得益于上世纪以来，科学管理与专业分工给生产力和生产技术带来的突飞猛进，人类的大多数已经摆脱了物质的贫乏，进入到一个“过剩经济”的时代。在这样一个时代，人类的衣食住行等每一种需求，都有成百上千的产品和解决方案来满足。庞大且丰富的消费市场，也推动人类的消费生活从“无奈的选择”步入到“选择的无奈”的新时代。

但在各类消费供应物极大丰富的同时，从另一个侧面我们也看到，在卖场或电商平台中，除了少数头部品牌之外，其余九成以上的产品，都面临着品牌籍籍无名、产品缺乏卖点、销售主张难以占据消费者心智的尴尬境地。在“过剩经济”的时代，市场份额和行业利润越来越向头部品牌聚集，同时，越来越多的品牌正在不自觉的步入“平庸的大多数”之列，品牌的马太效应正愈演愈烈。而在平庸的品牌背后，躲着的正是一个个平庸的、乃至岌岌可危、行将消亡的企业组织。

在这样的各个行业都是饱和竞争的时代，每个企业都迫切需要通过全价值链的营销思维和数字化营销工具来避免企业陷入“平庸之恶”。

什么是全价值链营销？这是区别于把营销视为扩大产品知名度、提升品牌声量的“工具”思维而言。在全价值链营销视角下，营销是一个发掘用户价值、创造用户价值、传播用户价值、交付用户价值、维护用户价值的系统过程，每一环都息息相关、骨肉相连；营销工作的起点在一个产品创意或一个创业想法产生之时，而不是起始于产品生产落地之后的打广告、做传播阶段。

面对流变不居的消费市场、分散多元的消费人群和快速迭代的媒介渠道，全价值链营销才是避免品牌陷入平庸、推动企业经营卓有成效的核心依托。

实际上，市场营销学本身就是“过剩经济”催生的产物，市场的过剩程度越严重，企业经营者对市场营销的效力要求就越高，市场营销学的进化速度就越快。

回顾市场营销学的发展历程，我们可以看到一条清晰的由“经验”逼近“科学”发展的路径。在市场营销学的幼年时期，卓有成效的营销往往依托个别市场营销人员或卓越企业家的市场嗅觉和洞察；随后，市场工作者越来越不满足于经验带来的不确定性，在追求确切的营销成果的过程中，市场营销学开启了一段在其他学科打猎圈地的历史：在这个过程中，市场营销学先后从统计学拿来了市场调研方法，和经济学的结合诞生了市场细分理论和定价理论，和管理学嫁接得出营销管理理论，和新闻传播学结合诞生了营销传播理论，汲取心理学、社会学营养诞生了消费者心理和行为理论；为了探究消费者到底在想什么、如何做出决策，更有研究者从医学的起点出发，研究人类大脑对广告信息的刺激反应。

市场营销学的这一扩张过程，极大丰富了营销人的工具箱，让营销的效果变得更加确切、可知。可以说，市场营销学的学术地盘是从其他学科抢来的。一个世纪以来，营销人无论从哪个学科原点出发，所付出的努力都是为了打开晦暗混沌的“消费者黑箱”，看看里面到底是什么，探究到底是哪些原因促使消费者选择了A品牌而没有选择B品牌。

那么，最终是谁打开了消费者黑箱？我们看到，市场营销学的发展过程中，不同的研究者从不同的路径出发，试图去打开“消费者黑箱”，但“消费者黑箱”依旧晦暗，营销人依旧是盲人摸象。在世纪之交，随着计算机技术和互联网的兴起，市场营销学又将扩张的手伸进了互联网，这一偶然的碰撞，让“消费者黑箱”出现一道裂缝，走技术和数据路线的外来物种——大数据，成为照进“消费者黑箱”的第一道光。

前面我们讲到，营销是一个系统工程，如果说这个系统工程有地基的话，那么它就是消费者洞察，消费者洞察越准确营销的效果就越有保证。区别于传统的调研统计方法通过粗略的、难以确保客观性的局部样本去了解全体的消费者，大数据让真实、客观、精准的用户洞察成为可能。

当下，中国的网民人数已经超过9亿，数量庞大的用户在享受互联网的便利的同时，每一次鼠标点击、搜索引擎中的每一次搜索、电商中的每一次购买和搜索行为、金融应用中的每一次交易、地图应用中的每一次位置服务、社交网络中分享的文字、图片，都被以混沌数字的形式记录下来，形成海量的互联网副资产——大数据。这些丰富而又浩瀚的数据，正因为是用户主动的、无意识的产物，因而真实性和客观性得到保证，也让精准的消费者洞察成为可能。

