1.
很久不曾动笔，一坐下来竟不知道应该从何说起。
过去两年中，一直穿梭於数据、技术和商业之间，陆陆续续也成笔了不少对于数据对于营销的感悟，感谢boss和团队，其中不少的构想都在后来的项目中得以实践，比如参与了阿里第一个面向品牌的大数据策略产品的构建，比如参与了阿里巴巴Uni Marketing从构想到发布的全过程。
如果要总结期间个人收获的话，大概可以提炼成三句话：
1.消费升级时代，市场从增量发展转向存量更新，大数据策略将成为决胜商业的重要法宝，重新理解策略至关重要；
2.数据上云，代替零售上网，将成为接下来十年乃至更久时间内主要的商业推动力量，并通过流程再造和人机分工带来新的商业机会；
3.和未来的数据商业相比，现在大多数行业还处于原始的手工艺状态，平台将在接下来扮演更重要的角色，平台正在做的事情是打造数据「蒸汽机」。
有兴趣的朋友可以继续看下去。
2.
我想先来聊聊平台。
打开平台有很多种方式，你可以从经济学降低交易成本的角度来度量卖家和买家关系，也可以从社会学虚拟社会的角度来度量虚拟社会对于人类社会的影响，也可以从组织文化的角度看对于传统金字塔官僚架构的变革，等等。
不过，正如我以前所说的，我关注互联网平台的起点，在于我把平台当作把现实世界网格化成为虚拟世界的入口，因此，这里还可以讲讲另外一条打开平台的思考方式——网格化。
技术上来说，网格化就是数据化，把现实事物都转化成数据流，储存在容器之中。事实上，这句话里面就隐含了一个互联网平台的基本矛盾，下面慢慢说。
首先，我们先来看看全球数据量的增长。
在 2002 年，在线数据总量约为 5 EB（exabyte）。在 2009 年，该数据总量增至 281 EB，在 7 年时间内增长了 56 倍。根据 Forrester Research Inc. 公司的研究，企业的储存的数据的总量每 3 年就翻一翻。 （via IBM 数据增长和标准）
另外，2015年的数据指出，全球80%的数据都新增于最近两年。换句话说，进入新千年，全球的数据增长从稳步的算数增长已经逐步转变成了爆发式的指数级增长。这是人类社会自解决富裕问题之后更大的挑战。
数据的指数级增长会带来两个基础的问题，数据存储和数据处理。
八年前王坚给马云算了一笔账，如果仍然使用IOE，那么交易量增长所带来的数据爆发式增长，会带来巨大的带宽和存储费用，阿里巴巴十年后的收入和这笔支出相比只是杯水车薪（传闻是100个阿里巴巴都填不满这个坑）。因此，马云坚定不移地支持王坚投入云计算去IOE；因此，在深圳领袖峰会上，马云会喊出「云计算是生死问题」。只可惜，大部分国内的公司，包括互联网公司，在那个时候都没算明白这笔帐。
从数据的角度，平台的主要矛盾也因此就变成了「日益增长的数据存储费用和仍然稀缺的数据消费能力」之间的矛盾，也就是说，平台花了大量的钱在数据存储上，但是并没有因此获得足够的回报。
站在这个主要矛盾的立场上，所谓赋能商家，更多地是平台希望商家去「消费」数据这种生产资料，并且因此带来效率和效益的提升，「从赚10块钱到赚100块钱」，并且支付多赚的一小部分作为数据使用费用，从而支撑平台的数据增长。
业务增长和数据增长，成为了生态循环的南极和北极，只有数据在这两级之间良性的对流，通过使用旧数据产生更多新数据，通过数据运营带来更多的生意，平台生态才能真正地运转起来。这也是阿里说「一切业务数据化，一切数据业务化」的本意。
很遗憾的是，在这个过程中，阿里和腾讯最终胜出，而百度却被从赛道抛离。从数据的维度，百度真正的问题不在于商业模式，而在于没能构建平台生态中数据和业务的两级，人工智能算法只是工具，脱离了业务，脱离了场景，什么都不是。
甚至，粗暴一点来说，任何没有遇上上述主要矛盾的互联网公司，都不能称之为「平台」，最多是提供了「平台型产品」而已。
3.
