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这本书教给你一套经过实战洗礼过的策略+执行方法，这套方法曾帮助英特尔、腾讯、华为、奔驰等百家企业科学地优化营销决策，精准地帮他们找到了引爆产品的通路。通过多维度数据分析、策略性颠覆、抢占用户心智三大武器帮助营销人突破经验与资源限制，驾驭数据 、人性与 策略，将数字变成与消费者有感情的对话，帮助公司、团队和个人建立完善的数据营销思维。

第一章：营销进化的新纪元：大数据时代

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？

（一）鬼魂般的大数据和哗众取宠者

人人都爱大数据

怪圈一：“谈及者众，知其者寡”的鬼魂怪圈

怪圈二：受“挂羊头卖狗肉者”蒙蔽而落入的轻信怪圈

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

宿命般的变革

老红海中的新生机

（三）开始”or“做好”，哪个更重要

不用完全准备好，先开始

小发现也有价值

（四）营销人应该如何对销售负责

业务范畴扩大与对销售负责

打破数据孤岛与对销售负责

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？

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？

（一）症状一：盲从老板

甲方与营销人：相爱相杀

老板视角 VS 营销视角

空气净化器的“营销视角”

营销视角的数据解读

（二）症状二：瞄错人群

目标人群是否越“大”越好

专车 APP 的“小圈子”目标人群

你的“人群画像”为什么总没用

元数据、行为数据与态度数据

态度数据：帮助营销判断的幕后之手

“陈欧体”背后的人群画像

人群画像模型

（三）症状三：“没有”竞品

用户数据告诉你那些“竞品”的事

竞品的数据锚定

（四）大数据眼中的营销“道”与“术”

拯救那些“浪费的钱”：花给谁

那些“浪费的钱”：花在哪儿

大数据时代下的营销操作新流程

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？

企业选代言人怎么选？在商业赞助行为的背后，数据如何帮助评估，如何提高营销效率？

（一）反面教材：那些失败代言教给我们的事

当红明星的失败代言

任静付笛声夫妇的“代言风波”

奇怪代言逻辑大揭秘

企业什么时候需要代言 & 赞助

（二）代言 & 赞助的三大阶段

代言 & 赞助的几种形式

代言 & 赞助的三大阶段

（三）前期：选择，没那么简单

营销目标与 KPI 设定

谈一谈企业的明星代言

特质匹配和影响力人群

代言风险预估

（四）中期：执行数据也能影响策略

执行影响策略：数据的元认知调解力

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

代言 & 赞助评估

品牌 / 产品收益评估

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

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？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？

（一）KPI 与营销目标的数据解构

缺乏评估标准的窘境

KPI 应当怎样设？

营销目标的数据解构

那些不为人熟知的数据维度

核心指标

参照物与对比分析

（二）用数据帮你营销跨界

数据与“品牌跨界合作”（Co-branding）

数据与热门话题借势

（三）品牌的数据听诊器

加速度下的“用户之旅”

品牌的营销数据分类

论数据的不完美

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

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？

（一）创意艺术家 VS 数据理性派

科学家还是“技术宅”？

营销数据分析师在做什么？

创意艺术家 VS 数据理性派

（二）能力和素养

价格与价值

跨界的知识格局

开放态度与我们应该担当什么

“讨人嫌”的“死磕”精神

（三）一个舵手的独白

没有怀才不遇的分析师

脱缰的大脑和炫酷的职业

王泽蕴:

奥美公关数据分析总监，奥美公关数据部负责人，“在行”数据类排名第一的百单咨询师，人群画像3C九宫格模型和商业目标数据解构模型研发者。

在数据营销领域，她曾陆续推出了多个主题培训课，包括：《被误解的大数据》《商业目标解构模型》《数据有故事》（奥美集团2015年核心员工内训课程）《问卷法和营销》（奥美公关内部培训课.2015）《聊一聊数据的坏话》（奥美集团员工培训-Ogilvy 10堂课之一，2016）《当营销遇上数据》（长江商学院前沿课，2015）……

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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人，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，都应该是倞天地泣鬼神的。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。

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。

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）。

“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。

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？

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（KP），营销的效果是否现了营销目标缺乏科学的判断；

重要的营销数据并没有被要善的积累。

书籍介绍

这本书教给你一套经过实战洗礼过的策略+执行方法，这套方法曾帮助英特尔、腾讯、华为、奔驰等百家企业科学地优化营销决策，精准地帮他们找到了引爆产品的通路。通过多维度数据分析、策略性颠覆、抢占用户心智三大武器帮助营销人突破经验与资源限制，驾驭数据 、人性与 策略，将数字变成与消费者有感情的对话，帮助公司、团队和个人建立完善的数据营销思维。