首先我们谈一谈关于微信的事情。2013年微信可谓是风生水起，就连一个5.0版本的更新及新接口调整都引起业内公司的热议，这就像20多个月以前人们对新浪微博的态度一样。对比微博，微信的产品的确更加轻量化，且比较强化熟人间的沟通管理，尤其在后期增加了朋友圈后又具备了一定的社交属性，无疑微信的产品与市场策略是相当成功的。但直到今天我也希望大家保持一定的冷静并且客观的看待微信应用及所谓微信营销的本质，在此也有三个思考点与大家交流。

　　1、熟人的强关系圈子的量变到质变过程

　　从人类在社会中成长的背景分解，每一个人在社交环境中都存在总量积累阶段，通过沟通然后到细分，随后过滤至最后的1%，然后出于对信息资源的需求，我们会再开始新的一轮总量的积累。微信目前正在帮助大家解决的是细分和过滤的阶段，它诞生的时机非常精准，恰恰是微博快速发展阶段后期，也就是总量积累阶段之后。我们需要一个更加简单直接的工具来帮助我们进行高效沟通，显然微信的腾讯基因非常适合这个需求，因此它的迅速火爆一定程度上是遵循了一个周期的发展。当然只是我个人对于这个周期的理解，但大家也可以去想想，自己微信中有多少沉睡联系人呢？是不是大家朋友圈中的分享内容越来越缺乏新鲜感和价值感了呢？所以也许某些周期对大众来讲，都有一个乏味阶段，只是看哪个长些，哪个短些罢了。

　　2、微信的企业服务定位是否可以为企业快速产生价值

　　微信曾多次在公开场合表示更多定位企业服务，这个我非常赞同也支持，作为一个高效沟通工具，这的确非常有价值。而大家目前更多听到的微信营销与微信服务之间有何区别呢？简单的说营销更重前端，而服务更重流程与后台。同时从企业内部来看，营销更多是市场销售导向，是利润中心，而服务更多在客户关怀，提高满意度与忠诚度，是成本中心。营销更加可以快速见到效果，而服务是一杯功夫茶，需要的不只是资金更多的是耐心。因此如果一个企业希望建立微信服务平台，我觉得先要认知这个现实，不要期待微信的服务定位能快提高销售业绩，那些在朋友圈中的广告转发或信息推广的结果终将是弊大于利。

　　3、微信沟通对于用户数据的依赖性

　　微信做为品牌与消费者重要沟通渠道之一，无论是服务或是营销的前提一定是要对用户有足够的了解，这样才可能实现更有价值和高效率的沟通。因此大家在使用微信平台过程中需要更多考虑用户数据回收与管理，并且要逐渐形成用户的特征学习与沉淀，并将此应用与相关业务执行领域。所以微信的沟通内容重点不是简单的创意内容，而是要基于更多对用户数据的掌握。

　　以上是我对目前微信产品企业应用的思考点，希望对大家有所帮助与启发。那么下面进入正式内容，关于数字营销服务领域创新业务模式的讨论。我将这个话题分为两个部分。

　　第一部分，以用户学习为基础，建立数据沉淀机制，让数据驱动的业务创新

　　2014年至2016年这三年将是综合数据应用快速发展的时期，其中包括：用户多渠道身份关联、用户交互行为学习两个重要部分。多渠道身份关联我在之前的文章介绍过了，主要包括社交媒体、互联网PC端、移动互联网以及线下活动与消费行为间的用户身份统一。这方面就不再介绍了。

　　关于交互行为用户学习其实是一个非常重要但业内不太重视的领域，简单地讲就是利用系统工具详细记录用户的每一次与品牌的交互行为，并且利用标签及算法对交互行为中的数据以业务标签形式进行解析。其中主要学习内容包括：沟通诉求及特征、信息内容的浏览特征、相关信息的反馈、活动参与历史与特征等方面。

　　这些重要的用户痕迹价值是不言而喻的，其中用户活动参与是最有可能形成业务转化的一种可预测性数据，其实每个活动参与过程中用户或消费者都会产生成本，因此消费者一定存在足够的兴趣或动力。但这么重要的数据恰恰确实很多数字服务商所不重视回收的部分，为了活动而搞活动，一场场活动结束后简单的利用Excel汇总参与者，然后做成PPT向客户汇报成为业内通行的方式，其实真正的金矿就在那里，统计多少人参与不是核心价值，分析他们是谁以及为什么参与才是关键，这就需要进行有效数据沉淀。

