中国营销人比以往任何时候都更需要Marketing Science

“你做营销有没有快感？”

我觉得任何从事营销行业超过5年的朋友都可以思考这个问题。

我对营销的“快感”理解有两层：

第一层是解决问题的快感。遇到企业发展、产品卖货、品牌增长的直接问题，如果能解决当然有成就感；如果是帮客户解决问题，虽然可能是间接的，但一样获得成就、获取回报。

第二层是探索营销客观规律的快感。探索营销，实际上就是在探索人、社会、技术等各个要素，它们的交互关系，它们的因果关系等等...这当然属于探索世界客观规律的一部分。

我想真正喜欢市场营销的人，往往都逐渐会在第二层找到自己的快乐，而且它是可以实实在在去影响我们解决第一层所遇到的问题。

错综复杂的营销难题

事实上，探索营销的客观规律是非常难的事情。

IBM曾创造出一个模型叫“Cynefin framework”，本是用来描述职业经理人们遇到的企业管理问题的，但这里可以被用来恰如其分的描述当前“市场营销”所处的环境本质。这个模型在socialbeta上@文科生 曾进行了翻译，在此引用：

复杂 (Complicated)——因果之间的关系有连接，但是之间的步骤很多

错综复杂 (Complex)——因和果之间有关联，但混合在一起，很难把对应关系单独找出来

混乱 (Chaotic)——几乎难以发现因和果之间的清晰关系

 

如何理解复杂和错综复杂之间的关系呢？—— 作者David Sonwden举了一个例子。法拉利很复杂：它有很多零部件，需要用精确地方式把这些零部件错综复杂的组装起来。在每次保养和维修中，你需要一个法拉利机械专家才能找到因果关系。

 

作为对比，一个雨林就叫做错综复杂：动植物的生态系统彼此动态关联。任何一个行动，一个原因，都可能产生新的涟漪效应，前后循环，很难预测。

 

营销过去很复杂（complicates），但是现在是错综复杂（complex），它现在是一个巨大的生态系统，更像一个雨林而不是一辆法拉利。在这个环境中，探索性的数据分析和实验，能够帮助人们在系统中发现有效的模式（ patterns），但未必有一个菜谱（ 在这里指真正的捷径）。

在这样错综复杂的市场营销环境中，我们到底要如何摸索规律呢？

答案可能是借助Marketing Science的力量。

这篇文章的主要目的，就是建议朋友们主动了解和学习Marketing Science（勉强翻译成营销科学，以下简称MS），主动拥抱第二层次的问题。

来认识Marketing science

那marketing science（以下简称MS）是什么？

过去，大多数人使用的是传统方法。传统方法是基于人本经验的，最常见的是焦点小组、个人访谈这些调研手法，它的特征是样本量小，而且极容易主观和篡改，结论往往被用来支持做法。

现在，科学能力的进步致使我们可以进行marketing science研究。

Wikipedia对MS的定义大致是：“MS是基于科学途径，而不是单纯人文或经验的理解消费者需求、发展营销策略的营销方法。” 

这当然是比较粗略的一种说法，啥是科学的？啥是不科学的？所以我又以自己浅薄的知识储备给出我的理解，并建议从这条路开始走：

如果把MS不当做一门学科，而是一种思路，那它大概是：“怎样基于实证方法研究进行更有效率的市场营销活动”。在这里，我们把科学落地到一个概念上，实证方法，在《HowBrandsGrow》中对应的是“evidence-based approach”。

这么说好像还是太抽象、太复杂了。所以我就把自己的抽象理解进行了分类，简单的说MS有两个研究方向：

一个是以数据、人工智能（所谓的）为核心的匹配探究，通过相关关系拯救世界；

一个是以认知和行为科学实验为核心的对人性、大脑及行为的探究，通过因果关系拯救世界。

在我看来，营销科学正通过这两个方向的齐头并进，迫近客观规律。

下面我来具体解释：

数据营销科学：数据、相关性、匹配

先说第一种，也是更广为人知和应用的一种。伴随互联网和信息技术发展，几乎一切行为都可以数据化，品牌企业掌握消费者的购买数据、媒体广告投放获取的行为数据以及社交、电商等其他网站拥有的更大了的数据，共同构建了一个数据库。也就是大家口中常说的第一方、第二方、第三方数据：

source：华扬联众公众号

用户形象和行为的数据化，使得基于数据的匹配（高相关度的推送）和实验（A广告不看，换B广告）成为可能。这当然也是现在最火爆的Martech、Adtech相关技术的基础。

因为终端呈现的数据实际上仅仅只是用户某一个行为，是种结果（而不是其起因，也无法判断起因）。而这些数据量是很庞大的，公司也必须对效率负责，所以这个领域的思路正是 —— 基于相关性的匹配。

