第三节 数字营销的特征和实施框架

一、数字营销的特征

要理解数字营销，就需要了解数字营销与传统营销之间的主要差异。这种差异主要体现在数字营销是基于数据和数字技术驱动来实现的，并且由于数字技术的驱动，营销的模式发生了一系列的变化。这种变化至少体现在以下八个方面（如表1-2所示）：

（1）数据化。数字营销的数据化是指所有参与者的行为均能够留痕并记录，从而为未来制定营销策略奠定基础。营销行为的数据化是在云计算、移动通信等信息技术条件下实现的，传统营销的环境下没有相关技术支撑，很难做到将所有的过程、参与者、行为数据化，因此数据化是数字营销区别于传统营销的关键因素之一。

（2）实时性。数字营销的实时性表现在它可以通过数据实时监控营销策略效果、市场竞争态势、顾客行为变化。由于数字营销的实时性特征，企业就可以根据数据的动态变化进行实时决策和自动决策，这就有可能改进传统营销中反馈滞后、评价滞后、决策盲目的弊端。实时性也为未来的智能化、自动化营销奠定了基础。

（3）精准性。数字营销的精准性是指企业可以通过精准定向的方式向目标顾客传播信息，并针对顾客的需求提供定制化产品和服务。精准营销的基础是获取目标顾客的画像和数据，并进行需求的精准匹配。精准性是数字营销区别于传统营销的基础特征。

（4）迭代性。数字营销的迭代性是指通过效果评估不断迭代优化内容投放、媒体选择、顾客标签等营销输入变量，从而找到最优的营销策略。在传统营销中，由于实施过程和反馈结果很难实时量化和反馈，因此快速迭代的可能性较小，但是在数字营销的环境下，实时动态反馈变成了可能，这样就催生了大量的迭代反馈实践，例如A/B测试、顾客画像迭代等。

（5）过程化。数字营销的过程化指在营销实践中，通过埋点采集、位置服务、实时监控等方式获得实时数据，从而有效获取顾客的行为轨迹和需求动态，对顾客购买的每一个环节进行有效管理。数字营销的过程化代表了全过程的营销监控与管理，这在传统营销时代是很难做到的。

（6）自动化。数字营销的自动化指在营销过程中减少甚至去掉人工的操作，使整个营销过程变成一个完全数据驱动或技术驱动的自动化过程。例如，程序化购买就是一种营销自动化实践，它通过广告交易平台实现广告的竞价投放，整个交易到展示的过程在1分钟之内就完成了。

（7）工具化。数字营销的工具化指在数字营销环境下，利用数据进行营销分析已经不再是专业人士特有的权力，数据管理已有了完整的分工体系，运营人员可以通过各类营销工具，例如数据库的联机分析处理（OLAP）系统展开数据分析，从而达到传统营销中专业人士才能够达到的数据分析效果。

（8）连接性。数字营销的连接性指营销过程中实时动态万物互联。由于实时动态互联，之前很多无法完成的营销实践得以实现，包括地理跨越、时空连接、虚实结合。例如，直播带货就是一种典型的虚拟与现实的实时互联，人们可以通过扫码下单实现“所见即所得”。

二、数字营销的基本实施框架

（一）数字营销实施框架概述

数字营销策略的体系和框架有多种，人们首先按照营销策略组合的模式提出了各类网络营销和数字营销的模型。例如，美国学者唐·舒尔茨曾提出数字营销的4R营销策略组合，即关联（Relevance）、反应（Reaction）、关系（Relationship）和回报（Reward）。刘东明曾提出网络营销的4I策略组合，即趣味（Interesting）、利益（Interests）、互动（Interaction）、个性（Individuality）。朱海松曾提出另一个4I网络营销理论模型，即个体聚集（Individual Gathering）、互动沟通（Interactive Communication）、“进入”虚拟世界（Inside）、“我”的个性化（I）这四项内容[11]。

还有一个典型的数字营销框架是SoLoMo模型，其中So即Social（社会化），Lo即Local（本地化），Mo即Mobile（移动化）。社会化指企业应当让营销更多地结合社交媒体。它包括两个方面：一方面是社会化营销，即采用社交媒体来传播品牌声誉和口碑；另一方面是社交购物，即消费者之间通过社交媒体互相交流信息，从而提升交易效率。本地化指的是企业可以借助LBS（基于位置的服务），向特定地理位置的消费者提供信息，吸引消费者购买产品或服务。本地化典型的例子是滴滴等共享经济类的商业平台。移动化指的是数字营销应当适应强大的网络终端移动化潮流，利用移动终端洞察消费者的实时需求，并满足这些需求。智能手机、智能穿戴设备和智能汽车逐渐成为人们上网的主要工具，这些工具均可以用于移动化的数字营销。因此，在构建数字营销运营体系时，可以思考如何将传播和销售社会化、本地化和移动化，从而形成完善的数字营销体系。

