前段时间，凯度咨询发布了2019年双十一的白皮书报告，其中提到了“人群运营的数据化”这个话题。
现在数据化运营并不陌生，越来越多的商家也开始重视数据化的营销和运营。
该白皮书通过大量的数据标签（人群属性和消费特点），将人群划分为小镇青年、Z时代（95/00后的学生群体）、精致妈妈、新锐白领、资深中产、都市蓝领、都市银发、小镇中老年，这八个群体。
虽然看来还不够精准，但至少不再简单根据90后、00后这些过于宽泛的标准来划分人群。这些划分也给了很多品牌营销提供了更加精准的人群参考。
这也说明了营销运营将从过去粗放式的时代，开始进入了数据精细化运作的模式。
以前很多商家觉得年轻人就是你的目标用户，但是现在年轻人细分下的新锐白领和小镇青年群体却有天差地别的不同。
以上这些现象，其实也反应了目前的一些营销思维上的转变。
虽然人性和底层逻辑不会大变，但是模式却会根据时代在不断变化。了解商业趋势的变化，好让我们的营销方式与时俱进，更好地了解消费者。
下面我就将最常见的三个转变和大家分享一下。
在互联网草莽时代，流量为王的流量思维非常有效。那个时候，获取用户的成本非常低。在开疆拓土的阶段，占地为王、用户数量的攫取更为重要。
但是随着流量红利的逐渐消失，线上线下的获客成本逐渐趋向一致，大部分的流量成本越来越高。这个时候，很多企业开始思考流量来了之后，如何留住用户——也就是很多人说的“留量比流量更重要”。
这也意味着用户精细化运营的时代来临了。
精细化运营主要有下面两个特点：
（1）更重视用户画像的完整性精细化运营，顾名思义就要做到用户数据的精细化，这样才能更加了解用户，挖掘更多需求，形成商家与顾客的长期价值。比如更关注用户的细分，用户的每一个关键行为、来源渠道、行为特征等等各种分析，尽量完善用户画像的完整性。
典型就是阿里了，现在在不断收购投资各种商业模式的公司与平台，其中一个重要目的就是想收集更多真实有效的用户数据。一旦用户的各个平台数据被阿里打通，这个商业价值将是无法估量的。但同时，数据的安全性也越来越被人重视。
比如我在微博看了一个帖子，喜欢里面的一件产品，然后我打开淘宝，淘宝首页就给我推荐了这个产品（是不是很可怕？）
（2）更重视用户的终身价值草莽粗放时代更重视流量的获取，但精细化运营更重视的是流量获取后的长期价值。毕竟现在维护一个老用户的成本开始大于获取一个新用户的成本。比如用户的复购率、口碑传播、转介绍等价值。
就像有些餐厅重视客户关系的管理，放大顾客的价值，延伸到顾客的终身价值。
顾客进店不再是结束，而是营销的开始。
比如：用户进店就开始跟踪，从感兴趣到购买，再到售后和复购率，都采用了精细化运营的模式，重视每个环节的体验与用户数据。
上次去河南一个做宴会的餐饮品牌考察，他们可以做到只要顾客首次到店消费，就能让这个顾客终身的宴会都被他们承包。比如你因为结婚到这里办喜酒，那么你的周年纪念日、儿子满月酒、生日酒、父母生日酒等等，都会不知不觉被店家关注了。
品牌与企业开始从流量思维开始转到了用户精细化运营的时代。其实这种转变，对于线下实体店来说早就体现。因为除了一些景区之外，大部分实体店做的是附近3-5公里范围内的生意。尤其是三四线城市的市场，更加重视这种精细化运营的方式。因为三四线城市的人群流动小，客户的精细化运营更能给企业创造价值。
所以，珍惜每一次与用户接触的机会，服务好目前已有的用户——毕竟，用户小众需求在不断增加，消费也在分级，而流量一抓一大堆的时代已经过去了。现在该进入精耕细作的时代——当然，前提你也要有足够的流量。
在过去，我们想要了解一个用户的真实需求与购买动机，需要运用各用消费心理学去分析、推敲。如果有条件的营销人，会采用调研大量的数据样本的方式来分析用户的真实需求。
但是以上这些做法，准确率都非常低。
