职责三：活动过程中的精细化营销，提升活动的营销效果。

　　一般做一个大促，会有很多渠道、很多套文案、物料、很多种语言、很多个landingpage，甚至细化到语意、文字、设计、背景、颜色等，这里面涉及很多数据测试的知识。这些最后分完了以后，运营部门会分别来执行，在执行前所有的渠道都需要放上我们自己的各种数据标签，为衡量它的转化效果与数据分析做铺垫。

　　数据分析还有一个很重要的功能：从每次的营销实践，学到最有效率的东西，再利用到下一次营销活动中。

　　有些企业的用户转化周期比较长，对于还没有转化的这部分leads我们应该如何处理？

　　我建议进行销售线索的培育，而培育leads是一个系统化的循序渐进的过程，是一个从低温度向高温度转化的过程。当一个用户有购买欲望的时候，他不是上来从零到100%这么切换，而是需要一个过程（见图2-8-7）：

　　图2-8-7 企业如何处理未转化的leads

　　他从不知道你（评分为0）；

　　开始知道你（评分10%）；

　　看到你出现一次（评分15%）；

　　看到你一篇文章（评分30%）；

　　下载一个白皮书（评分50%）；

　　他看了产品介绍（评分60%）；

　　他在网站留言说我对你的产品感兴趣（评分80%）；

　　他准备要购买了，谈合同（评分90%）；

　　最后签字（评分100%）。

　　这是一个不断培育的过程，这个过程需要数据分析来追踪。就像一个桃子，只有等它从很小很青涩成长为一颗丰硕的果实才能品味到香甜的味道。用户也一样，如果他的意向不强就去直接销售产品，他不可能转化。只有等温度比较高（评分较高）的时候，销售再跟进，否则销售在早期只是浪费资源和时间。例如，我今天突然打电话给你，想把一个Saa S分析产品卖给你，你说我刚认识你，我都不知道你在说什么。但可能过了一段时间，你发现这东西有用，并在其他地方又看到了我们的广告，才决定购买。

　　运用销售线索的评分与培育制度，高分用户销售去跟，低分用户自动化系统去跟，最终提升转化率。

　　提高企业数据分析能力

　　目前国内企业在数据分析方面的水平如何？应如何提高数据分析的能力？

　　我回国后的这段时间接触了不少具有数据分析需求的企业，我觉得大家在数据分析方面存在2个瓶颈：首先，没有非常好的数据平台，继而也就没有历史数据积累；第二，是受国内粗放式的企业增长的影响，各大行业、企业都是跑马圈地，没有把数据分析重视起来（见图2-8-8）。

　　要想提升国内企业数据分析的能力我认为分为3个步骤（见图2-8-9）。

　　图2-8-8 国内企业在数据分析方面存在的瓶颈

　　图2-8-9 提升国内企业数据分析能力的步骤

　　（1）需要知道数据分析是非常有价值的，具备对数据分析正确的价值认知。

　　（2）我们中国企业需要了解最基本的数据分析方法论。但不需要太复杂的，如统计模型、预测模型等这些复杂的模型不需要了解，只需要知道简单的一套数据分析的框架：首先是采集数据；采集完了以后通过数据看效果；看到效果以后再调整下一步实施的方案。企业还需要了解，数据分析不是一次性完成的，是每天、每周、每月的日常工作。

　　（3）需要知道数据分析具体怎么实施。这一点也不难，整体来说就是一个学习的过程，数据分析的核心就是学习、迭代、促进。当企业把这3步做完以后，会进入一个正常数据的状态，这个状态的下一步，就是价值大爆发。

　　你感觉国内外营销现状有什么差异？

　　我觉得中国和欧美国家相比，处于的发展阶段不一样。咱们中国在过去10年中，是处在一个高速爆发的时代，以圈地获取流量为核心的一套营销方式，比较粗放、大量投入、不计成本，先把用户圈下来占上这个地。而这一步的下一个发展阶段，就是美国今天的阶段，是精耕细作的阶段，中国正在往这个阶段发展（见图2-8-10）。

　　图2-8-10 国内外营销现状的差异

　　我觉得中国很快就会达到美国今天的水平。因为咱们中国人的学习能力很强，发展速度很快，中国正在从一个增量的经济、跑马圈地的经济到存量的经济、节约化的经济迅速切换。因为人们的生活水平正在迅速提高，和几年前相比，人们要求更好的生活质量，这就需要国内企业的产品和运营有更高的品质，而更高的品质必然要做的就是不断优化，而优化需要数据分析为指导。而这个过程需要像Growing IO、九枝兰这样的公司来推动，这是中国营销的大势所趋。

　　中国正在从一个增量的经济、跑马圈地的经济向存量的经济、节约化的经济迅速切换。

　　如何看待微软收购Linkedln这一事件？

　　微软收购Linkedln的价格很多人认为很高，但其实我觉得微软买得很值。因为Linkedln的价值潜力很大，微软切入的这个点是一个很低的点。大家可以回顾一下：Linkedln在2011年5月21号上市时，股价100美元，2015年股价达到270美元，2016年因为经济上的波动、华尔街的振荡，微软买入时190多美元一股，所以我觉得微软在这个时间切入很聪明，价格相对来说比较低。

　　Growing IO2.0版本跟1.0版本有什么样的差异？

　　我们2015年发布的版本和我们的2.0版本差异挺大，2.0版本的功能比以