越來越具像化的物聯網對我們意味著什么？
第一，人在物化。現在每個人都在用微信，很多人一年見不了幾次面，卻有非常頻繁的溝通。這就意味著人在IP化。一些朋友、同事，對當事人來講就是一個IP，他們的存在已經不是一個個自然人的存在了，他們只不過定期輸出符合各自調性的一些內容。
第二，物在人化。2016年很多大企業（如蘋果、微軟）紛紛推出了自己的機器人算法。微軟有一個很著名的販賣機的算法（販賣機就是我們平常生活中常見的）。管理員是怎樣管理販賣機呢？只需一個聊天帳號。每臺機器就是一個帳號（也可以是一個微信帳號），它就在你的朋友圈里，你可以問它庫存、銷售量，它就像人一樣跟你溝通。
第三，登錄帳號即存在。無論是人還是物，他們分別從兩端向中間靠攏，獲得統一的識別格式——登錄帳號，這個時候人和物之間的界限不是特別清楚了。
第四，碎片化入口讓連接無處不在。 “連接”是互聯網一直非常關注的關鍵詞。在物聯網時代，因為大量輕量化的應用，手機在手，隨時隨地網絡我有。
物聯網是數據驅動的生態，前端變輕，后端變重。因為前端碎片化非常明顯，接入網絡非常容易，所以產生大量數據。這些數據產生以后，怎樣對前端產生驅動作用？2016年產生了“智能云”，提供存儲和計算，以及智能化處理。
連接不再是主要命題，因為連接相對來講是一個平面關系，容易發生，也容易斷裂。相對地強關系（或者立體化關系）是怎么打造呢？用“營銷”說話。
營銷在中國經歷了非常傳統的時期，從依賴于紙媒、戶外媒體的點子時代，到現在技術驅動的流量運營時代，經過了翻天覆地的變化。
第一，營銷是一個以內容為輸入、流量為輸出的循環系統。
第二，營銷必須是一個前端內容和后端數據銜接起來的閉環系統。這是一個基于控制理論的定義，任何系統都必須有輸入和輸出，它們之間的介質是能量，在營銷系統里，能量表現為流量。
第三，任何營銷任務都有一個數據版本。設計營銷任務有兩種途徑：一是比較傳統的，通過策略、創意、內容、技術、渠道等設計；二是通過一段代碼界定營銷任務的架構方法。
策略、內容、創意是輸入，流量、數據和循環轉化是輸出。
物聯網時代的營銷場景
在物聯網時代下，營銷以用戶為中心，分成三個維度：
一是用戶有越來越多的需求；
二是用戶面臨很多觸點（任何地方任何物品都可以接入網絡），即有各種碎片化的入網渠道；
三是當需求和觸點關聯，會產生大量的數據。整個過程通過流量維系。
營銷是在巨大的網絡上，達成一種很強的關系。這個強的關系叫耦合（相互作用的強烈的黏性），它也是一種立體的關系。
耦合指兩個系統、兩個模塊之間通過輸入輸出達到緊密配合、相互影響，同步發生與共振的關系。基于耦合，我們把營銷分成三個階段，叫“營銷三段錦”，分別是耦合、分析和優化。耦合是前端，我通過各種各樣的方式讓需求和觸點發生關聯，關聯以后要產生數據，通過數據分析結果優化下一步的耦合，這是一個閉環的關系。
營銷三段錦的目標是什么？
一是獲得更強的關系、更立體的關系，所有生態里面都是基于“我”和用戶之間的關聯。
二是生成更深入的數據，必須在具體的場景里，把數據采集、分析算法包括輸出形式等建立非常具體的小模塊。
三是產生更優質的流量，因為更強的關系、更深的數據，最后的結果就是更優質的流量。很多文章談及“流量之觴”，特別是一些創業公司，投入重金采買流量，但是回報和收益非常有限。企業必須學會通過三段錦的方法去運營自己獲得流量，而不是依賴于簡單粗暴的向一些門戶媒體購買流量。
什么樣的營銷實現了耦合？
第一，用戶生命周期管理。比如集客營銷，把用戶的歷史數據、當前數據進行跟蹤分析和記錄，建立一個用戶畫像，通過漏斗把潛在用戶或者意向用戶慢慢變成最終買單者。
第二，深入互動與嵌套。這也是一個做互聯網營銷的標配，在任何一個場景里，需要思考在有限的時空，怎樣去跟用戶發生深度的嵌套？
