模拟市场营销

　　在传统时代，营销人员力求识别目标消费者，然后会投入大笔费用，以便借助合适的营销信息，在合适的时机、合适的地方吸引消费者的注意力。营销能不能成功就好比中彩票；结果出来之前，你根本不能很确信获得什么样的效果。
　　而在数字时代，我们力求识别目标市场，然而向这个市场投放大量的网站标题广告、在线视频和微博消息。要是我们收到了良好的反响，就针对目标市场加大投放力度。有什么发生了真正的变化吗？
　　事实上，虽然媒体已发生了变化，但是营销做法并没有与时俱进。我们把预算投入到不同的方面，可是决策过程仍然基本上一样。你对具体情况提出一种想法，拿到市场上去检验想法，要是反响良好，就加大一番营销力度。营销领域真正的数字革命还没有牢牢生根，但是它已拉开了帷幕。
　　谁才是真正的消费者？
　　一个老生常谈的抱怨是，我们知道浪费了一半的广告预算，却根本不知道浪费了哪一半。这种情形继续引起业内人士的共鸣，原因在于提高营销效率是提高盈利能力的一种显而易见，又令人信服的方式。
　　从概念上来说，想提高营销效本文由论文联盟http://收集整理率，最简单的办法就是杜绝浪费。如果我们能借助合适的营销信息，在合适的时候、合适的地方锁定合适的消费者，就能最大限度地利用营销预算。换言之，应该到有鱼的地方捕鱼。同样道理，应该把你的时间、精力和资金投入到能够创造最大效益的方面。
　　然而实际上，锁定消费者变得更加困难重重了。如果你的消费者群体中60%是女性，那么是否应该因此而忽视男性呢？如果你的消费者群体中35%是18岁至24岁的年轻人，这是否果真意味着你应该把所有广告预算都花在大学生的身上呢？美国catalina营销公司近期的一项调查发现，一半以上的品牌销售额其实来自目标人群以外的消费者。WWW.11665.cOM
　　我们需要停止考虑目标消费者，而是要开始考虑消费者网络。就因为购买者是女儿，并不意味着母亲（父亲或兄弟）不会购买；除了消费者本身外，还有品牌代言人和诋毁者，他们同样会影响购买。他们都很重要。
　　消费者决策旅程还是醉汉走路？
　　另一个流行的营销概念是消费者决策旅程（consumer journey）。按照这种观点，潜在顾客一开始完全没有意识到出色的品牌体验在前头等着他们，直到后来他们感受了奇妙的体验历程，才会考虑、评估和购买该品牌的产品，最终矢志不渝地成为积极代言的消费者。
　　实际上，我们的消费行为看起来都一点不像这样。我可能本打算来个汉堡包当午饭，可是后来朋友提到她在瘦身减肥，于是我们决定要份沙拉。随后我们听到同事竭力夸赞一家新开的tex-mex餐厅墨西哥菜做得有多好，于是决定就上那里，可是后来客户方面出了紧急状况，于是我们只好待在会议室，叫了比萨饼。
　　所以，我们的购买过程看起来不太像有导游的旅行那么事先规划好，更像醉汉走路那样带有随机性；我们漫无目的地行走，在最终做出任何具体的购买决策之前，时而遵循天生的偏好，时而轻信品牌印象，时而听从同伴推荐，又时而相信个人体验。
　　统计方法存在的局限性
　　使用过于直截了当的方法（比如目标消费者和销售漏斗）与其说是自欺欺人的产物，还不如说是现有技术与问责需求之间一桩基于利害关系的婚姻。我们从不认为我们的模型完美地描述了现实，而是开发了适合我们所拥有工具的方法。
　　借助相互对照的小样本，你就能进行推断，推而广之到庞大群体；就数量有限的变量因素而言，误差多少是可以管理和衡量的。问题在于，在一个复杂体系中，诸因素以常常无法预测、不合常理的方式彼此交互影响。小动机常常带来大行为。
　　这个问题不是只有营销界才有，而是出现在许多领域。比如说，流行病研究一贯采用有一定效果的统计模型，但是许多方面还有待改进。最近，流行病界已开始运用新模型，这些新模型采用了基于个体的方法（agent-based approach），因而可以模拟整个群体。
