过去一年，最困扰品牌营销的事情是什么？
从我有限的渠道汇总得到的信息，「不敢花钱」、「有钱花不出去」的比例最大。
因为电商效果营销的崛起，越来越多的品牌在加入并尝到电商的甜头后，也越来越强调品牌营销的效果。尽管并没有找到数据方面的证据，但是从反馈来看，因为「效果」的压力，越来越多的品牌正在拒绝烧钱做品牌的传统路线，而是更强调CRM，强调客户关系维护，强调移动和跨界，「看创意看人性」更多让位于「看数据看效果」。
但是，因为衡量品牌营销效果体系的不成熟，因为互联网大环境的某些问题，品牌营销之路仍然磕磕碰碰，越来越多的品牌营销人也离开了品牌企业，投奔到互联网的大怀抱里面。
为什么在品牌上花钱越来越难？在整个数字化、社会化的转型过程中，到底出现了哪些问题，让品牌营销越来越不容易？
我们试着去找找原因。
花钱的决定是怎么做出来的
要了解为什么「不敢花钱」，那么，我们就要先看看品牌企业如何决定怎么花钱。
考察品牌企业乃至4A公司的整个营销执行过程，我们可以发现，大体上，从最初的目标到最终的营销方案落地，都会经历「战略-策略-创意」以及后续的落地执行的过程。
举个例子，以下是一份4A公司常见的品牌Brief模板（非完整版），
战略，某种意义上就是Brief里面的背景；而策略，则可以视为这份Brief本身，指导了随后整个创意和落地执行过程，保证战术本身遵循品牌战略，并且在执行上不走样。
事实上，在做出「如何花钱」、「花多少钱」、「怎么花钱」等等重要决策的时候，准确有效地制定这份Brief才是整个项目中最重要的过程，或者，更直接地说，「策略list」决定「如何花钱」。
其他品牌营销的work flow大致都如此，这也是传统品牌营销中常常容易被人忽略的部分。
对于大多数以「活下去」为目标的公司而言，用户增长或者销售增长才是营销的目标，这种以效果为导向的决策路径，策略本身常常被集成在Growth Hack、市场活动、PR等等过程中，各个业务遵循着公司战略的要求，各自制定出各自的业务策略并执行。
和大多数互联网公司只注重增长的「战略-执行」模式不同，对于品牌公司来说，长远利益要比眼前的利益更重要。所以，任何决策都必须三思而后行，重用户更重于销售，重品牌更重于效果。
为了能够让品牌「对外发出一致的声音」，品牌营销过程中，品牌公司都会让「策略」先行，从而统一各业务部门对外使用一致的物料，发出一样的声音。比如会使用CMS（Content Management System，内容管理系统）这样的制度来集中化管理内容，控制内容版本等等。
换句话说，品牌公司相比较互联网公司，多了「策略」层，形成了「战略-策略-执行」三层决策机制。
那么，策略本身又是如何制定出来的呢？
为了节省文字，仍然以一张图片来说明：
首先，品牌和市场部门会从第三方公司（如尼尔森、CTR、零点等）获取数据，通常是以报告的形式；
其次，这些部门的策略人员会对这些数据进行筛选，找出适合并可用于本公司市场分析的数据内容（如人群画像、收视率分析等等）；
再次，策略人员会结合品牌战略、营销目标等等提出具体的策略需求，并且根据策略需求，寻求数据支持，并形成类似Brief这样的策略文本；
然后，策略人员通过可视化和报告等方式，把这些成型的策略，展现给真正有决策权的企业高层，如果高层不满意，那么返回继续修改；
最后，高层拍板说，这个策略不错，就这么干。
接下来大家就可以准备花钱了。。。（好辛苦>.<）
为什么花钱越来越难？因为没数据了
说完了品牌如何做出花钱的决定，我们就可以回头看看，为什么那么多的品牌企业都会面临「花钱难」的问题。
先扯远一点，前段时间，我和我的同事法然，聊起了各自以往的从业经历。她曾经在日本电通和华扬联众有过多年的策略和策划经验，在阿里妈妈也操刀了不少著名的show case，不管是对于传统的品牌营销，还是平台上大数据驱动的品牌营销，都有很深的体验和积累。
在以往传统4A的工作经历中，法然的习惯是在做策略之前，收集大量的数据，并且根据策略需求筛选出适合的数据，并根据数据分析结果以及「在某些环节的拍脑袋」（有些策略人员只有这个，就不在本文讨论之列了），提交相应的策略分析报告和PPT。但是在互联网大发展之后，法然发现，她已经没办法再像以前一样工作了，因为，「做策略的人没数据，有数据的平台不做策略」。
我们深入地聊了聊，大体上，「没数据」更多表现在了三个方面：
第一，数据没了。
