碚曦投资协作体张继红：搭建营销和技术的解释

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来源：TopMarketing

这是一个数据技术赋能的时代，大数据、人工智能、云计算等技术的不断发展，给品牌营销带来了无限的想象力，MarTech一词的火热就佐证了这一点。然而，概念虽火，在效果落地层面国内似乎并没有太多成功的案例。

MarTech企业发展面临的挑战有哪些？如何让数据和技术真正发挥出价值？让MarTech在实践层面落地？12月18日，金触点2019全球商业创新峰会上，碚曦投资协作体高级副总裁张继红从投资角度分享了她对于MarTech行业的看法。

在整个Marketing的链条上，科技是赋能的关系，消费者有需求、市场有空白、企业有痛点，这些是大家可以看到的，正如在经济下行的当下，企业普遍认为MarTech是新的驱动力，但仅仅是看到，如果没有深刻理解，其实还挺假象的。比如很多客户体会不到技术公司的价值，很多MarTech企业说自己有全网数据、电信级别的数据等，但这些到底能解决什么问题呢？客户对此并没有概念。

所以行业需要各种桥梁将市场、营销和技术、数据连接起来。桥梁即解释数据的结构和数据的取得、数据的应用与客户的需求之间有着怎样的链接。当然一个桥不能过所有的河，因此问题一定要细化，不可一概而论，而搭建的解释的桥梁一定是系统、完善、可以度量的。

以下为嘉宾演讲实录：

营销和技术之间需要一座桥梁，真正在实践中找到这个桥梁，把这个桥梁建起来并非易事。碚曦是做投资和孵化，说一下我们在投资的时候遇到的问题，也跟大家做探讨。就好像我们经常说幸福的家庭都是一样的，不幸的家庭各有各的不幸，投资领域可以这样说，成功的企业千姿百态，可是不成功的实际上都是有相似的原因。

2019年的投资领域，大家有何感受？优胜劣汰的整合、投资也好，金融投资方面还有创业资金越来越短缺，就像一个人有点气血不足的感觉。这个时候回归商业的本质，我们越来越发现问题回到市场需求在哪儿这个点上？价值在哪儿？话说起来比较简单，实际上真正的所谓的价值挖掘和市场在哪儿？要问消费者本身，说白了就是谁在用？为什么用？如果这一点没有弄清楚，任何一家寻求投资的初创企业，过来给我30多页的PPT，把企业创新说得多么天花乱坠、多么美好，其实也没有说清楚，为什么你是市场唯一不可或缺的？如果真正有价值，3页PPT足够了。

举个例子，教育这个赛道前几年有很多资本都在关注，我们说教育+科技+平台，这个投资领域可以继续投入，今后还有很多市场。我们看到不少类似的项目，例如教小孩子在科技领域进行学习、创新，为了今后的素质教育打下基础，很多说辞都是这样的，这样一个项目一个周期一两万。如果你问一下周围邻居，你会给孩子投一两万在微信朋友圈投放精准度教育吗？北上广或者新一线城市不少家长甚至会愿意一下给孩子一年投十万到二十万用于教育，更别提一两万了，所以说这块的（投资潜力）是很大的。

然而我们再看看这个项目的运营和启动，发现并没有想象中漂亮。今天试听，明天问要不要买单？他说我再想想，“我再想想”这个词代表不是刚需，我现在有这个钱不见得放这个项目上。很多家长表面上说要开拓视野、素质教育等，但最后是投入产出算账的过程，想要一个证书，想要学习提高，看不到这些他就会“再想想”。

最后还有一点，投资的时候BP中聊的都是孩子，可是大街上我们能看到孩子在逛街吗？除了7岁以下的小朋友，其他尤其是从10到18岁的孩子非常忙，没有时间，多数是在教育机构、补课、弹钢琴，要么就是在从补课到弹钢琴的车上。出国旅游你会发现同龄的孩子在踢球，我们的孩子没有，他们的时间吃饭都是站着的视频号商品橱窗 小商店后，因为除了吃饭的时间他们一直都是坐着在学习，家长非常焦虑，他说我们孩子没有空，他需要学业。这个时候我们需要好好思考消费者的体验与项目的美好前景、与资本从哪里来的关系。

