林丽，宝洁中国信息技术部总经理。最开始负责中国乃至亚洲的工厂供应链项目；2006年负责美国的供应链和全球供应链的S2C解决方案；2009年回国后，林丽开始全面负责宝洁中国的数字化项目。

快速消费品的主要营销手段包括广告、媒介购买、公共关系等等。我们知道，随着互联网的发展，传统营销渠道发生了改变，产品离消费者更近了，企业也能前所未有的获知消费者的各种信息。

这是一种变革。以数据为基础的精准营销，开始得到企业的重视并纷纷开始尝试，更得到营销人的拥泵。但是，很多人依然认为，网络营销虽然粗放，但也足够把传统营销如平面投放甩几条街。但是，大数据给精准营销带来的改变已成必然。

作为国际快消品巨头的宝洁，其2014财年收入为830亿美元，其中中国市场年收入约为70亿美元。但公众对于宝洁的认知，恐怕更在于其众多的品牌与产品。没有使用过宝洁产品的几乎寥寥无几。

如此庞大的产品帝国，离不开同样庞大的营销体系，这也使得宝洁的营销之道学习者众。今天，在新的大数据时代，宝洁的营销体系或者营销思路有什么新的改变？

日前，宝洁中国公司信息技术部总经理林丽介绍了自己的大数据营销观，并基于在宝洁的工作经验，对大数据精准营销的九个步骤进行了朴素的阐述。

大数据使精准营销得以落地

林丽，宝洁中国公司信息技术部总经理，在宝洁工作已达18年。最开始负责中国的工厂和市场的供应链项目，继而负责亚洲的供应链，2006年负责美国的供应链和全球供应链的S2C解决方案。2009年回国后，林丽负责了中国宝洁的全面数字化项目，希望把宝洁建造成数字化的公司，同时还负责宝洁全球销售解决方案的品类解决方案、门店解决方案等。当前，林丽的工作主要是两部分，一部分是亚洲营销解决方案，一部分是亚洲的数据和分析。

当前，数字营销已经变成主流。在这种情况下，作为传统的龙头企业，宝洁怎么样能够跟上甚至引领时代的步伐，利用精准营销，利用大数据，利用数字媒体，进行营销上的变革？

其实，从营销理论的演变过程来看，数字化营销恰逢其时。在市场营销领域，营销理论一直都在不断地随着市场的变化而演变，首先是4P理论（以产品为主），然后是4C理论（客户满意度），以及后来发展到4R理论（以顾客忠诚度为目标，包括关联，反应，关系，回报）。

但是，在互联网和大数据的冲击下，消费者已经非常个性化。用户对某一产品、某一品牌的忠诚度开始发生改变，他们希望不停地尝试新的产品和服务。在这种情况下，营销理论从4R理论发展到了4I理论。

4I理论是以客户互动为目标的理论，包括趣味，利益，互动，个性。对于企业尤其是快消品企业，就要有一个能够跟消费者不停的互动的营销模式，还要能够给消费者一个非常个性化的服务和产品。

4I理论产生于网络时代，对网络营销产生了深远的影响，今天，大数据的发展，使基于4I的精准营销得以落地。

林丽说，大数据怎么样能够帮助企业做到这种精准营销呢？从宝洁来看，有以下几点：

首先要找到合适的人，然后再给他一个合适产品，接下来要用一个合适的沟通渠道来与这个人进行沟通。

她举例说，由于每个人的习惯不同，有一些人非常喜欢看电视节目，那么用电视广告的方式沟通非常有效。但是有很多年轻人都不看电视了，他们可能对某些APP，或者对一些网站会非常感兴趣，这就需要通过这些APP或者网站来跟他们沟通。即使在同一个网站，每个人注意的位置也有所不同，因此要根据每个人的浏览习惯决定广告的位置，只有这样，才能使沟通达到最佳的效果。

除了沟通渠道以外，还要找一个合适的沟通时间和沟通场景，因为沟通的时间、场景不同，效果也有非常大的不同，转化率也完全不同。最后一点就是心动的促销。

看来，大数据精准营销可以描述为：通过大数据，找到合适的人，给他一个合适的产品，然后找到合适的沟通渠道，在一个合适的时间和场景下跟他沟通，同时创造出合适于这个人的创意内容，让他容易接受一个心动的促销，在这种情况下才可以做到最大程度上的转化。

收集、利用、丰富，大数据驱动精准营销

这种通俗的描述，很容易就能对大数据精准营销有了初步的理解，但是，具体要怎么做呢？结合自身的工作，林丽总结了大数据精准营销的三大部分，每个部分有三个小部分，总共九个步骤。

第一部分是收集大数据，了解每个客户。这主要是指了解一类客户群体，他们是谁，是什么样的人。第二部分，在了解了客户后，怎么样用大数据进行精准营销，给他们推荐合适的产品。第三部分，怎么样丰富大数据以建立起长期的关系。建立长期的关系不一定是要建立忠诚度，而是建立互动，深知，便于下一次做精准营销的时候，可以给到消费者更精准的产品，更精准的场景以及更精准的内容。

