“编者按：百雀羚这个“营销界新进网红”，转化率只有0.008%？
被“我们是谁？” 这组夸张、鬼畜的漫画刷屏的同时，营销人开始困扰“九二中年”，感叹“到了这个岁数，喝啤酒都想放两粒枸杞”。
在营销自动化愈演愈烈的时代大势下，营销人只有认清方向，才不会被时代抛下。
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2017年，上半年，营销江湖风云变幻：
甲方缩减预算和“去乙方化”形势加剧。
MediaRader 数据显示，宝洁2017年 1-5 月数字广告预算比去年同期下降 41%。
6 月，宝洁和长达七年的广告代理合作伙伴 Audience Science 合约到期，并不再续约。
4A公司的寒冬并没有远去。咨询公司步步紧逼。
R3报告显示，在全球2016年398个广告和公关创业公司并购中，78%是由包括IBM、Accenture和Salesforce等公司完成的。2017年，8月，奥美中国改革正式开始。
“转化”大战引人注目。
5月，百雀羚实至名归成为“营销界新进网红”，转化率只有0.008%？
关于转化率催生了数篇10w＋,不论孰是孰非，可以确定“转化”已越来越重要！
MarTech（Marketing Technology，营销技术），这个词短时间内大量出现在营销人的视野内，营销自动化愈演愈烈，不断冲击着营销人的认知。
（ AdAge 2017 全球前10 代理商集团，埃森哲、普华永道、IBM 和德勤旗下的数字营销单元占4 席）
营销人一边猝不及防的被“我们是谁？” 这组夸张、鬼畜的漫画刷屏时，一边开始困扰“九二中年”，感叹“到了这个岁数，喝啤酒都想放两粒枸杞”。
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面对这风云变化，营销人怎样做才能无可取代？
可以明显感觉到，营销技术型和转化型人才越来越吃香。
本文从趋势（紧跟MarTech趋势）、集体（打造强势市场部）、个人（个人进阶指南），层层拨开，和大家一起拨开乌云见月明。
我们都是时代的蝼蚁，营销人首先应该认清时代大势。
营销终归还是那个营销，最重要的还是要弄清背后的发展逻辑。
MarTech的发展速度让人眼花缭乱。2011年的第一张全景图里有大约150个产品，到了2016包含了3800多个图标。到了2017年更是变成了密密麻麻的5000+。
MarTech风头正劲，据MarketingLand定义，“技术性营销是营销和技术的结合体。本质上所有参与数字化营销的人都会与技术性营销打交道，因为数字化本身就是一种技术产物。
技术性营销这个词特别指致力于达成营销目的的应用各种技术的行动、努力和工具。”
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营销人：用户需求为核心，将技术为我所用
Gartner研究表明，67%的营销部门准备在未来两年内增加与技术相关的预算，61%的营销部门准备提高在技术上的资本投入额度，而65%则准备提高支付给技术服务供应商的费用。
营销正迅速成为最依赖技术的部门之一。Mayur Gupta指出技术应用的爆发式发展非常容易使营销人员陷入以技术为出发点的误区，反而失去了营销最初的目的。
正确的方向应该是回归到以用户需求和业务增长为核心, 重要的是技术能为品牌解决什么困难和问题。
用户中心思维结合技术中心思维
对“用户行为习惯”和“客户需求”的把握,其实就是对如何做好用户洞察的关注。
当决定使用某项营销技术时，首先需要掌握基础的用户洞察方法。
不能仅以技术本身为出发点，应从用户的问题为中心，并考虑技术能否使得这样的营销过程变得简单：
我们品牌的市场份额在下降，消费者在转向另外一个竞争品牌。
我们需要详细分析消费者线下和线上购买行为路径，了解到底是哪个环节出了问题使我们丧失了用户?能够整合这些数据的大数据解决方案是必要的。
我们需要在正确的时间，正确的渠道为消费者提供更为个性化的内容和体验。建立一个自动化的营销平台可以更有效的进行数据分析和内容推送。
技术导向的思维方式
第一，数据思维
数据思维在这里主要指持续积累追踪用户数据，并深入进行分析挖掘的思维。
