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好的科学,解释现实

1869年，门捷列夫向俄罗斯化学会寄出一份报告。这份报告促成化学大发展，它的主要内容就是元素周期表。

在此之前，科学家只是零星发现化学元素。但门捷列夫的重要贡献，是将碎片化的化学元素数据整合起来。

在这个理论工具的指导下，科学家发现了更多新元素——在周期表中，第43号元素长期缺失，人们直到1937年才在回旋加速器中创造出「锝」。至此，人们才知道化学元素不仅存在于自然界，也可以人造出来。

这就是好理论工具的特征：对现实的解释力。

这种解释力体现在它能够在不同场景中解释业已出现的事实，并引导人们科学思考与决策。如果理论缺乏解释力，科学就只是一堆孤立的事实，没有太多潜力可挖。

营销科学发展到今天，也面临着类似问题：如何提升解释力？

O-5A等消费决策链路模型，过去几年迎来大发展并在业界广受欢迎。但实际应用时，会发现不少商家只把它当做查询人群资产数据变化的工具。但是，如果能将人群资产数据和营销乃至生意场景更紧密地黏合，营销科学将释放出更多潜力。

营销科学落入场景

只将O-5A模型当做数据查询工具，无疑看小了它的潜力。

事实上，O-5A本质是还原用户旅程。既然是「旅程」，意味着它看重的不是一锤子买卖，而是长期维系与消费者的关系。所以，营销科学更大的潜力不只即时推广或销售，更在企业的长期经营。而要释放营销科学的潜力，就要将理论落入企业的经营场景。

但是，与理化生等自然科学不同，营销科学场景高度差异化，有不少变量因素会影响营销效果：

举个例子，房产和饮料就有着截然不同的链路：房产决策周期长，高度依赖留资；饮料更可能短链转化但客单价低，商家期待在复购环节发力，提升单个用户的LTV。

另外，产品在不同阶段的营销诉求也有所不同：刚刚进入市场的新品，更迫切需要打开品牌知名度，而爆品则需要在销售大促等关键时点提升转化率。

所以，在提高解释力上，营销科学不存在放之四海而皆准的通用框架。它需要考虑不同场景下的各种变量，并基于企业需求推出差异化的应用方案。

最近发布的「巨量引擎方法论手册」就采用这一思路，它针对品牌力提升、新品营销和大促营销三个场景分别推出方法论。更重要的是，这些方法论不止停留在理论层面，还打通了策略和投放环节，让营销和经营贯通起来，营销科学由此变得可解释、可落地、可复制。

那么，在这三个场景下，营销科学具体给商家带来了什么？

品牌力提升,围绕品牌做大生意

作为2021年创立的玻尿酸护肤品牌，凌博士曾遭遇生意增长问题。它迫切需要找到症结所在，巨量云图的SCI品牌力模型就成为识别问题的工具。

SCI模型认为品牌力由品牌规模（Scale）、品牌效率（Conversion）和品牌形象（Image）三个因素共同决定，并据此建立了一套算法。通过计算，凌博士发现与竞品相比，自己在三个维度上都没有显著优势，尤其在人群资产量级和人群流转效率上存在明显短板。

通过分析数据，品牌增长乏力的症结浮出水面：作为新品牌，凌博士没有获得足够的知名度和忠诚度。但消费者在选购美妆护肤产品时，又需要对品牌有高度信任，这成为企业扩张的障碍。

锁定问题根源后，在服务商引力传媒的帮助下，凌博士打出了组合拳：一方面，借力「了不起的中国成分」等IP，强化玻尿酸护肤认知，完成品牌教育；另一方面，加大广告投放和达人合作，高效拉新和种草。随后，它在SCI品牌力模型中的各维度指标大幅提升，最终吸引100多万消费者购买，GMV突破6500万。

所以，品牌力有多重要？

巨量引擎向「广告手账」分享了一组对比数据：通过比较高品牌力和低品牌力企业的生意表现，可以发现两者间的倍差能够达到5到11倍；而在母婴、家电这类决策周期较长的行业中，两者之间的差距更是达到10到11倍。

但不幸的是，行业以往长期缺乏能够实时估算品牌力的工具，这导致企业很多品牌动作依赖管理层直觉。由于缺乏数据，团队在预算分配和使用上往往犹疑不决。而SCI模型的推出解决了品牌力的量化问题，让商家决策有据可依，并且像凌博士这样，能够根据测算结果及时调整策略、补齐短板。

事实上，巨量引擎提到品牌力的日常提升可以通过三个步骤完成：首先，通过SCI模型进行品牌力诊断，从而确定方向；随后，借助内容洞察、资源优选等工具完成目标人群定位和沟通策略制定，并据此完成更有针对性地媒介组合；最后，在营销活动出街后，品牌还可以通过SCI模型以及目标消费者调研完成整体复盘。

