数据库的力量

近年来，在不断的技术创新和加速的传播需求的双重驱动下，我们的周围发出声音的媒体通道正在推陈出新、百花齐放。无论是从用户数量的广泛性(中国互联网用户已突破1.6亿，而手机用户更是突破了5亿)还是从媒体上内容呈现形式的多媒体性(互联网上的Email、即时通信、搜索引擎、博客、播客；手机上的短信、彩信、WAP等等)，互联网的第四媒体和手机的第五媒体的地位已渐成共识。与此同时，融合的新媒体通道也大行其道，号称三重播放(网络、电视、通信)的IPTV在国内的打造已进入商用化用户圈地阶段；无所不在的移动互联网则在3G时代来临前蓄势待发，迎接新一波的商业繁荣；而有望抹平数字鸿沟的语音互联网则在中国电信的“号码百事通”等转型业务中雏形微现。

新媒体营销机遇与挑战并存

上述种种新媒体通道的诞生为当今倍感业绩压力的营销者带来了新的机遇，也为他们突破传统媒体营销局限带来了新的工具。但是我们也不得不指出，由于观念体系和能力组合的局限，目前国内的营销者在运用和驾驭新媒体实现市场营销目标的过程中，仍面临巨大的问题和挑战。概括为以下几点：

很多营销者仍在用传统的营销理念指导新媒体的营销工作。很多营销者只是将新媒体当成了和传统媒体类似的一种新的大众化营销通道，对客户做地毯式不加区分的“轰炸”。我们的一个客户，采取了一种极端的营销方式，他们的外呼中心每个月会把所有的现有客户统统呼叫一遍，目的就是通过各种方式让用户再次购买产品，这种涸泽而渔式的营销模式，换来的反倒是现有客户成几何级数的流失，逼着企业需要更加努力地开发新客户资源来弥补流失的客户。这种附着在新媒体点对点沟通特性上的无差别营销，不但没有减少传统媒体面临的信息噪声困扰，反而带来了“加速的噪声制造”，在无穷无尽的垃圾信息中，营销者往往获得的只是不尽如人意的营销效果。

信息的过载导致消费者形成信息的屏蔽。当消费者面临各种传统媒体和新媒体渠道过量信息流轰炸时，他们必然会设法寻求各种信息的过滤和屏蔽机制，以使自己能在安静的环境下处理最重要的信息。比如，我们的一家移动通信客户，曾经尝试对其客户进行业务短信的反向定制营销，虽然导向非常精准，但是实际的业务效果却不尽如人意，细究原因发现手机用户对短信营销渠道的屏蔽非常明显，客户不是对单条信息的不理睬，而是对此渠道的所有营销类信息采取漠视的态度。可见如果不善加利用，一旦消费者对某一媒体渠道形成屏蔽，新媒体营销的效果的恶化将难以避免。

多媒体渠道之间缺乏协同。各种新媒体渠道的加入实际上使得媒体之间的协同问题更加复杂化了，因为媒体更加碎片化了，“何时通过什么渠道传播什么信息”的选择变得也就更加困难了。之前解决这个问题更多的是通过不同媒体之间组合的方式加以解决，营销者按照自己的经验辅以媒体研究结果来进行媒体投放的选择决策。但是在新媒体的投放上这种决策模式很可能失效。以网络营销为例，网络已不再仅仅是信息型媒体(To Medium)，而是使用受用户控制的动态的伴随型媒体(With Medium)，究竟何时上网，上网看什么信息完全由用户控制而不是由信息者主导。这时的多渠道协同需要的是在与消费者实时互动中确定信息的内容、形式、先后顺序甚至是场景，它们通常是无法事先被设定好的。另一方面，因为消费者注意力的局限，使得他们在接受多渠道信息的时候，在接收时间和阅读时间上存在难以避免的延迟，这种信息处理时滞的不确定性也是传统营销者所无法把握的。

新媒体营销解决之道

针对现实中面临的种种问题和挑战，笔者认为，在数字化的新媒体时代，直觉、创意、品牌塑造、广告等传统营销理念和技能虽没有过时，但是它们已经不足以应对现实和未来的营销挑战。营销者需要更新自己的理念和拓展新的能力组合，这其中，我们所倡导的基于数据库的客户智能管理解决方案是提升和优化新媒体营销的有效方法之一。客户智能管理包含了环环相扣的四个方面：

企业应该建立完善的客户信息采集流程和机制。传统的广告能把信息传达到对其一无所知的潜在客户个体，智能化、定向化的营销则首先需要的是客户的信息。这种信息可以从简单的关于客户背景的地理、人口统计学信息开始(如客户的姓名、地址、电话等)。更深入的信息可产生于企业的业务运营管理系统中，如银行的核心业务系统、通信公司的BOSS系统或制造业的ERP系统中，当客户和企业发生交易和沟通活动时，在这些系统中就会留下客户的交易、帐单和内外向沟通等非常详细的信息。更完善的企业会建立企业数据仓库甚至商务智能系统(BI)，它们会将业务运营系统中的实时交易数据抽取出来进行历史保存，于是就可以获取每个客户在不同时点上的“快照”信息，基于时间段的汇总信息，甚至经过统计分析得出的衍生信息等。