由于互联网产品天生可以比较容易地追踪到用户行为数据，数据思维对于互联网营销人员来说可谓天经地义。但是对于许多传统的快消类品牌，制造业品牌等非互联网企业来说，用户的数据非常分散，也比较难记录和追踪。
这就需要技术营销人员在数据思维的驱动下，自己创造可记录数据的条件。如Nike 利用可穿戴设备和用户互动社区积累了大量运动数据；Tesco则是通过积累分析会员卡记录的数据信息，更好地改善用户购物体验。
数据思维的另一个重要之处在于只有通过不断积累消费者的数据，才能将各种不同类型和功能的技术连接起来，打造全流程的用户体验。
第二，产品化思维
在传统的营销过程中，有很多工作是非标准化的，依靠手工人力完成的。
但如果我们能够找到某项工作的规律，利用技术将其形成可重复操作的自动化产品，则可以大大节约人力成本，提高工作效率。
如营销自动化产品，将营销套路以产品的形势固定下来，达到事半功倍的效果。
第三，敏捷开发快速迭代思维
敏捷开发，快速迭代思维也是来自于互联网产品开发的经验。
指先做出最简单的产品原型，然后立即针对小范围的“种子用户”低调发布，接受用户质询和建议。
观测不同版本的实际行为数据，在这个过程中不断完善调整产品，待产品具备较为成熟的商业形态再铺开大规模的推广。
广告界有一句名言，“我知道我的广告费有一半浪费了，但我不知道是哪一半”。
广告媒介花费巨大的同时，品牌销售增长却很疲软；广告创意层出不穷，但转化率仍然停留在个位数的百分比。
公关界007发文指出，刷屏的百雀羚身广告，转化率只有0.008%！
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高效获客：营销人要驾驭全渠道
MarTech 领域的全球知名博主 Scott Brinker 曾在 13 年提出一个假设：营销正在扩张。
“消费者和潜在消费者的触点数量正在扩展。数字化不是单一触点，而是多触点的集合。从网页到应用，到自媒体，到前所未有繁荣的社交媒体，只要你愿意，随时能够找到几十个你能够或者应该跟受众深度互动的触点。”
在碎片化的媒介环境中，针对越来越多的接触触点，需要整合全渠道，以发现潜在顾客。
在中国最有效的触达渠道是微信，但又不应该仅仅局限于微信，还要能够与官网、邮件、表单、二维码等多种触达渠道打通。
以B2B与高客单价行业为例，对于营销人而言，要重点了解以下渠道：
微信＋官网
以通过致趣百川SCRM营销自动化为例，后台打通微信服务号与官网，有两条渠道统一的数据汇总。
这就是致趣百川SCRM营销自动化后台的作用，将多渠道数据统一打通。
微信＋直播：打通微信平台与线上／线下直播
直接在微信公共账号上嵌入直播，用户信息沉淀进入企业自有平台。
企业直播营销通过通过致趣百川SCRM营销自动化在公众号上建立优质的直播获客，与用户产生建立互动，用户信息直接沉淀进入企业自有公众号平台。
同时，需要借助致趣百川SCRM自动化营销工具来实现直播活动数据的统一管理，包括会前H5用户报名数据、会中签到互动，会后直播资料下载数据等。
微信＋员工／用户：全员营销
利用员工和用户，通过众包方式，以积分激励员工分享；
一，搭建营销管理平台，有效追踪员工参与及信息传播的营销过程，使营销效果和价值可量化。
二，通过技术整合能力，进入营销游戏接入及控制，搭建游戏管理平台，使得功能可复用，降低开发频次和成本。
三，通过搭建粉丝管理平台，沉淀获得粉丝，形成粉丝资产，形成营销闭环，实现粉丝沉淀及转化。
对于B2B企业而言，销售是市场内容传播的非常重要的渠道。
如何撬动销售团队的社交资源增大内容对于目标潜在客户的覆盖，对于有一定规模的销售团队来说，全员营销系统对于获客与品牌的帮助颇大。
线索变成钱：营销自动化线索打分，助力孵化
传统的线索打分工作是可以通过人工来完成的，主要是依靠于销售团队积累多年的经验来判断哪些客户的质量更好，成单意向更高。
这中间很可能就会出现判断的偏差与失误，还就是一些人为无法做到的打分动作，比如用户点了哪个菜单。这里我们就需要引入线索打分机制，并进行线索的预测。
第一步，线索解剖，明确用户画像
通过注册信息和网络数据，可以从人口统计、公司信息、BANT三个方面，明确线索画像，其中BANT是一个比人口统计学和公司分析更优的解剖法：
人口统计角度：头衔、角色、经验值、地点
公司信息分析：公司名称、公司规模、公司地址、公司收益、公司数量、产品／服务数量、融资情况等
