说起营销，似乎每个人都可以滔滔不绝的去讲一些经验和技巧，可是为什么放在实战上，依然有那么多中小企业最后营销的结果是无效或者是低效的？
无效的营销常常是自 high 式的，企业觉得自己已经用尽了全身的力气，出了一个很好的产品，找了最好的公司来做推广，但是你给到消费者的东西，消费者并不需要，这背后的问题在于视角的偏差。企业用企业的视角看问题，但是消费者也有自己的视角，这是无效的营销出现的第一个原因。
第二个原因，是对于数据的错误解读，有的企业发现数据很重要，也花钱做数据分析，但是他们发现，按照数据分析的结果去做，效率也不高，这是为什么？这个问题背后，是很多人对于数据错误的分析和解读。
有的人对于大数据过度信任了，认为只要是大数据出来的结果，就一定是对的。我们分析问题主要出现在两个方面，一个方面是大数据是大量的和多样的，但是大量和多样的数据不见得就可以全面地反映问题。
举个例子，一个空气净化器的品牌，这个品牌想要了解，产品应该卖给哪些人。他怎么利用大数据呢？他会去找线上所有在一定时间内讨论了净化器的用户，去收集他们的数据。数据告诉他们，这些讨论的人大部分都是第一次买净化器。那是不是可以得出结论，这个企业应该面对那些要购买人生中第一台净化器的消费者做营销呢？
这看起来是似乎是因果关系，但是其实你会发现，那些买过净化器的人，如果需要买第二台、第三台，是不会像新手这样频繁地在网上讨论的。他们可能也是购买净化器的主流人群，但是刚才我们说的数据就覆盖不到这群人。
传统的营销模式是甲方客户先提出一个目标，然后大家也不管这个目标对不对，就关起门来头脑风暴，想出来一个方案给到客户。客户不满意，但他也不知道自己究竟想要什么，就说你们回去改吧。于是，大家回来继续头脑风暴，用各自的聪明才智和历史经验使劲想，有时候方案能改十几版。最后时间到了，客户看了看诸多的方案，说还是用第一版吧。然后在执行阶段，大家就严格按照这个方案来执行。最后写一个报告，交给客户，客户也未必很满意，有的时候会觉得效果不好，花的钱打了水漂。
现在到了数据化时代，营销过程发生了根本性的变化。我们会把整个工作流程拉得更长，所有决策的过程都要引入数据，大到制定什么战略，小到挑什么媒体、借势哪个话题，都要用到数据来帮我们提高决策效率。
比如甲方客户提出了不切实际的目标，就可以用数据帮他纠正回来；比如我要针对消费者做方案，那消费者是谁，他们有什么特点，他们在网上买什么东西，数据都可以告诉我们。在执行的过程中，市场会发生变化，实时监测数据就能帮我们优化策略。这样整个过程下来，我们的方案肯定是更高效的，积累下来的这些数据，又变成了我们下一年新的计划的依据，这就变成了一个有效的闭环。
商业企图红星模型（5C模型）
这个模型对应的5个方向分别是企业、品类、竞争、消费者、渠道，你可以用这个模型来找到营销目标，以及怎么做营销。
第一步，要先知道企业自身的情况是什么样的，对应到数据上，就是企业现在影响力的大小，用户的情况，企业自己有什么资源，有多少推广费用等等；
第二步叫品类，就是我在一个什么样的环境里发展，在这个环境里我是谁，这里的数据，你可以通过了解行业趋势报告、行业消费者报告以及一些线上的指数工具等来获取；
第三步，我的竞争对手是谁，他的情况怎么样；
第四步，谁是我重要的目标消费人群，他们有什么特点；
第五步，这群人在哪，怎么能触达他们，他们的购买渠道又是什么。
这五个问题弄清楚之后，就不但了解了自己，还了解了竞争对手，也就能制定一个合理的商业及营销目标。
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