都可以用这种方法找

到圈层中高影响力账号彼此之间的微博社交关系。

而在上述这几个维度外，还有许许多多虽然“小众”但却有价值的数据维度。不同的社

交平台，可获取的数据量和维度都不一样，需要大家在实际工作时，灵活运用。

5.核心指标

通过前文的数据解构，我们往往可以得出很多条数据分析的维度。这当然极大地保证了

评估的科学和准确性。但是如果站在初学者的角度，大家如果真的拿到一个有着几十条指标

的“某某品牌营销目标的解构方案”后，整个人的第一反应可能并不是开心，而是茫然：

“怎么回事？这么多……要全都做到吗？”

“只做到50%怎么办……算失败吗？”

曾经有个小学学校，发行过一本叫作《好学生行为准则》的小册子，里面收录了60条准

则，描述一个好学生应该奉行的行为原则，比如见到老师应该问好，每天一早把书桌擦干

净，团结同学，等等。然后发给大家人手一本，要求同学们好好阅读，按照书中所说成为一

名好学生。

结果是效果很差。很多同学没看几行就放弃了。因为实在太多了，根本难以全部做到，

干脆就全都不做了。

这种有点想要自暴自弃的心情，应该就是拿到数据解构方案的初学者的内心写照。对于

大部分对数据不太熟悉的营销人来说，方案中的很多数据维度，可能都是有一定收集难度

的。有的还存在收集成本超预算的问题，完全做到不太现实。那怎么办呢？

只能做到50%，算不算失败？做到多少算及格呢？

其实，我们发现：

在多个数据维度中，总会有一个最核心的指标，有时虽然看起来不显眼，但却最重要。

有的时候，营销目标解构完后，有很多条评估标准。但是，有时只有一个指标是最重要

的，其他都是为了更好地实现这个指标。这很像军队里指挥官下达军令时的状态。

在军队里，指挥官在下达军令的时候，往往是非常复杂的一个军令，比如：“你们先到

达某某山包，然后停下来，在某某位置，零散地埋下50个地雷。然后大家根据现场环境的不

同，对自己进行伪装。伪装要做到，5米外的敌人一眼望去，也无法发现你们。然后，大家

隐藏在山包的某某位置，静静地等待。大概下午某某时间，会有敌军到来，他们会先进入地

雷区，等到地雷引爆之后，大家对敌人们进行扫射，力求全部歼灭敌人，并且尽量降低我方

的伤亡。”

于是，大家就会认真记下这些命令，然后按照指挥官的要求一一完成。但是，真实的情

况往往是计划没有变化快。有可能大家赶到山上时，突然下雨了，导致现场情况跟设想的大

不相同。或者是在赶往目标地点的过程中遇到了塌方，大家花了更多的时间才到达目标地

点，完全没有时间埋地雷和做伪装。

因此，聪明的指挥官都会在下达完上述任务命令后，再着重为大家圈出一个最重要的核

心任务，比如“你们先按照计划进行。但是，如果发生了不可控制的意外，大家记住，最重

要的是，不论用任何手段，一定要歼灭这一伙敌军”，歼灭敌军，就是最最重要的任务，其

权重 [1] 高于一切，而刚才那一大篇的任务规划，其实都是为了完成这个唯一的任务而存在

的。

还有的时候，营销目标解构完后，你发现，其实品牌希望实现的目标非常复杂，不是一

个单一维度。但是在众多维度中，依然存在一个相对最重要的数据指标。比如说，某品牌立

下的营销目标是：

我要做市场第一。

但是什么是市场第一呢？

第一是指销量第一，还是利润第一。是口碑第一，还是技术第一？

可能该品牌说：我全都需要第一。于是对应着每一个方向，都会出现很多维度的数据指

标。这似乎又回到了前文说到的《好学生行为准则》的那个故事场景中，大家面对着众多的

指标，又一次混乱了。

那么，就需要营销人综合分析企业当时品牌的现状，来判断在当前阶段，哪一个任务最

重要。

例如，可能很多读者不知道，目前国内卖得最好的MPV车型（multi-Purpose Vehicles 的缩写，指多用途汽车）并不是很多人耳熟能详的品牌，而是五菱宏光。这是一款价格在五

万元人民币左右的面包车，很多人用这款车进货。如果这个品牌希望做MPV车型中的第一，

销量第一就相对不是那么重要，利润、技术上的提升，可能就更值得重视。因此，我们需要

根据品牌的现状，从众多维度中找到一个相对最重要的指标，这个指标背后意味着营销的侧

重点。

综上所述，当拿到营销目标之后，我们需要先把这目标解构成很多个数据维度，然后，

再在这些维度中，寻找那个最重要的核心指标。探寻核心指标的价值在于，能帮助我们更清

晰地理解不同数据指标之间的关系，是相关、是因果还是其他。并且，在执行推广的过程

中，深刻掌握最核心的“工作重点”。

[1] 权重：权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。

6.参照物与对比分析

“你报告里面的数字是挺大的，但我们这几年数据一直都挺大啊。我不知道咱们到底进步了没有。”

“你报告里面的数字是挺大的，但我没有什么感觉。”