这就是营销科学落入场景后的价值，它让原本捉摸不透的概念变成了可被解释的指标。

新品营销,营销覆盖全链

商家推出新品的成功率有多大？九死一生。

尼尔森的数据显示，每10个上市新品，仅有1个能在市场中取得成功。过低的新品成功率是商家的大问题，它会导致研发、营销等资源的大量浪费。有没有解决办法？某卸妆油品牌提供了思路。

这是一家新锐品牌，它希望通过推出新品获得更多市场份额。所以，将目光锁定在卸妆膏上。

在服务商博观瑞思的辅助下，该品牌对消费者数据进行了分析，品牌发现130至140元的价格带存在入局机会。同时，「温和天然」等产品安全诉求成为品牌相较竞品的差异化卖点。在确定核心消费人群后，借助巨量云图的新品调研功能向目标消费者发放问卷，搜集用户对卸妆产品的喜好。基于这些信息，这家品牌最终确定了新品开发方向和营销核心人群画像，成功推出了满足市场需求的新品。

在巨量引擎今年的CMO调研报告中，有近半数CMO提到「新品营销难」。随着市场竞争加剧，新品研发不能再盲人摸象，而营销科学能够降低失败率。

事实上，新品上市是个包含不同阶段的复杂过程，而越来越多的营销科学工具能够辅助企业决策：在寻找市场机会的企划期，可以使用市场趋势分析和机会人群定位功能；测试期，可以借助新品实验室和内容实验室测试卖点和定价；上新后，新推出的商品5A可以让企业了解每个商品的人群资产状况，并以产品为尺度调整营销策略。

在传统思维中，营销只是为了卖货；但眼下，它开始反哺前端产品研发。变化的原因在于广告营销已经成为直达用户的触点，能够获得来自消费者的大量真实数据。通过汇总这些数据汇总，营销科学就能够实时掌握用户的消费兴趣走向，由此具备覆盖从研发到销售的全链能力。

这也是营销科学落入场景后的价值，它让原本覆盖缺失的环节变成了可被解释的领域。

大促营销：将钱花在刀刃上

大促，在商家眼中，是又爱又恨的存在。

一方面，它意味着可观的消费预算将集中释放；另一方面，所有竞品也都虎视眈眈，要想在转瞬即逝的时间窗口把握机遇，制定科学的营销策略、将每一笔投放费用花在刀刃上也关乎胜败。

在这个过程中，营销科学能做什么？GTATM就是答案。所谓GTATM，它的原理类似于反向拆解，也就是企业首先为大促设定一个GMV目标，然后倒推要达成该目标，企业需要如何配置资源。具体来说，它又分为两个阶段：

首先是GTA（GMV to 5A）：基于生意目标反推需要积累的人群资产规模，而反推依据是O-5A各层级间的历史流转率和贡献占比等数据。所以，当品牌确定大促GMV目标后，通过GTA工具的测算，它在5A各层级需要积累的用户规模也就一目了然。随后是TM（5A to Media）：消费者与品牌之间关系的深化，需要商家通过品牌广告、达人营销、电商广告等不同触点共同推进，这就涉及在不同触点间科学分配预算的问题。而TM工具可以帮助商家完成这项任务，在确定各层级需要积累的用户规模后，品牌能够据此高效分配预算。

以头部洗护品牌诗裴丝为例，它在去年双11期间就使用了GTATM。在群邑中国的协助下，诗裴丝使用了巨量云图提供的GMV to 5A工具，基于预期GMV推算出了5A人群目标，随后又将预算进一步拆解到不同触点。

在营销科学的帮助下，诗裴丝大促期间的转化率表现超出品牌预期51%，生意转化率较以往大促也提升77%。这意味着在短兵相接的竞争中，它实现了生意的确定性增长。事实证明，越是在大促这样高度不确定的营销场景中，提供确定性的营销科学就越是重要。

这同样是营销科学落入场景后的价值，它让原本复杂的主观决策变成了可被解释的计算过程。

未来：再小的经营决策也能得到指导

过去几年，如果持续跟踪营销科学的发展，你会发现明显的变迁线索：它正从悬空的理论，加速落地融入企业的真实经营场景。这种显著变化，增加了它对现实世界的解释力，释放出大量潜力。而在这个过程中，它也开始受到更多企业的欢迎。

巨量云图的最新变化，无疑是这条变迁线索的延续。

营销科学已经不满足于宏观层面辅助企业决策，数据开始被拆解到更细的维度：看似虚无缥缈的品牌有了清晰的度量工具、九死一生的新品研发有了更多数据指导、大促营销的预算也可以分解给更具体的触点而这一切变化都指向同一目标：在真实的经营场景下，无论再小的决策，最终都能获得营销科学的指导。

这是营销科学的魅力所在，当你以为它释放的能量已经饱和时，总有更多惊喜纷至沓来。事实上，所有科学也都是这样，它们永无止境地追求进步，并力图让理论更多地解释并服务于现实。

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