我(朱莉娅)记得，从 2004 年起，某些行业在清算时代开始进行变革，某些特定的营销技术平台的标准化逐渐被证实有其价值， 数字化营销的渠道和工具不断增加。首先出现的当然是网站，接着是博客，通过 SEO 和 Google Analytics 进行基础的流量分析，我们 得到了初期的数字化营销绩效报告。后来出现了 Salesforce，它为市 场营销和销售提供定制服务，向 Constant Contact 中的大量通讯提供 电子邮件列表。Salesforce 令人出乎意料，尽管它只使用了看似简单 但功能强大的 Salesforce 报告引擎，但能够让我第一次了解到真实的 投资回报率和客户数据报表。利用可捕获的任何数据字段，我们可 以很方便地处理和筛选任意报表内容。

如果我想运行一个报表来显 示所有新用户成交机会的线索来源，我就要去检查这些信息是否存 在相关字段，如果没有，那么我需要创建所有必要的字段，然后确 保这些字段实际填充了数据，最后才能运行报表。我的电子邮箱营销平台 Constant Contact，会有我发起的每个电子邮件活动的绩效报 告。接着出现了数字广告，首先是在 Google AdWords 上，然后是在 LinkedIn 上，所有的广告都有一套绩效报告。

每次当我添加一个工具到营销技术堆栈时，我需要分析的营销活动的绩效数据就会成倍增加。当我添加 Eloqua 营销自动化平台时，我已经准备好开始整合所有这些不同的营销数据源，以便 将 Eloqua 和 Salesforce 的组合标准化，为我所有的营销活动提供 全面、多渠道和多属性的报告。就像 Salesforce 销售的 CRM 一样， Eloqua 成了营销的 CRM，让我能够获取和管理比以前更多的客户数 据，这是线索数量增加以及每个线索的信息量增加导致的，从人口  统计到如注册网络研讨会、点击电子邮件链接、下载白皮书等用户  行为，都被自动注册并保存在数据库中，并被绑定到特定的线索中。 Eloqua 使我能够自动捕捉这些数据，通过电子邮件通信或提醒进行后续操作，并将所有这些数据整合到一个易于访问的数据库中。

添加到营销技术堆栈的每一步过程，即使是从基本的绩效报告 中添加，也会提高我的分析能力。但是，数字化营销堆栈和数据存储越来越复杂，其规模越来越大，以至于我手动整合不同渠道和来 源数据的效率越来越低。说实话，每个季度都很痛苦，这并不是我 想做的事情。如果我不能将大部分流程自动化，然后只做最少的工 作来制作和导出报告，我不确定我能否完成这份工作，或者也许不 会经常完成。

现如今，你很容易就能碰到讨论数据重要性的人，可能从数据 分析、数据仓库到指标和智能。数字化转型的最大后果之一是，营 销人员能够收集的买方行为信息数量大幅度上升，不仅包括在买方 成为我们的用户之后的信息，更涵盖了从买方在网上搜索我们的那 一刻开始，在成为真实用户过程中的每一步所产生的信息。

在 2007 年，戴维 ·米尔曼 ·斯科特(他为本书撰写了引人深思的推荐序)推出了具有开创性的力作《新规则：用社会化媒体做营 销和公关》。随着数字化营销的不断发展，戴维的书获得了持久的成 功，近期他发布了该书的第 7 版，目前该书已经以29 种语言出版。 现在回顾这本书的发行，我们才意识到，这本书记录了数字化营销 革命的开始，这场革命是由发现时代中数字技术的最初爆发和清算 时代中采用可以变现的数字技术所推动的。2007 年，从最开始的万 维网到搜索引擎，再到数字广告平台，数字技术已经发展成熟并获 得了广泛的商业应用，开始彻底改变营销的各种可能性。数字化是 一个全新的前沿领域，它有着诱人的新前景，更重要的是有着可实 现的前景：能够通过潜在用户在搜寻何种相关信息、何时搜寻信息 等用户行为接触到这些潜在用户。

但是，从来没有人说过数字化会是简单的。

了解营销技术的爆炸式增长非常重要，因为它反映并推动了市场人员所期望发生的快速变化和增长，有全新的数字渠道需要探索， 有新的技术和技能需要掌握和整合，同时还有大量的数据需要收集、分析和利用。传统营销并没有被淘汰，只是数字化营销将这一领域 发展得更多、更好，更容易或更困难。

特别是 B2C 公司，它们意识到在当今市场中的竞争方式与以往完全不同这一现实，现如今通过社交媒体以及每个买家购买过程中 可以获取到的数据，它们能够获得比以往更多的买家行为信息。用 户数据的爆炸式增长以及大数据技术的发展和可用性已经改变了 B2C 市场人员的优先事项，现在他们的优先事项是获得用户体验和 掌握用户数据，以便能够对不断变化的用户情绪做出快速反应，并 为每个用户提供个性化的信息和体验。目前，关于营销数据分析的 案例和研究往往聚焦于 B2C 公司，通常分析这些公司如何在组织中 利用数据分析和进行数据驱动营销：

现在，小部分技术领先者和普通水平企业之间存在着巨大业绩差异，某些情况下已经形成了赢家通吃的态势。

全球领先的“独角兽”企业往往是拥有基于数据和分析的商业模式公司，如 Uber 、Lyft 、滴滴出行、Palantir 、印度电子商务零售商 Flipkart 、Airbnb、大疆( DJI )、色拉布(Snapchat)、 拼 趣(Pinterest)、 BlablaCar 和 Spotify。 这些企业通过数据和资产分析、流程及战略使自己拥有了独特的竞争优势。

虽然 B2C 企业可能认同数字化营销是一个优先项，但它们实际进行数字化营销的速度比预期的要慢。而且即使是拥有数据科学家团队和大数据及人工智能工具的 1 000 强企业，也并没有充分利用 所有数据来获得有意义的商业洞察力和见解。2016 年，麦肯锡发表 了一份报告《分析时代：数字化世界中的竞争》。下面这些信息和例 子就来自 1 000 强企业，尽管前景乐观，但仍有很大的发展空间：

……许多已经开始采用数据和分析的公司并没有实现全部的数据价值。一些公司通过大量的技术投资来应对竞 争压力，却没有充分利用这些技术投资进行必要的组织变 革。有效的转型战略可以分解成好几个部分，第一步应该是提出一些基本问题来形成战略愿景。数据和分析将用于什么？洞察力和见解将如何推动价值形成？这些价值该如 何衡量？

上述这些问题是每一家企业(无论规模大小)在努力实现数字化这一愿景时都应该问自己的基本问题。

来源：《量化营销：决胜数据分析时代》，译作者：江西财大谌飞龙教授