分析:初露端倪的三大營銷趨勢
2013-7-26
最好的市場營銷著眼于未來。遺憾的是,我們大部分時間沉迷于過去。我們研究已經發(fā)生的事情,通過推斷未來以制定計劃。這倒不是說我們很懶惰,而是說明我們對于過去的了解,遠比對于現在或未來的了解多得多。
我們早已知道這一點:市場營銷正變得更具社交性、地方性和移動性;正如我們所知,大數據以及觸摸、語音和手勢等新的交互方式變得越來越重要。接下來會是什么?
要回答這個問題,關鍵之一是界定問題。當下我們生活在數字時代,卻繼續(xù)以原有的模擬方式進行管理,F在迫切需要把這兩種現實有機地整合起來,所以我們可以預料:下一股創(chuàng)新浪潮將消除虛擬世界與物理世界之間的距離。下面是幾年后會出現的三大趨勢。
營銷作業(yè)系統(tǒng)
大數據時代早已到來。由于存儲器成本每年下降一半,于是我們監(jiān)測和存儲視力所及范圍內的一切數據。IBM公司估計,全球所有已存儲數據當中90%是在短短過去兩年創(chuàng)建的。所以像Cloudera、Platfora和Qubole這些主攻大數據領域的創(chuàng)業(yè)公司已成為炙手可熱的關注對象,也就不足為奇了。
可問題是,雖然這些平臺功能很強大,足以分析海量信息,但是數據本身往往被隔離到一個個孤島中。比如說,如果你想同時查看社交活動、電視收視率和最新的銷售業(yè)績,就有一定的難度。想改變某一個可變因素,就得從頭來過。
從某種意義上說,這不是什么新問題。二三十年前,許多公司就在竭力應對財務數據存在的類似問題,但借助SAP和甲骨文這些公司的企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)軟件解決了這些問題。不過對營銷部門來說,這沒有什么可比性。我們預計這種情況在未來幾年會有所改變。
由于廣告技術方面的投入在快速增長,對高效營銷作業(yè)系統(tǒng)的需求也隨之加大。除了需要整合外,這類系統(tǒng)讓我們可以用效率高得多的基于代理軟件的建模方法,補充我們現在采用的還相當原始的統(tǒng)計分析方法。
自然語言處理和社交網絡分析
社交網絡很龐大,社交數據則有過之而無不及。我們有許許多多的社交數據。實際上,社交數據太多了,多得被認為幾乎毫無價值。許多品牌有數千、有時數百萬的關注者每時每刻發(fā)送tweet消息、點擊“l(fā)ike”及發(fā)表評論,如此帶來了龐大的信息量,以至于我們無力處理全部的信息。
不過,有一種解決方案日益受到追捧。自然語言處理技術可以用來像人類那樣解讀社交數據,只是速度要比人類快千萬倍,蘋果iPhone中的Siri即采用了這種技術。像NetworkedInsights和OpenAmplify這些公司已構建了功能強大的平臺,我們預計自然語言處理會成為標準技術。
另一個令人興奮的方面是社交網絡分析,這項技術已廣泛應用于從打擊恐怖主義到防治流行病的眾多領域,我之前撰文介紹過如何利用該技術開展營銷工作。處理能力仍是持續(xù)不斷地密切關注整個品牌網絡的一大障礙,而這種能力正在迅速增強。
從數字化到模擬化
在過去10年間,數字化領域的創(chuàng)新帶來了營銷界所有令人興奮的進步。
然而,我們繼續(xù)過著模擬化生活方式。我們所用的產品中仍有90%以上是從傳統(tǒng)商店買來的,仍在吃有形的食物,仍在穿有形的衣服,仍住在我們看得見摸得著的房子里。
現在我們正跨入一個新的時期:數字技術大舉進入現實世界。3D打印機及其他制造設備的價格在迅速下跌,有各種價格不到2000美元的型號在出售。一家公司已經開始讓顧客可以運用3D打印技術打印自己的更換零部件,節(jié)省了時間、運費和手續(xù)費。
另外還有其他的跡象。著名社交游戲開發(fā)商Zynga已授權著名玩具公司孩之寶(Hasbro)制作其在線視頻游戲的實體版本。物聯網正在使從汽車到實體商店的一切實現數字化,而靠周圍環(huán)境的能源運行的新型超低功耗芯片使幾乎任何物體都成為有運算能力的裝置;最終,可編程功能將讓我們得以改變實際物體本身。
正如知名作家克里斯·安德森(ChrisAnderson)在其新書《創(chuàng)客》(Makers)中所寫的那樣,“過去的10年一直側重于發(fā)現新的方法,以便創(chuàng)造、發(fā)明以及在網上協(xié)同工作。未來10年將側重于把這些經驗運用于現實世界。”
語義經濟
從更廣義的角度來看,上述三個趨勢只是從規(guī)模經濟轉向語義經濟這個更廣泛趨勢的一部分。
在過去,大小或規(guī)模確實非常要緊。龐大的規(guī)模不僅僅帶來了成本效率。借助大筆預算,你就有望在電視媒體上搶得絕對的話語權、排擠競爭對手的貨架空間,并樹立人們信任的卓越聲譽。
雖然我還是會盡量求大而不是求小,但是那些優(yōu)勢已大大削弱。溝通渠道已變得如此分散,以至于話語權失去了原來的重要性,貨架空間在虛擬世界里沒有多大意義,消費者在購買產品和服務之前越來越尋找推薦和評論。
新的營銷戰(zhàn)場拼的是網絡,而不是節(jié)點。
我們早已知道這一點:市場營銷正變得更具社交性、地方性和移動性;正如我們所知,大數據以及觸摸、語音和手勢等新的交互方式變得越來越重要。接下來會是什么?
