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在本系列的第一篇文章中，我們談到營(yíng)銷的第三個(gè)局限性就是營(yíng)銷的策略缺少預(yù)測(cè)和優(yōu)化。

?    營(yíng)銷策略無(wú)法進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化

所有的營(yíng)銷策略落地實(shí)施的前提，是具備預(yù)測(cè)效果和備選的優(yōu)化方案。然而我們看到的是，多數(shù)營(yíng)銷策略并沒(méi)有告訴領(lǐng)導(dǎo)者預(yù)期的轉(zhuǎn)化目標(biāo)和效果，就更不用提優(yōu)化方案。根本上的原因在于，由于過(guò)度依賴人工重復(fù)勞動(dòng)來(lái)解決問(wèn)題，大量的營(yíng)銷實(shí)踐沒(méi)有被積累和規(guī)模化的監(jiān)測(cè)，這也就無(wú)從有benchmark作為參照來(lái)進(jìn)行優(yōu)化了。

?    營(yíng)銷數(shù)據(jù)沒(méi)有參與策略的優(yōu)化

即使此刻我們知道營(yíng)銷效果不好，卻無(wú)能為力，也因此我們覺(jué)得下次不要做同樣的事了，但卻永遠(yuǎn)在造輪子。其實(shí)一年做幾千個(gè)活動(dòng)并不是好事，因?yàn)椴⒉恢赖降资裁椿顒?dòng)對(duì)用戶來(lái)說(shuō)是最有效的，關(guān)鍵在于沒(méi)有形成真正有效而嚴(yán)謹(jǐn)可復(fù)制的營(yíng)銷模式和策略。導(dǎo)致這一切的其中一個(gè)原因，是并沒(méi)有利用營(yíng)銷數(shù)據(jù)去回溯到最開始的策略模型，對(duì)其進(jìn)行復(fù)盤和迭代優(yōu)化。

上一篇我們談到了專家經(jīng)驗(yàn)，無(wú)論是依靠專家經(jīng)驗(yàn)還是通過(guò)算法或者模型去迭代，我們必須要對(duì)所執(zhí)行策略的預(yù)期做出預(yù)測(cè)，簡(jiǎn)單說(shuō)就是要做到胸有成竹。我們知道，所有模型在計(jì)算結(jié)果落地時(shí)，都會(huì)計(jì)算響應(yīng)的概率，即每一組或者每一個(gè)用戶的評(píng)分，用于對(duì)模型的應(yīng)用效果進(jìn)行監(jiān)控和評(píng)估。由此看，我們需要對(duì)所有營(yíng)銷策略都進(jìn)行評(píng)估，不單純是計(jì)算響應(yīng)概率，同時(shí)面向應(yīng)用人員和管理者提供預(yù)測(cè)結(jié)果，比如轉(zhuǎn)化率、銷售額、交易量等。

預(yù)測(cè)的目的是方便調(diào)整營(yíng)銷策略

當(dāng)我們基于專家經(jīng)驗(yàn)和模型構(gòu)建了海量的策略之后，會(huì)存在一些問(wèn)題，比如營(yíng)銷目標(biāo)人群分組過(guò)細(xì)，多組、多渠道的營(yíng)銷交叉命中同一組人群。一方面我們可以采取沖突仲裁的機(jī)制來(lái)進(jìn)行中轉(zhuǎn)解決，另一方面則是基于人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行最終的剪枝。但是此處的剪枝，不是純粹的人工經(jīng)驗(yàn)來(lái)實(shí)踐，而是要通過(guò)對(duì)構(gòu)建的營(yíng)銷策略進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，來(lái)計(jì)算每一組的預(yù)期轉(zhuǎn)化率和效果。但是最終的尺度一大半是要通過(guò)人來(lái)完成審批和下發(fā)，而另一些則是通過(guò)整體營(yíng)銷平臺(tái)的自學(xué)習(xí)能力，確立最后的執(zhí)行策略。

我們需要有benchmark來(lái)輔助

Benchmark在整個(gè)營(yíng)銷策略構(gòu)建的過(guò)程中，充當(dāng)著專家經(jīng)驗(yàn)的角色，只不過(guò)benchmark更多的是通過(guò)對(duì)營(yíng)銷結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、分析和回收，來(lái)獲取相似策略或者相同策略的歷史執(zhí)行效果。這些Benchmark將為營(yíng)銷策略的制定、剪枝合并提供基本的數(shù)據(jù)支持。不過(guò)，現(xiàn)實(shí)的情況是，我們并沒(méi)有有效的收集這些營(yíng)銷數(shù)據(jù)的結(jié)果、建立Benchmark體系。通常情況下，如果單次營(yíng)銷活動(dòng)中形成的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)效果不佳，基本上就不再重復(fù)優(yōu)化和再次投放嘗試，而對(duì)于所謂的不佳評(píng)估缺乏準(zhǔn)繩和尺度。