一些甲方客户在看到交过来的营销报告时，会有这样的困惑。报告里的数字很漂亮，也

很大，但却无法令人感受到这些数字的价值。

这种感觉的发生，是因为大家对于变化难以保持敏感。而之所以不敏感，其实是因为没

有设置好对比的参照物。因为，评估往往并不是在评估一个绝对数值，而是一个相对数值，

比如“在同样预算下，同去年相比我们做得如何”，或者“在同一段时期内，我们同竞争对

手相比做得如何”。想要搞清楚这些，就需要我们在了解自身的营销效果外，同时还要知

道“去年做得如何”，以及“对手做得如何”。

很多初学者在做KPI方案时，总会在最后算数的环节卡住，也往往是因为没找好参照物

的关系。

“数据维度已经都解构完成了，指挥官核心也找到了。但是甲方一定要让我给个具体的

数，即具体达到什么数字才算KPI达到了。我算不出这个数。”这是他们为难的地方。

前文提过，并不是所有的KPI都是可被准确测量和指标化的。有时由于行业还未发展成

熟，没有一个例如CPM平均值为XX元这样的行业通用评估标准。可能，企业也正在通过自己

的努力来打造和建设这个行业。那么在这样的情况下，比如上面这个例子，我们可以承诺，

今年的目标是，在同等预算下，效果比去年提高20%。那么，只需要找到去年的数据，乘以

120%，就可以算出今年的目标。

需要说明的是，这并不是一种退而求其次、不得已而为之的做法。似乎正确的做法就应

该是先了解某一个指标的平均水平线，然后基于这个标准算出来的KPI才是唯一正确的。而

现在由于行业发展的不成熟，或者标准缺失，没有平均值，所以才不得已采用“自己跟自己

比”或者“跟对手比”的方式。

如果有这种想法，是不对的。因为，对于绝大多数企业来说，短期的营销目标都不是全

球第一，或者全国第一。比去年做得好、比竞争对手XXX做得好，或者营销效率相对性价比

高一些……以这些为评估目标，小步快跑，稳健地成长，并没有什么问题。

这些标准，都是“相对完美”的标准，关键点在于找对参照物。没有合理的对比参照

物，企业就无法知道自己在环境中的真实水平。

参照物缺失，会使人迷失自己的真实水平。但是，这里也要提醒另一个极端：如果为了

让数据结果好看一些，就胡乱地找参照物、为了对比而对比，则更加坑人。

美国统计专家达莱尔·哈夫在其《统计数字会撒谎》一书中举过类似的例子：

在美国和西班牙交战期间，美国海军曾经用以下数据鼓励年轻人参军。他们在征兵海报上面写：美国海军的

死亡率是9‰，而同时期纽约居民的死亡率是16‰，因此“来参军吧，参军更安全！”。

看起来很唬人，但仔细琢磨一下，完全经不起推敲：9‰和16‰这两个数据其实并不存

在可对比性：当兵的人都是年轻力壮的小伙，死亡形式一般只是战死。纽约居民却是各个年

龄层和身份的人都有。这些人的死亡原因有自然死亡的，也有交通事故去世的，还有病死

的、自杀的等等。

之所以经不起推敲，因为对比的目标人群样本完全不同。针对两个人口构成完全不一样

的人群，去简单粗暴地对比死亡率，是非常不科学的。但是，这个海报却很有“蛊惑力”。

与此类似的是，有的人为了突出自身成绩，胡乱地找一个竞品的数据来作为参照物。比

如：拿竞品三年前做的类似项目跟自己今年的项目做对比。他们之所以这么选择，往往是因

为这么比，能显出自身项目的效果好。

这跟美国海军的例子是一样的，乍一看有理有据，很有说服力，其实说的并不是事实。

所以，这里给大家简单总结一下，当找寻参照物进行对比分析的时候，有一个重要的原

则要遵守，那就是要保证在同等状态下进行对比。

比如说：

·人群样本的组成一致：针对小学生的调研数据不能同针对年轻白领的数据相比；某品牌19-24岁的用户数

据不能同竞品16-22岁的用户数据相比。

·数据来源一致：微博平台的数据趋势不能跟百度平台的趋势比。

·时间区间一致：某品牌的年度曝光量不能同竞品的季度曝光量相比。

·计算方法一致：某品牌500万预算下的活动曝光，不能同竞品3000万预算下的活动曝光比；某品牌的活动

页面的PV不能同竞品活动页面的UV比。

……

看起来有点像是废话，但其实，前文谈到的那些蒙蔽大家的对比数据，都是利用了大家

的注意力盲点，在并不一致的状态下进行了计算。了解这些，首先可以避免大家在计算自身

数据的时候盲目乐观，其次，也可以帮助我们在对待第三方数据的时候，能够明辨是非。

以下是我们经常使用的参照物的选择类型，抛砖引玉，供大家参考：

·以企业历史数据作为参照物；

·以核心竞品数据作为参照物；

·以同一推广平台上、同一类型内容的某个数据指标的均数作为参照物：例如某企业在豆瓣平台上做同城活

动，可以以同行业其他品牌在豆瓣平台上做同城活动的相关数据的均数作为参照物；

·以基于同一个活动的相关品牌数据作为参照物：例如在同一个赞助项目中，将其他同级别赞助品牌的相关

数据作为参照物。

……

简单总结一下，营销目标的数据解构无疑是一件复杂的事。在营销领域，往往最重要的

事情，用数据分析起来也最复杂，比如本章谈到的营销目标的数据解构，以及前文提到的目

标人群的数据画像、代言&赞助的数据评估等。

但从另一个角度讲，正是因为这些工作的意义重大，而营销环境又十分复杂多变，才最

应该用数据来帮助营销人去除噪音，理清思路，提高效率。

本节重点谈的是，营销人应同企业一起，在项目展开之前，以科学的评估方法来制订方

案，将企业的营销目标量体裁衣地、数据化地解构为可量化评估的指标。然后再找到最核心

的指挥官指标，以便科学、准确地开展执行工作。同时，还需要选好合适的参照物，才能更

准确地用数据来优化执行。

（二）用数据帮你营销跨界

1.数据与“品牌跨界合作”（Co-branding）

2.数据与热门话题借势

“跨界”这个词由来已久，但这几年越来越火。品牌们做营销要“跨界”，不再固守在

自己的品类里，而是跟一些差异性很大的品牌合作。比如，即时用车软件——UBER优步中

国，明明提供的是用车服务，却同可口可乐、哈根达斯等品牌联合举办“UBER冰淇淋日”活

动，让用户可以像一键叫车一样地一键叫冰淇淋。电视台做节目也要“跨界”，《跨界歌

王》《跨界喜剧王》等节目收视率均不俗。就算是作为一名个体，大家也都纷纷追求“跨

界”，不再满足单一的职业和身份的束缚，而是去选择能够拥有多重职业和身份的多元生

活，争做“斜杠青年” [1] 。

大家之所以追求跨界、重视跨界，是因为跨界可以达到资源上的多元协同效应。对于品

牌来说，成功的跨界营销可以帮助企业突破其传统的营销边界，加深用户对品牌的认知和忠

诚度。因此，品牌的跨界营销常常同“借势”一词联系在一起。两个品类不同的品牌，强强

联手、跨界合作、相互借势，取得1+1＞2的效果。

如何利用数据帮助品牌更科学高效地进行跨界呢？

接下来，我们把“跨界”按照下面的两个角度进行拆分，然后一一进行解析：

第一个角度是跨品牌之间的营销合作，也就是Co-branding。看看如何用数据来帮助企业更高效地找到合适

的合作品牌；

第二个角度是关于话题的跨界，即用数据帮助企业找到合适的跨界热门话题，从而进行营销借势。

[1] 斜杠青年：斜杠青年来源于英文Slash，出自《纽约时报》专栏作家麦瑞克·阿尔伯撰写的书籍《双重职业》，指的

是一群不再满足“专一职业”的生活方式，而选择拥有多重职业和身份的多元生活的人群。这些人在自我介绍中会用斜杠

来区分，例如，张三，记者/演员/摄影师，“斜杠”便成了他们的代名词。

1.数据与“品牌跨界合作”（Co-branding）

品牌之间跨界合作的最大难点，在于找到正确的合作品牌。如果合作品牌找错了，再有

创意的营销方案也难以取得好的效果。

而判断合作品牌正确与否，从数据的视角看，其实只需要两步：

第一步，判断是否是同品类竞品；

第二步，判断用户构成的重叠度。

同品类的竞争对手之间，一般不会营销合作，就算合作，也不能说是跨界，因为大家在

同一“界”里。

那么这个“界”是指什么呢？

其实就是第二步里谈到的用户构成，也就是目标消费人群。竞争对手之间争抢的是同一

群目标消费人群，并且用户的购买又是“排他”的，买了竞争对手的产品，就不能再买我的

产品了，游戏规则就是你争我夺，哪里又谈得上合作，谈得上借势呢。

但是，如果不是同类竞品，目标消费人群的重叠度又很高呢？

这样的两个品牌之间，面对的是同一群人，而用户的购买并不是“排他”的，买了你的

产品也可以同时再买我的产品，并且打包捆绑推广，还能令人印象更加深刻，双赢就这么产

生了。

如果把目标消费人群比作领地，这背后的逻辑就更清楚了。

在自然界，很多生物都有领地意识，比如狗会用尿尿的方式，以气味来圈定自己的领

地，提醒其他同类：这个地方是“有主的”。狮群在圈定领地之后，狮王还会一直在领地内

游走巡逻，确保没有外来雄狮入侵。但是，只有相同物种之间才存在领地之争，跨物种之间

就并不存在。比如在某一狮群的领地范围内，其他物种，蚂蚁、鸟类、花花草草等，依然可

以生存的很好。大家共同构成了一个生态系统，彼此之间非常和谐。

这其中的关键是，大家身处同一领地，但却不是竞争关系。

比如UBER优步中国同可口可乐、哈根达斯等品牌联办的冰淇淋日活动就是这样，这些品

牌面对的目标人群重叠度很高，彼此又不存在竞争关系。通过这一个营销活动，大家的品牌

影响力相互加强，效果更好。

在这背后，数据能够帮助品牌做的，就是匹配目标人群：

一是，当企业已经有了目标合作品牌，数据可以帮助判断两个品牌背后的人群重叠度；

二是，当企业还没有目标合作品牌，数据可以通过分析自身品牌的目标人群，来寻找合适的跨界品牌伙伴。

举一个例子。

早在2012年，我们团队曾以很小的投入，用数据帮助客户大大提高了品牌的成长速度。

当时，我们帮某科技品牌运维一个微博社交账号——“科技新极客”（化名）。这是一

个新开的账号，主要的目标人群是中国地区的极客 [1] 年轻人，当时面临的状况是：

第一，营销费用很紧张；

第二，极客年轻人在国内虽然人数并不少，但是占整个人口的比例却非常的低。而且分散在各行各业，非常

难以获取，更难影响；

第三，微博账号是刚开通的，影响力为零。

在这样的局面下，我们希望能够帮助这个账号快速成长，迅速吸引极客或者是极客兴趣

人群。于是，我们做了以下几步：

第一步，我们抓取了微博账号名称里包含“极客”、账号的目标人群是极客、具备一定影响力的非竞品账

号。

可惜在当时，专门针对极客人群的微博账号十分少，并且具备一定影响力的更少。用数

据筛选过一遍后，发现能够选出的账号寥寥可数。这一尝试并没有取得什么效果。

于是我们做了第二件事：

用数据抓取了在微博上给自己标注“极客”标签的人，以及在第一步中找到的所有极客类账号的粉丝，将这

些人的微博关注账号数据取出（即这些人在微博上关注了哪些账号），然后进行重叠账号的筛选和排序，找到了

Top100的账号，并且进行了分类。

这些人，是微博平台上存在的极客/极客兴趣人群，数据很容易获取，样本的分布也不

存在地域限制。这些极客/极客兴趣人群，每一个人都有成百上千个关注的账号，将所有这

些关注账号取出，并且进行重叠度的筛选和排序，看起来很麻烦，但是数据分析师们做起来

却并不复杂。

从结果看，重叠度高的账号可谓五花八门，既有国外黑科技的品牌、国内的“小众”原

创品牌，还有媒体账号、明星账号……但毋庸置疑，这些账号，就是极客/极客兴趣人群关

注度最高的账号。反过来说，通过这些账号，能够高效地影响到极客/极客兴趣人群。

接下来，我们去掉了同“科技新极客”背后的品牌在同一个品类里的竞品账号。而其他

的那些高重叠度的账号，就是我们可以去谈跨界合作的品牌账号了。这些账号天然被极客人

群关注，但又不是竞品。

数据排序之后，我们从中找到了几个影响力最大的账号，并最终挑选了“环球科学杂志

社”来合作。这个账号是《科学美国人》（《American

Science》）杂志在中国的社交账

号。《科学美国人》是一本享誉国内外的著名科普类杂志，也是极客们最爱看的杂志之一。

“环球科学杂志社”当时的粉丝数大约近20万人，并且粉丝质量和活跃度都非常高。反

观当时“科技新极客”只有区区几百个粉丝的体量，可谓是“庞然大物”了。但正因为是跨

品类的品牌，双方并不存在竞争关系，我们前去谈合作十分顺利。最后，双方采用了一个粉

丝双关注并且转发抽奖的方式。这种方式现在看已经非常常规，但是在当时，微博抽奖还没

有那么多，又是两个“看起来既不是同类有很合拍的品牌”做的活动，大家的参与热情很

高。

这个为期3天的活动，单条微博的曝光量近100万，互动量高达1800，更是为“科技新极

客”带来了近1万人的高质量粉丝。

如果用传统营销内容推广的方式来吸引用户，会需要很长的时间。微博平台每天的信息

量非常大，并不是内容质量高就能立刻被目标人群看到。但使用这种方法，只要账号的调性

和品质合适，就可以快速在目标受众面前曝光，还可以得到合作品牌的潜在背书，不能不说

是一种“捷径”了。

回顾这个案例，数据做的事情其实并不难：

第一，找到目标人群的典型样本；

第二，找到样本共同关注的高重叠品牌列表；

第三，从列表中去掉竞争对手品牌。

用这种方式会获得多个领域的跨界品牌名称，并且这些品牌背后是高重叠度的目标受

众，是非常合适的跨界合作品牌。

之前网络上曾有一阵子火过类似“某某的一天”的内容，用品牌LOGO堆砌出某一个类型

人群的一天，类似下图这样：

一个女高管的一天（示例）

上图所示的是一个典型的在一线城市生活的青年女高管的一天。在她一天的不同时间段

里，出现了很多品牌的名字，涵盖了洗浴、美妆、饮食、出行、阅读、运动等等多个生活中

的常见诉求。这些不同类型的品牌背后，代表的其实是这一类人的典型的生活方式和消费方

式。这些品牌相互之间并非竞争关系，但却可以很好地跨界合作。

当我们圈定了目标人群，按照本节所述的方法和思路，进行数据收集和调研，可以很容

易地做出这类型的图表，这就是一个展示跨界合作品牌的非常直观地可视化图表。

[1] 极客：极客是美国俚语“geek”的音译。随着互联网文化的兴起，这个词含有智力超群和努力的语意，又被用于形容

对计算机和网络技术有狂热兴趣并投入大量时间钻研的人。和工作中必须使用电脑的人不同，Geek需要把他们的休闲时间

也在电脑中度过，Geek也可能是电脑高手也可能不一定是电脑高手，不过大部分都对电脑有莫大的偏爱，他们可能会对一

切新鲜玩意儿都弄来搞搞。Geek们是那些依靠计算机技术结合成的社会性人群，他们把大量社交时间花费在电脑网络上，

Geek们的娱乐是每天到处寻找新奇的东西，比如各种软件、书籍、MP3、电影之类的，他们在各种BBS里发表代表个人观点

的帖子，有些高级Geek则以编写共享软件为乐事。

2.数据与热门话题借势

与品牌的跨界合作不同，企业在选择营销话题时跨界，似乎是个自己的事儿，与他人无

关。为了借势热门话题，同时展现品牌的特质，越来越多的品牌走出了自身品类的“一亩三

分地”，热闹地参与进很多看似与己无关的话题中。

