第一节 数据营销的发展历史
数据营销的第一个成功案例已无法考证，有迹可循的是19世纪美国百货公司西尔斯（Sears）的模式。早在19世纪80年代，面对美国的广袤地域和稀少人口，西尔斯通过直复营销模式（目录采购+货到付款），迅速占领了市场，成为零售业第一，其霸主地位直到100年后的20世纪90年代才被折扣店起家的沃尔玛（Wal-Mart）取代，但在2012年《财富》世界500强排行榜中仍然占据第245位。2015年西尔斯与凯马特（Kmart）合并后，规模居全美零售业第三。
随着20世纪90年代电话营销这种新方式的兴起，传统直复营销的模式被逐渐取代，数据营销进入数据库营销的阶段。在银行、IT、保险等行业，几乎每个企业都建立了庞大的呼叫中心，通过呼叫中心这种简单、廉价的方式为客户提供“营销—销售—售后”的端到端服务。以全世界最大的呼叫中心外包国家印度和菲律宾为例，两国有数百万人通过外包的形式为欧美企业提供呼叫中心服务，管理着成千上万名欧美企业的数据库营销。
最近十年，电子商务、营销技术和大数据的兴起和发展使数据营销进入了数字营销时代。以国内的京东为例，整个平台在2014年以不到10万名员工驱动2600亿元的销售额，人均产出达到300万元。而全世界最大的线下零售商沃尔玛，员工人数为220万人，总收入为4700亿美元，人均产出折合人民币140万元，不及京东的一半。数据营销在电商领域的核心价值是连接商家和客户，帮助商家以最小的成本找到最精确的客户、最精确的推荐商品和最精确的销售价格，这些数据营销的优势帮助电商进一步拉大了和传统零售商之间的距离。
表1-1总结了以上提及的数据营销的三个阶段，每个阶段的飞跃都是随着营销接触方式技术的变革而发生的，应用领域也从最早的零售业拓展到拥有电商平台的各行各业，数据营销的模式也从最早的“目录邮寄+货到付款”到以客户数据为核心的各种个性化营销方式。
表1-1 数据营销的三个阶段
一 直复营销：宜家的会员模式
1．直复营销概述
直复营销是数据营销的最早阶段。回到百年前，零售业普遍面临一个难题。当一个小商店的客户不超过100人时，店主能叫出他们每个人的名字和偏好，也知道他们每天采购的物品和时间点，这些记忆能帮助店主很好地管理库存和现金流，避免错误压货造成的损失（如无法销售、商品过期等），同时良好的客户关系也会给店主带来持续不断的生意。作为客户，当你走进超市的那一刻，店主叫着你的名字，问候你家人的健康，和你聊着你喜爱的球队比赛，货架上放着一小时前刚采摘的新鲜蔬菜，在你生日时店主还为你准备了一张贺卡……这样完美的客户体验让每个客户都愿意把所有的购物预算放在这家店里，哪怕这里的价格并不是最低的。但是当业务持续扩张，新开店面遍布城市每个角落时，记住每个客户的偏好已经不再现实，有多少客户购买了商品，什么样的客户购买了某类商品，客户抱怨最多的商品是什么，这些很基本的问题经营者都无法回答，这时就只能依靠一条条记录在案的客户数据来维系与老客户的关系了。
2．宜家的故事
70年前，在瑞典的一个小山村，小英瓦尔经营着自己的小超市，看着面前堆积的铅笔、火柴、打火机、相框……小英瓦尔觉得有必要重新梳理一下自己的思路了。虽然小英瓦尔在家族内经常被夸奖有商业头脑，5岁时成功地把火柴卖给了自己的长辈赚到了人生的第一笔钱，但是这次的斯德哥尔摩之行却非常失败。虽然首都的东西进货价非常便宜，但他误判了市场需求，低价批发来的一堆东西在村子里根本卖不掉。村子就这么大，谁会一下买十个打火机呢？按照原来的设想，小英瓦尔骑行了上百公里跑了邻近的几个村子，但是要么客户不在家，要么客户暂时不需要，在正确的时间遇到正确的客户推销正确的产品的概率太小了，这种上门推销的方式在这个地广人稀的国度效果并不好，他又做不起报纸或电台广告，究竟怎样才能清空手上这些库存呢？