另一點(diǎn)需要注意的是，純粹結(jié)果論，會(huì)忽略執(zhí)行過(guò)程中的問(wèn)題，比如因?yàn)轫?yè)面或者出發(fā)體驗(yàn)的問(wèn)題，造成了結(jié)果不理想，所以在Benchmark的積累過(guò)程中，要充分考慮過(guò)程轉(zhuǎn)化的問(wèn)題。因?yàn)闋I(yíng)銷策略所給出的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化，并不完全考慮在實(shí)際觸達(dá)執(zhí)行過(guò)程中存在的問(wèn)題，只是對(duì)最終結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。舉個(gè)例子，比如通過(guò)電銷呼叫進(jìn)行營(yíng)銷，則存在在客服團(tuán)隊(duì)執(zhí)行期間受到外部政策和投訴的影響，造成效果有所折損；而如果不考慮這一點(diǎn)，則會(huì)發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)與實(shí)際的效果有較大的差距，但如果Benchmark的存在考慮到了這些過(guò)程因素，則能很好的幫助解釋和評(píng)判。

機(jī)器學(xué)習(xí)造就的策略比例增加是必須依賴于評(píng)估

我們希望，營(yíng)銷策略未來(lái)有極大比例是通過(guò)大量數(shù)據(jù)的輸入，再結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的算法完成最終策略的制定。但是在此種情況下，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，這時(shí)候的策略不具備一定的解釋性，人工經(jīng)驗(yàn)無(wú)法直接來(lái)判斷策略是否合理。

一方面，我們的選擇是放任去執(zhí)行，依托于快速實(shí)驗(yàn)形成的反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)和迭代優(yōu)化，注意這種情況一般是沒(méi)有歷史數(shù)據(jù)作為參照，預(yù)測(cè)的機(jī)制恐怕難以形成。在此種情況下，我們可以依賴于標(biāo)簽的作用來(lái)進(jìn)行解釋和迭代優(yōu)化。因?yàn)榧词乖傧冗M(jìn)的營(yíng)銷策略，最終都是輸出名單的，基于過(guò)往映射到這些名單上的標(biāo)簽，輔助認(rèn)識(shí)機(jī)器構(gòu)建的人群特點(diǎn)。而此時(shí)的標(biāo)簽不再是純粹用于人群的篩選。而過(guò)去這些標(biāo)簽的響應(yīng)和轉(zhuǎn)化似乎可以是進(jìn)行一定預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。

另一方面，即使是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的策略建設(shè)，通過(guò)過(guò)往的大量相同步目標(biāo)營(yíng)銷達(dá)成的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化情況和營(yíng)銷數(shù)據(jù)，對(duì)這些策略進(jìn)行修正。當(dāng)營(yíng)銷逐漸有一定比例不完全是由人工經(jīng)驗(yàn)生成時(shí)，我們沒(méi)有必要知道過(guò)程原理，但是我們一定要知道和可以評(píng)估這種策略背后的預(yù)期達(dá)成效果。

算法模型很關(guān)鍵，但是營(yíng)銷數(shù)據(jù)收集更關(guān)鍵

營(yíng)銷策略的構(gòu)建和優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，在營(yíng)銷開始階段構(gòu)建了原始的策略，這時(shí)候依賴的是目標(biāo)輸入、歷史數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)和模型算法本身的作用。而此后如果可以有效的收集營(yíng)銷數(shù)據(jù)，即完整的回收和還原營(yíng)銷現(xiàn)場(chǎng)，再將這些數(shù)據(jù)重新作用于算法模型，那么此時(shí)就形成了一次新的營(yíng)銷策略的優(yōu)化和效果的預(yù)測(cè)。而這個(gè)過(guò)程是一直持續(xù)的進(jìn)行，不斷閉環(huán)迭代。

理想的營(yíng)銷效果，是在營(yíng)銷過(guò)程中通過(guò)不斷的過(guò)程優(yōu)化實(shí)現(xiàn)不斷提升，一旦發(fā)現(xiàn)下一次的營(yíng)銷已經(jīng)無(wú)法達(dá)到現(xiàn)在的營(yíng)銷效果水平時(shí)，迭代基本上就停止了，因?yàn)檫@可能就是目前最穩(wěn)健、最好的效果，但是并不是整體營(yíng)銷的最佳效果。

所以從機(jī)制上講，我們都清楚閉環(huán)迭代很關(guān)鍵，A/B 測(cè)試很關(guān)鍵，策略相關(guān)的模型算法很關(guān)鍵，但是更關(guān)鍵的基礎(chǔ)就是能否將整體營(yíng)銷數(shù)據(jù)全部回收來(lái)，作為下一次迭代、預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。所以一個(gè)無(wú)法忽視的最基本事實(shí)，就是要盡可能收集數(shù)據(jù)去還原每一次的營(yíng)銷現(xiàn)場(chǎng)。

關(guān)于這一部分，我們將在下一講中詳細(xì)討論。