越来越具像化的物联网对我们意味着什么？
第一，人在物化。现在每个人都在用微信，很多人一年见不了几次面，却有非常频繁的沟通。这就意味着人在IP化。一些朋友、同事，对当事人来讲就是一个IP，他们的存在已经不是一个个自然人的存在了，他们只不过定期输出符合各自调性的一些内容。
第二，物在人化。2016年很多大企业（如苹果、微软）纷纷推出了自己的机器人算法。微软有一个很著名的贩卖机的算法（贩卖机就是我们平常生活中常见的）。管理员是怎样管理贩卖机呢？只需一个聊天帐号。每台机器就是一个帐号（也可以是一个微信帐号），它就在你的朋友圈里，你可以问它库存、销售量，它就像人一样跟你沟通。
第三，登录帐号即存在。无论是人还是物，他们分别从两端向中间靠拢，获得统一的识别格式——登录帐号，这个时候人和物之间的界限不是特别清楚了。
第四，碎片化入口让连接无处不在。 “连接”是互联网一直非常关注的关键词。在物联网时代，因为大量轻量化的应用，手机在手，随时随地网络我有。
物联网是数据驱动的生态，前端变轻，后端变重。因为前端碎片化非常明显，接入网络非常容易，所以产生大量数据。这些数据产生以后，怎样对前端产生驱动作用？2016年产生了“智能云”，提供存储和计算，以及智能化处理。
连接不再是主要命题，因为连接相对来讲是一个平面关系，容易发生，也容易断裂。相对地强关系（或者立体化关系）是怎么打造呢？用“营销”说话。
营销在中国经历了非常传统的时期，从依赖于纸媒、户外媒体的点子时代，到现在技术驱动的流量运营时代，经过了翻天覆地的变化。
第一，营销是一个以内容为输入、流量为输出的循环系统。
第二，营销必须是一个前端内容和后端数据衔接起来的闭环系统。这是一个基于控制理论的定义，任何系统都必须有输入和输出，它们之间的介质是能量，在营销系统里，能量表现为流量。
第三，任何营销任务都有一个数据版本。设计营销任务有两种途径：一是比较传统的，通过策略、创意、内容、技术、渠道等设计；二是通过一段代码界定营销任务的架构方法。
策略、内容、创意是输入，流量、数据和循环转化是输出。
物联网时代的营销场景
在物联网时代下，营销以用户为中心，分成三个维度：
一是用户有越来越多的需求；
二是用户面临很多触点（任何地方任何物品都可以接入网络），即有各种碎片化的入网渠道；
三是当需求和触点关联，会产生大量的数据。整个过程通过流量维系。
营销是在巨大的网络上，达成一种很强的关系。这个强的关系叫耦合（相互作用的强烈的黏性），它也是一种立体的关系。
耦合指两个系统、两个模块之间通过输入输出达到紧密配合、相互影响，同步发生与共振的关系。基于耦合，我们把营销分成三个阶段，叫“营销三段锦”，分别是耦合、分析和优化。耦合是前端，我通过各种各样的方式让需求和触点发生关联，关联以后要产生数据，通过数据分析结果优化下一步的耦合，这是一个闭环的关系。
营销三段锦的目标是什么？
一是获得更强的关系、更立体的关系，所有生态里面都是基于“我”和用户之间的关联。
二是生成更深入的数据，必须在具体的场景里，把数据采集、分析算法包括输出形式等建立非常具体的小模块。
三是产生更优质的流量，因为更强的关系、更深的数据，最后的结果就是更优质的流量。很多文章谈及“流量之觞”，特别是一些创业公司，投入重金采买流量，但是回报和收益非常有限。企业必须学会通过三段锦的方法去运营自己获得流量，而不是依赖于简单粗暴的向一些门户媒体购买流量。
什么样的营销实现了耦合？
第一，用户生命周期管理。比如集客营销，把用户的历史数据、当前数据进行跟踪分析和记录，建立一个用户画像，通过漏斗把潜在用户或者意向用户慢慢变成最终买单者。
第二，深入互动与嵌套。这也是一个做互联网营销的标配，在任何一个场景里，需要思考在有限的时空，怎样去跟用户发生深度的嵌套？