这时，门铃响了，是每天都会上门的邮递员，小英瓦尔突然灵机一动：邮递员不是每天都要跑遍周边的村落投递信件或报纸吗？通过把信件和报纸塞进信箱，能100%接触到客户，那邮递员能帮我传递商品信息给客户吗？想到这儿，小英瓦尔拿出一堆纸，写上积压的产品目录、价格、自己的电话和地址，交给了邮递员，并且与他谈成一个合作方式：邮递员会帮助小英瓦尔把这样的产品目录夹带在信件和报纸里，传递到自己能覆盖的周边范围内，客户可以基于目录上的电话联系小英瓦尔，最后通过邮寄的方式收到想要的货物，同时小英瓦尔需要支付邮递员邮递费和免费的咖啡。
之后小英瓦尔还找到了和邮递员功能类似的收奶工等角色，他的商品通过这种模式迅速占领了瑞典的大片市场。1943年，小英瓦尔17岁，他成立了自己的公司。小英瓦尔的全名是英瓦尔·坎普拉德（Ingvar Kamprad），他创立的公司使用了他的名“I”（Ingvar）、姓“K”（Kamprad）、出生地“E”（Elmtaryd）和家族农场“A”（Agunnaryd）。
这是宜家（IKEA）的故事。
现在仍在使用传统直复营销方式并且运转良好的公司中，宜家是大家最熟悉的，在笔者能查阅到的资料中，在最高峰时，宜家全球直邮数量达到4500万册。一本设计和印刷精美的产品目录成本不会低于20元，而宜家如何做到把这些高成本的产品目录邮寄给最有价值的客户呢？如图1-1所示是直复营销的数据闭环。
图1-1 直复营销的数据闭环
宜家成功的首要因素是良好的品牌形象和产品设计，这是产生直复营销闭环的先决条件，通过各种传播渠道（电视、电台、报纸、杂志等）将宜家的广告传播到广大目标用户群，打动客户带着好奇的心理来实体店进行第一次购买，而产品价码上会员和非会员的差距，以及结账时收银员的提醒推动客户注册成为宜家会员。在会员卡上印上客户的唯一会员编号这一手段是直复营销的关键核心，它帮助零售业识别客户，当客户消费时需要出示会员卡才能享受积分、折扣等优惠。而通过会员编号，宜家了解了同一个客户的所有历史购物数据，包括会员每次购买的商品、金额、时间等诸多要素。收集了这些数据后，通过使用数学模型，宜家就能判断客户价值及其可能购买的商品种类和购买时间，最后选取数学模型中价值最高的客户，向其邮寄印刷精美、成本高昂的产品目录，吸引客户回到宜家进行重复消费。
在直复营销的闭环里，客户数据中最关键的是客户的会员编号（识别码）、历史购买记录和直邮地址这三个要素，通过对海量客户购买行为的数据挖掘，零售商能获知成千上万种商品间的交叉销售机会和最佳销售时间，最终目标是在正确的时间向客户推送正确的商品内容和折扣政策，吸引客户到店消费。
3．直复营销成功的条件
虽然宜家、沃尔玛等众多商超依靠直复营销走向成功，但这种营销模式并不是每个零售企业都可以复制的，成功的先决条件包括以下几个。
· 良好的品牌形象和产品认可度，使客户看到目录上的图片和文字能产生购买欲望。
· 销售利润足以覆盖目录印刷成本。
· 商品相比竞争对手具有价格竞争力。
不是每个零售商都能建立宜家这种级别的品牌形象和产品认可度，一份质量普通的产品目录如果缺少品牌的支撑，则无法获得客户的信任和吸引客户的眼球；如果产品的利润没有高到一定程度，又无法覆盖高质量目录设计、印刷和邮寄的费用。同时，直复营销前期的客户数据积累又是一个非常缓慢的过程，客户在填写会员卡登记表时，大多数情况下都不愿意填写真实的信息，这也降低了数据的精确度。在企业收集的数据中，完全真实可信的只有历史购买记录，客户填写的年龄、性别、收入等信息基本上都无法反映真实情况，因此直复营销的成功只出现在大型商超、汽车等少数几个行业的少数几个垄断者身上。