以往，品牌企业和4A公司都通过第三方公司来获取数据。但是，在互联网平台特别是移动互联网服务出现之后，随着用户行为的改变，1）通过以往的方式已经采集不到数据，而互联网的数据采集则随时随地，2）用户行为大量发生在网上，除了提供服务的互联网公司，其他第三方不经允许已经碰触不到这些行为数据，3）即使可以采集，数据质量也大大不如以往，时效更不敢恭维。
举个例子，以往第三方通过线下布设设备获取收视率，但是现在，很大一部分网民都只通过视频网站获取视频内容。由于技术、商业以及个人隐私保护的原因，视频平台并不会向第三方开放用户的详细数据，只会用于自身的广告系统变现。
再比如线上交易，在没有形成产品化、系统化开放数据的能力之前，不管是品牌商还是第三方都没办法很好地使用天猫淘宝上的数据用于指导品牌营销。「数据魔方甚至不能帮助我完成一个PPT的10页内容」，曾经有品牌电商人士如此抱怨道。
第二，缺乏大数据处理能力。
随着智能设备和SNS的加入，今天的企业，通过互联网采集数据的能力远超过以往，淘宝每天新增数据量在几十PB的级别。
这样的数据增量之下，假设这些互联网平台，愿意把所有数据以某些方式开放给品牌公司，品牌公司也会发现，私有的计算能力，完全没有办法去承载如此海量的数据涌入，更不要说向消费者提供海量个性化服务了。
所以，今天所有的大数据产品和应用，第一件要帮助品牌公司完成的都是「数据上云」——面对海量数据却不具备计算能力，就好像开车有了汽油却没有引擎。
然而，今天大多数的品牌企业仍然对「数据上云」这件事情充满疑虑。
第三，数据无法连接。
举一张图片为例（via 玉关《实体零售「负债累累」，转型关键到底是什么》）：
在图中，整个线上消费行为是一个网状的链接结构，顾客随时可能从线下跳到线上，也随时可能从线上跳到线下。然而，对于大部分是实体销售为主的品牌公司而言，线上线下的消费行为完全是一个割裂的状态，既没有办法基于消费者洞察完整的决策链条，也没有办法在消费者的线上线下行为之间建立联系，这就会导致品牌在消费者面前一头雾水。
线上线下数据无法连接，让品牌公司原有的CRM等等数据，也随之失去了变现场景，成了无法被有效使用的「死」数据，会员成为了木头人，策略人员当然也就失去了靶心。
需要基于云计算和大数据处理平台，建立Big Strategy能力
要让品牌营销能够越来越容易，最好的办法决不是只建立电商化的「战略-执行」双层机制，也不是只做供货而把品牌托付给电商平台，而是仍然依托于「战略-策略-执行」的三层架构，但把更多的数据能力赋予策略人员。
数据没了，那就找那些具备随时随地采集数据能力的互联网平台合作，找到那些愿意开放数据能力的平台合作，并且采用最新的传感设备等等来增强自己的线下数据收集能力；
缺乏大数据处理能力，那么就尽可能地利用「公有云」和「私有云」来增强自己的通用计算能力，为策略人员搭好基础的计算环境。
数据无法连接，那么，就通过「数据上云」等等利用平台的大数据处理能力，或者是通过新的SaaS提供商（如洽客、互道、驿氪等等）打通线上线下数据。
简单来说，利用大数据赋能策略人员，或许就是：在立足企业品牌战略和有效执行的基础上，建立策略中台，简单快速规模化评估每一执行项目的可行性、完成碎片化的集中决策，并能够根据市场、消费者等因素调整各项策略。
如果再深入一步，那么就是能够为品牌的各个部门提供建立部门级策略数据后台的技术支援，开发有效工业化处理、评估数据的体系化能力，并通过统一的策略中台赋能给各个部门，比如CRM、市场、品牌和PR。
所有的这些，我和法然都认为，或许可以统一称为Big Strategy，即利用大数据进行快速简单规模化制定策略、评估策略和形成最终决策的能力。
云计算是整个Big Strategy的基础设施和引擎，而「数据上云」则将为Big Strategy提供源源不断的数据石油——过去依靠着家养马车前行的策略人员，现在则可以驾驶着汽车、轮船乃至太空梭。
当品牌公司具备了Big Strategy能力，那么，「如何花钱」还会是一个难以决策的问题吗？我相信不会。
概念说了许多，因为自己现在也处于相关的项目之中，细节就不讲了。具体的一些Big Strategy案例和实践，以及具体的实施过程，希望能够随着现在大数据产品化、商业化的成熟，逐步分享给大家。
最后，
May Big Strategy be with you!
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。
