智能营销带来了什么

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在商业活动和科技不断发展的过程中，营销也在不断发展变化。从最简单的招牌、广告，再到广告植入、热点营销、社群营销……营销无处不在，变化多端。

随着移动互联网和大数据技术的日益广泛应用，这个古老的行业正在嬗变：人类历史上从未出现过的大规模精准营销正在成为现实。

信息不对称一直是经济活动中的重要问题。正如在营销领域，人们经常抱怨，“我知道我一半的广告投放费用是在浪费，可是我不知道哪一半是在浪费。”在商品极大丰富、人群需求日益多元的今天，这一问题更为突出。智能营销的发展，使得精准营销正成为可能，将商品信息精准推送给有需求的消费者，这不仅将改变诸多企业，也将改变消费者的生活。

宝洁首席品牌官Marc Pritchard曾感慨：“尽管在美国市场我们的广告花费就达到惊人的2000亿美元，但是我们行业的整体增长却严重贫血。”

清华大学经济管理学院营销系助理教授梁屹天告诉《瞭望东方周刊》，传统的广告投放方法最大的问题是广告主不知道自己投的广告是否有用，“我知道我一半的广告投放费用是在浪费，可是我不知道哪一半是在浪费。”

但随着科技的发展，这种状况正在被改变。最近几年，在营销行业最火的概念，非MarTech莫属。这一新营销方式不仅在改变诸多行业，也在改变广大消费者的生活。

MarTech是什么

假设，一位老人在某搜索引擎上搜索“健康险”，B保险公司出现在首位，老人点击进入浏览了该公司的各种保险品种，并在“老年健康险”的页面停留最久，填写注册了自己的手机号，但在输入身份证号的时候放弃了。

与此同时，这位老人的行为已被B保险公司所使用的数据公司提供的平台监测到，并通过分析为老人打一个标签，也就是所谓的用户分群。通过特殊标签打包分析后，平台就会给包括这位老人在内的同一标签用户推送“老年健康险”优惠券，这种精准推送就是智能营销的一种。

上述过程就可以被看作是MarTech的一个应用场景。

梁屹天解释，通俗地讲，MarTech就是以数据和多场景的落地能力作为驱动去做营销方案，把推送的内容和消费者作一个匹配，也就是说找到适合的人，推送给他们可能会喜欢的服务，而不仅仅限于内容。

关于MarTech，要从9年前说起。彼时，Google发布首个实时竞价广告系统AdEx 2.0，Adobe收购分析工具公司Omniture，开始在数字营销领域开展业务。这两个事件，被业界认为是营销技术出现的标志。

在营销行业的专家看来，在此前后，大数据技术的发展，为MarTech奠定了基础。随着大数据的应用日益广泛，营销人员不再需要按照以往的营销路数去猜客户喜欢什么，而是利用大数据去预测客户需要什么。

当前，开展MarTech业务的公司无不竭尽全力进行数据搜集与整合应用。

艾普深瞳智能科技有限公司执行副总裁艾建松告诉本刊记者，“我们与国内三大电信运营商，主流移动互联网平台（包括新闻类、垂直类、社交类、电商类网络平台），多场景的户体（机场、高铁、公交、楼宇、商场等户体），超过30家覆盖81个城市的Wi-Fi网络供应商均有着长期的数据采集合作。”

同时，在智能营销领域布局多年的艾普深瞳智能科技有限公司CEO兼首席架构师刘赓告诉《瞭望东方周刊》，智能营销不同于数字营销，而是数字营销的升级。虽然很多户体与受众的交互、户外大屏和手机屏的交互，都是源自于数字营销的技术理念，但智能营销还需要依托交互技术以及营销策略等多方面的基础能力。

TalkingData合伙人兼副总裁高铎对《瞭望东方周刊》表示，拥有足够广度和深度的数据是进入Mar-Tech行业的第一道壁垒，第二道壁垒是如何使用和分析这些数据的技术，第三道壁垒是将数据和技术结合，进而应用在一些场景里解决问题。

高效为王

梁屹天认为，除了拥有大数据之外，如何通过计算提供精准高效的结果是MarTech技术的另外一个核心。

刘赓同样认为，营销场景高效匹配是MarTech能解决问题的关键，比如，户外广告是广告传播的重要形式之一，但是过去很长一段时间里的，其投放效果很难评估，而MarTech正在改变这种状况。通过分析处理各场景下的数据，可以为户外广告提供更为高效的策略以及投放监测结果。

以艾普深瞳为某视频App户外广告投放效果做的大数据洞察报告为例，该报告不仅能得出每个区域广告牌的浏览人数，还能测算出谁在何时看了广告牌，看过之后是否下载了该视频App，而且还可以将下载用户人群的群体特征具体到年龄段分布、性别比例、拥有子嗣的比例、月可支配消费比例以及兴趣爱好等。