以第一步搜集数据为例，包括两个概念：收集什么样的数据，以及从哪里收集数据。

收集数据就是要收集客户的身份信息、行为数据和交易信息，从各个维度去了解自己的客户。在这个过程中，要看什么样的数据来自第一方数据、第二方数据和第三方数据。因为第一方数据、第二方数据和第三方数据收集的成本和数据的可靠性都有极大不同。

第一方数据是指企业本身能够拥有的数据，这部分数据成本最低，可靠性最高。第二方数据是指企业通过合作而得到的数据，这部分数据需要一定的成本，可靠性有限；由于合作可能会发生改变，那么数据的来源也会改变。第三方数据是指通过购买而取得的数据，成本比较高，而可靠性则比较低。

目前，国内第三方数据相对比较少，很多有数据的公司都不销售数据，所以数据交易市场还非常不成熟。因此，企业一定要搞清楚需要哪些数据了解自己的客户，哪些可以通过第一方数据来收集，第二方数据来收集，哪些只能通过第三方数据的收集。

“我觉得每一个企业要做大数据精准营销的话，必须先制订一个数据战略。只有数据战略做好，公司才会有目的性的去收集数据。”林丽表示。

在搜集数据上，很多公司老是觉得没有数据。其实，在邻里看来，各个公司都拥有非常多的数据源，每一个公司，特别是消费品公司，在跟客户的交流过程中有无数的触及点。如果企业能够运用每一个触及点去收集数据，第一方数据可以变得非常丰富。

她举例说，三只松鼠是非常有名的零食品牌，他们在所有的包装盒上都印有他们的三个二维码，包括微信二维码，微博二维码，官方网站二维码；再有就是恒大冰泉，做得更加极致，每一个瓶盖里边都有一个唯一的二维码，如果客户扫描二维码就可以为产品溯源，同时也可以抽奖；通过这种方式，恒大冰泉就可以拿到这个客户的一些信息，包括客户的电话号码。

当企业有了这些数据之后，就需要整理数据。整理数据方面，有非常多的技术，包括怎么样把不同渠道搜集来的数据打通。有些数据是在网上搜集的比如cookie，是没有PII（Personal Identifiable Information）的；从线下搜集来的比如会员信息有PII的，如何把这两种信息打通？还有PC和mobile的信息怎么样打通？这都需要在整理数据的过程中解决，才能把数据进行完全的整合。

整合数据之后，就要建立用户画像，建立用户画像是利用大数据去了解什么样的人在购买自己的产品，什么样的人最可能会产生购买行为。这包括很多建模的技术。企业可以用简单的分类法，找到哪一些类型的人会是自己的目标用户；但当企业看做精准营销，人群类型打了非常多的标签的时候，这种分类方法已经不能完全满足需要，这就要运用建模的方式来看用户的画像。

做完用户画像以后，企业就要开始锁定人群。锁定人群的时候，如果只是用简单的分类法，就会增加太多的分类，这样人群就会变得很小；但如果减少人群分类，准确度就会降低。解决这个问题的方法也需要数学模型。

锁定完人群，就是精准引流。精准引流更简单的说就是媒体的选择。然后按需转化更多的是长期营销和心动促销。由于通过广告的方式实现精准引流的成本相应比较高，所以建立长期的会员也是一种方式，这种方式跟会员有一个成本相对较低的渠道进行长期的互动，而且可以更深的了解会员，做多次转化，比如介绍不同的产品。

“我认为大数据驱动精准营销，基本上要通过这九个步骤进行，才能够帮助公司真正达到营销结果的最大化。”

互联网经济：更广阔的未来

十年前，宝洁中国已经建立了数据分析团队，进行各种数据的分析；近年来，他们在此基础上组建了数据科学家团队做数据模型，这些数据模型可以提高宝洁营销的ROI。

“宝洁公司已经做了非常多的尝试，已经建了自己的DMP，DSP，CRM，媒体投放系统。在中国来说，CPG行业很少有公司有能力做这样全方面的数字营销。”林丽说。

在过去的五、六年中，我国互联网经济的增长是GDP增长率的5-7倍，2014年达到了8000亿人民币。虽然增速从2011年的62.7%下滑到了2014年的37%左右，但速度依然惊人。

今天，消费互联网仍然在持续发展，林丽分析认为，主要动力来自下面几部分：

一是跨境电商，促进国内外商品的无国界贸易。二是渠道下沉，致力于生活在乡村的人也开始使用互联网，也开始使用网购。这一部分主要以淘宝的村淘和京东下乡为主要领军者。三是O2O，致力于把online和offline相结合，我们能看到有很多O2O公司现在开始迅速发展。比如阿里支付宝的O2O，微信支付的O2O，线下的华润万家，沃尔玛也开始做O2O。O2O会是消费者互联网继续发展的一个主要动力。第四个主要动力是物联网。

当前，互联网经济的主体还是以消费互联网为主，但是，工业互联网已经开始浮出水面，这两者有着紧密的联系。通过物联网，包括穿戴设备，智能家电，智能家居，通过这些智能设备的使用，把人的世界和物的世界能够更好地打通。

消费互联网+工业互联网，这将是大数据精准营销的更广阔舞台。

“在宝洁公司内部，信息技术部主要致力于业务的变革。我们坚信它是改变业务模式和方法的一个主要原动力；在大数据时代，用IT结合大数据，推进公司的营销变革，更是我们的使命。”