　　开发战略营销模拟产品的concentric公司现正将类似的方法运用于结合众多数据源的营销活动，包括定性和定量因素，目的是为了模拟市场。较之运用计量经济学来优化一个或另一个关键绩效指标（kpi），这种方法描述市场要准确得多，也具有更大的灵活性。
　　测试假设分析场景
　　在将来，这种基于个体的建模方法将成为标准。我们将设想“假设分析”场景（“what if” scenarios），然后在虚拟环境下检验这些场景，而不是待在会议室，将时间耗费在争论消费者锁定技术具有的优点、所谓的“消费者心态”或营销总监无意中听到其女儿及朋友的说法上。
　　模型从来不会尽善尽美。它们解释不了我们之前还没有遇到过的新因素，也无法绝对正确地估计现有的因素。模型能够做的就是，帮助我们剔除有问题的方法，免得我们将资金白白浪费在这些方法上，并通过事后分析提醒我们要注意重大的市场变化。
　　最重要的是，基于个体的模拟方法有望加深我们对于市场如何运作的了解。通过不断地进行“假设分析”，并且通过模拟来检验我们的想法，我们就能进行实际试验，加深学习和了解，成本却低到可以忽略不计。
　　让销售漏斗翻过来
　　亚马逊对待大数据和模拟采取了不同的方法。巨大的规模和庞大的it投入使亚马逊本身成了一个市场模拟对象，而不是为消费者决策旅程而操心。之后当顾客有需要时，亚马逊获得的洞察力被用来（通过现场优化和电子邮件营销等手段）为顾客提供所需的产品。
　　这个策略已收到了成效，亚马逊得以称霸网上零售业，占桌面端访问量的45%，占移动端访问量的几乎60%。要是哪家公司没有过硬的大数据项目，它想在电子商务领域参与竞争变得越来越难了。连那些在这方面果真进行投入的公司也很难企及亚马逊的数据质量。
　　硅谷创业公司bloomreach正期望缩小这个差距。它将其自己的大数据解决方案提供给众多公司，包括知名网上药品销售商drugstore.com、精品百货店尼曼·马库斯（nieman marcus）和家居用品零售商crate and barrel等。通过密切关注诸多搜索引擎和社交媒体，bloomreach的算法就能识别消费者的意图，甚至还能建立将消费者意图与零售商库存匹配起来的页面。
　　这酷似基于个体的模拟，这是一种根本不同的营销方法。大数据解决方案让

你可以追踪市场，并实时应对变化，而不是试图利用小样本进行推断，以此推测市场形势。
　　从“大数据”到大模拟
　　综观营销发展史，营销界总是在高瞻远瞩的想法推动下向前发展。一个宏伟大胆的想法，辅以媒体方面的巨大投入，可能关乎某个产品在市场上一炮打响还是彻底失败。这令人兴奋，但也充满了风险。再怎么缜密的研究也无法改变这个事实：在很大程度上，你是在基于自己的信仰采取行动。
　　然而在信息时代，我们不再被要求去信仰，而是被要求运用想象力、大胆检验和认真观察。不是凭空想出大想法，然后拿到市场上去检验，我们可以在现实世界的实时数据建立的虚拟市场检验大想法。就算我们基于直觉的大胆想法失败了，损失的也只是一些数据而已。
　　concentric公司已整理出一系列生动的案例研究，这些案例声称模型准确率达到了90%；知名调研机构弗雷斯特研究公司（forrester）发现，bloomreach使转化率提高了60%。实际上，我们正在迈入一个新的模拟经济社会，它与现实经济社会看起来几乎一样，只不过失败成本微乎其微，而成功的回报仍然相当高。
　　而这就是大数据模拟推动下的营销具有的魅力，它让我们得以编织比以往还要大的梦想。现在我们可以去检验大胆之极的想法，不断调整想法，最终把这些想法变为现实。