还有一种极端情况是甲方将直复营销的所有环节都外包给供应商。例如，中国邮政仍然为企业提供直复营销中从数据、产品设计到邮寄的端到端服务。
二 数据库营销：戴尔的直销模式
1．数据库营销概述
数据库营销是数据营销的第二个阶段。
在直复营销出现的几十年里，直复营销解决了以下一些问题。
· 找到和客户定期沟通的方式：客户数据+直邮。
· 相比电视广播等大范围覆盖的营销方式，营销精确度相对高。
· 更加便捷的销售方式：邮寄+货到付款。
同时直复营销也仍然存在以下一些问题。
· 对商品的标准化程度和品牌要求高：需要通过简单的文字和图片吸引客户的购买欲望。
· 沟通频率低：直邮的制作和印刷在大部分企业那里都是以月为单位推进的，无法及时抓住市场热点。
· 数据更新频率低：仅能通过收集退信的方式对客户数据进行修正，存在不确定性的邮政体系和对退信的整理需要投入大量的人力和时间，错误的数据重复消耗着资源。笔者所见的一个案例，某互联网企业曾经对中国的百万个中小企业进行了一次直邮，之后一个月内，该企业的前台每天都堆满了以麻袋计的退信。
20世纪90年代，呼叫中心的技术逐渐成熟，更低廉的成本（相对于直邮）、更有效的沟通方式（电话话术）和更精准的数据（可以根据外呼结果及时调整错误数据），解决了直复营销存在的上述几个主要问题。
2．戴尔的故事
迈克尔·戴尔（Michael Dell）1965年出生于美国，12岁时依靠邮票生意赚到人生第一桶金，并花了2000美元购买了自己的第一台电脑。16岁时为某报纸打工，发现新婚夫妇是这个报纸的主要订阅者，因此组织大量人手通过各种渠道收集新婚夫妇的客户数据，统一录入电脑进行整理，再通过主动赠阅两周的报纸来吸引客户订阅，靠着销售佣金，他挣到了自己的第一辆宝马车。1984年，他成立了以自己名字命名的戴尔公司，销售组装台式机，两年后销售额达到6000万美元，1992年销售额超过20亿美元。但是由于组装台式机不高的技术门槛和互联网泡沫在20世纪90年代的破灭，大量同行业企业都相继宣布破产。在这个转折点，基于对以往销售数据的分析，戴尔发现促使已经购买过戴尔产品的老客户和对戴尔一无所知的新客户购买同等金额的产品，营销投入比是1︰5，而一台电脑的使用寿命又远低于汽车这样的耐用消费品。通过收集客户数据，并且区分新老客户的营销和销售方式，能够更有效地降低销售成本，因此戴尔在熟悉的直复营销模式上增加了电话营销的方式，从1994年开始在客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）系统中为每个客户建立独立的信息，记录了客户的联系方式（姓名、电话、地址等）和历史消费记录，通过数据分析找出每个客户的购买产品倾向和购买时间，再通过电话这种简单直接的方式与客户进行沟通，最后货到付款，完成销售闭环。
通过以上以客户数据为中心的业务模式重构，戴尔完成了从传统制造业企业（生产产品及渠道销售，面对的是整个市场而非具体客户）到直销企业（针对具体的客户进行销售）的转变。资料显示，至今戴尔的PC产品75%仍然是通过直销进入市场的。
这是戴尔的故事。
在聚集了大量精英、变化飞快的IT市场，每过一段时间就会出现新的技术大潮，大部分IT企业都会跟随这些大潮进行转型（如最近的大数据、云计算），但是20年过去了，戴尔公司仍然靠数据库营销这一招一统天下，领导着全球IT硬件市场，期间并非无人模仿戴尔的模式，那戴尔是如何做到“一直被模仿，从未被超越”的呢？
