全渠道營銷聽上去是一個簡單的概念。消費者喜歡在線、線下等不同渠道購物，因此公司需要在任何地方與他們遇見。但是要制定一個能夠產(chǎn)生效果的全渠道營銷策略要比僅僅收集cookies和跟蹤購買信息要復(fù)雜得多。一項最新發(fā)表在《市場營銷雜志》（Journal of Marketing）特刊上的新研究解釋了為什么全渠道不是萬靈藥。
要讓全渠道營銷策略發(fā)揮作用，主要面臨三大挑戰(zhàn)。該研究概述了這些挑戰(zhàn)，以及一些解決方案，包括使用機器學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈技術(shù)來讓全渠道營銷發(fā)揮充分的作用。
沃頓營銷學(xué)教授伊揚格（Raghuram Iyengar）是這篇題為“全渠道營銷中的信息挑戰(zhàn)：解決方案以及未來趨勢研究”（Informational Challenges in Omnichannel Marketing: Remedies and Future Research）的論文的八位合著者之一。伊揚格在和沃頓知識在線的訪談中，談到了企業(yè)如何充分利用全渠道營銷優(yōu)勢。
沃頓知識在線：現(xiàn)在不僅是公司試圖更好地實施全渠道營銷，像你這樣的研究人員也在努力地理解這個趨勢。然而技術(shù)的快速發(fā)展使其成為一個很難把握的移動目標(biāo)。這項研究的主要發(fā)現(xiàn)是什么？
伊揚格：全渠道營銷當(dāng)然是一個非常熱門的話題。當(dāng)公司考慮全渠道（omnichannel）時，他們有時會問它和多渠道（multichannel）的區(qū)別。我們認(rèn)為，多渠道意味著你在不同的渠道用不同的方式來聯(lián)系客戶。全渠道雖然也是這樣，但這些方式應(yīng)該有協(xié)同效應(yīng)。
例如，如果你是REI的客戶，你有一個手機應(yīng)用APP，你也會收到電子郵件。如果他們追求的是全渠道戰(zhàn)略，他們希望客戶看到的是相互關(guān)聯(lián)的不同信息片段，并且在某種意義上，這些信息是相互補充的。
實現(xiàn)這一點并不容易，因為你需要很好地了解數(shù)據(jù)是什么樣的？你要能理解顧客與公司之間的所有不同接觸點（touchpoints）是什么，然后你要能在后端執(zhí)行它。把這一切放在一起并不簡單。
“尤其是最近一年左右，消費者行為發(fā)生了變化。前一年有效的措施今天可能失效。”
1、數(shù)據(jù)協(xié)同和機器學(xué)習(xí)?
沃頓知識在線：論文指出了三種不同的挑戰(zhàn)和補救措施。第一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)。問題是什么？
艾揚格：假設(shè)你在諾斯丹（Nordstrom）網(wǎng)站上購物。然后你又決定去線下商店買點其它。你會希望該公司能把你所有的數(shù)據(jù)放在一起：網(wǎng)站、手機APP、線下商店。但許多公司的現(xiàn)實是，許多數(shù)據(jù)都非常孤立。為什么？因為不同的部門負(fù)責(zé)不同部分的業(yè)務(wù)。