举例来说：一个交易型网站，用户的每个行为都记录在案。当通过数据分析判断用户浏览到某个位置可能会产生迟疑的时候，需要有一种向导出来引导用户继续往下走，否则容易流失。这时候你可以通过一些有效的工具、不造成干扰的工具和用户发生交互，这个交互本身也是提高用户留存的一种方式。这很有技术含量，因为你要做得不造成干扰，而且数据分析非常精准。
第三，个人定制。这个有智能化的影子，比如智能推荐。有篇文章提到今日头条的推荐功能让很多传统媒体（包括所谓的门户网站）变成了它的内容提供商，今日头条已经变成一个超级入口。
第四，场景推送。比如DSP广告（特别是移动端DSP广告），基于用户的精准画像，可以判断用户在什么时间，什么地点，什么场景，可能会需要什么样的信息，针对性地给用户推送广告。
关于数据分析的贴身忠告
数据分析必须基于特定场景或具体任务。重点关注：数据采集的逻辑性决定了分析结果的有效性。这两年关于数据采集产生有很多新的模式，比如实时采集、历史行为采集等等。但是无论你做什么样的采集，都需要一个基础的代码，否则数据是无据可依的。
实时采集和非实时采集，这两年因为大数据的发展，大家非常看重实时化，但是历史数据对当下的营销决策具有很重要的影响，但是历史不要太长，比如前一周、前一个月，前三个月、前半年，历史数据是一个很重要的基础数据库。
GA（Google Analytics）很经典，数字营销必修课。我们经常用的谷歌，GA主要做历史性数据采集。GA非常经典，无论你做什么样的数据分析，只要你是一个数据分析人士，建议把GA当成必修课。
案例1：客户数据与微信公众号深度耦合，挖掘客户价值
微信公众帐号推送一篇文章，此举可与用户发生连接，但是如何实现耦合？W公司是从事商业地产的B2B企业，通过活动获得了用户登记的信息，主要包括姓名和电话，但是这些数据不足以构成销售线索。因为在商业地产的业务场景里，贸然打电话谈一个几百万、几千万的大单，是很低级的做法。
实际操作是拆分客户信息，挖掘更多线索。所以我们把数据导入微信公众帐号，设置几轮互动，分解客户更详细的需求，比如有的对商铺感兴趣，有的对写字楼感兴趣。基本分类以后，经过测试、确认分类，再将线索交给销售部门。这个过程中，微信公众帐号已经不仅仅是一个传播平台，更是一个服务平台、一个CRM平台，它帮助企业产生收益。在后台持续跟踪数据走向，三个月时间，参数指标成倍增长。
案例2：在线互动工具帮助B2B电商提高用户体验与留存
这个案例针对B2B电商。在B2B电商的界面上，我们通过一些什么样的互动向导帮助用户完成交易过程？在哪个地方出现向导？这都是在后台进行数据分析确定的。
这个也是我们产品的测试页面，一个没有任何技术背景的人都可以在界面上操作，想加在哪里就加在哪里，不需要经过技术人员，这是很棒的。因为这是需要频繁互动的，可能一个小窗口，今天想放上，后天想拿下来，如果每天这样的动作都去找技术，是非常崩溃的事情。实现“去（掉）技术化”的，轻的前端操作。
一是从媒体主导到工具主导。之前市场部门、营销部门的主要工作就是通过和媒体的合作去买广告点位，因为他们是流量入口，企业要依赖于它生存。而现在媒体被淡化了，媒体入口不是运营式营销的部署重地，因为即使买了媒体流量，如果不会使用工具进行分析和优化，流量得不到转化，其价值也不能体现。
二是从策划主导到运营主导。任何运营条件都是时间轴上的行为，不是一蹴而就的，这是营销生态最根本的变化。作为营销负责人必须是一个文理兼通的人。曾经文科生居多的营销生态，近年越来越多理工背景的人加入。若不懂技术，不懂底层架构，不懂互联网的逻辑，将很难进行流量的运营，因为流量是属于技术驱动的事情。