借势一词，在百度百科上的定义是：企业及时地抓住广受关注的社会新闻、事件以及人

物的明星效应等，结合企业或产品在传播上欲达到之目的而展开的一系列相关活动。

借势在营销领域非常火，一些原本名不见经传的企业，会因为某一次成功的借势，用很

少的成本迅速为人所熟知。也正是因为看到了这些成功的案例，一些企业便误以为只要掌握

借势的本领，就可以零成本做营销。

但其实，借势的目的并不是为了不花钱、占便宜，而是为了提高营销效率。

数据在这个过程中，起到的作用，同品牌跨界一样——帮助企业找到合适的跨界热门话

题。而背后的逻辑其实也相同：通过分析目标受众人群，了解大家感兴趣的话题类型，然后

针对社会性热门话题进行实时监控，选择合适的话题进行跨界营销内容的制作。

举一个例子。

服务媒体品牌“ZTV”的时候，分析该品牌的目标受众人群关注的热门话题类型，我们

发现，里面有一个重要的分类是“明星话题”。因此，在做日常内容的运维时，数据团队也

会实时监测热门话题中跟明星有关的内容。当时，正是湖南卫视《花儿与少年》真人秀节目

热播的期间。

这个节目播出后，网络上面的关注度颇高，节目中的众位明星的声量纷纷大涨。播出过

程中，我们通过数据监测发现，华晨宇在当前时间段内，一跃成为热议度最高的一位。于

是，我们便立刻为“ZTV”做了下面的这条微博。

“ZTV”的一条借势微博

这是一条非常简单的话题借势，背后的逻辑仅仅是：

“ZTV”的目标用户喜欢明星话题，当前同明星相关的热门话题中华晨宇的声量最大，

华晨宇的粉丝人群同“ZTV”的目标人群重叠度高，找到华晨宇粉丝密集的几个账号，发布

同华晨宇相关的内容并且@这些账号。

但是，这一条微博没有任何的营销费用投入，却在发出一小时内转发量就迅速破千。

而“ZTV”平时的内容互动表现基本维持在单条微博互动量在几十的水平线上。借势效果不

得不说十分惊人。

之所以效果好，背后有着多重原因。节目热播时，微博平台有大量粉丝在平台上搜索华

晨宇的相关信息并互动。因此“ZTV”的微博发出后，不但“ZTV”的粉丝看到了这条内容，

也同时因为搜索带来很多流量。“ZTV”的粉丝同华晨宇的粉丝构成重叠度高，因此这一条

内容不但“ZTV”的粉丝愿意互动，华晨宇的粉丝也愿意。内容发布时@多个华晨宇的粉丝群

账号，更是提高了传播的效率。

这个例子主要展示了人群匹配度高对于借势效果带来的提升。还有很多做得更加精巧的

话题借势：

曾经“王思聪体” [1] 火遍网络的时候，湖南卫视的真人秀节目《爸爸去哪儿》也正风

靡一时。当时，“搜狗输入法”发布了下面这一条微博：

“搜狗输入法”的一条借势微博

“搜狗输入法”把其产品的特点和“王思聪体”相关联，并且还同时借势了当时因为

《爸爸去哪儿》节目热议度很高的吴镇宇，取得了非常好的效果。这一条微博的曝光量高达

6149万，传播层级也有7层。并且从网民互动内容的词云里可以看到，大家的主流态度是好

玩、有趣、厉害等正面的情感态度。

“搜狗输入法”借势微博的互动词云示例（工具：知微传播分析）

这一条内容不但取材精准，更重要的是产品的特性被准确地植入进去，令大家明明知道

是广告，但却不讨厌，还会会心一笑。

回顾上文，通过数据帮助企业找到跨界的热门话题，主要关键点有以下几个：

第一，挖掘目标人群的话题类型偏好；

第二，根据话题类型偏好，实时监测相关的社会热门话题；

第三，结合品牌/产品特点及热门话题的内容，进行内容创作和推广。

其实，无论是品牌的跨界合作，还是跨界内容的借势，最核心的部分，依然是对于目标

人群的准确挖掘和理解。

最后，针对热门事件的借势，给大家推荐一个免费又好用的小工具，叫作“事件博物

馆”：

很多营销人很希望好好通过社会化聆听来掌握实时热点事件，帮助企业寻找优质的营销

内容或者借势。但苦于营销经费有限，难以支付每个月几万块的分析费用。只能采用人力观

察微博或百度的热门话题榜的方式来了解热点。但这些工具虽然有用，却无法知道背后的人

群信息和传播脉络，难以准确掌握。

“事件博物馆”是一款呈现各大社会热门话题以及背后数据走向的免费工具。这一工具

依托于微博、微信及网络媒体的实时数据，数据更新快，分析维度也比较多。

事件博物馆中的傅园慧话题（来源：知微）

例如2016年奥运会期间，游泳运动员傅园慧以“洪荒之力”走红，迅速成为热门话题。

在当时，打开“事件博物馆”，就可以看到这个话题由于网络声量巨大而出现在热门事件

中。事件的话题声量、参与讨论的名人、网民们的热议词汇及人群构成等都可以一目了然地

看到。掌握这些数据后，这个事件适不适合借势，影响力大不大等关键问题，营销人就可以

迅速做出相对准确的判断。

[1] 王思聪体：王思聪在接受采访时曾说：“我交朋友不在乎他有没有钱，反正都没有我有钱”。此话迅速走红网络，很

多网友以“我交朋友不在乎XXXX，反正都没有我XXXX”的句式造句，这个句式被称之为王思聪体。

（三）品牌的数据听诊器

1.加速度下的“用户之旅”

2.品牌的营销数据分类

3.论数据的不完美

4.数据听诊器问诊

作为一名营销人，如果我们什么数据都看不到，会怎样呢？

会既无法正确了解自己的真实样子，也无法诊疗营销病症。

于是大家靠经验和直觉工作，天天做着同样的事，却希望看到不一样的结果。经过长久

的失望后，又如同古希腊神话中《西西弗斯的惩罚》 [1] 那篇故事一样，激情在“无效又无

望”的工作中消磨殆尽。

没有数据，就等于无法收到任何历史营销行为的反馈，想要进行优化调整便无从做起。

更重要的是，品牌作为复杂市场环境中的一个单一个体，没有数据的帮助，便无法准确认识

自己。数据，首先像镜子，全面、准确、快速地照出品牌真正的样子；又像是医院里的听诊

器，通过对于一些表面症状的识别和分析，帮助营销人做出准确的诊断，从而优化营销决

策。

而在当前这个移动互联时代，更多、更全、更快的数据向我们涌来，对于营销人来说，

这既是机会，也是挑战。

[1] 《西西弗斯的惩罚》：古希腊故事中的一篇。西西弗斯（Sisyphus）曾经绑架了死神，导致世间没有了死亡。最后，

触犯了众神的西西弗斯遭受了惩罚。诸神要求他把一块巨石推上山顶，由于巨石太重，每每未达山顶就又滚落下山，前功

尽弃。于是他就不断重复、永无止境地做这件事。诸神认为，再也没有比每天进行无效又无望的劳动更为严厉的惩罚了。

西西弗斯的生命就在没有意义的劳动中消耗殆尽。

1.加速度下的“用户之旅”

移动互联时代是个加速度的时代，新的商业模式不断涌现，消费者信息过剩、注意力稀

缺。对于企业来说，好处是可获取的数据大大增加，但弊端是用户的话语体系、消费习惯、

行为模式等都发生了巨大的变化。

在这样的局面下，如果依然按照旧有的模式理解消费者行为，就算掌握的数据大大增

多，其真正的价值依然无法得到发挥。不断通过“数据之镜”掌握目标消费者和品牌的真实

情况，再予以应对，将成为这个加速度时代每个营销人的必修课。

“用户之旅”一直是营销人的重要工具，能够帮助大家清晰还原消费人群的整个购买过

程。而在移动互联时代，仅仅因为IP [1] 这个“物种”的飞速发展壮大，就使得“用户之

旅”相应也出现了变化。

先看下面这个比较经典的“用户之旅”结构：

“用户之旅”结构（示例）

这个五步划分还原了很多快速消费品和耐用消费品背后用户的购买过程，虽然不同类型

产品的用户旅程中，不同环节的侧重点会有不同，但这五步经典划分很通用（当然，如果希

望更深入地还原，还可以做更复杂和细化的“用户之旅”，此处仅作示例，不进行展开）。

以汽车品牌为例，按照这个结构，可以清晰地看到用户从知晓到购买的过程：

知晓车辆品牌/产品信息→对该车型感兴趣→产生了购买想法，对比研究相关产品信

息、前往试乘试驾→决定并购买→分享新车信息或购买体验。

汽车用户的传统“用户之旅”（示例）

这里之所以会形成闭环，是因为已购买的用户中，部分人会将购买和使用感受发到社交

或媒体平台上，使之成为后人了解商品的有用信息，在对方的“知晓”和“兴趣”环节发挥

作用。

在这一套体系下，营销人可以按部就班地进行营销优化：

·在知晓阶段，寻找曝光量大的媒体进行投放，追求最大范围的曝光；

·在兴趣阶段，针对人群的痛点和产品特色，进行内容营销和广告投放；

·在研究体验阶段，寻找优质的垂直类和专业类的媒体，追求文章的质量度和互动性，同时给出大量的优惠

福利，以促进大家试用；

·在购买阶段，对意向人群进行一对一定向突破；

·在分享阶段，通过营销内容和活动的引导，鼓励大家分享……

但是，由于IP、超级IP的不断涌现，现在的“用户之旅”，会常常呈现下面这个样子：

受IP影响的“用户之旅”（示例）

大家不会按部就班地走完整个流程，常常会出现用户第一次看到了产品信息，仅仅因为

这则信息是由一个IP类型的自媒体账号发出，就立刻下单购买的情况。

这并不是危言耸听，数据表明，很多优秀的自媒体账号，可以通过一则小小的软文广

告，让大量的读者迅速购买商品，甚至是价格不低的耐用消费品。其转化率令人叹为观止。

比如微信上最火爆的自媒体账号之一——咪蒙，就曾经在为部分品牌发布量身定做的微信推

文时，由于读者人流量过大，导致广告商服务器和领红包的界面都濒临崩溃。这样的盛况在

以前是不敢想象的。

IP是有着巨大商业潜力的移动互联时代的新物种。很多源自电影、电视、小说、动漫等

爆款著作的主人公或相应故事情节，虽然纯属虚构，但却因为强大知名度和用户感召力，不

但自带巨大流量，流量的变现能力也更快、更多元。

比如因为迪士尼电影《疯狂动物城》而火爆的狐狸尼克，围绕着尼克形象的众多周边迅

速大卖。再比如一些经典的武侠小说，也衍生出多元的衍生物，如改编电视剧、网络游戏、

人物手办、水杯、抱枕等等。大家愿意为这些衍生物消费，甚至很多人会因为同名电视连续

剧将原著人物改编得不一样了而非常愤怒。

再比如一些IP类型的自媒体，例如因宠物猫狗著名的账号“回忆专用小马甲”，因星座

漫画著名的“同道大叔”等。这些自媒体账号无论是相关的著作、日历、服装，都十分畅

销。

在这样的局面下，我们怎么还能教条地按照以前的“用户之旅”行事呢？甚至连评估标

准都需要一并更新。因为，这些IP类型的自媒体，其营销效果经常大大超出一些传统媒体的

平均表现，甚至可以迅速缩短“用户之旅”，令用户一键购买。但他们的报价方式也同样不

走寻常路，常常动辄发一则软文报价几十万人民币。如果不了解他们的真实影响力，营销人

真的会立刻被报价吓呆。

而且，不但IP会影响到“用户之旅”，伴随着很多不同类型的线上社区和社交平台的发

展，这些网络平台也会影响“用户之旅”，其中非常典型的一个平台就是知乎。

知乎是国内著名的知识问答社区，并且逐渐成为很多消费者在下购买决策前的最后一

站。以前，很多用户在购物，尤其是购买耐用消费品的时候，会在有购买需求后，先找到某

某在线，或中国某某网这样的垂直类网站，认真地看产品评测报告，然后去线下的卖场亲自

体验和比较之后，再决定购买。但现在，越来越多的人会直接去知乎搜索相关文章，看完就

下单购买了。因为上面不但有专业的分析，还有老用户的使用感受，还可以与老用户们在线

讨论产品的优劣，方便多了。

像知乎之类的知识问答社区，也改变了“用户之旅”。平台上更丰富、更容易获取的信

息，缩短了消费者的“研究”阶段，以前冗长的找信息、看信息、体验的过程，现在可以迅

速完成了。

知乎类型平台的发展，无疑是一件好事。但更丰富、更容易获取的信息对消费者的影

响，对于品牌营销的影响，是不是仅仅体现在“用户之旅”缩短上呢？

其实并不是，这意味着用户的消费习惯、思维方式都发生了变化。而这个变化，对于营

销人来说，是个中性词汇，不但没有好坏之分，还需要花更多精力来研究消费人群的态度数

据。

前文提过，移动互联时代的两大特点是信息过剩和注意力稀缺。对于用户来说，看似可

以掌握的信息更丰富、更多元了。那么，由于大家可以更好地比较和分析，购买行为应该更

加理性才对。因此，企业是不是只要不断追求产品的质量和性价比就一定能胜出呢？

并不是这样。消费者的购买行为完全没有更加理性，常常还更不理性了。

从两个方面来阐述一下这个现象。

第一，随着知乎类平台的不断发展，越来越多的“民间小团体”出现，向企业兜售软文

服务。他们会根据企业的需求和产品的特点，推荐相关性最强、影响力最大的知乎个人大

号，然后安排付费软文的撰写和推广。虽然平台不断打击这种行为，但却屡禁不止。因为这

些有知识、有文化、懂技术的“大号”们，写起技术类软文，比记者们更专业、更有说服

力。他们的文章有理有据，水平高的“大号”甚至从不写假话，只是呈现片面的信息或者从

逻辑上误导而已。但用户哪里能分辨得出来？注意力稀缺的用户们一目十行地看完文章，就

信心满满地去电商平台下单了。

这种软文的转化率非常高，也正是因为“效果好”，所以才会屡禁不止。

因为看了知乎平台上的文章，阅读了大量信息并且“思考”过，才去购买的消费者们，

真的理智吗？

第二，我们在帮一些耐用消费品品牌做目标受众画像的过程中，在还原用户的购买过程

和购买动机时，也发现了同样的结论：

大家变得更愿意相信知识问答型的社区，但其实，很多人并没有看懂相关的文章，只是

因为看到了一堆专业的词汇，以及有人帮助你做了看似合理的对比，并且推导出了一款必买

产品后，“理智”地认可了对方的观点。

如果不信，咱们来试一试下面这个关于“白噪音” [2] 的小测试吧。

不知道你有没有听说过“白噪音”？

“白噪音”虽然是噪音，但能够帮助人更好地集中注意力，像咖啡馆的噪音或者雨声、海浪声等声音，都叫

白噪音。在电脑前认真工作时，耳机里循环播放白噪音就可以帮助提高注意力。

该现象被称之为随机共振，存在于非线性系统对信号调制作用之中，而我们人脑和许多信号处理设备对信号

的处理机制都符合非线性系统特征，因而存在此现象。简单地说，该现象是指原始信号在强度很弱的时候，特别

是在探测水平之下时，可以在信号中加入一定强度的白噪音。理想的白噪音在全频域是同等强度的，实际中一般

不会有。

这种全频域同等强度（或者接近）的信号，在与原始信号相对应的频段，会跟原始信号产生共振，使原始信

号的强度增加，上升到可探测的水平，而同时白噪音的信号强度保持不变。在后期信号处理时，对人脑和信号处

理设备的信号处理机制来说，白噪声是很容易被过滤掉的。这样的结果就是，在增加输入信号的强度的同时，并

不太影响该信号的特征。

随机共振现象并不是遮蔽或者抵消了其他信号，而是增强了想要的信号。在原始信号中加入适当强度的白噪

音，等价于将信噪比提升十个分贝左右，这是非常大的进步。

对于人和生物的神经系统来说，Bulsara等人早在1991年就提出了包含随机共振的单个神经元模型。通过模

拟证实，随机共振能使微弱信号的信噪比增加多达15个分贝。听觉方面当然也存在随机共振现象：

甚至人工耳蜗中也存在随机共振现象，也就是说，人体听觉机制部分损坏时，并不大影响该现象的存在。

[3]