主要原因很简单：一是因为用户心理动机与说的不一定符合，二是所谓的数据样本并不能准确代表大多数用户的需求。
就好像一个用户说喜欢红色的袜子，最后购买时却买了黑色的袜子。甚至你总结了多年的经验方法，但在新一代的消费者身上，也会失效。所以，用户的心理变量难以测算。这也是困扰了很多营销人的难题。
但是随着技术和商业的不断发展优化，这种难题开始得到了解决——既然心理变量难以测量，那么就直接分析用户的行为吧！而这个前提的实现是建立在科技技术的基础上——现在我们浏览、收藏、点击、支付、评价等行为都可以检测到，然后形成了真实的行为数据。这是一个非常大的变化。
很多商业决策或营销策略，也从过去的靠猜测、靠经验分析，逐渐有了靠相对比较真实科学的数据做依据，极大地提高了决策的准确率。
广告圈流行的一句话“我知道我的广告有一半被浪费了，但我不知道那一半浪费在哪里”，现在可以做到知道你的每一分广告费怎么用。
过去很多营销模型，比如AIDA法则，也是基于心理变量去分析用户需求。现在逐渐出现了以行为数据来分析的营销模型，比如增长黑客的AARRR分析模型，阿里的AIPL模型等，基本都是基于行为数据去分析用户需求与其他真实购买动机。
之前出现人工智能写方案写文案的新闻，其实这个并不出奇。因为数据够多，用户需求也可以借助人工智能去检测分析。
但是不是会因此营销人失业了？
这个问题网上也讨论很多，我的观点是，人工智能和数据是辅助于人的，大部分决策还是需要人去做决策。而被失业的原因可能不是人工智能导致的，是不与时俱进的思维导致的。
如果在十年前你要做广告，你会用什么方式把你的产品传递给消费者？
电视、报纸、杂志、传单……这些都常见传统的传播渠道。而这种传播方式只能是单向性的。比如：脑白金通过央视投广告，消费者知道这个产品了，但是购买了该产品的消费者却很难与品牌商沟通。这就是大众化营销。
但是消费者的个性化需求是存在的。即使很多人喝王老吉是因为怕上火，但是还有很多人是因为其他需求想喝凉茶。但是因为企业资源和市场竞争、媒介渠道等原因，只能把品牌的一个价值点传递给消费者。
另外一个原因是企业成本和技术的限制，我们只能给消费者卖标准化的产品和大众化的营销，做不到一对一的个性化产品与推广。
比如衣服尺寸有S（小）、M（中）、L（大）、XL（加大）这些标准，但是还有其他尺寸的人就无法满足。而企业也不会舍小弃大，所以就会忽略很多小众需求，这也是正常的商业做法。但是随着技术的实现和传播媒介的发展，越来越多的人性化需求开始得到了满足。这也让个性化营销与产品得到了实现。比如：现在我们每个人打开淘宝的界面都是不一样的。同样的一个产品，广告却是千人千面——这就是数据化运营的呈现结果。
另外，我在之前文章也提过，未来“规模化的个性化”也会越来越容易，成本也越来越低——带来的好处很多，比如提升用户体验；再如就是降低了库存成本和损耗，按照市场需求量来生产，而不是生产出来了发现卖不出去。
在将来，工厂生产出来的产品，不再是量产的单一标准产品，而是按需生产的个性化产品——而且，这种按照消费者数据与需求的“规模化的个性化”商业模式也已经有了，从“以产品为中心”转变为真正的“以用户为中心”的价值营销方式。
在商业不断向前发展的时代，虽然很多基本的人性不会变，但是技术在变化，营销模式在变化，用户需求在不断升级。而我们作为营销人或企业人，也应该与时俱进，不断跟上用户需求的变化，才能不被你的用户抛弃和不被市场所淘汰。
本文怪兽先森给你分享目前三种常见的转变：从流量思维到用户精细化运营、从消费者的心理变量到行为变量、从大众化营销到个性化营销的转变或并存。现在中国商业中，这些前后方式，大多数并不是割裂的，而是依然共存。因为在中国，你可以看到多种层次的商业形态并存，也各自都有着自己的机会。但随着消费环境在发展，消费者需求在不断升级迭代，你也必须要迭代，才能不被市场抛弃。