這些管理部門查看的是不同的數(shù)據(jù)。有時在大公司中，數(shù)據(jù)會變得孤立。其中的原因之一可能是政治性的，因為有些人想掌控數(shù)據(jù)，這可能比收入更重要。還有一些原因可能是分析師不知道數(shù)據(jù)在哪里。
沃頓知識在線：我們?nèi)绾螌⒓夹g(shù)解決方案應(yīng)用于此？
伊揚格：當(dāng)然，其中的一個辦法是必須迫使公司改變內(nèi)部孤立的管理結(jié)構(gòu)。這個改變說易行難，但必須自上而下地貫徹。企業(yè)必須意識到，一些管理筒倉（silos）被打破，會帶來什么附加值。
另一組解決方案來自更多機器學(xué)習(xí)。你可以想象，在某些受嚴(yán)格監(jiān)管的行業(yè)，即使他們真的希望筒倉消失，也不可行。例如，在金融行業(yè)，公司必須分業(yè)務(wù)經(jīng)營，不能跨界經(jīng)營和跨界使用數(shù)據(jù)。
有一種叫做預(yù)測學(xué)習(xí)的方法，它是一種機器學(xué)習(xí)，你可以想象數(shù)據(jù)在不同的地方，有一種核心可以稱之為算法過程的方法——每個數(shù)據(jù)本身都是匿名的。從這個意義上說，或許可以類比成，你可以把秘制的醬汁混合在一起。監(jiān)管導(dǎo)致有些企業(yè)必須存在筒倉，因此越來越多的公司都在考慮這些解決方案。
2、營銷歸因的解決方案
沃頓知識在線：讓我們來看看論文中提出的第二個挑戰(zhàn)，這是關(guān)于營銷歸因（marketing attribution）。這是什么？
伊揚格：讓我再拿諾斯丹舉個例子。想象你收到一封電子郵件。然后你還收到一本精美的購物目錄。假設(shè)諾斯丹的數(shù)據(jù)不是孤立的，那么在某個時刻，他們看到你買了一些東西。營銷歸因就是問：到底是哪部分起作用呢？是郵件嗎？是雜志目錄嗎？是導(dǎo)購員的熱情介紹嗎？也許所有這些都促進了顧客的行為。但他們也在思考：有多少轉(zhuǎn)化可以歸功于不同的接觸點？這就是歸因的意義所在。你如何將最后的轉(zhuǎn)變或缺乏轉(zhuǎn)變歸因于沿途發(fā)生的不同事情？
沃頓知識在線：對于營銷歸因有些什么解決方案嗎？
伊揚格：有很多。讓我們從簡單的方案開始。事實上，我看到一些公司非常積極地測試和學(xué)習(xí)。他們可能會說，“讓我們看看如果不發(fā)送那封電子郵件會發(fā)生什么？”然后公司以一種系統(tǒng)的方式——比如測試和控制——隨機分配人員。有些人收到電子郵件；有些人收不到。然后他們跟蹤整個客戶行為旅程，看看這其中有什么區(qū)別。保持其他一切因素不變，只是試圖改變旅程的一部分，最后看到改變的影響。
在做此類實驗方面，我們的要求可以更高一點，例如以系統(tǒng)的方式改變旅程中的多個接觸點的行為。這就是這種方式的基本理念。例如，最近我和好時（Hershey）的首席營銷官談過，她提到，特別是在去年，他們一直在嘗試不同類型的媒體組合，看看哪些有效，哪些無效。
一切都是試錯。如果你覺得數(shù)據(jù)中藏著答案，你會一直繼續(xù)這種實驗，直到知道結(jié)果。但很多時候，環(huán)境正在發(fā)生變化。尤其是近一年左右，消費者行為發(fā)生了變化。前年有效的措施可能今天不一定繼續(xù)有效。
3、數(shù)據(jù)隱私和區(qū)塊鏈技術(shù)?