要回答這個問題,關鍵之一是界定問題。當下我們生活在數字時代,卻繼續(xù)以原有的模擬方式進行管理,F在迫切需要把這兩種現實有機地整合起來,所以我們可以預料:下一股創(chuàng)新浪潮將消除虛擬世界與物理世界之間的距離。下面是幾年后會出現的三大趨勢。
營銷作業(yè)系統(tǒng)
大數據時代早已到來。由于存儲器成本每年下降一半,于是我們監(jiān)測和存儲視力所及范圍內的一切數據。IBM公司估計,全球所有已存儲數據當中90%是在短短過去兩年創(chuàng)建的。所以像Cloudera、Platfora和Qubole這些主攻大數據領域的創(chuàng)業(yè)公司已成為炙手可熱的關注對象,也就不足為奇了。
可問題是,雖然這些平臺功能很強大,足以分析海量信息,但是數據本身往往被隔離到一個個孤島中。比如說,如果你想同時查看社交活動、電視收視率和最新的銷售業(yè)績,就有一定的難度。想改變某一個可變因素,就得從頭來過。
從某種意義上說,這不是什么新問題。二三十年前,許多公司就在竭力應對財務數據存在的類似問題,但借助SAP和甲骨文這些公司的企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)軟件解決了這些問題。不過對營銷部門來說,這沒有什么可比性。我們預計這種情況在未來幾年會有所改變。
由于廣告技術方面的投入在快速增長,對高效營銷作業(yè)系統(tǒng)的需求也隨之加大。除了需要整合外,這類系統(tǒng)讓我們可以用效率高得多的基于代理軟件的建模方法,補充我們現在采用的還相當原始的統(tǒng)計分析方法。
自然語言處理和社交網絡分析
社交網絡很龐大,社交數據則有過之而無不及。我們有許許多多的社交數據。實際上,社交數據太多了,多得被認為幾乎毫無價值。許多品牌有數千、有時數百萬的關注者每時每刻發(fā)送tweet消息、點擊“l(fā)ike”及發(fā)表評論,如此帶來了龐大的信息量,以至于我們無力處理全部的信息。
不過,有一種解決方案日益受到追捧。自然語言處理技術可以用來像人類那樣解讀社交數據,只是速度要比人類快千萬倍,蘋果iPhone中的Siri即采用了這種技術。像NetworkedInsights和OpenAmplify這些公司已構建了功能強大的平臺,我們預計自然語言處理會成為標準技術。
另一個令人興奮的方面是社交網絡分析,這項技術已廣泛應用于從打擊恐怖主義到防治流行病的眾多領域,我之前撰文介紹過如何利用該技術開展營銷工作。處理能力仍是持續(xù)不斷地密切關注整個品牌網絡的一大障礙,而這種能力正在迅速增強。
從數字化到模擬化
在過去10年間,數字化領域的創(chuàng)新帶來了營銷界所有令人興奮的進步。
然而,我們繼續(xù)過著模擬化生活方式。我們所用的產品中仍有90%以上是從傳統(tǒng)商店買來的,仍在吃有形的食物,仍在穿有形的衣服,仍住在我們看得見摸得著的房子里。
現在我們正跨入一個新的時期:數字技術大舉進入現實世界。3D打印機及其他制造設備的價格在迅速下跌,有各種價格不到2000美元的型號在出售。一家公司已經開始讓顧客可以運用3D打印技術打印自己的更換零部件,節(jié)省了時間、運費和手續(xù)費。
另外還有其他的跡象。著名社交游戲開發(fā)商Zynga已授權著名玩具公司孩之寶(Hasbro)制作其在線視頻游戲的實體版本。物聯網正在使從汽車到實體商店的一切實現數字化,而靠周圍環(huán)境的能源運行的新型超低功耗芯片使幾乎任何物體都成為有運算能力的裝置;最終,可編程功能將讓我們得以改變實際物體本身。
正如知名作家克里斯·安德森(ChrisAnderson)在其新書《創(chuàng)客》(Makers)中所寫的那樣,“過去的10年一直側重于發(fā)現新的方法,以便創(chuàng)造、發(fā)明以及在網上協(xié)同工作。未來10年將側重于把這些經驗運用于現實世界。”
語義經濟
從更廣義的角度來看,上述三個趨勢只是從規(guī)模經濟轉向語義經濟這個更廣泛趨勢的一部分。
在過去,大小或規(guī)模確實非常要緊。龐大的規(guī)模不僅僅帶來了成本效率。借助大筆預算,你就有望在電視媒體上搶得絕對的話語權、排擠競爭對手的貨架空間,并樹立人們信任的卓越聲譽。
雖然我還是會盡量求大而不是求小,但是那些優(yōu)勢已大大削弱。溝通渠道已變得如此分散,以至于話語權失去了原來的重要性,貨架空間在虛擬世界里沒有多大意義,消費者在購買產品和服務之前越來越尋找推薦和評論。
新的營銷戰(zhàn)場拼的是網絡,而不是節(jié)點。
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