站在平台的肩膀上，我们向后望去。
日不落帝国能够崛起，靠得是蒸汽机这一新技术，开启了工业化的大门。蒸汽机的出现，引发了一系列的社会变化。
首先，蒸汽机主要用于纺织，大大提升了棉纺和毛纺的生产效率，成品物美价廉，迅速占领市场，供不应求，市场也得以扩张；
其次，随着蒸汽机的广泛运用，原料供给就成为了大问题，传统地主看到了这个机会，「圈地运动」随之而来，大批农民被赶出耕地，大批耕地成为了棉田和羊圈，原料集中化规模化生产成为主流；
再次，被赶走的农民没有办法，只能进入工厂或者农庄成为产业工人和农业工人，从此成为以专业技能提升为生的工人阶级；蒸汽机拥有者则转变为工厂主；传统地主转变为农场主；因为原料和成品的运输问题，出现了专业的运输团队。。。产业分工越来越广泛，越来越细分。
最后，土地作为最重要的生产要素（建蒸汽机工厂要靠近河流，棉田和羊圈都需要土地），成为了那个时代最主要的驱动力量，比如殖民是为了获取更多土地和廉价劳动力，同时获取更大的市场。
在这个过程中，刀耕火种的农业生产彻底从手艺活变成了工业化流程。
以上描述中，同样作为生产要素，如果用数据代替土地，这个过程是否会有所启发？
4.
站在平台的肩膀上，我们再向前望去。
如果用数据代替土地，今天，数据同样在经历「确权-级差地租-合同定价-进入交易所」的过程（详见《什么是大数据业务》一文），只是，从阶段性而言，数据还只停留于「确权」的阶段。
数据到底归谁所有？所有权归谁？使用权归谁？数据消费产生的收益要如何分配？这些问题缠绕在每个大数据产品和业务上，如果没有碰到这些问题，只能说离大数据还很远。
今天的中国互联网，就像蒸汽机时代一样，还处于野蛮的数据「圈地运动」进程之中——每个互联网公司自觉不自觉地被时代所驱动，以场景为围栏，把用户数据圈在自己的领地之中——电子商务和移动互联网急剧地提升了这个进程，并且让数据的碎片化成为了新常态。
原料的碎片化，对于数据的工业化生产和消费（详见《原油、炼油和加油站：大数据如何改变商业决策》）来说，是一种非常低效率的供给方式。
那么，这个时候，就需要更大的「东印度公司」出现，来开疆廓土，开辟新的领土，并且把原有碎片化领土整合成大的集团，来规模化提升原料供给。在数据时代，这个「东印度公司」就是今天的阿里和腾讯，通过大手笔的整合和购买，把那些原本碎片化的原料通过ID MAPPING整合在一起，构建新的数据公共层。
这就是今天作为生产要素的数据所面临的现状。
5.