另外，合伙人和投资人一定要有对趋势的一致的认识。往往企业小的时候没有问题，当有了第一笔融资要招人时，就开始发散思维，把很简单的事情变成一个复杂的形式出现。新招的人跟初创团队想法不一样，你跟之前的初衷或许也就不一样了，接下来做的事情就是学习别人，而不是你的初衷，创业不是去上学，这是我们的体会。我们要知道需求在哪儿？价值在哪儿？大家要思考这个问题 。

我们经常说数据越多越好，数据多了可以看清楚，给出很好的建议。实际上数据不会告诉你怎么做，需要人去分析，如果数据给你指错了方向，你还沾沾自喜，觉得驾驭了很重要的东西，实际上你是被这个东西驾驭了。接下来是我们有足够好的数据去选择更好的沟通方式，非也，没有什么数据能产生更好的沟通，数据只是给一个工具和方向，如何去解读数据产生真正的沟通，还要看沟通内容。有的人甚至不用数据，拍脑袋想的，跟有数据分析的可能不见得差很多。

另外，客户和市场营销人员会认为市场研究，消费者洞察的水平应该一年比一年高，然后非常遗憾，我们以前做研究靠人去分析，靠大量的分析和能力，需要研究院不断积累很多年。以前我们招研究员问工作了多少年？做过什么项目？现在都是数据在说话，可是数据在说话，难道人不用分析？如果都是靠数据说话，我们不用依赖研究员的水平和经验，这个数据告诉你的跟我的是不是一样？我们照着它做？难道就能够成功？这是时候我们需要思考底层问题。

市场上还有一个伪命题就是认为我们不能测量或者不能分析的数据，可以用公式、模型或算法来解决，实际上在用模型把他们连接起来的时候，损失了很多基础的东西。所以这些都是我们需要注意的，如果我们给客户足够好的策略或者big idea，你给客户的策略或者big idea是超越数字之上的，那么似乎你比数据更厉害。这些都是想象，是需要按照具体情况具体分析的，需要有经验懂市场和消费者的营销人，创意人，研究员一起在数据的基础上讨论出来的。如果这么好的东西，最后不能产生销售，那这个策略就变成装样子的工具，你没有办法去用一个量化的销售或者转化来解读。所以数据还需要用在最后落地时候的效果部分，可是big idea在前面又不能被数据带歪了，这些问题都抛出来跟大家讨论。

现实的部分是非常残酷而真实的，数据本身不见得真，我们不说它假，我们说它不见得真，算法不见得公正，算法是有偏见的。不少公司跟数据打交道，整个DMP、DSP的结果输出以及不断的自我完善的过程，它是不是可以解决成本、复购这些问题？回到数据本身，我们投了很多跟数据相关的公司，我们把这些公司介绍给跟客户一起讨论合作的时候，似乎互相听得懂，然后我们走了，请技术公司和客户继续对接，需要他们自己沟通，做出项目，产生结果，往往是然后就没有然后了。本质问题是他们在一起的时候就没有听懂。

实际上如果你对消费者不理解的话，还不如没有数据。数据不是越多越好，数据要准确、多元。你说有全网数据，有电信级别的数据，代运营公司可信吗问我可以解决什么问题？这个数据之间可以有连接吗？刚才提到消费者的碎片化，大家要理解，颗粒化和消费者的时间碎片之间的匹配才是我们需要思考的。

这之间就产生了所谓的桥梁，桥梁就是要解释数据的结构和数据的取得、数据的应用与客户的需求之间怎样链接。而建立的每个桥不一样，你不要希望建立一个桥可以过很多河，那是不可能的。这是很简单的例子，一个人的时间就这些，技术能够拿到的就是这些，但是他们不连接，他拿到的人口标签、邮件地址、cookie你先认为不能打通，如果打通一定损失了什么东西，你能不能承受这些损失？ 还有社会行为的不一致，不同人的工作日和周六周日，是完全不一样的，此外还有圈层的问题。

用数据解决问题是直接、简单、抓问题，我们去搭建的解释的桥梁一定是系统、完善、可以度量的。简单地说，如果我们脑子里有这样的数据魔方形成一个数据结构，那么我们就可以知道需要什么，而不是一堆散点在那。人也放进去数据里面，这个时候我们要拿，我们先三维地理解时间地点人物和行为。桥梁是不一样的，手段是不同的，解决问题是细节化的，不可能一概而论。