舉例來說：一個交易型網站，用戶的每個行為都記錄在案。當通過數據分析判斷用戶瀏覽到某個位置可能會產生遲疑的時候，需要有一種向導出來引導用戶繼續往下走，否則容易流失。這時候你可以通過一些有效的工具、不造成干擾的工具和用戶發生交互，這個交互本身也是提高用戶留存的一種方式。這很有技術含量，因為你要做得不造成干擾，而且數據分析非常精準。
第三，個人定制。這個有智能化的影子，比如智能推薦。有篇文章提到今日頭條的推薦功能讓很多傳統媒體（包括所謂的門戶網站）變成了它的內容提供商，今日頭條已經變成一個超級入口。
第四，場景推送。比如DSP廣告（特別是移動端DSP廣告），基于用戶的精準畫像，可以判斷用戶在什么時間，什么地點，什么場景，可能會需要什么樣的信息，針對性地給用戶推送廣告。
關于數據分析的貼身忠告
數據分析必須基于特定場景或具體任務。重點關注：數據采集的邏輯性決定了分析結果的有效性。這兩年關于數據采集產生有很多新的模式，比如實時采集、歷史行為采集等等。但是無論你做什么樣的采集，都需要一個基礎的代碼，否則數據是無據可依的。
實時采集和非實時采集，這兩年因為大數據的發展，大家非常看重實時化，但是歷史數據對當下的營銷決策具有很重要的影響，但是歷史不要太長，比如前一周、前一個月，前三個月、前半年，歷史數據是一個很重要的基礎數據庫。
GA（Google Analytics）很經典，數字營銷必修課。我們經常用的谷歌，GA主要做歷史性數據采集。GA非常經典，無論你做什么樣的數據分析，只要你是一個數據分析人士，建議把GA當成必修課。
案例1：客戶數據與微信公眾號深度耦合，挖掘客戶價值
微信公眾帳號推送一篇文章，此舉可與用戶發生連接，但是如何實現耦合？W公司是從事商業地產的B2B企業，通過活動獲得了用戶登記的信息，主要包括姓名和電話，但是這些數據不足以構成銷售線索。因為在商業地產的業務場景里，貿然打電話談一個幾百萬、幾千萬的大單，是很低級的做法。
實際操作是拆分客戶信息，挖掘更多線索。所以我們把數據導入微信公眾帳號，設置幾輪互動，分解客戶更詳細的需求，比如有的對商鋪感興趣，有的對寫字樓感興趣。基本分類以后，經過測試、確認分類，再將線索交給銷售部門。這個過程中，微信公眾帳號已經不僅僅是一個傳播平臺，更是一個服務平臺、一個CRM平臺，它幫助企業產生收益。在后臺持續跟蹤數據走向，三個月時間，參數指標成倍增長。
案例2：在線互動工具幫助B2B電商提高用戶體驗與留存
這個案例針對B2B電商。在B2B電商的界面上，我們通過一些什么樣的互動向導幫助用戶完成交易過程？在哪個地方出現向導？這都是在后臺進行數據分析確定的。
這個也是我們產品的測試頁面，一個沒有任何技術背景的人都可以在界面上操作，想加在哪里就加在哪里，不需要經過技術人員，這是很棒的。因為這是需要頻繁互動的，可能一個小窗口，今天想放上，后天想拿下來，如果每天這樣的動作都去找技術，是非常崩潰的事情。實現“去（掉）技術化”的，輕的前端操作。
一是從媒體主導到工具主導。之前市場部門、營銷部門的主要工作就是通過和媒體的合作去買廣告點位，因為他們是流量入口，企業要依賴于它生存。而現在媒體被淡化了，媒體入口不是運營式營銷的部署重地，因為即使買了媒體流量，如果不會使用工具進行分析和優化，流量得不到轉化，其價值也不能體現。
二是從策劃主導到運營主導。任何運營條件都是時間軸上的行為，不是一蹴而就的，這是營銷生態最根本的變化。作為營銷負責人必須是一個文理兼通的人。曾經文科生居多的營銷生態，近年越來越多理工背景的人加入。若不懂技術，不懂底層架構，不懂互聯網的邏輯，將很難進行流量的運營，因為流量是屬于技術驅動的事情。
