ZDNet至顶网软件频道消息:互联网的玩法让多数传统企业看不懂。产品免费、粉丝经济、产品做到极致、体验为王、渠道为王、新媒体营销等等,这样的热词一个接着一个,应接不暇。其实不用多想,无论热词怎么变化,核心仍旧是:企业赚谁的钱?通过什么渠道赚钱?
营销不再是那个营销体系
市场营销有成熟的理论,最古典的当属“4P”理论:产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion);又有4C营销理论:顾客(Customer)、成本(Cost)、沟通(Communication)、便利(Convenience);后来又有4R理论;关联 (Relevance)、反应 (Reaction)、 关系(Relationship)和回报 (Reward);这些理论在不同时代具有代表性,在当前,互联网经济正在探索中形成营销理论。
以最近上新闻联播的青岛红领服装为例,它做西装定制服务,没门店,通过洗衣店、裁缝店接触客户,用户也可以在网上选择材料、版型,预付押金后,订单完成。10天左右,UPS快递将西装送到用户手中。
这是互联网营销渠道的新玩法。
再比如,一家家具企业上门测量用户面积,根据用户的居住条件和预想风格,线上做出3D模型供参考,线下直接组合各类“元数据”的家具,完全做到了个性化服务。有汽车厂家甚至设想将4S店入驻到SHOP MALL中,以这个为中心连接用户,因为SHOP MALL是与用户重要的接触点。在用户使用汽车之后,汽车厂商收集用户在行驶过程中的各类参数指标,健全数据,反过来又为用户服务。这样,又形成了一个小小的O2O闭环。
当然,这里面还有很多细化的应用,如后台与前端数据的对接等,只是笔者想说这三个企业的玩法似乎和以前不太一样,很新鲜,很有想象力,并获得成功。利用互联网可以创造出更多的玩法和想象空间,当然,首先你要有互联网思维。你要说笔者吹牛也好,乱用“流行词”也罢,继续往下看吧。
营销不是单打独斗,是系统工程
也许你所在的企业也着急在微信、微博上做了多种广告和促销、也把用户当上帝看待,按照互联网玩法做到产品快速迭代,经营粉丝,提供定制产品;并花大力气搞后台系统与前台系统对接,大量人力、物力和财力扑在建设终端方面,搞O2O、刷二维码、大幅度促销,可就是不见销售额上涨,这问题出在哪里?
首先声明的是,如果单纯照猫画虎,必然失败。我们常说实施信息化要看行业属性,对症下药才能有所提升。其次,要看企业最需要解决什么问题,弥补哪些短板?最后是要全方位分析建设终端的各个方向,不可以孤立看待营销,以为力推微信促销就能获得大量订单。
这三个企业致胜的前提之一是迅速利用互联网与C端建立联系,这就是互联网时代的的全渠道营销,与过去经典的营销理论有所区别。
需要提出的是,这里着重讨论的是怎么建立全营销渠道,没有考虑品牌效益、用户忠诚度、设计、品质、个性化服务等问题。这些都是建立良好的全营销渠道的前提。
按部就班 不可偏废
全渠道营销的精髓在于“全”,在于整合,这让企业的供应链从工业时代模式转向互联网模式,彻底扁平化。这种思路不是让线上与线下原有渠道发生冲突,而是和原有渠道融合,驱动供应链快速反应。
可以说,全渠道营销的今天,已经不仅仅是卖产品了,而是卖的是顾客体验和口碑,卖的是依托消费者关系网信任营销。
关于全渠道营销,笔者比较关注用友NC6,在这里笔者把用友NC6划分五个阶段,并对每个阶段的侧重点进行了解读。
第一个阶段是全媒体营销。核心在于尽量发挥每个媒体的优势,细致到用户群体中,微博、微信、网站、EDM、电话、短信等都不能放弃,有侧重点,有区别,将自己的产品、服务传达给客户。
第二个阶段是全渠道零售。在这个阶段,企业重新定义分销渠道,重新划分各渠道间的利益关系,重点是利益关系,否则线上线下的价格体系怎么区别?
第三个阶段是全客户经营。多关注怎么为用户提供可持续的服务,把用户长时间“链接在线”,多次消费。这就牵扯到产品的分类和快速迭代等性质,如果再结合对用户的全生命周期经营就能更好的管理用户。
第四个阶段是渠道的全产业协同。做互联网营销,企业需要把外围的供应商融入进来,把整个的后端产业链拉到互联网平台上去。
第五个阶段是全数据驱动。客户的营销需要由数据来驱动,而不是靠人的经验来进行决策。这一点许多企业都守着“数据宝藏”无法开采,甚为可惜。
笔者认为,这五个阶段理清了“全渠道营销”的概念,提供了落地思路。
毫不夸张的说,全渠道模式是新型供应链模式的重组,比单一O2O整合模式更深、更难,当然谁先做成功、做成型,做出格局,谁将成为全渠道时代细分领域的霸主。企业必须关注这些趋势,早做准备,否则早晚被淘汰。
好文章,需要你的鼓励
Stripe联合创始人John Collison最近与Anthropic CEO Dario Amodei(达里奥·阿莫代)进行了一次对话。
哈工大和360研究团队联合开发了Light-IF框架,成功解决了大型语言模型在处理复杂指令时的"偷懒思维"问题。该框架通过教AI学会"预览和自检"的工作方式,显著提升了AI对多重约束条件任务的处理能力。Light-IF-32B模型在四个权威测试平台上均取得最佳成绩,超越了多个知名大型模型。研究团队已开源相关模型和代码,为AI助手的发展开辟了新方向。
GPT-5是OpenAI于2025年8月发布的新一代多模式大模型,兼具高效应答与深度推理能力,并在安全性、准确性和多语言表现上取得显著提升,尤其在医疗、内容安全与防越狱方面展现突破性进步。
T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法,让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练,避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明,AI在导航、卡牌游戏等简化环境中训练后,在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中性能分别提升50%、5%和2%,为降低AI开发成本开辟了新路径。