另一个通用的数字营销体系是Kannan和Li提出的数字营销框架（如图1-3所示），该框架构建了一个较为完整的营销运营模型，其中营销战略指导所有的营销运营过程和实施结果，营销运营围绕着顾客、公司竞争者、伙伴、情境等所构成的5C要素展开，并为顾客创造价值，提升已有顾客的价值，进而提升公司的价值。Kannan和Li认为，在传统的战略、5C运营和价值创造的营销框架下加入数字技术，就可以形成数字营销模型[4]。该框架看起来比较简单，似乎仅仅将“数字技术”放进了传统营销框架之中，但该框架可以将不同的技术嫁接于传统的数字营销框架，形成新的、独特的数字营销体系。例如，当思考ChatGPT带来的新营销框架时，可以考虑ChatGPT对图1-3中的各个环节带来的改变，从而构建新的生成式AI营销框架。

在实践中，生命周期模型也是应用较为广泛的数字营销模型。由于数字营销环境下，企业可以清晰地获得顾客进入、浏览、购买、复购等数据，因此企业就可以根据顾客的数据和行为进行生命周期分类，即将顾客划分至导入期、成长期、成熟期和衰退期，对于处于不同生命周期的顾客实施相应的管理手段。一些企业开发了顾客全生命周期管理模型，将顾客的首次进入、尝试、购买、持续复购的过程纳入管理之中，并根据顾客的生命周期阶段有区别地投入资源，将营销资源重点投放在成长期的顾客群体。

（二）几种典型的数字营销框架

1.营销漏斗模型

传统的营销体系可以用一个漏斗模型进行描述。在以往的学术研究和实践中，漏斗模型主要用于讨论企业的销售过程（例如，Jarvinen和Taiminen在2016年进行的研究）[12]，但漏斗模型能够很好地描述营销的基本框架，并可以用于构建数字营销体系（如图1-4所示）。

首先，营销漏斗可以看成一个完整的营销体系，其基本操作是吸引潜在顾客进入漏斗，通过售前服务和销售过程达成销售，随后形成持续的客户关系管理体系进行持续经营，即营销的基本过程包括整合营销传播、销售管理、客户关系管理等三个方面。这三个过程在数字营销环境下依然是重要的，因此营销漏斗也可以用于解释数字营销过程。

其次，营销漏斗描述了营销要素产生的作用。营销漏斗是在顾客、公司、竞争者、伙伴和环境等五种基本要素（5C）的作用下产生作用的，在应用营销漏斗之前需要考虑顾客需求洞察、公司优势比较、竞争者监控、企业伙伴合作、营销环境分析等内容。由于在数字环境下，5C要素依然会产生重要作用，营销漏斗仍然可以作为可用框架界定数字营销。

最后，营销漏斗可以拆解为基于营销职能的实施系统。营销漏斗的传播、销售和客户关系管理等工作可以进一步拆解为相应的营销职能。例如，营销传播可以拆解为认知传播、兴趣传播、愿望传播和销售传播等四类，这时就可以将营销传播的职能划分为提升消费者认知的传播职能，抓住兴趣顾客的传播职能，提升消费者购买愿望的传播职能和使消费者购买的传播职能。

2.海盗模型（AARRR模型）

如果对营销漏斗进行进一步的细化，就可以变成互联网行业常用的另一个模型——“增长黑客（Growth Hacker）”海盗模型（AARRR转化漏斗模型，以下简称AARRR模型）。增长黑客的概念最早由肖恩·埃利斯（Sean Ellis）提出，“增长黑客”能够使企业非常规地增长。Chen撰写的“Growth Hacker is the new VP Marketing”一文对这一概念的推广产生了较大的作用[13]。范冰对“增长黑客”的基本内容和指标体系进行了详细诠释[14]。AARRR模型所形成的漏斗分别指：①获客（Acquisition），通过传播和各种接触顾客的可能渠道获取潜在的顾客；②激活（Activation），引导顾客完成某些指定的动作，使顾客成为长期活跃的顾客；③留存（Retention），增加顾客的黏性，从而使顾客成为忠诚的顾客；④变现（Revenue），通过交叉销售和增进销售等方式提升顾客的销售收入；⑤传播（Referral），让顾客将产品和服务推荐给他人，发挥口碑的作用，扩大公司的顾客范围。

在运行AARRR模型时，数据的作用将是巨大的，每一个环节均需要通过不断地测试、分析、反馈、调整来挖掘最优的操作策略。在很多情况下，由于友商对策略的跟进，各项营销策略的效果逐渐下降，这时就需要不断调整和尝试新的营销策略以便获得更高的增长，拼团、裂变等模式均是在不断尝试中被用于实践的。