白噪音声波说明（作者：Owl of Minerva，来源：知乎）

好，你看完这段文字了吗？

是不是觉得很炫酷？是不是已经蠢蠢欲动地想要立刻在手机里下载白噪音的APP了呢？

如果你已经相信白噪音能够帮助大家提高注意力，现在不要复看刚才这段文字，你能不

能复述一下白噪音可以提高注意力的原理？

大部分人是无法清楚地说出原理的。

但是，你为什么相信呢？

很多人在购买时的接受逻辑也是这样。认为自己是理性购物，但其实并没有。

在这样的一个移动互联时代，环境更复杂，变化也更多。“用户之旅”对于品牌来说依

然无比重要，但毋庸置疑，背后的数据和规律，都需要重新分析了。

[1] IP：Intellectual Property的缩写，字面粗译为“知识产权”，特指具有长期生命力和商业价值的跨媒介内容运

营。

[2] 白噪音：也叫白噪声，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是

一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色

的”，此信号也因此被称作白噪声。

[3] 文章来源：作者Owl of Minerva发布于知乎。

2.品牌的营销数据分类

第一章提过，在大数据时代，营销人由于工作边界的不断扩大，以及能够获取的数据类

型和数量的增加，大家得以在“用户之旅”中越来越多的环节负起责任。也正因为此，同以

前相比，营销人能更好地为最终销售负责。

营销人一直致力于做的，就是在品牌和目标消费人群中搭起一座通畅的桥梁，连接起彼

此，让双方得以彼此了解、信任，实现双赢。站在这座桥梁上的营销人，既拥有品牌方的视

角，也理解消费者的需求。在这个过程中，我们可以把品牌的营销数据分为三类：

商业数据、广告数据、舆情数据。

品牌的营销数据分类

商业数据：商业数据记录企业所有同销售相关的数据，如企业的天猫店、京东店、121店，甚至官网的销售

数据及购买人群数据。也包括行业、竞品的相关销售数据及购买人群数据。

广告数据：广告数据记录所有软硬广告的数据，例如电商平台内部广告、搜索引擎广告、传统媒体广告、自

媒体广告、线下媒体广告等，也包括相应投放人群的数据。

舆情数据：舆情数据记录所有传播行为产生&促发的数据和相关社会热点数据。包括微博、微信平台上的声量

数据，也包括传播促发的其他平台相关数据，如百度搜索、贴吧、知乎、果壳等平台上的声量数据，也包括讨论

人群的数据。

在这三类数据中，前两类是由企业直接触发的数据，而最后一类舆情数据，则是由营销

行为间接触发的数据。这些数据虽然来源不同，但汇总在一起综合分析，不但可以辅助战略

决策，也能在日常的运维过程中实时优化营销效果。这个过程是一个良性的闭环：

品牌的数据优化闭环

第一步：数据采集整理

针对品牌的商业数据、广告数据和舆情数据的实时采集和整理，可以令大家即时掌握推

广现状。在这个过程中，大量、多元、实时的各类数据会源源不断汇总到营销数据分析师的

手中。原始数据的采集整理看似不难，但其实是件技术活。分析师不但需要对各类数据的来

源和意义非常清楚，也需要具备准确识别虚假数据、噪音数据的能力，还需要在简化数据的

过程中分外小心，避免删掉重要的营销数据。

第二步：数据分析

进入分析步骤后，分析师不能片面地看待每个平台背后的数据，而应该从整体出发，观

察数据在“用户之旅”过程中是如何流动的，并针对表现不佳的数据深入挖掘背后的原因。

第三步：策略优化

数据分析之后，分析师根据数据结果对策略进行有机的调整，例如对效果不佳的投放行

为进行止损，对下一阶段的营销内容、推广方式等给出优化建议，甚至对整体的投放人群、

投放平台、投放节奏和营销费用的分配等都进行合理的优化，以提高营销效率。

以前传统时代的营销人很难做到为消费者的购买负责，因为手中掌握的数据少、片面。

现在的状况则大不一样了，以数据为镜，大家可以更加科学地改善营销决策。但是，我们仍

然不敢说数据是万能的，是可以清晰还原事实全貌的。数据的发展能帮助大家无限趋近于事

实真相，但依然存在局限性和不完美。

3.论数据的不完美

常常有人问：大数据时代到来，传统调研的老方法是不是将逐渐被取代？

我不但不这样认为，还坚信，传统调研的方式会伴随着大数据时代有更好的发展。二者

不是替代关系，而是补充关系。

说一个网上流传的段子：

有一个电商企业A，一天突然发现竞争对手B的淘宝店周收入突然下降了30%，但是隔周后又自然恢复，中间

毫无其他异常现象。

老板让分析师分析这是怎么回事。

痛苦的分析师辛苦数日，在电商后台、社交平台上都购买了各种数据，并且还做了数学模型，总算找到一个

勉强的理由自圆其说——由于某个明星的电影票房不好，导致该明星很喜爱的这个牌子，即B店的明星产品的销量

降低。

老板读毕，觉得虽然不能完全信服，却也有点道理，毕竟没有更好的解释了。

某日，见对手老板，闲聊此事，“你们某段时间怎么突然收入下降？”“嗨，别提了，丈母娘去世了，回家

奔丧，公司放假了。”

这里的分析师分析了各种数据，却依然无法了解背后的真实原因，只能主观联想出一个

因果关系，却无法保证准确性。为什么呢？

尽管分析师已经分析了很多不同类型的数据了，但是，这些依然是片面的数据。而且，

更重要的是，这些数据里面是没有态度数据的。前文提过，态度数据往往通过传统调研的方

式更容易获得。

不同类型的数据都有着局限性，包括现在最火的大数据，也有着自己的局限性。

IBM公司对大数据提出过著名的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）、Value（价值）、Veracity（真实性）和Variety（多