BANT：预算，权限，需求，时间
第二步，研究购买阶段，明确所处销售周期
决定潜在客户是否应该快速跟踪销售或培育的最终方面是购买阶段和时间。
购买阶段和时间是为了衡量销售周期中的潜在客户 ：她刚刚开始流程，还是准备好做决定？
第三步，洞察线索行为，进行线索打分
线索评分是一种打分标准，用于给潜在客户排名的一种方法，评分标准代表了每一个线索对企业的感知价值。
真正打分时，浏览官网/微信（微信正在成为一个超级移动官网入口）这个动作，要看潜客浏览的是哪一部分的内容。
不同的内容象征着不同的客户意向阶段，所以也意味着不同的分值，产品报价页面就会比案例阶段高。
又比如潜客竟然浏览了官网/微信上的招聘页面，这象征着这个潜客也许并不是购买意向，从市场线索来看阶段较低。
第四， 沿销售漏斗深化内容，完成线索孵化
最成功的培育内容，是买家想要做的事情和我们希望他们做的事情完美交叉。可以通过可指向购买旅程具体阶段或反映销售成熟度的内容，提高销售线索质量。
一方面，确定有效内容。相比企业常用的图文，对B2B企业而言，有 8项内容资产不容忽视：
网站内容、在线会议、案例研究、白皮书、博客内容、在线视频、社交内容、Demos。
另一方面，根据购买旅程，将某一特定主体的内容切分成小块，对客户进行穿插宣传，引导他们循着层层递进的内容走完整个购买旅程。
潜在顾客从刚刚进入销售通道到完全成为付费客户的这段时间内，平均会收到5-10次接触机会。内容培育，则可抓住这些触点，由点触面，完成培育。
总之，只有通过掌握市场漏斗并证明业绩的强势市场部，才能为市场人提供个人更大的发展空间。
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未来10 个热门职位，及所需能力
Adweek指出未来几年数字营销领域的 10 个热门职位，无一例外的跟技术紧密相关：
（1）首席体验官
根据 IDC，到 2020 年，40％ 的数字营销官将向首席体验官进行报告。
发展在营销和技术的交叉领域发展广泛的技能，对于了解在连接时代的客户体验的演变是至关重要的。
所需技能：精通设计思维，基础的计算机科学能力，创意和执行能力
（2）VR 编辑
在 LinkedIn 上有 1400 个相关职位。现在技术已经足够强大，消费者可以通过智能手机和 Google Cardboard 体验身临其境的感觉，VR 编辑需求增大。
所需技能：面向对象编程，项目管理和视频艺术; Adobe Creative Cloud 和 Unity3D 等软件产品的能力。
（3）Bot 开发人员
根据 Gartner 的说法，到 2019 年，智能机器人或虚拟助手将占据用户与智能手机交互的 20%。
那些对某项领域深入专长的机器人供应十分短缺。因此她鼓励开发商把机器人开发的焦点放在特定领域，如金融服务或健康保险。
所需技能：计算机科学本科学位; 语言学知识，互动语言艺术，编程，设计，工程，自然语言处理和伦理学。
（4）IoT 营销策略师
8,000 多个开放的工作职位。 Gartner 数据显示，至少有 84 亿台连接的设备将在全球范围内使用。
预计到 2020 年将达到 204 亿台，预计今年 IoT 终端和服务的总支出将达到 2 万亿美元。
所需技能：IoT 营销策略师可以帮助他们的组织在零售传感器，射频技术，数字信号，智能手机，可穿戴设备，汽车以及几乎任何传输数据的任何东西上的专业技能减少噪音。需要工程背景和电信基础。
（5）混合现实设计师
Grand View 调查显示，到 2024 年，这个市场估值 20 亿美元。
新兴的混合现实世界（MR）最适合对新兴技术充满热情的人士，以及对虚拟或增强现实之外的媒介感到好奇的人。
所需技能：平面设计或电脑动画研究生学位; 熟悉 Unity3D，认知和社会心理学，用户体验设计和讲故事
（6）数据科学家
根据 IDC，到 2020 年，这个行业估值 2030 亿美元。数据科学人才严重短缺。
根据 IDC 的数据，到明年，美国企业将至少需要 181,000 名具有深刻分析能力的人员，以及将近 100 万名专业人员来管理和解读数据。
深度分析需要使用复杂的数据处理技术，并且通常涉及非结构化数据进行复杂查询，以获得实时洞察力。