例如：①目标人群奶爸，在购买了尿不湿后常会购买啤酒。那么营销人员可以不用考虑背后的原因，而直接根据cookie数据为前者TA推送啤酒广告，大幅提高成交。②淘宝的千人千面，在人群相同banner内容不同的A/Btest里，只要groupA的点击率比groupB高，我们就直接换成A banner，不用考虑为什么Abanner效率更高。

 

source：socialbeta

Martech这个领域的现状是：第一方数据大公司开始广泛运用、小公司刚刚意识到；而第二方数据大公司开始关注；第三方数据在中国还有很严重的不透明、无法联结的问题，需要很长时间去解决。但总体来说，它是互联网技术的风口ing，正站在舞台中央。

舞台边缘，还有另外一个分支亟待入场。

认知营销科学：实验、因果关系、内容

MS的另外一个分支，即基于发现因果关系，目的是“改变认知”的领域。

相对于看上去非常科技的“匹配”，还有一半营销人怎么办呢？他们是被称为手艺人的创意人、策略人、新媒体人、KOL、编剧、导演们，他们主要任务是不断创造内容。而内容的直接目的，是改变看内容者的认知。我把大家统称为“内容人”。

人们对“创造内容、改变认知”这个领域的误解有很多。例如像乔治·路易斯这样的一代一代的大师们会把这个过程看做艺术ART、认为是纯粹天赋。实际上，它可能比数据科学更加学术，也异常复杂。

 

你一定听过这些相关的学科概念：心理学、认知科学、脑科学、行为科学、行为经济学、神经营销学blabla....由此可见学术界的概念并不比营销业少嘛，但这些概念对大多数人没啥价值。

你只要知道它跟marketing的关系 —— 通俗的说，它也是用科学方法，例如对大脑和神经元的研究、抓一群普通人做双盲实验等，去建立不同环境、信息、场景等（统称为内容）与人类认知/行为（attention&memory）之间的因果关系。

事实上从上个世纪7、80年代开始，很多心理学研究者就已经出版相关著作（如《影响力》），并发现这些规律早就被普遍应用在生活中。我们来看一些基本运用：

场景1，我经常被菜市场大妈“锚定”.....买几斤牛肉，我问价钱，大妈笑嘻嘻：“一斤80，那不会收你那么贵的..”，这个80可是远超实际价格的吓人数值...

 

场景2，你可能有被销售小哥端茶倒水，嘘寒问暖...这是“互惠”，多多少少愿意坐下来听小哥说几句。

场景3，在去年的叙利亚问题上有个小故事：特朗普不爱听报告，爱看视频图片。所以国家安全顾问就做了一个很有冲击力的PPT，展示了叙利亚难民小姑娘的悲惨照片....结果就是川普被打动了，下令空袭叙利亚。

以上是我们都非常容易感知到的场景，我们都知道锚定效应、互惠效应、人们更喜欢具体的图片、故事而非抽象表述等等....那么在更新的研究中，这个领域的科学家们正在发现更多：

例如我们都知道性和暴力相关的要素，能够有效吸引人类注意力。

（Levi's是绑定性与武力的专家）

那么这个发现除了变成与性&暴力有关的广告内容，还可以怎样促进品牌好感呢？

研究人员采用了人类演化视角去看待性与暴力：

在碰见危险或对抗时，人类渴求组成团体来获取安全感，而在遇到可能的性机会时，人类则又更倾向抛弃群体，获得个人追求浪漫的机会。这被称为“融入”和“脱离”两种情景。而这两种情景实际上正与两类经典的商业广告主张对应：

①鼓励大家从众（e.g.地球人都知道） 

②鼓励人们特立独行（e.g. 不走寻常路）

 

他们随后以在电影院进行了一场实验，他们为旧金山现代艺术博物馆制作了两种广告。第一条的广告语是「每年有超过100万人次参观」，把这支片子投放给正在观看惊悚电影的受众看时，强烈引发了好感，而对爱情片受众播放时则降低了对博物馆的好感....第二条片子的广告语是「从人群中脱颖而出」，这条片子面对两群消费者时，取得了完全相反的成果。（Griskevicius et al., 2009）

为了证实这条规律的可行性，研究人员后续几年还进行了多次试验，结果都非常好。（Deval et al., 2013；Zhu & Argo，2013）

进一步的，类似下面这种的，直接基于广告/传播效果的检测研究也越来越多了。

研究人员建立了所谓COMMAP Model来检测消费者对广告的likeability（好感度/魅力），结果显示那些过于熟悉的、难以理解的、和过于不熟悉的广告的表现最差。

我曾提到企业的品牌构建实际上就是要关注消费者的attention 和 构建 memory structure，认知科学通过实验和大脑研究给我们提供了一些通路。

总之，我们能欣喜的看到，在认知科学与市场营销学交叉的领域，能够大幅帮助我们提高效率的研究和见解越来越多的出现了。这是我为什么推荐大家去学习和阅读相关内容。

希望你在Marketing这茂密丛林中，带着上面这两把手电筒去探索乐趣。