样性）。

大量、快速和有价值，这几个特点毋庸置疑。但我们谈一下真实性和多样性。

先说真实性的特点，毫无疑问，大数据是真实的。但是，对于每一个个体的品牌来说，

这些足够真实的数据是不是足够准确有用呢？

并不是这样。

以噪音问题为例：

例如我们截取了一段时间之内，网络上全部同影星张震相关的舆论声量，然后进行数据

整理和分析。这些声量全都是真实存在的。

但在这些主流的声量里，包含大量不准确的噪音信息：

比如同名的其他名人的声量，例如以讲鬼故事出名的张震、著名配音演员张震，甚至著

名音乐人张震岳的信息也会出现，因为张震岳的名字中包含“张震”。并且，由于张震岳本

人也是一位明星，使得相关的声量甚至和影视演员张震的声量不相上下，给数据处理增加了

难度。分析师只能人工手动除噪。

这只是一个简单的例子，而对于很多非常复杂的分析命题，就算是人工除噪，也难以避

免疏漏。没人可以保证百分百的准确。

再说一下多样性的问题。大数据的多样性也是毋庸置疑的。但是，多样的数据是不是就

能完全避免片面呢？多样性等于全面吗？

也不能。举一个例子：

比如我们研究一个不太熟悉的生物：三角恐龙，假设三角恐龙现在是真实存在的，见下

图。

三角恐龙真实照片（假设）

接下来让我们用数据来还原它。我们并不局限于调研数据或者大数据，假设使用任何可

以获取的数据，并且做到极致。那么数据可以做到的极致状态大概是下面这个样子：

三角恐龙数据还原照片（极致状态）

这里一定会有一些失真，可能信息就从3D的降维到2D了，但是没关系，依然还原的不

错。但是，如果只使用大数据，往往还原出来的是下面这个样子：

三角恐龙大数据还原（示例）

大数据常常可以帮助分析师非常准确地捕捉到很多局部的特征，细节还原的非常好。但

是，多样性并不能代表全面。对于营销人来说，如何将这些局部的数据合理摆放到总体布局

中，并不简单。

这个问题在“用户之旅”的还原过程中非常明显。假设目标用户人群是从微博平台看到

推广信息后，跳转至天猫平台，然后进行了研究和比较后，下单购买。

微博后台和天猫后台都可以看到大量的数据信息，这些数据大量、有价值、实时、真实

和多样。但是，用户的内心发生了怎样的转变？背后的购买选择是如何下的？流失的人为什

么流失？在微博上阅读推广信息的用户，和在天猫上面研究和购买的用户，之间有什么不

同……

很多重要的信息依然不得而知。

真实不代表准确，多样也不代表全面。但对于品牌来说，准确和全面（指有方向性的全

面，而不是指全部的意思）却更加重要。

在这一点上，调研数据的表现就好多了。调研数据可以指向性非常强的、相对准确地还

原目标人群的态度和行为。大数据是非常不擅长还原用户态度的，这一点在前文的目标人群

画像章节中谈到过，在此不做赘述。

但是调研数据也有局限性，调研数据既不大量、也不及时，更重要的是多样性差。

虽然针对一个指向性强的研究方向，调研数据可以获取的信息比大数据要全面，至少能

拼出一个大概形状。但是，调研是由分析师们人为主观设置的问题，人力总有不逮之处，本

身就存在局限性。但是大数据不一样，大数据是将客观可获取的数据全部穷举过来进行分

析。

所以，本节开篇才会说，大数据和调研数据不是替代关系，而是相互补充的好队友。

最后谈一谈数据作假的问题。

其实，对于营销人来说，日常接触最多的数据既不是大数据也不是调研数据，而只是一

些碎片化的数据，最多也只能称之为“大量的数据”。这些数据并不会说话，它们有的有

用，有的没用；有的真实，有的却是虚假的。需要我们正确地解读它。这其实并不能说是数

据的不完美，说是真实世界的不完美可能更加准确。

我们遇见过很多作假数据。在服务某耐用消费品品牌时，该企业每个月都有大量的硬广

告投放，其中包括不少垂直类的网络媒体平台。这些媒体每周从后台截取相应的营销数据给

到我们。其中就有一家在业内还是小有名气的科技类网络媒体，给过来的广告曝光量每天都

很大，但是我们观察该平台上的广告跳转情况，却远远低于其他媒体。

在这些媒体平台上，我们投放的都是轮播广告。由于是轮播，所以并不是上网都能看

到。所以刚开始并未发现作假。但看到这一奇怪的跳转数据后，我们就派了专人跟踪这个网

站上的广告轮播情况，发现对方并没有按照合同所说的频次来展示广告，而是在后台刷出一

个假的数据。

作为营销数据分析师，我们也要同这些行为斗智斗勇。

4.数据听诊器问诊

前文谈到，数据像镜子，可以帮助营销人快速还原真相。这里再谈谈数据的听诊器属

性。

数据可以帮助我们随时找到营销中可以改进的地方，帮助提高营销效率。举两个例子。

兰蔻的官网改版-热力图

营销热力图是一种简单直观地通过以网页的流量数据来呈现用户行为轨迹的形式。图片

以特殊高亮的形式展示热度。热力图有多种应用模式，目前大家比较熟悉的有：用以呈现人

群流动实时热度的百度地图热力图、用以呈现网民点击热度的淘宝网页热力图和百度网页热

力图等。

百度搜索页面热力图（示例）

这张热力图能帮助我们了解用户的搜索行为。可以看到，大家主要的点击集中在左侧的

前几条搜索结果上，而后面的搜索结果，虽然也在第一页，但是点击量却迅速下降。也正是

因此，前几条位置的广告价格才会远远高过其他位置。那么，热力图如何帮助我们提高营销

效率呢？

国双科技曾经通过监测企业官网的用户点击热力图来帮助品牌优化官网的页面分布。这

是个有趣的故事。

兰蔻公司原本在各个国家的官网页面的布局都保持着高度的一致。但其实，并不是所有

国家的人都有着一样的阅读习惯。有的人习惯从左往右阅读，有人则更喜欢从右往左。

负责官网数据监控的国双科技，在监测过程中就发现，当时用户的停留时间不是十分理

想。通过监测一段时间内兰蔻官网上的用户鼠标点击的热力图，分析师们看到了下图的态

势：

兰蔻中国官网的点击热力图

用户的主要鼠标点击，除了集中在导航栏之外，还主要集中在左侧的竖栏中。而左侧在

当时除了一个大幅的广告界面外并无其他内容。相反，放置了很多促销及购买信息的右边侧

竖栏的点击情况却远不如左侧。

这同国人的阅读习惯有关，中国人更喜欢从左往右的阅读。于是，分析师简单地将官网

改版成了下面的样子，用户的停留时间和购买情况果然立刻有了明显改善。

优化之后的兰蔻中国官网

《爸爸去哪儿》的内容调整-视频用户的行为分析

湖南卫视的真人秀节目《爸爸去哪儿》播出的过程中，数据在诊断和优化上也是功不可

没。这里重点谈一下舆情声量和视频回看行为数据起到的作用。

早在《爸爸去哪儿》第一季播出的时候，湖南卫视就开始着手通过数据监测来优化内

容。当时，通过对微博舆论声量的收集和分析，节目组发现张亮父子的声量相对较大，是网

民们的关注热点之一。于是，电视台在后期内容剪辑时，便加大了该父子的出镜次数，果然

大受好评。

于是，《爸爸去哪儿》第二季播出时，湖南卫视便进一步加大了数据分析的力度（数据

合作伙伴：国双科技）。除了通过分析舆情声量来判断网民的关注热点之外，分析师还基于

芒果TV视频用户的观看行为数据进行了深度的分析。

《爸爸去哪儿》第二季第二集芒果TV视频用户回看行为数据（来源：国双科技）

《爸爸去哪儿》第二季第二集芒果TV视频用户拖拽行为数据（来源：国双科技）

前几期的数据分析发现，每当爸爸们单独行动的时候，很多视频用户会快速拖动进程，

跳到下一个感兴趣的环节继续观看，但是当孩子们独立完成任务的内容出现，很多网友不但

会认真看完，还会多次反复观看。上面两个数据图是其中第二季第二期的视频用户观看行为

图，以此集为例，对比分析可以看到：

在用户的回看行为数据趋势图中，当集有几个热门片段被部分网友反复观看，其中回看

最高的两个片段分别是“黄磊丢内裤”和曹格的一双儿女起冲突“哥哥推搡Grace”的片

段。在用户的拖拽行为数据趋势图中可以看到，在拖拽比较高的片段中，两个最高片段分别

是小朋友们出任务之前“星爸叮嘱出任务的小朋友”和爸爸们出任务的一个环节“星爸穿防

蜂装取食材”。

很多回看少的片段往往也是拖拽行为产生的比较多的片段。综合对比社交网络上面的舆

情数据，分析师们发现，观众更喜欢针对孩子们出任务的环节进行其处理问题方式的讨论。

《爸爸去哪儿》第二季网友更爱看小朋友做任务的内容

视频用户的行为数据分析很直观地反映出大家感兴趣的内容。发现这一趋势之后，节目

组便立刻缩短了爸爸们的任务剪辑，而增多了孩子们的出任务内容。

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：

第五章：营销数据分析师

（一）创意艺术家VS数据理性派

1.科学家还是“技术宅”？

2.营销数据分析师在做什么？

3.创意艺术家VS数据理性派

随着大数据概念走红，数据分析师也越来越紧俏。这个职业虽不是新鲜词，但是在一些

传统的公关公司或者甲方的公关部，营销数据分析师这样的定位还是挺新鲜的。

在这个行业做数据分析，是一件既艰难又有趣的事，前景也很可观。毕竟，分析师总在

帮助企业诊断营销问题和优化决策，属于在关键环节中雪中送炭的事情。

那么，这是怎样的一群人呢？

1.科学家还是“技术宅”？

有的数据分析公司，管他们的分析人员叫营销科学家，也有的机构，称这个职业的人为

营销研究员。

我们则更喜欢分析师这个名字。基于大样本的数据做研究，确实是日常工作中重要的一

环，但更关键的，还是分析产出有价值的建议。一个好的分析师常常会有“职业病”，爱琢

磨、爱分析的本能并不受工作的限制，常常什么都随手拿来分析一通。

很多人对这个职业有误会，认为从业者是一群内向的IT“技术宅”，可能还特别严肃无

趣。这种误会是需要澄清一下的，虽然大家从思维方式论，都是理性派，但并不会无趣。

有一次，数据技术公司AdMaster因为公司成长的关系，员工越来越多，因此需要更大的

办公环境。公司原先的办公位置在北京的北五环，新的位置考虑搬至东二环区域。于是，HR

的负责人给所有同事群发了邮件征询意见。

第二天，HR负责人收到了分析师部门发来的邮件，邮件附了一张含有每位公司员工住宅

小区地址的热力地图，类似下面这样：

AdMaster员工住址的数据分布图（示例）

这帮分析师在邮件里面写：

“根据公司现有员工的居住地热力图显示：我司员工住址目前主要集中在西北四环到五

环之间的区域。

如果未来公司搬家到东二环，绝大部分同事就要付出更高的上下班的时间成本和金钱成

本。因此，建议公司将搬家地址选在西北四五环的海淀区。”