3.水池模型

水池模型用水来比拟顾客流，以活跃顾客池作为核心水池，所有的营销运营操作均与核心水池相连接（如图1-5所示）。水池模型包含了AARRR模型中获客、激活、留存、变现、传播等的操作，但也将一些未包含在AARRR模型中的实践纳入该模型中，例如对休眠顾客的激活行动。水池模型除了标注各部分的顾客类型之外，也把各类顾客的流向和运营要点描述得较为清晰。

图1-5所示的水池模型包含了一系列的营销运营操作。首先，水池模型将顾客类型细化为潜在顾客、新进顾客、活跃顾客、购买顾客、忠诚顾客、关联顾客、流失/休眠顾客、风险/放弃顾客等类型，他们之间的连线代表了在营销过程中需要进行的客流管理操作。在漏斗模型中，实际包含了三个部分的内容：一是以获得新顾客为核心的获客运营体系，目的是补充新的顾客，以便保持客流的可持续性；二是以销售转化和顾客忠诚为核心的盈利运营体系，目的是使顾客持续购买产品和服务；三是以流失顾客和风险顾客为核心的稳健运营体系，目的是减少运营风险，提升运营效率和质量。

水池模型详细描述了各种客流的路径，这些客流路径的管理在传统营销的情景下是很难实现的，因为在传统营销实践中很难获取每条客流路径的数据。但是，在数字营销环境下，企业可以监控和管理各条客流路径，从而提升整个水池体系的运营效率。可以说，水池模型只能在数字营销的环境下才能加以应用。表1-3描述了水池模型中各项客流管理的基本目标和实施策略。

三、本书的基本内容

本书主要讨论数据驱动的营销体系，从分析思维的视角对营销的功能进行解析，对数字环境下的各类营销工具进行讨论。本书将从数字营销环境、营销数据基础和数字营销职能等三个层面来构建数字营销学的基本框架（如图1-6所示）。

（一）数字营销环境

数字营销环境一直处于高速变化之中，首先是法律环境不断发生变化。近年来，国家在信息安全、数据安全、个人信息保护等方面制定了一系列法律法规，《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》和一系列信息安全法规不断出台，数字营销的法律环境正在发生重大变化。另一个变化巨大的是技术环境。当前世界正处于第四次工业革命的前夕，人工智能、5G、虚拟现实、云计算、物联网等一系列新的技术正在深刻地改变当前的数字营销实践。除此之外，很多组织正处于数字化转型的关键时期，它对数字营销有着较大的影响。本书也将专门讨论数字营销的法律法规、技术变迁下的智能营销、数字化转型和组织的数字营销管理等内容。本书的第十三章和第十四章将讨论数字营销环境的变迁。

（二）营销数据基础

数据是构建数字营销体系的基础，在构建数据驱动的营销体系之前，需要建立完善的营销数据基础体系，包括数据采集、数据分析、顾客画像和数据管理等。营销数据是典型的非标准化数据，不同的行业和企业采集的数据维度有较大的差异，采集数据是构建数字营销体系的主要难点之一。对于一些中小企业而言，由于数据基础能力较弱，只能通过向数据服务平台提供经营数据的方式换取低价格高质量的数据服务。营销数据基础的另一个难点是利用数据进行营销决策。利用数据决策主要包括理论驱动和数据驱动两类：理论驱动模式是首先构建解决问题的理论框架，然后找到与理论框架匹配的数据展开分析；数据驱动模式则是直接从数据中挖掘，从中获得决策信息。数字营销在发展过程中，越来越趋向于通过迭代的方式将理论驱动与数据驱动结合起来进行自动化营销。本书的第三章和第四章将详细讨论数据采集及分析技术。

小案例

数据服务商：友盟+

友盟于2010年4月在北京成立，主要从事移动开发者服务和数据服务。2013年11月，友盟被阿里巴巴收购。2016年1月，友盟、中文网站统计平台CNZZ以及互联网数据服务平台缔元信宣布合并成立友盟+。截至2023年6月，友盟+已累计为270多万个移动应用和980万家网站提供专业数据服务，覆盖191个行业分类，输出超过300个应用或行业的分析指标。

友盟+主要面向App开发者提供App智能监测与分析平台、免费的全平台跨域小程序和小游戏统计分析产品以及第三方网站流量统计分析系统，面向App开发者的全链路提供精准消息推送工具、广告效果评价与分析等服务。

资料来源：搜狗百科、友盟+官网。

（三）数字营销职能

数字营销的基本职能指数字营销的实施框架和内容，如果我们采用漏斗模型来解释营销操作，则数字营销可以包含漏斗上部的数字营销传播，漏斗下部的数字销售管理和数字客户关系管理。除此之外，数字营销的环境、效果评价、产品开发和数字运营管理也是重要的数字营销职能。本书将围绕数字营销的职能展开分析，并分章节对各数字营销职能进行描述，具体包括数字化产品开发与创新、数字整合营销传播、数字渠道与销售管理、数字客户关系管理等部分。