　　当然，要做到这一点确实也不太容易，主要需要平台系统与业务流程化的这一硬一软的支持。业务高效流程可以让平台系统更加适合公司的发展，而平台系统的支持可以使业务流程有效的执行并且大大提供工作效率。这一过程中，业务人员需要关注的就是头和尾的事情，起点关注活动内容、策略、资源，结尾分析衰减或增长的原因，而其他执行过程全部在系统中根据策略自动完成，并且形成预订的统计报告，以备后期分析。

　　在有效的数据沉淀后，各数字服务商便可从更多的动态数据中分析寻找可以创新的业务需求。举个例子，某国际旅行社，发起了分享你的圣诞旅行计划，送现金券的活动。通过这样的活动共收集了近2000人的圣诞旅游愿望，然后通过对参与者包括性别、年龄、旅游目的、爱好等角度的分析，从而延续设计出了十多场具有针对性的活动，最终形成了3500人左右的直接交互，效果可见一斑。

　　通过数据沉淀，可以帮助我们更好的从同类用户中寻找个性与共性需求，从而设计出更加有效的业务策略。与此同时我们还可以通过进行有效的用户动态控制进行用户活跃度的管理。例如我在利用通过计算品牌与用户的交互频次实现对用户的活跃度的有效控制，利用系统预警的策略来提醒业务人员要对其中哪一些用户进行何种方式的沟通。

　　所以，建立高质量用户数据库不再只是品牌的需求，对于数字服务商同样也很重要，基于此进行更多的用户学习，形成更加精准的用户画像，同时充分利用技术平台提供营销策略的执行效率，并且达到数据多次回收的目的。这一切都将驱动更多创新，数据隐含的是更多的需求，未来的营销不一定再是创意与资源为起点，从数据中发现需求而设计营销将是一个重要趋势。因为营销不再只是简单的营销，而是一定要和业务紧密结合。

　　第二部分、建立规范有效的数据共享体系，资源有效利用，形成行业服务标准。

　　我们生活在一个互联网的时代，无论是web端或是移动端，分享都是这个时代的主要特征或是标记，每个人既是数据的贡献者亦是数据的受用者，这也是大数据构成的最主要的核心理念之一。

　　很长一段时间，我的数字媒体营销合作伙伴都在努力寻求各类第三方有关消费者或者用户的数据，因为他们需要所谓的精准投放，其中也包括很多品牌也开始大量进行数据的获取，目的都是非常简单，更多的了解用户，占领营销先机。

　　当然，其实他们做的都是上文中提到的数据积累，这点我认为是非常正确且必要的。但作为第三方技术服务商，我认为也许我们应该跳出那种品牌方占据数据的思维模式，更开放的对待我们获得且经过一定条件有所加工的数据，建立一套有效的数据交互共享机制。

　　首先，要完成日后的数据交互的基础是建立一定的数据标准模式，好在大部分互联网数据的基本架构都比较相近，包括个人信息、行为、关系、反馈等内容。通过一套比较完整有效的操作流程提升各类数据的标准化程度，在此建议可以选择利用产品平台进行相关业务的实现，毕竟平台的操作是最流程化的。

　　然后，通过建立一套有效的数据共享模式，其中包括共享范围的设定、共享权限、共享数量以及共享方式等。在此我始终坚持认为新数据的获得不可以单纯靠金钱购买的形式，作为这样一个体系的核心价值点就是，数据获得量的大小与你贡献量的多少是有一定关系的，当然为遵守国家在信息方面的相关法律法规，因此我也不建议开放有关个人隐私类的数据，所以这个体系更多实现的是碎片化数据的拼接而非用户隐私的挖掘。

　　最后，通过部分数据模式的规范统一，业务流程的逐渐标准化，以及在数据共享的合作这三个基础上，这个行业的新时代就会开启，那就是行业标准化的诞生。工业社会发展至今，纵观各类行业，长远健康发展的核心就是行业标准的建立，这有这样，从业者才知道自己所处的位置，以及努力的方向。只有这样，我们的客户才知道如何正确进行价值的评估。只有这样，我们才可以更有效的保证基础的利润，而获得长远发展的动力。当然，也许为此会损失部分短期利益，甚至出现公司业务策略的调整，但这就是趋势，也是一个行业发展走向的必然。