“創享+大數據”思維的結合，也許能夠發掘消費者痛點，帶來享受的體驗。
營銷的精髓：創造享受感
營銷的精髓是創造享受的感覺。給消費者、顧客帶來享受，并且也要給銷售者（企業家）帶來享受。電影《小時代1》到《小時代4》，反映了新一代人（特別是90后、95后）對生活的理解。從轉型前的消費方式變化為追求體驗和享受感的方式。耐克非常擅長抓消費者的脈動，美國是十年一代人，但中國每五年就要重新定位、重新掌握消費者。在今年經濟不好的情況下，耐克的股票卻上升得非�？欤饕獨w功于對消費趨勢的洞察。相反，寶潔現在做得不好，還在用比較中低端的價格以量取勝，而這正好跟“小時代”的消費趨勢相反。
享受感并不見得是奢華的體驗，低端產品的營銷做得好，也可以創造出一些很好的享受感。吉百利進入印度市場的時候，發現人們購買力不強，但勞動力非常便宜。吉百利要求印度的零售商將糖果分拆成小包裝（因為勞動力便宜），每一份定價在1美分。每周父母給孩子買一次，對于印度3億的孩子群體來說，也是很大的銷售額。當這些孩子長大后成為了中產階級，回憶小時候的快樂時光，對吉百利的品牌忠誠度是不一樣的。
“享”字來源于祭祀。中國的禮樂文化都是基于“享”的。成功營銷的奧秘，就是要在新常態、新消費的情況下，把“使用”變成“享用”。
新加坡航空公司以服務、享受為定位。為什么這家公司會以此為賣點？這牽扯到戰略層面。新加坡的地理位置決定了它跟哪兒都不沾邊，到美國得飛20小時，到歐洲差不多20小時，到澳大利亞得要七八個小時。長時間飛行，服務的重要性就體現出來了。新航甚至在號稱世界最長的航線（紐約飛新加坡18.5小時）上，把經濟艙全部取消，只有商務艙。因為只有商務艙才能突出享用的感覺。
基于“享”的創新，最大難點在于洞察。營銷人經驗豐富，反而更難做，因為會跟市場越來越脫離，沒有感同身受。怎么解決？首先，營銷人至少要學會享受，在享受范圍內找一些痛點。其次，要想辦法進入到目標市場的體驗中去。如果你要做年輕人的市場，可能需要把《小時代》看幾遍。第三就是借助“大數據”來洞察消費者。
“創享+大數據”的營銷思維
從創新角度看，“創享+大數據”思維的結合，也許能夠發掘消費者痛點，帶來享受的體驗。
方法一：定量思維現在的趨勢是盡量把情感性、心理性的東西定量化。只有用大數據，才能在一個比較大的規模程度上不斷進行享受性創新。比如蘋果手表可以測你的心跳、脈搏和你的出汗程度等，這屬于生物物理學的研究領域，現在也越來越多地被用到商業中來。有的商店有紅外的掃描儀，可以看顧客頭部各部分的熱度，來判斷進店的是沖動型消費者還是冷靜型消費者，從而予以不同應對。這是用數據來定量化消費者的心理層面、情緒層面。
另外一個大數據定量化的方式叫消費跟蹤。美國達拉斯的一家藝術博物館提供免費參觀，唯一要求就是觀眾參觀時戴一個跟蹤器手環。也就是說，用你的信息來交換門票。每個季度，搜集來的參觀者信息將匯總給博物館的捐贈人，讓他們看到捐贈的社會效果，這又促使捐贈人更多的捐助。
方法二：跨界思維跨界思維非常好的一個實例是GoPro公司，做極限運動相機起家。用戶通過微型的攝像機可以拍攝不同角度，會上傳很多有意思的視頻。GoPro建立了一個專業攝影師、藝術家團隊，用戶上傳視頻后，這個團隊進行加工，做出了專業性很強的視頻�，F在又建了電視頻道，把加工好的視頻在電視頻道上播放，這樣廣告營收就來了，慢慢形成閉環。
再舉個例子，有一個應用叫“接線員”，據說有1000億美元的潛在價值。思路是把微商的概念跟Uber的概念打通。下載App后可以發布購買訴求，所有人都能看到，并給出建議的商品。只要說出名稱，應用就可以自動幫助搜索，然后直接下單支付。大數據會根據你提供的信息和以往的歷史幫你篩選，還可利用大量線下零售商的閑散人員幫助你。這是O2O的全面打通，也是一個跨界思維的反映。
方法三：執行思維消費者的體驗往往是在執行層面發生的。上海有兩個非常大的商業地產項目距離很近：浦東嘉里城和喜瑪拉雅中心。但嘉里城的客流量明顯高出很多。比較兩個地方的衛生間就會發現嘉里城做得好得多，這就是細節，屬于執行層面。此外，去任何地方的嘉里中心都會聞到一種特殊的氣味，這種香味讓你進去之后就產生愉悅感。從生理學上說，香味帶來的記憶特別持久。顧客的忠誠度就是這么產生的，你會覺得這個地方我以前來過，記憶猶新。
方法四：實驗思維大數據可以做很多類似AB Test的做法，幫我們判斷哪些可以帶來價值、哪些不能帶來價值。比如APT，它幫線下、線上零售店做實驗，建議櫥窗怎么陳列，產品的頁面該怎么設計。它挑相近的商店（或頁面）做AB對比，找出對消費者最好的設計和陳設。最近被萬事達卡以9億美元的價格收購。因為萬事達卡掌握了大量的零售信息，利用APT就可以讓零售店不斷加盟，APT幫忙做對照分析，進行營銷優化和營銷效果測評。有了萬事達的數據后，全球的零售商都在這個網絡里面。
從預測到“現測”
現在預測越來越難，大數據的價值挖掘，都是所謂的“現測”。現測是對極近過去的描述和極近將來的預測，利用了大數據的量大和實時的特點。高頻交易、推薦引擎、打車軟件都是這樣的思路。而我們現在做的決策優化并非廣義上的預測。
現測的優勢有二：一是慣性原理，二是信息時差。從道理來講，任何東西都有慣性。一塊積木塊從斜坡上掉下來，下一步它肯定往下走，再往后就不知道了。至于信息時差，現在用的是大數據快速時差。比如說實時記錄到一位女士拿了橘子又放下了，這時如果你的購物車向她推薦這橘子，她可能就買了�，F測是大趨勢。谷歌投了很大一筆錢研究無人駕駛汽車，從某種程度上來講就是現測的應用，需要發揮實時數據采集和大規模數據分析、計算上面的優勢。這是大數據真正意義上應用的一個點。
作者：陳宇新，中歐國際工商學院中坤集團市場營銷學訪問教席教授 美國西北大學凱洛格商學院Polk Brothers零售學教席教授、市場營銷學教授
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