艾建松告诉本刊记者，相关技术还可以分析出通过观看户外广告下载某视频App的用户们关注的不同消费品牌，比如，这些用户经常消费的电子产品是华为还是苹果，经常购买的服装品牌是优衣库还是H&M等等，这些分析结果可以支撑广告主制定其他市场营销策略，如跨行业的合作等。

艾建松解释说，上述技术得益于通信、搜索、浏览、电商、社交这五大场景的丰富线上数据和来自于用户端的GPS、运营商基站的线下数据，由此形成八个层级一万多个标签以及132个业务场景的数据分析模型，对产品生命周期、细分市场格局、交互与交易场景、移动端消费者行为洞察等多个层级进行全面细致的数据分析，可以精确详细展现用户的全生命周期。

“为避免侵害隐私，我们不会使用用户的实名标识，比如手机号、身份证号等，通常用的是加密后的设备号，也就是说分析出来的是加密设备的行为，也完全不需要知道这台设备的主人是谁。”艾建松说。

营销人才会被取代吗

当MarTech技术发展到一定程度，是否就不需要专业的营销人才了呢?

梁屹天告诉本刊记者，现在一些拥有海量规模大数据的公司并不擅于使用数据。“比如国内某知名游戏公司，尽管拥有庞大的数据，但我惊讶地发现这家企业的很多重要决策都是团队拍脑袋决定的，比如网游里面道具的定价。”

“尽管这家公司可以通过MarTech来给用户进行画像，了解玩游戏的人是哪些群体，有什么特征，进而可以利用这个群体的画像做精准的推送广告内容，但也仅到这个层面。”梁屹天说，“道具如何定价更合理还是没有科学的解决方案。”

梁屹天认为，在未来五到十年，甚至在更长的时间，无论MarTech技术成熟到哪一步，他认为对于经济、营销等专业的复合型人才的需求不会减少反而会增加。

高铎也持相同的观点：“数据公司可以使用计算机自动对某个产品的用户群体画像，但营销的目的不是画像，而是如何增加新客户以及做好老客户的运营，所以如何使用画像才是关键，这不是单纯用技术就能解决的，还要有专业的人才参与。”

中国更有潜力

全球数据营销行业的领军人物、MarTech发起人Scott Brinker用每年的营销科技全景图记录了这一行业的变迁。

2011年，全球仅有150家数据营销公司，包括网站管理、早期的广告技术、搜索营销、邮件营销等公司。

此后，这一领域的公司几乎每年都以翻倍的速度快速增长。2018年，全球从事数据营销业务的企业数量已达7000家。这些公司涵盖了广告和促销、内容和体验、社交与关系、商业和销售、数据、管理等不同领域。

据媒体统计，目前，中国数字经济规模达到22万亿元人民币，预计未来10年会增长到100万亿元，还有大约80万亿元的增长空间。

在8亿网民的推动下，中国的数据营销亦发展迅速。RTBChina发布的报告显示，仅程序化广告技术企业，国内就已经超过200家。

刘赓对于MarTech带来的增长深有体会，他告诉本刊记者，目前深瞳核心团队承载的数据业务连续三年收入翻番，从最初仅服务汽车、快消两个行业，到现在己经涉及汽车、快消、电商、互联网、母婴、地产、教育等多个行业。也正是由于公司业务发展良性，目前为止深瞳也一直不用过于考虑融资发展的方式。

神策数据副总裁杨岚钦对于智能营销市场的增长也感受颇深，刚创立三年的神策数据受到多家知名资本的持续追捧。

“MarTech领域的增长是指数型的，这种指数型增长的市场对资本来说是很有吸引力的。”她告诉《瞭望东方周刊》，在A轮融资的时候，MarTech这个概念并不火，那时找到神策数据的资本并不多，但是已经被以投资赛道为主的资本所青睐，当时红杉已经预测到MarTech将来会很有前景。

除了备受资本青睐，MarTech也受到互联网巨头的重视。2017年，腾讯在上海举办2017腾讯智慧峰会上就邀请了MarTech概念创始人Scott Brinker发表主题为“MarTech推动智慧营销”的演讲。

随着数据维度的不断丰富，应用场景的不断增多，尤其是移动化所带来的位置数据、物联网数据的日趋丰富，数据营销也在快速演进，中国的智能营销时代正在到来。

高铎认为，MarTech在中国发展更有潜力，因为中国的营销场景是最丰富的，尽管在技术上可能会和国际先进水平有差距，但在应用上中国应该会做得更好。

比如TalkingData发布的智能商业选址产品。这个产品可以帮助商家选择出最合适的地址，原来开店选址需要大量人力跑到现场，测算车流，了解房屋价格，以及周边消费水平等。再比如艾普深瞳在今年推出的IMSS智能营销策路系统，这个服务不仅可以帮助客户高效完成第一方营销数据的数据资产化，更可以帮助客户细分业务场景进行全面的大数据洞察、诊断与预测。