平台的出现，极大地加快了数据工业化的进度，看上去，让原料供给脱离了原本碎片化的供给状态，一跃进入了规模化供给的新阶段。但是，新的问题又出现了。
首先，就是因为数据尚未「确权」，因为大家都突然明白了数据就等于钱，因为传统的组织结构所限……所以，旧的围栏尚未拆除，新的围栏又被建立起来——数据打通成为了大难题。本质上，就是因为数据仍然处于最原始的「圈地」状态，缺少新的分成机制来有效调配资源，数据被视为奇货可居。
举例来说，尽管所有人都认为运营商数据是质量最好的原料来源。但是，在这些运营商内部，数据打通状况恰恰是最差的。横向来说，各个部门之间数据都是不打通的，做wifi做路由的只有wifi和路由的数据，做基站的只有基站的数据；纵向来说，各个子公司各自为战，也不会和总公司分享数据。尽管各大运营商公司都号称组建了大数据中心，但到目前为止都仍然保持在空壳状态，因为没有数据原料。
其次，就是数据质量问题。「Garbage in，garbage out.」（垃圾进，垃圾出）几乎是挂在每个平台大数据产品经理口头上的一句话。
垃圾进，垃圾出（英语：Garbage in, garbage out，缩写：GIGO）是计算机科学与信息通信技术领域的一句习语，说明了如果将错误的、无意义的数据输入计算机系统，计算机自然也一定会输出错误、无意义的结果。 via wiki
业务数据化开启了数据工业化处理的第一步，但是数据化本身并不能提升数据质量，甚至，因为数据原料的不完备，会导致输出结果也毫无意义。举个例子来说，当计算机使用「宝马（品牌）-夏利（车型）-一汽大众（主机厂）」这样的标签去处理宝马的投放人群需求，那么，傻子都能想到这样出来的人群包一定有问题。
6.
再来说一个更反直觉的问题：现有的通用计算能力还太贵，而且太慢。
换个说法，目前为止，云计算还不足以支撑大规模工业化的数据处理和消费。
举个例子来说，数据工具Tableau所使用的「交互式BI」，对于用户输入的参数能够以毫秒级的速度给出分析结果，非常直观好用；但是，使用同样的技术，平台的数据量却百倍乃至千倍于Tableau的数据量，这时，分析结果输出则需要数小时之久。
这也是前文所述，我们仍然处于大数据的「蒸汽机时代」的真意。AWS迄今已经有50多次降价，阿里云迄今已经有20多次降价，即使这样，心动网络的沈晟仍然在其《心动网络的云服务部署策略》一文中表示，云服务现在仍然太贵，服务能力仍然太弱，「不要神话云计算」。
当我们想象着商业在大数据的道路上乘着高铁飞速奔驰的时候，却往往忽略了现实中大部分商业实体甚至连「蒸汽机」都没有，现实的秤砣会把这些飞翔的梦想狠狠地砸在地面上，然后，被砸下来的人就会开始吐槽大数据，吐槽算法。我只能很遗憾地说，那是因为你没有看到过远方真正的风景。
还是那句话，大部分人神话了技术在两年内能实现的高度，却常常忽略技术在十年内能达到的成就。
自从行癫出任阿里CTO之后，阿里巴巴整体的技术团队组织架构这两年间已经有过数次大的调整，最近的一次更是鲜明地亮剑云计算；在两会上，马化腾说现在腾讯主要需要解决技术问题。可以想见，接下来的3-5年，技术上的系统性突破将会成为云计算的主题。
7.
越是遇到问题，就越需要平台发挥其作用。
在《创新》一书中，作者威廉・鲍莫尔在比较了原始创新和常规创新对于商业的推动之后，给出结论是，「原始创新对社会福利的贡献一般说来要小于随后不断积累的进步所做出的贡献……是那些坚持不懈地组织研发活动的经理为公众做出了巨大贡献，而不是那些充满了灵感的企业家」。
这不是说原始创新不重要，而是在原始创新出现到商业落地的过程中，企业会碰到海量的问题和陷阱，需要强大的资金实力和相匹配的业务场景来做试错，除了垄断性企业，其他公司都很难长期地坚持常规创新来解决过程中遇到的问题，并且为了更长远的目标长期投入。
如果不是马云坚持「十年投入十个亿」来支持云计算，阿里云也很难在今天获得现在的成就，中间的争执和斗争、跑掉的工程师、跨过的坑简直不能以道里计。
用《创新》的说法就是，「寡头竞争决定了创新支出水平以及它在一段时期的分布轨迹」，用中国互联网的现状来说，阿里、腾讯和华为的寡头竞争事实上在云计算的增长方面起到关键性的决定作用，这也是有些反直觉的答案。（感兴趣的还可以去翻翻「平台资本主义」的相关介绍）
也因此，当平台仍然停留在造「蒸汽机」的阶段，就没法指望这个社会的商业能够在数据上有更多的集体突破和创新。
8.