当然，要实现精细的智能化营销，客户信息的采集需要更有体系和规划，比如客户最初的购买日期、获取渠道、所购的产品、所响应的营销活动等具有很好的预言性，如果准确记录，则对未来的营销产生巨大的作用。

企业需要建立有序的客户信息组织管理架构和制度。客户信息的采集获取的只是原始的数据资料，其中因为技术或人为的原因，数据本身会存在无法避免的缺失、错误和重复等问题，需要进行清理和调整。另一方面，因为有关客户的数据产生在企业业务流程的不同阶段和时段，存放在不同的源系统中，要想获得对企业潜在客户和现有客户全面清晰的认识，必须通过客户特征标识在必要的层次上识别客户(客户可能是账户层次上的，也可能是客户个体甚至家庭层次上的)，当客户被识别后，与之相关的所有来源的数据需要映射到此客户层次上，形成统一的客户视图。

营销和客户管理是客户中心型组织中各个部门共同的职责，如果想要实现多个媒体渠道营销的协同，首先必须让不同部门之间分享统一的客户视图，让客户问题在多个媒体渠道的负责部门和岗位间同步。这种同步包含以下几层含义：所有与客户发生接触的部门在与客户发生接触时能实时同步地看到一致而权威的客户视图信息；所有媒体接触点上对同一客户必须遵循一致但又不失灵活性的商务规则和策略；所有媒体接触点上与客户互动中获取的相关信息必须迅速地体现在客户视图中，以便于其他的渠道知道更多实时的信息和变化。

企业需要配备深入的信息分析和洞察的流程和能力。企业具备了数据并按照体系化的方式进行客户数据的管理，只是完成了客户“过去怎么样”的工作，要获得市场的先机，则必须对客户的行为有先见之明的预测和洞察(“客户将来会怎样”)，并在对市场和客户的预测的基础上制定优化的(Optimized)营销决策(“希望发生什么”)。对于新媒体营销的分析和预测，我们认为主要是解决三个关键决策问题，即：确定对谁营销、选择适当的沟通渠道和确定合适的信息。

对谁营销就是确定目标客户(Targeting)，我们首先要依据营销目标确定谁是好的客户。客户信息的分析应用最广泛的领域之一就是进行客户锁定，我们可以利用简档匹配(Targeted Profiling)依据现有好客户的特征去匹配目标潜在客户，也可以通过建立响应模型(Response Modeling)识别谁可能对营销活动作出高的回应。

对选择适当的沟通渠道进行分析，实际上需要比较潜在客户或客户对不同的媒体渠道沟通的响应上是否有差异，对这类问题的分析通常可应用差别响应模型等来预测，从而为不同的客户或客户群设置合适的沟通渠道。进一步还可从客户的行为模式中发现客户在媒体时间上的偏好等。

对合适的传播信息的分析，实际上是对客户产品需求的差异或者利益追求的差异进行分析，这种分析通常可从客户和产品(或者服务)双向匹配的交叉销售或升级销售模型(Cross-Selling & Up-Selling)分析展开。对于新媒体中传播的信息内容，因为其富媒体的特性，所以在信息内容的分析上不但要考虑和体验场景的匹配，还必须重点关注这些数字化的内容从创意、制作到回收各个环节间的时序配合等。

通过多种渠道包括新媒体渠道实施精准的信息传播。当利用客户信息进行了深度的智能分析并制定出相应的决策后，我们通常会通过各种渠道去应用和落实这些决策，以实现企业的营销目标。新媒体天然地具有精准化和个性化的特点，因此越来越受到营销者的重视。在此环节我们认为需要重点关注两个方面：一是落实渠道间多维度的协同设计；二是利用绩效指标分析衡量营销的效果并形成真正的营销闭环。

渠道间的协同既包括各个客户接触点间的组合使用，如我们曾经组合使用汽车论坛中的软文和电话营销两种方式而获取高于单个渠道近十倍转化率提升的效果；也包括内向和外向传播渠道间的互动结合，充分利用客户发起的沟通和营销者发起的沟通间形成波段式的营销合力；还包括根据不同媒体渠道特性(如内容的丰富性、传播的速度和送达的时滞性等)进行差异化的功能定位。

另一方面新媒体渠道还为营销者提供了即时的绩效衡量机制，这是其区别于传统媒体渠道的优势之一。更为重要的是我们可以通过设定对照群组来衡量不同渠道营销效果的差异，通过这种差异比较，我们可以清楚地区分究竟是因为营销沟通改变了消费者购买决策行为还是这仅仅是一种均值回归(即无论如何消费者都会购买)。只有剔除了均值回归效应后的营销效果才是衡量营销回报比较准确的方式。同时每一次营销活动的效果衡量分析通常可以为未来营销活动的预测和多渠道之间的协同优化提供丰富信息输入，从而使得企业不断地从客户信息中获取越来越多的洞察，更好地指导营销和客户管理工作。

王建斌新华信国际信息咨询(北京)有限公司数据库营销咨询总经理