看到这张数据图表后，公司便放弃了搬至东二环的想法，最后在海淀区找了新的办公

室。

我去年换了房之后，把以前的健身卡卖了，然后在新家附近的健身房又办了一张卡。当

时销售问要不要请个私教，我说可以，然后就有了下面这样一段话：

销售：你对教练有什么要求吗？我们这里有几十个私教，这几位都很帅。

我：请给我看看长得不那么帅的教练。

销售：……哦，那你看这几位都是年纪轻轻就取得了不俗成绩的。

我：请给我找年纪大一点的。

销售：……那这里还有几位口才非常好的。

我：外向的吗？喜欢跟学员聊天的？

销售：对，跟学员关系都很好的。

我：我想看一下内向的都有谁。

销售：……

我：我还需要教练有比较扎实的理论基础，最好是科班出身的。

我并不是在跟销售过不去，而是找一个又高又帅的年轻私教并不是最合适的选择。

这一家健身房总是人很多，私教更是有几十位。说明私教课在这里已经相对成熟、并且

有市场。因为从成本考虑，企业常会维持一个刚刚供求相等，或者供不应求的状态，这样企

业的利益才会最大化。这就意味着别看私教很多，如果固定了某一个人，不见得时时都能约

上。那么，越是帅气的教练，越是会被很多女学员约课。如果我想按照自己想要的时间健

身，不那么帅的就相对容易约一些。

再说年纪，普遍来讲，年轻教练跳槽率相对更高，选一个入行不久的教练，稳定性差，

有可能练到一半就换人了。年纪过大，又有可能练到一半，对方转行或者出去创业了。所以

要找一个相对大一点年纪的教练，稳定度可能就好一些。

内向和理论基础好就比较好理解。外向的教练，话太多影响到学员的锻炼时间。不找实

战派出身，而是理论基础好的，一方面教授的锻炼方法是经过多方检验的，相对科学；另一

方面系统地学会了，还可以方便自己在家里练习。

毕竟，找私教并不是找男友，而是为了高效稳定快速地锻炼，这才是最核心的目的。所

以这样找才是相对理性的选择。

无论是数据还是其他类型的信息，其实都是手段，目的是为了高效科学地解决问题。所

以，站在这个角度，会分析，比会编程做数据库，要更加重要。定义这个职业背后的人群特

点，可能既不是科学家也不是“技术宅”，而是一群爱智求真，并致力于为大家解决问题的

人。

2.营销数据分析师在做什么？

我常被问到这个问题：

你们不是公关公司吗？你怎么是做数据的？你平时都做些啥？

这个问题既容易回答又难回答。

简单讲，我们的使命是通过数据分析来帮助企业提高营销效率。

但是这背后涉及的工作内容却太多了。如前面几章所述，我们帮助企业诊断营销问题，

辅助制定品牌策略和执行策略；有的时候根据需求做个目标人群的画像，或者做个营销目标

的数据解构；还常常被拉入一个长周期的项目组里，做代言评估和过程的优化……

而在这么多五花八门的工作类型中，几乎每个工作都需要分析师灵活地应对。意外层出

不穷，并没有什么一劳永逸的流程方法，几乎每一个项目都需要量体裁衣地做事。而且，国

内营销环境的变化也是日新月异。传统公关时代，守好重要的平面媒体就够了。而现在却大

不相同，营销渠道又多又复杂，新的推广形式还在不断涌现。更不要提由于消费者的选择太

多，导致的营销难度变大的问题。这些新的形势，都需要大家快速掌握。

但这也是这份职业最有魅力和有价值的一点，总在学习、难以复制、难以做好又很有价

值。

在这样特殊的环境下，营销数据分析师其实是有点特殊的。同多年来长盛不衰的战略分

析师、市场分析师不同，在营销领域，虽然分析数据的习惯由来已久，但对于数据越来越重

视，也就是这几年的事。之所以机会越来越多，其实真的是托了“大数据”概念走红的福。

因为大数据走红，大家对于数据的价值有了一个很高的预期，开始信任和愿意使用数据。客

户也开始更频繁地提起KPI、人群画像、趋势分析之类的词。同时，数据环境变好，营销人

开始掌握更多、更全面的数据源，不像以前只能分析孤立的数据。数据分析取得了一定效果

之后，客户会越来越信任数据，愿意花更多的成本在分析上，从而形成了一个良性循环。

证明数据有用的这个机会，是大数据时代给的。其实，在我们日常工作中，哪里需要那

么多的大数据分析呢？往往，大样本分析就已经大有助益。

而为了加快大家对数据的营销价值的认知过程，在现阶段，作为这个领域的分析师，我

们除了帮助企业提高营销效率外，还会有一部分精力花在市场教育上。一些高校也越来越重

视这个细分领域，开始同我们这些市场实战出来的人合作开设课程，让更多的年轻人了解这

个职业。

3.创意艺术家VS数据理性派

因为职业的特殊性，我们平时在公司里可谓是交际广泛，谁都认识，总要跟各个项目组

跨部门合作嘛。有的时候忙完了，大家也会分享一下各自的工作心得。要说跟我们反差最大

的，就是创意部的小伙伴们。

数据和创意是两个独立领域，但却频繁地亲密合作。往往流程是这样的，拿到客户的营

销需求后，数据部的人先上，做背景调研、营销诊断、人群分析等等，然后做出一个营销方

向建议。然后创意部的人再上，根据我们的建议构思广告文案、活动内容等。

我们各自为政，又配合默契，数据部解决的，是“yes or no”的问题；创意部解决

的，则是“good

or

better”的问题。在各自眼中，我们应该是对方最熟悉的“另一种

人”。

但有一点，我们分析师是很有一点“沾沾自喜”的，那就是“不改稿”。

创意部的设计师和文案们，日常工作里最痛苦的事情，当属客户给予的“一言不合回去

改”之劫难。

我们曾经看过很多创意者的文件夹，有的设计图可以从第一稿，一直改到第四十稿，客

户依然不满意。而且沟通成本很高，常常双方各执一词，互不相让，谁也说服不了谁。

这种纠结的局面之所以发生，是因为底层标准不统一所致。如同古话说“文无第一，武

无第二”。

文无第一的原始，是因为评估一篇好文章的标准太多了：文笔好的算文章好，观点深刻

的也算，结构新颖、标新立异也是很不错的……所以，如果一篇“文笔好但观点一般”的文

章和一篇“观点深刻但文笔一般”的文章放在一起，谁应该是第一呢？

这太众口难调了。

创意者们面对的就是这样的一个局面。一个平面广告出来了，因为审美观不同，一万个

人心中有一万个哈姆雷特。客户虽然知道自己心里那个“哈姆雷特”长什么样，却往往说不

出来。只好一遍遍地改。

但武试是不存在这个问题的，谁把对方打趴在地，谁就是第一呗，一句废话都不用说。

不会有谁被打翻后，说“虽然我趴下了，但我的武功姿势比较好看，所以咱俩应该并列第

一”，这太丢人了。

分析师就像这里的武人。用数据说话，哪怕有时大家内心都不愿意接受这个结果，却是

唯一正确的事实。客户从来不会说，“我不喜欢这个结论，你们回去重新分析。”只有一种

可能性会导致返工，那就是分析出现了问题，导致结论出错了。这就是水平问题了，虚心接

受事实，观察过程，找原因，总结遗漏，下次做更好一点就是了。

在日常工作中，我们虽然常常被数字绕得头脑发胀，但幸运的是，评估一个分析师的工

作时，不是用审美观，而是用成败论。

（二）能力和素养

1.价格与价值

2.跨界的知识格局

3.开放态度与我们应该担当什么

4.“讨人嫌”的“死磕”精神

1.价格与价值

我总被问到这个问题：

现在大数据那么火，你们做数据分析的是不是薪水特别高？

其实，无论做的是哪个领域，分析/咨询这个行业都是一样，不但需要聪明的大脑，又

要有足够的时间与项目，才能培养出一个高水平的分析师或者咨询师。

而现在，大数据的概念太火，导致数据分析师的市场价格与自身价值之间，会出现一定

的差距。常常被高估，又常常被低估。

先说一下高估的情况。

在营销领域，这几年各个公关广告公司才开始越来越重视系统的数据分析。很多甲方企

业，也是这几年，随着大数据概念的火爆，才陆续增设了数据分析的部门，用以研究用户和

营销数据。

在这样的环境下，一边是用人方过高的估计或者说神化数据的威力。另一方面，市场上

这个方面的人才又极度缺乏。在这样供求关系不对等的情况下，很多公司会出“天价”来聘

请人才。

但这是很危险的。

对于刚入门的分析师来说，大部分的公司虽然一腔热血，却并没有形成体系化的数据管

理与人才培养的模式。分析师虽然顶着一个比较时髦的身份，但往往是通过做了一些项目，

然后靠累积的个人经验来做事。如果公司本身的业务类型相对单一，人才的成长过程就要漫

长一些。但是，市场上的分析师身价却在节节高升。于是，很多仅仅有了部分经验的人，会

为了高薪，着急地跳槽去别的公司。就这么周而复始。这样的轮回并不利于分析师能力的成

长，一个看起来有多年经验的分析师，有可能只是一类经验用了很多年。

还有一种低估的情况。

用人方，有时因为付不起高薪，会选择先找一个初级的人，低薪招进来，以图慢慢培

养。但是矛盾的是，一个合格分析师的养成，需要大量的时间精力投入，以及丰富的项目经

验，刚入行的人往往很难快速为企业带来效益。而用人方常常因为看过太多大数据神迹一般

的案例，误以为所有的分析结果，都应该是惊天地泣鬼神的。如果自己的分析师做不到这一

点，那么，就只能恨铁不成钢的给低薪了。

对于分析师来说也是有苦难言。自身能力和企业要求不能匹配，现实环境又不是一个良

好的成长环境，于是进入了一个死循环。也许，本人真的是一块好材料，但却一直没有成

绩，无论是薪水还是个人水平，都被低估，甚至有时候，自己都不信任自己了。

价值并不等于价格，后者是根据市场的供求关系围绕着前者波动的。对于营销数据分析

师这个职业来说，目前正处于波动得很厉害的阶段。但有一件事却是事实，这个职业，是随

着经验增长，价值呈指数增长的一个职业。同等智力条件下，拥有复杂多样的项目经验，会

导致价值的巨大差异。

2.跨界的知识格局

网络上有一些想要从事营销数据分析师工作的人，常会问我这样的问题：

我是数学系/计算机系毕业的，我是不是很容易就能做好营销数据分析师？

或者是这样的问题：

我不是数学系/计算机系毕业的，我是不是没有办法从事营销数据分析师这个职业了？

比如下面这两位同学：

笔者微博后台的私信截图

数学好和会编程并不是一个人能做好营销数据分析师的充分必要条件，这是一个常见误

区。数据只是工具，重要的是背后的分析水平。我司有一位身居高位的广告创意总监，他本

人其实是不会画画的。这两件事的背后道理相同，会画画，会写代码当然更好。但是，营销

数据分析师最重要的能力却并不是这些。

离不开数据的我们，其实还要时刻警惕：眼睛不要只盯着数据，对数据过度依赖是有问

题的。获取数据，做个类似多元线性回归分析这样的事并不难。分析师最难的工作，是作为

舵手，如何准确地定位问题；然后是作为桥梁，如何做好问题的“翻译”；最后才是科学高

效地解决问题。

在做分析的过程中，需要很多跨界的知识。比如说在做问卷调研的过程中，分析数据的

能力固然重要，逻辑也很重要。但还需要有话题所属行业的知识，社会学和心理学的知识。

比如，在设计问卷的过程中，我们会把所有敏感性的问题在顺序上面往后放，让大家填

写到最后几个问题时才看到，并且并不设为必答题。例如问到大家薪水、体重这样的问题。

这背后的原因是从心理因素考虑的：如果打开一个问卷，看到的第一个问题就是问薪水，很

多人会立刻产生反感，不愿意再填写问卷。但是放到最后，很多人会因为“已经填写到最后

了”这样的理由而答完。或者依然不愿意答，也没关系，因为不是必答题跳过就好了。但如

果是必答题呢，就会有人因为实在不愿意回答随便选一个选项。

这样子设计，在分析的时候，虽然这个题的样本数比其他问题要少，但只要数量不低于

统计所需的下限，结论并不会受到影响，相反，收回的答案准确度还要更高。

这就属于从心理学角度出发的考量了。

这只是一个示例。做好数据分析师，需要很多跨界的知识。这直接决定了分析师对现象

的理解力，以及能否和目标人群“共情”。没有共情，就不能理解用户的需求，涉及具体工

作中，比如目标解构，产出的结果就会流于形式主义。

3.开放态度与我们应该担当什么

大多数人往往被事物的表象蒙骗，只有少数智者能够察觉到深藏的真相。

——古罗马寓言家菲德洛斯

不要先入为主地预设答案，以及坦然积极地面对“出错”，是我们的必修课，否则就很

容易被表象蒙骗。

分析师总是在同自己的本能，同脑子里的“想当然”抗争。面对纷繁复杂、变幻无穷的

世界，作为凡人的分析师，如果不能时刻提醒自己“不要武断”，或者因为“我是分析

师”就害怕出错，就很难得到正确的答案。

看到一个看似熟悉的事，理所当然地认为真相就是想象中的样子，这很能理解。或者看

到一个表象，不过脑子就开始分析，因为“上一次就是这么做的呀”，把旧有观点代入到新

的现象中，然后得出一个跟以前一样的结论。这个过程简直发生起来太自然了。

但作为分析师，这样做事，后果是毁灭性的。

最近招人，面试了一个姑娘，目前在某公司做数据分析师，工作5年了，也做过不少项

目。见面后，我说你说个做过的得意案例吧。

她说：“我曾经给某国际品牌的一款巧克力威化做过调研。结论是这款威化能提高大家

的幸福指数，尤其是二线城市年轻人。”

我：“……所以你这份调研的结论是？”

她：“这款威化应该在二线城市扩大推广力度和销售规模。”

我：“……请回答一下这几个问题：

一是，幸福感跟销量之间为什么是因果关系？

二是，你如何证明是这款威化提高了大家的幸福感而不是其他原因？

三是，幸福感是怎么被评估的，分析维度和权重是什么？

四是，告诉我你的数据来源。”

姑娘的表情有2秒的静止，然后喏喏地说：“幸福感跟销量有关系是客户希望的分析角

度。数据是用的某某统计局的数据，幸福感的评估也是统计局评估的，我也不知道分析维

度。”

这并不是我第一次听到类似的回答了。但作为已经从业5年的分析师，如此牵强附会地

把宏观数据套用在具体问题上，唯客户马首是瞻，也实在令人震惊。

想当然地设定相关或因果关系，使用数据而不去考证数据的出处，盲目地相信网上的数

据，调研是为了满足客户的需求而不是为了探寻事实真相，这些都是分析师大忌。

如果分析师变成只是为了帮助客户粉饰成绩的小跟班，那真是太可悲了。

作为甲方来说，因为术业有专攻，而营销并不是自己专攻的领域，才会花钱聘请专业人

士。因此，在营销问题上，满足客户的一切要求，并不是专业分析师的表现。

对于我们到底应该承担什么，不应该承担什么，我有一套简单粗暴的逻辑：

·客户无法明确正确的营销目标/问题是正常的，帮助其明确是我们的责任。如果没有做到，这是我们的问

题。

·如果在我们做调研的过程中，需要一定的费用、精力和资源的投入，客户不同意，并且扔过来一句话“请

凭借你聪明的大脑和经验去做”，我们不能做。就算做了，结论容易出问题，这不是我们的问题。

·如果分析出的建议是对的，但客户因为某种理由，不接受，并且固执地做错误的事，最后的营销结果不

好，不是我们的问题。

·如果我们对策略达成了共识并开始执行，执行也是由我们做，由于不可控事件的发生导致效果不好，我们

对后果担负一半责任。

作为分析师，不明白自己真正的责任和使命，对待数据的态度主观武断，就算工作时间

很长，能力也难以有实质性成长。因为在这样的态度下，个人的时间精力，其实都花在了没

有意义的分析上。当然也无法为公司产出真正的价值。

有一些分析师总觉得自己怀才不遇，挣得太少，其实是进入了这个误区。

4.“讨人嫌”的“死磕”精神

面对复杂的工作，每一个环节都要做到力所能及的最好。

这并不是在挥洒心灵“鸡汤”，确实是我们在日常工作中的要求。所谓每一个环节，并

不是单纯地指收集和分析数据，还涉及其他的很多细节，甚至小到报告中的每一个用词的准

确度、字体的大小、行间距等。

用词的准确性是十分重要的。

有一次，大家服务国内某汽车玻璃生产商——波福玻璃（化名）。在为其制作品牌手册

的过程中，涉及一个重要的工作，阐述企业的核心价值观。该企业的核心价值观里有四个

词，如何能让每一个基层员工都顺利地理解这四个词背后的含义，并且落实到行动中？这就

需要对其一一做出解读。

为了将这四个词做出准确的释义，在大量的案头资料研究、公司访谈、员工访谈、大样

本员工调研之后，项目组的成员给每一个词都圈定了几十个词的释义，又花了很多精力一一

讨论和核对词与词之间的细微差别，从而选出最后的释义。

举个例子，其中有一个核心价值观是勤劳。这个词要怎样解释，才能让员工们了解其对

于大家日常行动的指导意义？勤劳的含义究竟是指加班、不属于自己的工作也大包大揽，还

是指专注做好自己的工作？不同的人看到这个词，所联想的方向都不一样。

最后，大家根据企业真实希望表达的内容，同时结合主流员工工作态度的现状等，为勤

劳这个词选出了以下释义：

·敬业——自尊爱岗，有责任心

·专注——精益求精，有匠心

·奋斗——努力坚持，不放弃

这三个词看起来简单，但是却是依托于大量的调研结果，以及大家对几十个同义中文词

语的一一“死磕”。如果不这样“斤斤计较”，未来在策略落地的时候，就会出现问题，例

如有的员工就会按照自己的想法，误以为公司宣传的勤劳就是指“让大家下了班也不要回

家”的意思。

分析师的工作是在用数据辅助策略，提高营销效率。前文曾经说过，作为舵手，哪怕航

向偏差只有5°，路程一长，就有可能离真正的终点越来越远。

在任何细节上都尽力“死磕”，是为了尽量避免这样的偏差出现。

有的时候，我们会被同事们误会为偏执、挑剔、吹毛求疵等。

——“为啥你连PPT里面的字号、行间距和标粗都要有严格规定啊，这有点吹毛求疵了

吧。”