过去两年间，随着平台对于数据的重视和深入产品化，在营销领域已经出现了某些集体突破和创新的特征。
去年开始，平台营销这个词开始出现并浮出水面，以及阿里巴巴提出Uni Marketing营销方法论，乃至京腾计划的推行，就是其中的代表之三。
作为互联网三大变现手段之一，随着越来越多的广告投放行为从线下转向线上，例如去年视频网站的投放费用已经超过了电视广告，广告数据的收集变得更加的广泛和系统化，其使用也从传统的效果营销领域越来越多地进入了品牌营销领域。
提出「平台营销」的@文科生 就是其中一员。他的公司之前通过阿里巴巴御膳房的数据开放接口，为品牌提供潜在客户挖掘、展示广告投放等等第三方服务，其钻展平日的ROI峰值在1:16左右，均值在1:4、1:5左右，远超平均水准之上。
@文科生 认为，平台营销的前提在于：平台作为独立经济体应该被视为新市场；机器学习将成为品牌营销的利剑；等等。
不过，我倒是有个不一样的看法。
我非常认同平台营销这个提法，只是，我认为平台大规模的数据存储和处理工业，所带来的根本性变化在于广告交易标的物变了：简单来说，过去，广告的交易标的物是广告位（触点），而现在则是人群包。
简单来说，过去，虚拟的位置（触点）是有效触达人群的关键，但是当今天平台有能力去识别和定位真人的时候，虚拟的位置不再重要，而如何有效地识别和定位人群，才成为了市场营销的胜负手。
这里有三个观点：
1.ID Mapping作为平台提供的公共服务，提供了打通所有广告位的能力，所以投放的核心问题已经从「投在哪里」转向了「投给谁」，事实上这也是最符合营销理念的做法，以消费者为中心；
2.在没有确权以及产生有效的交易机制之前，平台这个「东印度公司」只会充分地占有数据这个生产资料来释放数据能力，而不会有任何对外开放数据的行为，结合数据质量和数据处理能力而言，只有在平台上，「人群包」这个交易标的物才有意义；
3.品牌营销中segmentation的需求，不仅仅指向消费者的货币价值（也即购买），而更多指向了消费者的价值观、生活方式和消费水平等等，在国内除了平台，没有其他机构有能力整合这些碎片数据，提供给品牌及其agency用以辅助决策。
9.
因为广告交易标的物的迁移，传统的营销人遇上了大麻烦。
过去，市场营销作为最能够捕捉和尝试新事物的行业，往往在他人能够理解行业之前，就能够充分运用新媒介、新场景的表达特征，创意出有意思的玩法，并且通过新媒介捕捉到新用户。传统的一整套营销理论、公司的组织架构、人员经验都是建构在「广告位」这个交易标的物之上。
但是当今天交易标的物迁移到「人群包」，当数据处理从刀耕火种的Excel转向了大规模数据处理工业，传统营销突然就变成了一门手艺活——每个人依托于自己的经验和理解，在某种媒介上挥洒着自己的汗水和辛劳，用匠人般的手艺创造着一个个艺术品般的经典案例。
但是，这也还只是手工艺啊。
所以，市场营销这个最能够捕捉时代变化的行业，却因为其只专注于捕捉「广告位」的变化，而在「人群包」这个真正的大变化面前疏于防备。今天「4A已死」的论调，大体上都滥觞于此。
充分地理解「人群包」，是理解平台营销的关键。
<未完待续>
人了解世界的时候，都是先问who & where，慢慢学会问why，当对答案不满足的时候就开始问how，所以，knowhow才是人对世界的回答。谢谢关注Knowhow_Ho，何夕一言堂，这是我对世界的回答，一家之言，不求正确，但求有所启发。