（1）商业模式的基石是基于产品品质的品牌
戴尔产品一直追寻品质和价格的良好平衡，留给客户的品牌印象是比昂贵的高端品牌便宜一点，比廉价的低端品牌质量好一点，当戴尔的销售人员拿起电话向客户介绍产品时，能简单地说清楚卖点。
（2）以客户数据为核心的营销-销售体系
大部分企业对市场的了解来自调研和少数精英的行业认知，之后制定的策略和营销手段也围绕着这些充满假设的行业了解；而戴尔对市场的了解是具体落地到单个客户的，因为有数据支撑，戴尔能迅速发现不同细分市场的异动，迅速做出反应，进行针对性营销，并且所有的执行都能落地到具体的客户身上。例如，某政府机构公布了一项政府投资计划，其他企业在获取这个消息后会进行专项的研究工作，发现政府投资涉及的行业和地域，最后投入配套的资源进行覆盖，这是自上而下的模式；而戴尔会基于常规的收入异动客户分析，判断收入异动的原因，关联到相关政府政策，最后以点带面，找到相关企业名单，进行针对性的营销，这是自下而上的模式。虽然看上去戴尔的模式显得后知后觉，但是因为能落地到具体的客户且可以在第一时间接触客户，所以这个模式的资源集约和效率会更高。
（3）简单高效的营销和销售方式
由于有品牌和数据的支撑及产品的高度标准化，降低了对戴尔一线销售人员的素质要求，只需要有良好的话术支撑，一线销售人员能轻易地表达自己的产品和客户需求之间的关系，加上部分价格和质量优势，销售人员能很容易地在销售决策链相对简单的个人市场和中小企业市场进行销售。
（4）数据营销的高昂投资及以客户数据为中心的商业模式
戴尔每年投入在CRM系统建设和数据购买这两方面的全球费用是个天文数字，很少有竞争对手有勇气做出同样的投入。戴尔的内部部门设置同样也围绕CRM系统，通过客户数据打通了“部门墙”，这一点对内部部门设置复杂的其他企业来说，也很难模仿。
3．数据库营销的数据闭环
如图1-2所示是笔者罗列的常见的数据库营销模式，分为两个闭环。
图1-2 数据库营销的数据闭环
（1）新客户挖掘
目标是带来新的客户，主要通过以下三种途径进行新客户挖掘。
· 广告带来的呼入。各类杂志、报纸上刊登的精美的广告图片中的咨询电话，吸引客户呼入（Inbound）。
· 市场活动收集的数据。例如，针对中小企业的线下推荐会收集客户名片，之后通过回访进行呼出式（Outbound）的电话营销。
· 外部采购数据。直接找供应商购买特定行业的企业名录和联系方式，交由呼叫中心进行冷外呼（Cold Call），当客户表现出明显的购买意愿后，呼叫中心的销售人员会在CRM系统中录入商机（Lead）, CRM系统会根据可能购买的金额的大小分配不同层级的销售人员跟进，最终完成销售。
（2）老客户维系
基于CRM系统中所掌握的客户数据，通过以下两种方式进行客户接触。
· 通过数据挖掘技术，根据客户以往的购买周期、金额等判断客户在短期内购买的可能性和目标产品。以IT行业为例，产品购买周期一般不超过三个月，企业会每季度一次对数据进行重新筛选和清洗，选定的客户数据交由销售人员进行外呼。
· CRM系统中记录了大量真实的客户数据，在经过电子邮件等方式进行营销后，通过判断客户对电子邮件的反馈情况（如是否打开查看邮件、是否点击邮件里的URL链接），决定是否需要电话跟进这条客户数据。例如，企业对CRM系统中所有的现有客户发送了同样的促销电子邮件，其中通过技术追踪到有1%的客户打开了邮件，之后企业可以回到CRM系统中找到这些电子邮件对应的客户的电话号码，并找到对应的电话销售人员对这1%的客户进行跟进。从客户角度来看，在他们打开这些电子邮件后的第二天，就能接到一个销售电话询问其对昨天发送的促销是否感兴趣，目前是否有采购需求。