——“因为这背后意味着‘读者的阅读顺序和看到的逻辑重点’是否会按照我们的设想

进行。”

细节很重要，对我们的工作来说尤其如此。

有一次，我司服务某专车服务类品牌。当时在做的工作是做用户调研。其中有个重要的

问题，希望了解那些“曾经做过专车但依然选择了继续打出租车”的人群：“为什么不继续

使用专车服务呢？”

设计这道问题的选项时，大家团团围坐在会议室里集思广益，想出了小十条选项，类

似“专车贵”“专车不安全”等等。

虽然已经想了很多，但还是担心有重要的选项遗漏。所以我们又做了一次小规模的问卷

内测 [1] 投放。这一内测，发现了问题。有几乎半数的答题者并没有选择我们提供的选项，

而是手动填写了一个原因：专车不能开发票（在做这个项目的时候，大部分专车还不提供发

票，但是目前都可以提供发票了）。

如果没有做内测，而是觉得“已经想出这么多选项，可以了”，调研出来的结果，其实

并不准确了。而且，不但对选项这么“较真”，在正式推出问卷之前，大家还会拿着打印好

的问卷，选择一些目标用户，一对一地让其填写，分析师则在旁边暗暗观察，并在填写结束

后，细心询问：

·有没有题目会令你理解困难？

·有没有哪个问题让你觉得敏感，不愿意回答？

·你在填的过程中有不想填了的心情吗？

·从哪个题开始有这样的心情？

·为什么会厌倦？

……

如果不来这么一步，作为设计者，是很难识别自己在撰写题目时可能存在的表达问题

的。如果问题描述得令人感到不快，或者表达容易引起歧义、语言太枯燥，都有可能导致最

后正式发布时，大家不愿意填写。

·“所有的关键的问题都问到了吗？

·这道题的表达做成怎样才是最好的，才能让最多的人愿意告诉我真实的想法？

·语言风格要是什么样子，才能让填写的人很舒服地做完？

·这道敏感的问题我是一定要问的，这是最优的呈现方式吗？

·为什么这道题要放在这里而不是那里？

·为什么这里要用这个形容词而不是那个？

·这个问题为什么要存在？它为什么重要？

·这个题要和哪道题的结果放在一起比较？有可能会帮助到哪个决策点？

……”

在设计问卷的过程中，这样的问题我们会无数次地问。可能有的人做起事来很“高

效”，一个问卷，从设计到投放到分析，一天就做完了，而我们却要忙碌一整个礼拜，历经

很多复杂的步骤。但是为了对结果负责，只能这样“死磕”。

而之所以这样的“死磕”，还有一个重要的原因，我们的工作，往往是没有标准答案

的。

绞尽脑汁、如履薄冰，但依然担心自己的视角是井底之蛙和盲人摸象，以为眼前的一方

天空，就是真实世界的全部。

分析师这个职业，做得越久，就越觉得世界之大和自己的渺小。但是，这么一份高难度

的工作，价值也大。我们不断追求的，是同自己不断“死磕”，让可以提供的价值再大一

点。

有一次，我们部门开始着手做一个关于中国传统纸质媒体发展现状的调查。在案头研究

的阶段，我给公司策略&媒体情报部的同事写了一封邮件，问有没有什么资料可以共享。

她说：“你运气真好，我们刚好做了一个梳理，发个文件给你，其中有一页PPT你可能

会感兴趣，那是我们研究总结出来的趋势，会在不久之后面向外界发布。”

收到后，打开看了一下，这页图如下：

这一页内容乍看一目了然，十分清晰。但是仔细一琢磨，发现还有很多重要的细节需要

改进。想了想，我发了一封邮件给她：

很快，她就给了我回复：

了解清楚这些概念的含义之后，我又一次回复她：

最后对话以这封邮件结束。

有人可能觉得我这个人真是讨人嫌，别人好心把研究成果分享给你，你却挑剔。不但概

念给人家重新命名了，连图表长什么样子都要指手画脚一番。

之所以这么做，正是因为对方无私分享她的知识，我心存感激。还因为对方告诉我，这

份文件要面向外界发布。我不希望这份报告会因为形式和表达方式的问题被人低估。

有的人会因为一些很肤浅的原因而全盘否认一个事物的价值。比如“PPT长得不好看，

所以这东西没价值”，“这个词什么意思，看不懂，算了不看了”，“这个图表表达的不太

清楚啊，估计别的部分也没什么意思吧”。

作为一个以结果论英雄的分析师，仅仅把事情分析对并没有结束，还要考虑读者怎样才

更容易接受。

我稍微把这张图改一下，大家看一下改前和改后的区别。

图一：改之前

图二：改之后

和图一相比，我的图二分别作了如下改动：

·规范了字体；

·调整了字号；

·将单一象限修改为四象限；

·做了名词解释；

·修改了原创词的措辞（将机构自媒体改为IP自媒体）；

·给有可能引发误解或阅读障碍的词语加了备注。

改动虽然多，但是，同想出了这样的呈现形式及分析结果的对方相比，这些改动只是锦

上添花而已。可是站在读者的角度呢？你会发现图二才能让你看得懂，才能让你快速知道重

点是什么，让你准确地、没有偏差地理解作者真正想说的话。

这其中，最令人冥思苦想的就是改动“机构自媒体”这个概念的措辞。在这个概念

上“死磕”半天的原因如同邮件中所说，对于复杂概念，受众向来会有天然的理解障碍，并

且会倾向于将自己的经验套用在新词上进行理解。机构自媒体在读者那里会引发歧义。因为

按照惯常说法，机构是不以盈利为目的的机关或团体。对方原本想表达的是有组织的、但是

盈利的自媒体。所以当然是IP自媒体更贴切。

讲这个故事，谈的并不是一件小小的好人好事。而是想说，作为从事数据分析的人，我

们要对自己提出最严苛的要求，因为有的时候，你会发现“好”这件事，是上不封顶的一个

标准。而做“不好”，却有着万千种可能的理由。

找个借口为失败开脱是很容易的。但是，作为一名分析师，我想我们不能因为自己做得

不好而让“重要的结论”被人低估，不能因为我们分析得不好让人误认为数据无用。其实，

把分析和咨询的工作做好，标准本来就不在客户那里，而在我们自己的心里。

[1] 问卷内测：在问卷设计中必不可少的重要环节，做完内部测试之后，经过调整的问卷才可以正式进行投放。

（三）一个舵手的独白

1.没有怀才不遇的分析师

2.脱缰的大脑和炫酷的职业

1.没有怀才不遇的分析师

有的年轻人自从做了分析师之后，就感觉像“开了挂”，不但变得更勤奋了，人也越来

越聪明。仔细想一想，这可能是这份职业给从业者的一份天然的馈赠吧——是金子就会立刻

发光，而不是“早晚”会发光。

分析师的工作，是反馈机制非常发达的。很多时候，有的人不喜欢自己的工作，因为总

也看不到“回报”。但分析师不会，水平的好坏，很容易被识别。藏拙不可能，想要名不副

实也难。一个项目做完，水平如何，同以前相比有没有提高，明眼人很容易发现。

而如果真心喜爱这份职业并努力践行，快速成长简直不由自主。由于思维方式和分析习

惯天天都在不断地打磨，基本上好的分析师，每做完一个项目，都会有长进。日常中，也会

越来越少做无意义的工作。而且做过的事都如同长进了自身的体系里，并且还在不断自生

长。这令人清晰地认识到，在一个对的方向上勤奋，就如同握住了一把通往参天大道的钥

匙，它连接着自我实现。

举一个很小的例子——跟领导汇报工作。

我司有一名高管叫Phat（中文名：宋磊）。人聪明、能力强、职位，忙是他的主要特

点。虽然职位高，但他常常深入各个项目组抓“生产”，尤其是在重要的比稿项目前夕。

有一个常见的情况是，在听很多人汇报工作的时候，类似Phat这样的老板很容易会“不

耐烦”，听到一半就打断，或者直接说一句“你到底在说什么”结束对方的汇报。

有的人被打断后，就有点委屈：“我只是口头表达能力不太好，口才不行，但我想说的

事情其实是很重要的。可惜没有办法讲完就被打断了。”有一种好点子被埋没的遗憾感觉。

其实不是这样，并不存在“表达能力不行但我还是很懂的”这种情况。如果无法准确、

快速地表达观点，就是没有想清楚、没有做好。因为当真正明白一件事情的表达目的、重

点、主次、逻辑结构以及懂得聆听者视角，是不可能说不清的。

目的不明就开始表达是很多人的惯性深坑。为什么要汇报这个，目的是什么？想得到什

么样的资源支持？是为了展示阶段性的工作成果，还是为了讨论具体问题？仔细判断一下，

会发现有一些人，手里拿着一个看起来挺漂亮的报告来汇报，但其实并没有真正做完，也并

没有有价值的见解产生。在这种情况下，却硬要汇报工作，的确在耽误老板时间。

往往，上司的不耐烦，只是因为双方无法平等对话。

还有类似的情况，有人认为辩论和演讲能力强是天赋，是属于有“急智”，这也是误

解。这也是实力。因为没有实力就一定会说错话。因为在那么长的一段话里，如果只凭借本

能和天分随意说话，是很难避免逻辑错误的。而且，有价值的观点背后一定经过大量的、系

统的信息处理，单纯的简单信息罗列不可能成就一名优秀的演讲者。

但是，平等对话跟知识格局有很大的关系，因为：

我们只能看到少量能理解的世界，而大部分世界，因为理解不了，放在眼前也看不到。

知识格局的鸿沟会导致不同水平的人无法真正沟通，因为沟通成本过高，关键信息也容

易被浪费。

比如对方说了个很棒的观点。虽然大家都听见了，但却不一定听懂。因为格局所限，他

观点的精彩之处可能会被认为是平淡无奇。

可能很久之后，在有了更多知识或经历之后，突然有一天反应过来，当初那个观点其实

是很了不起的，只是当时没听懂。

做分析师的好处在于，为了不断地解决各种各样的问题，大家必须不断地补充知识、开

阔视野，常常还需要跨领域补充知识。短期内可能看不出来，但是一两年之后，会发现这些

过程对于格局的提升效果是惊人的。

这也是为什么这个职业会让人越来越聪明，因为在过程中，大家天天都在做“正确的

事”，在输出价值的同时，也在不间断地自我成长。

在一开始，为了尽量避免受到个人知识面、经验、观察角度的局限性影响，初级的分析

在开始分析问题的时候，我们都会要求对方采用机械控制的笨办法。打开一个思维导图，把

设想先写出来，然后反复推敲：

“这是最关键的吗？”

“还有什么比这更重要吗？”

“这是一切问题产生的根源所在吗？”

“研究什么知识能更好地理解这一切？”