沃頓知識在線：本文的第三個也是最后一個挑戰(zhàn)是關(guān)于數(shù)據(jù)隱私。我們每天都會聽到這些問題，尤其是歐盟的通用數(shù)據(jù)保護條例（GDPR）和美國提出的其他措施。你對這個問題怎么看？
“隱私的問題是，客戶可能不想給你這些數(shù)據(jù)。”
伊揚格：當(dāng)你想到全渠道營銷能帶給你的所有美妙，比如客戶的協(xié)同視角，360度視角，以及你可以在所有不同的接觸點看到客戶，但是隱私的問題是客戶可能不想給你這些數(shù)據(jù)。
特別是隨著GDPR的出臺和美國《加州隱私權(quán)法案》的出臺，消費者如今對自己的數(shù)據(jù)得到了更多控制權(quán)。例如，蘋果的最新更新基本上要求消費者批準(zhǔn)是否允許某些應(yīng)用程序來跟蹤他們的信息。所有這些都為客戶提供了更多的信息控制權(quán)，現(xiàn)在取決于客戶是否希望從他們共享的數(shù)據(jù)中獲得一些好處。
但是，隱私問題不是一維的。這不是一個是或否的問題。顧客必須考慮，他們對分享有多滿意？我給你舉個例子。我喜歡喝咖啡。如果我去一個網(wǎng)站，上面寫著“好吧，根據(jù)你的喜好，我們推薦一種混合咖啡?！碧昧恕７浅８兄x。我很滿意這種推薦。但是另一方面，我并不希望我的醫(yī)療記錄被共享。這是一個關(guān)于上下文環(huán)境的問題。作為一個顧客，我們需要了解，我們究竟會得到什么樣的好處，因此我可能更傾向于共享某些數(shù)據(jù)。
“我們真地需要最細(xì)粒度的數(shù)據(jù)來做出正確的目標(biāo)決策嗎？”
沃頓知識在線：論文里提到，當(dāng)數(shù)據(jù)透明時，當(dāng)公司告訴用戶共享了什么并讓他自主選擇加入還是退出時，用戶會感到更舒服。你還談到使用區(qū)塊鏈技術(shù)來幫助解決隱私問題。你能解釋一下嗎？
伊揚格：對于我們這些可能對區(qū)塊鏈感到不熟悉或不舒服的人來說，可以把它看作一個分布式賬本。你可能自己也會記賬。但可以把區(qū)塊鏈想象成一本巨大的審計賬本，在那里信息可以跟蹤，并且它是公開的。但是一旦記錄在那里，它是不能被改變的。它的變化也沒有那么快。
我們的想法是，你可以想象客戶放棄區(qū)塊鏈中的某些信息，而公司能夠訪問這些信息以適當(dāng)?shù)劓i定客戶。這是一個很好地追蹤公司正在使用什么信息的方法，然后消費者可以要求公司對使用這些信息進行適當(dāng)補償。
沃頓知識在線：全渠道是營銷人員的新興研究領(lǐng)域。你下一步想學(xué)什么？
伊揚格：我認(rèn)為隱私和使用機器學(xué)習(xí)和新技術(shù)的想法很有意思。這是我和沃頓的同事營銷學(xué)教授埃里克·布拉德洛（Eric Bradlow）和研究生金明勇（音譯）正在做的一些工作。例如，這也是蘋果和其他公司非常感興趣的問題：我們是否總是需要最細(xì)粒度的數(shù)據(jù)來做出正確的決策？
假設(shè)我們有來自客戶的個人數(shù)據(jù)。然后讓我們設(shè)想一下，我們有稍微多一些聚合的數(shù)據(jù)，可能是一群人，等等。我們真的需要最細(xì)粒度的數(shù)據(jù)來做出正確的目標(biāo)決策嗎？在什么情況下，一些更細(xì)粒度的數(shù)據(jù)會有很多噪聲，而稍微聚合的數(shù)據(jù)會消除這些噪聲？我們正試圖了解哪些類型的模型可以建立在稍微聚合的數(shù)據(jù)上，這些數(shù)據(jù)可能會做得很好。這對隱私意味著什么？您可以想象，個人可能不想共享其特定數(shù)據(jù)本身，但如果他們是數(shù)據(jù)集的一部分，他們可能會感到舒服：“因為我們與其他客戶的數(shù)據(jù)聚合在一起?！?/p>
我認(rèn)為這是一個有趣的研究領(lǐng)域，它將隱私和機器學(xué)習(xí)以及其它類型的模型相結(jié)合。看到我們?nèi)绾卫貌煌N類的數(shù)據(jù)做出正確的決策，同時尊重人們的隱私，我感到非常興奮。