由于CRM系统中录入的都是以往购买过产品的老客户，客户数据质量（电话接通率、客户姓名准确度）远优于新客户挖掘中的数据，因此呼叫中心的客户经理更容易与客户进行沟通。
在电话销售过程中，“话术”（Tele Script）是另一个重要的利器。由于产品的高度标准化，再加上通过数据挖掘能大致猜到客户需要的产品，因此人们很容易把与客户沟通的模式标准化录入系统形成话术。呼叫中心的销售人员与客户的沟通并非漫无目的，想说什么就说什么，而是对着电脑屏幕上的文字照本宣科地进行。
三 数字营销：进入大数据时代的精确化营销模式
1．数字营销概述
数字营销是数据营销的第三个阶段。
在过去20年，客户数据和呼叫中心的结合促使了IT、银行、保险、运营商等行业业务模式的重构，相比早期的直复营销，数据库营销解决了许多问题。
· 更直接有效的沟通方式，可以进行复杂产品的销售：客户数据+呼叫中心。
· 随着营销精度的提高，降低了营销成本。
· 基于对客户历史购买行为的了解，能更加有效地进行老客户的维系。
但是，数据库营销仍然存在以下问题。
· 高昂的投资和人才的稀缺造成数据库营销仍然只是大公司专属的营销方式。
· 客户数据的获取、存储和使用面临着合规风险。
· 客户接触方式相对简单，只有外呼、电子邮件、直邮等少数几种手段，客户容易厌倦。
随着亚马逊（Amazon）、淘宝、京东等电商及一系列大数据营销技术的出现，“客户数据+电商+营销技术+大数据”的数字营销模式又一次改变了数据营销。
2．大数据时代的精确化营销模式
在大城市里有这么一批人，他们白天努力工作，完成公司的要求，拿着微薄的薪水，下班后他们会在各个电商网站上经营自己的小店，赚着几百元到几万元的额外收入，当有一天小店成长到一定规模，这些人会毫不犹豫地辞掉工作，全职去实现自己的创业梦想。下面回顾一下这些人的成长史。
十年前，只有少数人想到在电商平台上开店，一张精美的商品照片和优化过的商品名称，可以轻易地吸引大量的客户访问，相比实体店高昂的租金、装修和人员成本，这种线上接近免费的“流量红利”帮助店主节省了客源的引流成本。线上与线下的成本差异又造成了商品的价格差异，促使客户在实体店试完商品，回到家在电商平台进行购买，笔者经常听说一个由几个人维护的电商店铺一个月的销售额可以超过十万元。
随着电商平台上的的店主越来越多，免费的“流量红利”越来越稀薄，如果只是把商品放在电商平台上而不购买任何流量工具，商品就不会出现在客户搜索页面的前20页，也不会有任何客户有耐心翻到搜索结果的最后一页浏览和购买商品，对店主来说，如何低成本地引流是最大的难题。店主获取客户流量的具体方法包括以下几个。
· 电商标准化引流工具。以淘宝为例，有淘宝直通车（搜索引擎营销）、钻石展位（展示广告）、聚划算（团购）、淘宝客（分销）等多种工具，因为淘宝有几亿名用户的数据（历史购物、浏览行为等），所以可以精准地把广告推给潜在客户。但是，由于这些引流工具都是通过竞价方式得到的，成本随着使用者的增加而急剧上升，现在大部分商品的引流费用占商品定价的10%以上（这意味着客户在电商平台上买100元的东西，至少有10元是交给电商平台的），这个成本基本抹平了线上、线下销售的成本和商品价格。
· 店主自有数据。和数据库营销的理论一样，留住老客户进行重复销售会比吸引新客户容易得多。店主在把商品快递给客户的过程中，收集了客户的联系信息和历史购买记录，通过简单分析能轻易找到客户的购买规律，再通过淘宝旺旺的推送或发送短信等方式，店主可以把最新商品推广信息和优惠券传递给客户，吸引客户重复消费。