……

时间一长，正确的思维方式就会根深蒂固地印在脑子里，变成了身体的一部分。大家的

阅读面也会大大拓展。可能一个从业者，以前是从不看历史书，不关心政治的，对于社会话

题也只从八卦角度看，看书只看言情小说。

但是这样训练一段时间之后，大家往往会发现，很多个以前看不到的世界在眼前被解锁

了：

犹太民族的命运为什么是这样的，什么原因造成的？现在这个时代到底好不好？判断的

标准是什么？这个标准对不对？为什么作为个体的日本人如此谦虚有礼，作为群体的日本人

却这样暴虐残酷？印尼曾经为什么排华？各自眼中的对方是怎样的？

……

这些看起来与己无关的问题，因为大家养成了爱智求真的习惯而变得越来越有兴趣。而

很多时候，这些内容不但可以刺激思考，也会出乎意料地帮助我们做好工作。

2.脱缰的大脑和炫酷的职业

我司策略部门有一个很著名的同事，叫作粥稀稀。精力旺盛、能力强、话痨是她的三大

特点。只要她一开始说话，就如同一匹脱缰的野马被放出了棚，不但不知道能跑到哪里去，

也刹不住闸，重点常常说着说着就跑偏了。

但我们关系很好。虽然我总在她说话过程中不断地打断她，并逼迫她跟我讨论“你刚才

想说的重点是不是XXX”这个问题，或者提醒她“你现在大概是跑题了”“你现在是连续跑

题，让我们回到上上个问题”……

双方都感觉到效率挺高，我内心还有一种隐隐地在作锻炼的感觉。

一个奇怪的现象是，一天到晚都在追求相关、追求因果、追求逻辑的分析师们，其实并

没有变得越来越教条和无趣，脑洞和触点反而越来越大了。大家的想象力常常跟粥稀稀语言

能力一样脱缰。

大概是因为发现真实世界里面隐藏的逻辑太多了吧。不断感受到自己的无知，以及这个

世界的复杂和有趣。

很喜欢罗素的一句话——须知参差百态，才是幸福的本源。对于分析师这个职业来说，

我们就是一群深深投入到参差百态中去，并不懈追求事实真相的问题解决者。

我们像儿童一样好奇，像勇士一样开拓和战斗，像老师一样学习、思考、试验并且传

授，像魔术师一样掌握各种好用的数据分析工具。

我们不断地与经验对抗，与潜意识对抗。分析师虽然是一份工作，但它也绝不仅是一份

工作，对于我来说，这个职业也意味着一种跟世界相处的方式。当我以分析师的视角看待生

活，做的每一件事情，每一个选择的背后，也将被赋予一样的思考。为什么工作，什么更重

要？为什么旅行，它可以为我带来什么？有其他替代的方式吗？什么更好？

这并不是功利，这是更认真地生活。

最后附上一首我喜欢的小诗结束这冗长的一本书。

这是一首奇怪的诗，来自鲍莎·尼尔森，它讲述一个人的成长过程。

第一章

我走到街上。

人行道有一处深坑。

我掉了下去。

我迷失……我无助。

那不是我的错。

仿佛永远都找不到出路。

第二章

我走到街上。

人行道有一处深坑。

我假装没看见。

我又掉了下去。

真难相信我竟跌落在同一地方。

但那不是我的错。

又是花了很长时间我才爬了出来。

第三章

我走到街上。

人行道有一处深坑。

我看见了它。

可我还是掉了下去……那是一种习惯。

我睁着眼睛。

知道自己在哪里。

这次是我的错。

我当即爬了出来。

第四章

我走到同一条街上，

人行道有一处深坑。

我绕了过去。

第五章

我走到了另一条街上。

Table of Contents

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版权页

序言

目录

第一章：营销进化的新纪元：大数据时代

（一ﾛ㲛䊂ⱶ葙❥灣湔豔흏ᝓ홛ꂀ

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.怪圈仿ᨠ᲏읞ꙹ幓ᘠᵶ葶칠⩗

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.怪圈仿ᨠ᲏읞ꙹ幓ᘠᵶ葶칠⩗

（二ｙ❥灣湥濾▕N멶董ᅢ

1.宿命般的变革

2.老红海中的新生机

1.宿命般的变革

2.老红海中的新生机

（仿“开始”or“做好”，哪个更重要

1.不用完全准备好，先开始

2.小发现也李

1.不用完全准备好，先开始

2.小发现也李

（四ﾄ▕N멞钋艏啛秊U⺍ᾍ

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

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

小结：本章思维导图

（一ﾛ㲛䊂ⱶ葙❥灣湔豔흏ᝓ홛ꂀ

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.怪圈仿ᨠ᲏읞ꙹ幓ᘠᵶ葶칠⩗

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.怪圈仿ᨠ᲏읞ꙹ幓ᘠᵶ葶칠⩗

（二ｙ❥灣湥濾▕N멶董ᅢ

1.宿命般的变革

2.老红海中的新生机

1.宿命般的变革

2.老红海中的新生机

（仿“开始”or“做好”，哪个更重要

1.不用完全准备好，先开始

2.小发现也李

1.不用完全准备好，先开始

2.小发现也李

（四ﾄ▕N멞钋艏啛秊U⺍ᾍ

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

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

小结：本章思维导图

第二章：你的营销策略为什么总出错？

（一ｵ읲뙎ÿ᩶캀ŧ

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

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

（二ｵ읲뙎賿᩷蒕᥎멿

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

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

（仿症状仿ᨠᱬꅧ”竞品

1.用户数据告诉你那些“竞品”的事

2.竞品的数据锚定

1.用户数据告诉你那些“竞品”的事

2.竞品的数据锚定

（四ｙ❥灣湷㱎⵶蒄▕ Ა匠ᵎภᱧ⼠

1.拯救那些“浪费的钱”：花给谁

2.那些“浪费的钱”：花在哪儿

3.大数据时代下的营销操作新流程

4.营销人的售前数据服务

1.拯救那些“浪费的钱”：花给谁

2.那些“浪费的钱”：花在哪儿

3.大数据时代下的营销操作新流程

4.营销人的售前数据服务

小结：本章思维导图

（一ｵ읲뙎ÿ᩶캀ŧ

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

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

（二ｵ읲뙎賿᩷蒕᥎멿

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

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

（仿症状仿ᨠᱬꅧ”竞品

1.用户数据告诉你那些“竞品”的事

2.竞品的数据锚定

1.用户数据告诉你那些“竞品”的事

2.竞品的数据锚定

（四ｙ❥灣湷㱎⵶蒄▕ Ა匠ᵎภᱧ⼠

1.拯救那些“浪费的钱”：花给谁

2.那些“浪费的钱”：花在哪儿

3.大数据时代下的营销操作新流程

4.营销人的售前数据服务

1.拯救那些“浪费的钱”：花给谁

2.那些“浪费的钱”：花在哪儿

3.大数据时代下的营销操作新流程

4.营销人的售前数据服务

小结：本章思维导图

第三章：代言&赞助，如何才能不盲目？

（一ｓ춗扥奧僿᪐ꍎ魙ㆍ╎e奾�ᅎ葎

1.当红明星的失败代言

2.任静付笛声夫妇的“代言风波”

3.奇怪代言逻辑大揭秘

4.企业什么时候需要代言&赞助

1.当红明星的失败代言

2.任静付笛声夫妇的“代言风波”

3.奇怪代言逻辑大揭秘

4.企业什么时候需要代言&赞助

（二ｎ

1.代言&赞助的典型类型

2.代言&赞助的乙➖㙫

1.代言&赞助的典型类型

2.代言&赞助的乙➖㙫

（仿前期：遢౬ꆐꍎ䡻聓

1.营销目标与KPI设定

2.谈一谈企业的明星代言

3.特质匹配和影响力人群

4.代言风险预估

1.营销目标与KPI设定

2.谈一谈企业的明星代言

3.特质匹配和影响力人群

4.代言风险预估

（四ｎⵧ῿ᩢ枈䱥灣湎往ﵟ煔쵻噵

1.执行影响策略：数据的元认知调解力

2.口碑聆听、社会化聆听与策略优化

1.执行影响策略：数据的元认知调解力

2.口碑聆听、社会化聆听与策略优化

（五ｔ๧῿ᩔ䩒⬠ᱏᩐ婎൏᪋ᵶ葺願

1.代言&赞助评估

2.品牌/产品收益评估

3.品牌/产品的营销诊断

1.代言&赞助评估

2.品牌/产品收益评估

3.品牌/产品的营销诊断

小结：本章思维导图

（一ｓ춗扥奧僿᪐ꍎ魙ㆍ╎e奾�ᅎ葎

1.当红明星的失败代言

2.任静付笛声夫妇的“代言风波”

3.奇怪代言逻辑大揭秘

4.企业什么时候需要代言&赞助

1.当红明星的失败代言

2.任静付笛声夫妇的“代言风波”

3.奇怪代言逻辑大揭秘

4.企业什么时候需要代言&赞助

（二ｎ

1.代言&赞助的典型类型

2.代言&赞助的乙➖㙫

1.代言&赞助的典型类型

2.代言&赞助的乙➖㙫

（仿前期：遢౬ꆐꍎ䡻聓

1.营销目标与KPI设定

2.谈一谈企业的明星代言

3.特质匹配和影响力人群

4.代言风险预估

1.营销目标与KPI设定

2.谈一谈企业的明星代言

3.特质匹配和影响力人群

4.代言风险预估

（四ｎⵧ῿ᩢ枈䱥灣湎往ﵟ煔쵻噵

1.执行影响策略：数据的元认知调解力

2.口碑聆听、社会化聆听与策略优化

1.执行影响策略：数据的元认知调解力

2.口碑聆听、社会化聆听与策略优化

（五ｔ๧῿ᩔ䩒⬠ᱏᩐ婎൏᪋ᵶ葺願

1.代言&赞助评估

2.品牌/产品收益评估

3.品牌/产品的营销诊断

1.代言&赞助评估

2.品牌/产品收益评估

3.品牌/产品的营销诊断

小结：本章思维导图

第四章：提高营销效率的数据法宝

（一＀䬀倀䥎ຄ▕vݶ葥灣溉

1.缺乏评估标准的窘境

2.KPI应当怎样设？

3.营销目标的数据解构

4.那些不为人熟知的数据维度

5.核心指标

6.参照物与对比分析

1.缺乏评估标准的窘境

2.KPI应当怎样设？

3.营销目标的数据解构

4.那些不为人熟知的数据维度

5.核心指标

6.参照物与对比分析

（二ｵ⡥灣湞⹏悄▕

1.数据与“品牌跨界合作”（Co-branding

2.数据与热门话题借势

1.数据与“品牌跨界合作”（Co-branding

2.数据与热门话题借势

（仿品牌的数据听诊器

1.加速度下的“用户之旅”

2.品牌的营销数据分类

3.论数据的不完美

4.数据听诊器问诊

1.加速度下的“用户之旅”

2.品牌的营销数据分类

3.论数据的不完美

4.数据听诊器问诊

小结：本章思维导图

（一＀䬀倀䥎ຄ▕vݶ葥灣溉

1.缺乏评估标准的窘境

2.KPI应当怎样设？

3.营销目标的数据解构

4.那些不为人熟知的数据维度

5.核心指标

6.参照物与对比分析

1.缺乏评估标准的窘境

2.KPI应当怎样设？

3.营销目标的数据解构

4.那些不为人熟知的数据维度

5.核心指标

6.参照物与对比分析

（二ｵ⡥灣湞⹏悄▕

1.数据与“品牌跨界合作”（Co-branding

2.数据与热门话题借势

1.数据与“品牌跨界合作”（Co-branding

2.数据与热门话题借势

（仿品牌的数据听诊器

1.加速度下的“用户之旅”

2.品牌的营销数据分类

3.论数据的不完美

4.数据听诊器问诊

1.加速度下的“用户之旅”

2.品牌的营销数据分类

3.论数据的不完美

4.数据听诊器问诊

小结：本章思维导图

第五章：营销数据分析师

（一ｒ᭡ྂ穧⽛똀嘀卥灣湴٠❭

1.科学家还是“技术宅”？

2.营销数据分析师在做什么？

3.创意艺术家VS数据理性派

1.科学家还是“技术宅”？

2.营销数据分析师在做什么？

3.创意艺术家VS数据理性派

（二ﾀﵒ魔豽⁑

1.价格与价值

2.跨界的知识格局

3.开放态度与我们应该担当什么

4.“讨人嫌”的“死磕”精神

1.价格与价值

2.跨界的知识格局

3.开放态度与我们应该担当什么

4.“讨人嫌”的“死磕”精神

（仿一个舵手的独白

1.没杠b䵎ඐ䝶葒٧遞

2.脱缰的大脑和炫酷的职业

1.没杠b䵎ඐ䝶葒٧遞

2.脱缰的大脑和炫酷的职业

（一ｒ᭡ྂ穧⽛똀嘀卥灣湴٠❭

1.科学家还是“技术宅”？

2.营销数据分析师在做什么？

3.创意艺术家VS数据理性派

1.科学家还是“技术宅”？

2.营销数据分析师在做什么？

3.创意艺术家VS数据理性派

（二ﾀﵒ魔豽⁑

1.价格与价值

2.跨界的知识格局

3.开放态度与我们应该担当什么

4.“讨人嫌”的“死磕”精神

1.价格与价值

2.跨界的知识格局

3.开放态度与我们应该担当什么

4.“讨人嫌”的“死磕”精神

（仿一个舵手的独白

1.没杠b䵎ඐ䝶葒٧遞

2.脱缰的大脑和炫酷的职业

1.没杠b䵎ඐ䝶葒٧遞

2.脱缰的大脑和炫酷的职业

【书籍首发分享微信jnztxy 朋友圈】