从大数据的角度来看，每个网络用户都是一组数据矩阵。或许你听说过“塔吉特知道你怀孕了”这个故事：2012年，美国一名男子闯入他家附近的零售连锁超市塔吉特店内抗议，原因是这家超市竟然给他17岁的女儿发放婴儿尿片和童车购物优惠券；作为父亲，塔吉特超市的行为让他十分愤怒。得知原委后，店铺经理立刻向这位恼怒的父亲承认错误。但是该经理并不知道的是，这一行为是这家超市的总公司进行数据挖掘和个性化产品推荐的结果。最终事件来了个大反转，一个月后，这位父亲返回道歉，因为这时他知道自己的女儿确已早孕。塔吉特超市比这位父亲知道自己女儿怀孕足足早了一个月。

塔吉特的案例是基于数据挖掘所做的用户行为分析的结果，经过分析之后，系统对用户进行了个性化推荐，以至于商家有把握给客户提供的商品是他们喜欢和需要的。这正是被大数据升级后的营销所展现出的魔力。

可以看出，在大数据时代，营销的核心不是事后分析，而是依据消费者以往的数据，进行精准预测。大数据时代，每个消费者都可以用一个数据矩阵进行精准画像，这便是“数据人”的内涵：搜索引擎数据反应出需求、电商应用数据反应出消费结构、社交媒体数据反应出兴趣爱好、位置应用数据反映出我们的活动范围和轨迹、金融应用反映出消费能力……大数据让用户的消费心理无法隐藏、消费行为无处遁形。

同时，当数据孤岛被打破，各种维度的数据就像一块块像素一样，给每个消费者画像，随着数据量的无限扩大、维度无限增多，大数据画像会变得越清晰、精准。大数据甚至比用户更了解自己，“塔吉特知道你怀孕了”就是最好的佐证。

大数据让营销具有初级智能。以人类进化历程来类比营销的发展历程，我们才发现，过去的营销相当于“原始人类”，原始人已经开始懂得制作工具去达成目标，但效率、精准性、有效性却十分低下。大数据让营销实现新一轮的进化，进入到“智人”阶段。

当下，大数据正在从多方面为营销赋能，比如，帮助企业挖掘和筛选出决定企业80%利润的核心客户、精准广告投放、个性化消费推荐、关联消费推荐、预知性营销、产品和广告上市前市场测试……

进一步来看，企业虽然是一个复杂的系统，但概括来说，所有的企业都只有两个面，即供应面和需求面，供应面就是满足客户需求的能力，供应面掌握在企业手中；而需求面的决定权却在消费者手中，影响需求面的因素繁多且企业难以探知；产品功能样式是否符合目标消费者需求、消费者洞察是否准确、广告诉求是否合理、营销传播是否覆盖到潜在客户……这些都是影响企业需求面的因素，更是企业生存的基础。营销正是要解决企业需求面的难题。

无论市场环境如何变化，企业需求面问题的解决，都有三个核心要点：在正确的时机、以正确的方式、打动正确的人，这也便是营销价值链中的“关键时刻”。 而大数据一举解决了影响营销“关键时刻”的三大难题：精准性、预测性、即时性。大数据让营销变得精准、有效的同时，也给营销带来了更多其它的想象空间，诸如精准效果广告、更懂用户的消费推荐、反向定制、消费轨迹预测……一大波智能营销工具和解决方案，正在走来。

虽然大数据从底层改变营销，推动营销向精准、量化的方向进化，给营销工作带来崭新的未来，给营销人带来黄金时代，但这并不意味着营销工作中的挑战不存在了，数字化时代营销正面临着全新挑战，显而易见的挑战至少有这些：

首先，消费的主流人群正在向90后、00后人群迭代，作为物质充盈环境中和互联网土壤中长起来的一代，他们呈现出典型的部落化、原子化特征，消费心理和消费行为与众不同，如何打动新生代消费者、如何让数量众多的老品牌年轻化，是企业和营销人要直面的首要问题。

其次，产业互联网的兴起，让消费者和生产者的界限变得模糊；同时，互联网也让传播者和受众的界限变得模糊，品牌和媒体更像是可以自由出入的自由市场，人们的购买决策路径流程变得琢磨不定，传统的市场细分正在失灵，试图把消费者或媒体受众进行整合显然也变得困难重重。如何找到有需求的消费者、想要影响的受众，如何打动消费者，并保持品牌能见度和品牌忠诚度，这些尝试的难度和实现成本都在增大，也更加依赖全新的营销思维模型和数字化营销工具。

最为重要的是，消费品总数和品类数一直在不断倍增，消费品的细分程度不断升高，媒介过载、消费者心智过载的程度也达到空前的高度，品牌露出的难度和成本也在与日俱增。

显然，上面这几条远不能概括营销工作面临的所有新挑战，在这样一个对于企业和营销人机遇与危机并存的时代，如何不让营销失灵、如何避免品牌走向平庸、如何不让消费者断代、如何使用新的技术走进消费者的场景和心智，是所有企业和营销人都要思考的问题。

在营销从数字化向智能化发展的新时代，若要破解上述难题，营销人唯有不断升级营销认知、精进营销方法、同时与消费者保持高度的同理心，营销人才能达成助推企业和消费者达成双赢的目标，营销人也才有可能取得专业层面的成功。