· 程序化购买。这是大数据带来的营销方式，如实时竞价（Real Time Bidding）。当客户在电商平台上浏览了某商品，该电商平台就可以通过营销技术（如Cookie追踪）跟踪客户行为，并根据这些行为触发对应的广告推送。例如，如果客户在某电商网站上浏览了某商品或将某种商品放入购物车后，当他再打开其他网站（新闻类、游戏类、交友类等）时，就能看到对应的产品推送。图1-3演示了实时竞价模式。
图1-3 实时竞价模式
· 社交媒体的引流。一些企业在大量用户聚集的社交媒体上开设了公众账号，定期给潜在客户推送内容，通过优质的内容吸引潜在客户后，再通过优惠券等方式往电商平台导流。现在像微信、微博这样的大型社交媒体都提供了丰富的应用程序编程（Application Programming Interface, API）接口，可以让拥有者获取所有公众号用户的信息。
在引流的同时，电商企业通过一些流量分析工具（往往由电商平台提供），追踪流量来源和流量质量（如多少访问来自某渠道，这些客户访问是否最后会购买商品），算清楚每个访问流量折算的具体投入，从而实时调整在不同渠道上投入的营销资源。
这是普通电商企业的故事。
3．数据营销闭环
看完以上案例，大家会发现数据营销不再是只有大企业才可以实施的重资源模式，拥有海量客户数据的大数据平台（如电商、社交媒体、搜索引擎等）把客户数据和营销环节做成标准化产品，基于这些产品，任何规模的企业都可以轻易地实现“找到目标客户—分析目标客户—对目标客户进行营销推送—引导目标客户进行消费”的全闭环。如图1-4所示是以把客户引流到电商平台进行销售为目的（即以电商为目的）的数字营销闭环。
图1-4 以电商为目的的数字营销闭环
4．数据营销的变革
相比传统的数据营销，数字营销的主要任务还是新客户挖掘和老客户维系这两个核心，但是数据使用的方式发生了翻天覆地的变化，对一个企业来说，数据营销的变革包括以下几个主要方面。
（1）更丰富的客户数据收集手段
传统数据营销中的客户数据获取方式简单而且成本高昂，有了营销技术和大数据后，企业可以更加方便地收集除了客户历史销售数据之外的其他行为数据，如客户在社交媒体上的行为、各种搜索行为等。
（2）更丰富的客户接触渠道
通过营销技术打通客户在不同平台上的识别码（直复营销的会员编号，数据库营销的手机号和姓名，数字营销的微信、微博ID、Cookie ID等），打通的识别码越多，就能从更多的营销渠道中接触客户，推送内容。
（3）社交媒体的介入
社交媒体在传统营销体系中属于品牌和公关而非营销领域。在通过营销技术打通传统CRM、电商客户数据和社交媒体客户群这三个客户数据源后，整个营销方式发生了突变，无论信息收集、整合还是客户接触，都有了新的方式。
（4）更低廉的成本
传统数据营销在初期建设成本高昂，而数字营销可以利用第三方工具，按照过程量进行付费（之后的章节会提到各种支付方式），也许单个客户的接触营销成本上升了，但是由于接触精度的提高，反而大大降低了总体成本。
（5）不再需要昂贵的专业数据操作团队
第三方工具的存在使企业只需要雇用成本较低的工具使用人员，而不用建立一个端到端的数据团队去进行所有操作。
（6）数据合规
对于拥有客户数据这个敏感话题，由于企业自身不拥有数据，因此降低了数据合规性可能给其带来的风险。
（7）营销效果衡量体系
通过电商平台和自建的流量分析工具，企业能看清楚每个客户数据（流量）产生的具体价值。