2019数字营销：欢迎进入中场时间

　　上半场已近尾声，下半场还未开始。当转型本身也在经历转型，我们也将在新的一年进入数字营销的“中场时间”。

　　在硅谷1万公里外的贵阳，教练席上的制服组在下半场怎么打这个问题上出现了分歧。

　　马老师说，数据最重要。他认为大数据对传统制造业的冲击，将超过电子商务对零售业的冲击。

　　李彦宏反对。他说虽然数据非常重要，就像能源，但不是根本，就像光有汽油没有发动机一样开不了车。技术和创新最重要。

　　马化腾直言这是“不懂技术的文科生与太懂技术技术的理科生的争辩”。 他认为人工智能最重要的应用场景。

　　1700多公里外的杭州城，在刚刚结束的“双11”创纪录地完成了2135亿交易额。但那份亿元俱乐部的榜单上，曾经为“双11”拼杀的“淘品牌”们集体缺席了。占据这份榜单的大品牌，在权衡“双11”的利弊甚至开始尝试“去天猫化”。

　　幸好，马爸爸的韭菜地不少，其中一块叫做新零售。

　　暖气初供的北京城，“最后的社交媒体”微博，因为一次事先张扬的抽奖暴露了“重男轻女”的算法歧视。也许“社交媒体”这杆大旗是时候让给抖音扛一会儿了。

　　同样入冬的天津武清区王庆坨镇，格外清冷。这个热闹一时的“中国单车小镇”变成了单车坟场。它曾经的客户之一ofo，刚刚被爆出有超过2500万元的资产被列入执行标的。

　　在2018年的末尾，“共享经济”终于和“P2P金融”、“比特币”、“无人货架”成为上半场表现最差的球员。

　　韭菜没有割完，概念却不够用了。

　　遍地的“独角兽”和“互联网+”，钱多人精，唯独少了一些梦想。

　　“共享经济”的旗手滴滴，下线了顺风车业务，为“高速驾驶”付出了代价。“粉丝经济”的旗手小米，活的越来越不像自己。连自己最擅长的饥饿营销，也在英国遭遇了“1元抽奖作假”的丑闻。

　　BAT之外再无互联网。

　　下半场，打法要变。

　　品牌“乌托邦”：从“卖萌耍酷”到“意见领袖”

　　从来没有哪一个时代像今天这样，消费者会如此力量强大，又难以琢磨。

　　上海漕河泾新研大厦的马克婷和天津耳朵眼胡同的老大爷可能想不到，在新凤霞去世20多年后，一群90后00后会合唱“许娘娘敬酒渐台上，忽然见狂风吹灭烛光”。

　　这要感谢亚洲最大的天子天团“德云社”。这个团体最火的组合已经从抽烟喝酒烫头的于大爷和搭档郭德纲，变成了“德云天团”。“二奶奶”张云雷让太平歌词和评剧火了起来。

　　这正是：睡梦长来睡梦长，麒麟烧饼比刀枪。探清水河水深几许，二爷挂帅下南唐。

　　也从来没有哪一个时代，消费者会如此孤独无助，又难以满足。

　　在注意力稀缺的时代，品牌都在全力打造社交货币，扛着内容娱乐化的大旗，靠搞笑和情怀去填满空虚、安抚焦虑、并消解冲突。

　　但是这一剂“娱乐至死”的药方疗效正在减弱。更加务实的新一代消费者们希望品牌不仅能够搞笑卖萌。

　　根据爱德曼公司最近发的《2018爱德曼影响力媒体报告（2018 Edelman Earned Brand Report）》，三分之二（64%）的全球消费者会因为品牌在社会和政治问题上的“立场”和“站队”决定是购买还是抵制。

　　反常识？

　　传统经济学中，经济学家认为人都是理性并且是自私的。主打半价优惠的“双11”和“拼的多省的多”的拼多多证明了性价比依然是收割韭菜的大杀器。

　　但是，现象不一定是真相。

　　以理查德·泰勒（Richard Thaler）为首的经济学家，从进化心理学获得启示．认为大多数人既非完全理性，也不是凡事皆从自私自利的角度出发。人的价值取向日益决定着商品的销售。

　　爱德曼的调查发现，51%的消费者都是信仰驱动（Belief-Driven）的消费者，而一比例在中国高达78%，

　　TrendWatching全球趋势和洞察负责人大卫？马丁（David Martin）的观点更加激进。他认为在2019年，消费者越来越欢迎能够推动变革甚至影响立法的品牌。

　　2018年8月，微软公司要求供应商为自己的员工提供至少12周的带薪产假。去年，户外品牌巴塔哥尼亚起诉美国联邦政府，反对缩减国家公园预算。今年11月，这家公司在美国中期选区中公开支持内华达州和蒙大拿州的推动环境保护的候选人。

　　而耐克备受争议的Colin Kaepernick营销活动表明，责任越大，挑战越大，回报也越大。

　　数字转型：从 “数字普惠”到“数字鸿沟”