所需技能：计算机科学本科或研究生学位; 掌握机器学习，人工智能和数据优化
（7）机器学习工程师
网上列出了 13,500 个相关职位。我们生活在一个越来越算法的世界，机器学习（ML）对于提供营销相关内容至关重要。
所需技能： 编程，机器学习算法和统计学方面的专长
（8）全方位零售策略师
根据 Forrester Research 的调查，到 2020 年电子商务销售额将超过 5000 亿美元。
全渠道零售策略师的职位目前相对还处于萌芽阶段，但在未来几年将是一个高需求的职位。他预计：「这份工作的挑战在于寻找电子商务和实体零售方面有专长的人才。」
所需技能：心理学，神经科学和批判性思维研究生学习; 熟悉数据分析，营销策略，项目管理，用户体验设计和快速原型设计
（9）语音技能开发者
亚马逊 Alexa 有 15000 种技能（Alexa 是一种人工智能（AI），是放置在云端的个人助手，通过许多外部物理设备，接收用户发出的语音指令。）语音 AI 即将爆炸。
随着界面变得越来越快，更多的连接和更多的细节和个性化的语音 AI 对搜索营销变得非常重要。
所需技能：计算机科学或语言学本科学位; 使用 JavaScript，Python 和为 Alexa，Google Assistant 或 Microsoft Cortana 部署项目的经验
（10）全息零售展示设计师
根据 ABI Research 的研究，到 2020 年，增长现实技术将成为一个估值 1000 亿美元的渠道。
业内专家认为，全息图是由现实世界中的物体三维虚拟效果图组成。它可以帮助产品在零售环境中发挥作用，因为它们允许商店在零库存的情况下展示商品。
所需技能：计算机科学或三维设计本科或研究生学位
未来几年数字营销领域的 10 个热门职位，可能和你想的完全不一样，技术已经成为标配。对于技术小白而言，面对全新的领域，该如何快速成长，完成职场武装呢？
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思考“做什么”：战略性思维
一定都是目标导向的。要先设定好目标再来做事，这样才能知道如何评价成果。
营销不再仅仅只是促销、媒介购买和广告投放就能解决的问题，更重要的是在内部构建起数字化能力、在各个触点打造以消费者为中心的客户体验。
为了做到这一点，需要在思维方式、基础设施和组织架构上做足准备。
每个人，都要结果导向，从“做什么”开始，之后才是“怎么做”。
学习“怎么做、怎么做更好”
关于怎么做，怎么做的更好，网上有许多说明，如说如何撰写一篇10万+的文章、运营公众号的15个小技巧、展开社会化营销的6个秘诀、企业如何使用DMP进行精准营销。
这些课程多半具备丰富的实战和技术指导，也包含了经验归纳、案例分享，甚至是失败的教训等。
在此本文不再赘述，重点讲3个观点：
第一，基于问题学习
专注于一个小领域，以热点为关键词，搜索他们自己专业领域的内容；然后通过新的知识结构表达出来。
学习步骤如下：
情景：给自己留出时间、空间、标准。
搜索：从人、事、网、书中快速获得信息
思考：信息－知识－方法论－智慧
交流：有没有高质量可以给你回应的人？
输出：文字／行动、模块化、个性化、创新
第二，“7、2、1法则”：留出足够多的时间练习、思考和讨论
行动学习理论认为，人要掌握一门技能，需要有10%的时间学习知识和信息，70%的时间练习和践行，还有20%的时间与人沟通和讨论。这个原则叫做721原则。
70%练习和践行：主要是把学到的一些知识应用到工作中，边工作边学习边总结，再应用，不断调整，形成可靠的经验与技能；
20%与人沟通和讨论：从其他人身上学习，主要指工作中借鉴、参考别人好的做法，以及与他人沟通、讨论、交流等过程中的互相学习；
10%学习知识和信息：个人通过读书、网络或交流学习，也可以通过企业培训，从培训师、讲师那里得到的启发与学到的知识。
第三,联机学习：用答案换答案
过去自己学自己悟，才是真本事。信息爆炸时代，“调用”和“整合”他人的答案，显然更加重要。
“用答案换答案”，是是一种镶嵌在社会网络之中的学习方式：
先打磨第一个知识模块；
抛出去，换回别人的知识模块；
重复前两步，积累足够多的知识模块；
整合出自己的体系，实现知识跃迁。
来源：公号《馒头商学院》