这是一个让营销者感到陌生的时代。90%的人在屏幕前进行消费，且会连续使用多个屏幕。65%的人的首次购物经历，始于网购，61%的人在智能手机上使用社交媒体，59%的人在智能手机上进行首次理财。58%的人在个人理财决策时会使用搜索引擎。实体商业时代的营销定律、经验法则，究竟还有没有作用，哪些变得过时，又有哪些还在发挥作用，但不一定以过去的形式所表现？

　　我们现在看到的这本《数字时代的营销战略》，出自科特勒咨询集团中国区CEO及全球合伙人曹虎、科特勒咨询集团中国区合伙人王赛和乔林，以及科特勒咨询集团资深顾问艾拉·考夫曼。这本书深入分析了各行业企业在数字化转型中重构营销战略的必要性，给出了一套完整而系统的数字营销战略建议，并就企业实施数字营销所涉及到的大数据应用、内容策略、绩效管理与测量等介绍了具体的操作方法。

　　商业时代改变了营销的背景，客户决策流程、效率和消费者反应的时间单位都进入了碎片化计算，市场竞争方式更趋向于实时化，移动互联网的“瞬连”使得用户场景变得前所未有的重要，社群汇集更是创造数量惊人的新型商业模式。《数字时代的营销战略》一书将数字商业、数字化环境概括为“三化”：信息交换数字化、客户互动数字化、数据存储数字化。

　　所谓信息交换数字化，是从搜索引擎的风靡开始的，并随着搜索技术的改进而不断迭代，再汇入云计算、新型语义搜索、语音识别、大数据等技术，要求营销要从主要分析已经发生过的消费行为转向根据数据展开预测，对未来的需求和行为作出判断。移动支付、网络口碑、APP的应用更加广泛，改变消费过程几乎所有环节。而客户互动的数字化指的是客户（用户）通过社交媒体、虚拟现实或增强现实等方式，与企业进行沟通，场景变得异常丰富，对于企业营销反应能力和供给能力也提出了更高的要求。数据存储数字化首先要求企业根据数字平台和内容平台，使用大数据、云计算实时追踪营销活动，完善品牌信息、营销活动、客户服务；还应顺应物联网发展趋向，构建数字营销路径。

　　书中提出，要做好数字时代的营销，企业应当具备自动化能力、前瞻性定制能力、情景互动能力以及决策旅程创新能力等能力基础，并以亚马逊、丝芙兰等企业案例进行了具体说明。

　　过去几十年来，营销思想不断迭代创新，按照营销之父菲利普·科特勒博士的划分，以产品为中心的营销叫做营销1.0，以消费者为导向，诉诸情感与形象的是营销2.0，注入价值理念，以价值驱动的营销方式是营销3.0，而数字时代的营销，以价值观、连接、大数据、社群、新一代分析技术为基础。很显然，从营销1.0，发展到营销4.0，营销的许多核心理念、表现方式、工具方法都将发生变化。书作者指出，营销战略的本质将继续得以保留，即需求管理、建立差异化价值、建立持续交易的基础。举例来说，宝洁公司而今热衷通过社交网络等方式搭设新的消费场景，并在公司内部设立消费者学习中心，此举与过去宝洁公司采用过的营销方式都是为了挖掘消费者最本质的需求。而差异化价值仍是竞争战略的核心，这也是很多公司采用趋同的炒作网红等方式扩大知名度，往往难以获得满意成效的原因所在。建立持续交易的基础，目的是让营销方式最终能够搭入消费交易，让营销本身、公司生存发展得以持续。

　　数字时代的营销研究，应当突破过去实体商业时代的旧有形式，书中列举了六大升级转型的路径，从常规调研到碎片化研究，从文本观察到行为跟踪，以众包模式颠覆市场调研，从市场研究到泛数据（相关性数据）分析，以神经营销学探测大脑消费决策规律，大数据的文本抓取。书作者还对数字时代营销战略、产品战略、价格与渠道策略、客户服务策略等的升级进行了阐述，例如，无论是实体企业还是纯粹搭建于互联网的企业，能否采用免费战略的关键，就在于能否将客户转为用户、能否在免费后将企业变成平台或者端口、能否在免费后将企业建成信息载体、能否在免费后形成对于其他竞争者的阻隔型嵌入。

　　书中提出的数字营销战略，主要以数字化营销战略路径图体现，概括起来就是4R，Recognize数字化画像与识别，Reach数字化覆盖与到达，Relation建立持续关系的基础，Return实现交易与回报。消费者画像与识别旨在了解消费者，在大数据基础上，得出一个消费者（用户、客户）的相对完整的档案，并且排除了主观因素对结果精准度的干扰、传统采样调研不可避免出现的细微度较差等问题，有助于更好的匹配营销策略。数字化信息覆盖与到达，要求掌握完善接触客户、潜在客户的一系列数字化工具和方法，可选方法包括搜索引擎优化、智能推荐优化、更具针对性的数字化广告、社交媒体营销、内容营销、移动营销、APP营销、O2O到达、视频营销等。建立持续关系需要建立连接、构建社群、实施社会化关系管理；实现交易与回报可以考虑社群资格商品化、社群价值产品化、社群关注媒体化、社群成员渠道化、社群信任市场化等方法。

　　在谈到企业数字营销的大数据应用、内容策略、绩效管理与测量等应用时，书作者重新梳理了企业营销流程各环节，将上述应用视角与方法一一纳入。例如，大数据应用于营销，可以进行用户行为分析，尤其是用户与屏幕之间的互动行为、使用习惯可以通过大数据，进行数字化；还可以用于品牌定位，通过大数据语义挖掘工具，在网络上精准抓取市场对于某个产品、品牌的固有认知，并找出来源、发展轨迹与原因。又如，数字营销要求企业重构组织平台，这种情况下就要遵循敏捷灵活性、流程最优性、成绩最优性等要求。