　　和人们的期望不同，数字转型并不是“普惠制”的灵丹妙药。

　　除了自带数字化基因的互联网公司，在过去十年里，除了巴宝莉、达美乐等少数品牌，大多数公司的数字转型不仅困难重重，而且收效甚微。

　　更丧的是， 在过去一年，GE公司曾经轰轰烈烈的“工业互联网”转型戛然而止。

　　许多年以后，这也许是“如果当初”最热门的话题。

　　相反数字鸿沟加深了，商业世界的“阶级固化”正在加速。

　　首先，“中外有别”越来越深了。“长城”内外，不同风景。

　　原本同一个赛道上选手们被迫分道扬镳。中国在BAT带领下押宝微信、电商、短视频、以及移动支付。而美国的Google和Facebook两大巨头以及众多独角兽看重社交、模式创新、原生APPs 。

　　我们能否在人工智能、量子计算机、物联网上殊途同归？这一切还很难说。

　　“中国模式”和“美国模式”的存在，对数字转型的负面影响，特别是跨国公司数据化和数字化的难度和复杂度，可能要远远超乎我们的想象。

　　其次，品牌服务和用户体验之间的鸿沟也在加深。

　　一个品牌的用户体验形成并不是线性的，也并不仅局限于和品牌和用户之间的单一频道。这不是一对一的咖啡馆相亲，而是五光十色的在线交友。

　　在用户体验上，一个品牌的竞争对手，不是少数行业竞争对手，而是从天猫商城到杜蕾斯的全部品牌。

　　消费者习以为常的即时、相关以及个性化的体验，对于大多数品牌来说都是高难度动作。这是横亘在品牌和用户之间的体验鸿沟。

　　第三个数字鸿沟发生在品牌与平台之间。从阿里巴巴的数据银行到腾讯的腾讯数观，平台方在宏观的用户画像和精准投放上向品牌敞开大门，但是在更加微观的个体行为追踪和数据交互方面，按兵不动。当然，这会涉及到更加复杂的用户隐私问题。

　　实际上，无论是阿里巴巴这样的平台方还是程序化购买和数据库营销领域的其他玩家，都是网络版的我爱我家和链家地产。他们会让房东和租户直接联系吗？

　　数据陷阱：从“数据驱动”到“算法驱动”

　　所有人对数据无比迷恋，除了审计。

　　在过去的几年里，大数据、程序化购买、营销自动化，让数据驱动营销和增长黑客成为热门。一时间，掌握R和Python计算机语言的程序员和数据科学家，同掌握Unity的VR/AR程序开发者一样，风光无限。

　　每天，全世界产生约250万兆字节的数据。而正在爆发的物联网将让这一数字呈现几何数字的成长。

　　过去的两年产生的数据已经占到所有数据的90%。两年之后，接入物联网的智能设备将达到2000亿个。

　　现在，大部分公司的数据工作都集中在数据的搜集、存储和以及轻量级的分析。

　　但这显然不够的。如果说10年前开始所有公司都是内容公司，5年前开始所有公司都是数据公司，那么从现在开始，所有公司将是算法公司。

　　但算法和数据并没有主次之分，是大数据的一体两面。

　　Gartner公司副总裁Peter Sondergaard认为，算法贡献真正的价值。算法决定战略和策略。

　　数据就像水、糖浆和二氧化碳，而算法就像可口可乐的配方。算法可以让亚马逊和天猫做到“千人千面”的个性定制，也可以让Netflix和盒马鲜生做到用数据预测未来。

　　营销技术：从“大而全”到“小而精”

　　营销技术正在经历一场“去中心化”的转型。庞大和臃肿的营销技术和工具正在被更快更轻兼容性更好的技术和平台所代替，比如钉钉，比如企业微信。

　　在数据管理、用户关系管理、营销自动化以等数字营销领域，SAP，微软和Salesforce在中国水土不服，甚至举步维艰。

　　一方面这些应用，除了Salesforce之外，在移动端的用户体验并不友好。另一方面，这些软件的业务逻辑和交互设计也很难把微信、阿里巴巴或者支付宝考虑周全。

　　在数字化基础设施领域，在云计算兴起和发展10年之后，“边缘计算”正在崛起。

　　边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务，而不是所有数据和算力都依赖云端。

　　比如一台装备有自动驾驶系统的汽车，除了电池之外满是各种传感器和智能设备。这些智能设备根据汽车和周围的情况时时刻刻在产生数据，比如GPS产生的位置数据、Lidar光学雷达产生测距数据，以及摄像机产生的视频数据。

　　这些海量数据如果只能依赖云端，不仅浪费，而且低效。更为严重的安全问题， 在信号弱和信号差的地方，自动驾驶等于死亡驾驶。

　　自动驾驶汽车如此，滨海公园里的风力发电机、湖州工厂里的机器、以及家里的智能电冰箱和扫地机器人也是如此。他们都需要就近进行“边缘计算”。当然，也可以靠“雾运算”与“云计算”对接。

　　边缘计算处于物理实体和工业连接之间。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

　　全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。

　　边缘计算对营销技术的影响，其中之一就是对微服务（Microservices）的加持。微服务是一种架构风格，一个去中心化的系统，这个系统通常由一个或多个微服务组成。各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。

　　这克服了使用传统的整体式架构(Monolithic Architecture)的弊端。如CRM、ERP等大型应用，随着新需求的不断增加，企业更新和修复大型整体式应用变得越来越困难。

　　Netflix、eBay以及Uber都是微服务的拥趸，而云计算领域的老大亚马逊也是为服务背后的主要推手之一。

　　看似平常，其实非常紧要。