管理学大师彼得·德鲁克说过：“管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增。在这个过程中，企业的生命力才会增加，而不是默默走向死亡。”

随着经营环境越来越复杂多变，对抗熵增和驾驭复杂性成为当下企业的首要挑战。但无论在何种情形下，唯有聚焦在“确定性”上，企业方能打破周期悖论，在变幻莫测的市场中抢占先机。

(资料图片)

而此时，构建预测性的增长框架成为一种提升“确定性”的路径。其关键在于两点：一是以数字技术为底座，依托强大算力提升对商品、人、场景的理解维度与深度，对营销结果进行更准确地预测；二是将面向增长的运营行动拆分为几大关键环节，通过对关键环节的关键成果进行层层把控，提升整体的可控性。

围绕三大关键运营环节

提升可控性

在构建增长框架前，企业首先需要理清提升增长的确定性关键环节，主要有三个层面。

以终为始，促进交易： 在目标设定阶段，以促进交易为目标设计营销链路。

随着互联网拓客成本日趋昂贵，企业的试错与管理成本也随之上涨。在巨大的生存压力面前，曝光式营销已无法满足企业切实的降本增效需求。企业必须优化经营链路，让营销实实在在地贴近交易，将“品牌建设-心智种草-销售转化“融为一体，在建设品牌心智的同时高效达成转化。

从追求曝光到追求交易，最直接的变化便是企业不能仅仅停留在洞察“人”、找到“人”，更需要洞察“货”。营销投放要实现的是“人货匹配”，而不仅是“人与广告的匹配“。同时，企业也需以交易为目标，构建前后链路贯通的营销流程，层层深入推动消费决策，以此形成方向清晰的战略路线，提升增长的确定性。

靶向精准，降本增效： 在营销执行阶段，精准衡量每份支出所能追踪到的效果。

大投入、大流量的“广撒网”时代一去不复返，企业普遍期待以更低的单位成本获得更高的收益，在有限的预算内让营销发挥最大效用，继而更加关注如何通过更好地理解市场、理解用户，来提升营销的精准性。

因此对企业来说，数字工具的规模化应用和数据的精准指导成为必需：与营销平台合作、以数据驱动品牌营销战略，对市场变化和消费者需求形成全面深刻的洞察，针对不同层级用户的精细化触达、切中用户的痛点，最大程度调动用户的注意力，最终影响他们的购买决策。

降低波动，长期增长： 面向长期，企业需有效沉淀行业经验、专家经验，形成可复用的方法论或数据模型，再持续迭代优化探索长期增长之道。

越来越多企业意识到，要想构筑增长韧性，实现长效、持续、稳定的增长，必须要减少因外部环境波动和内部经验波动带来的不确定性。

而在减少波动层面，数字技术正在发挥效用。一方面，数字化手段助力企业沉淀行业经验，减少因团队个体经验差异导致的效果偏差，让增长不开盲盒；同时，借助技术在可快速穷尽可能性，迭代和优化，减少试错的时间和成本。

以技术革新支持环节

提升预测的准确性

让运营环节更可控后，还有新的难题摆在企业面前，那就是如何提升预测性。我们发现技术在其中所发挥的作用尤为凸显。原因在于营销的本质，便是解决人货匹配的系统化问题，而回到网生场景，所有的人、货、场对于平台系统来说都是流动的数据，这也意味着，只要对数据（人货场）的理解愈深，运算匹配愈快，最终效果的确定性也将随之上升。

而关于数据的问题，显然最高效的解法是从技术算法中寻找答案。

正因为此，业界普遍意识到，提升确定性靠的不仅是方法论的提炼和创意的灵光一闪，更需要一套以技术能力为底座的科学体系。因此，各大营销平台正竞相通过优化技术底座来提升预测的准确性。2022年9月，在腾讯年度智慧营销峰会的分享中，腾讯公司副总裁蒋杰就重点介绍了腾讯广告系统全面升级后，以“一大平台两大模型提升三大指标”的科学体系。（详见下图）

从腾讯广告系统这次技术底座的升级中，我们可以窥见增长解法的悄然变化。而各大平台方在技术升级上的持续加码，恰恰也验证了，技术是提升效率与预测性的最优解。在预测性的增长框架之下，企业以数字技术底座为支撑优化运营环节，得以高效地提升增长确定性。而目前，已有不少企业进行了有益的探索。

1）贴近交易，实现投放“商品化”：

互联网寒冬下，有人韬光养晦，也有人弯道超车，润百颜就是超车的尖子生之一。身处竞争激烈的护肤赛道，其对各种营销战法早已应用娴熟。不过，腾讯广告在服务润百颜的过程中，发现了传统营销方式也存在优化的潜力。

过去，企业在营销中的首要目标是触达用户。比如，润百颜会根据经验将目标用户设定为20-40岁的女性，并以触达这批用户为目标设计营销流程，通过广告手段不断投放触达，推动这群目标用户完成购买，达成交易。

但问题在于，润百颜面对的是一个更多元的市场。一方面，“新”用户变多了，不仅女生要护肤，男生也有护肤或送礼的需求。也就是说，男性和40岁以上的女性也会加购，如果仍按照20-40岁女性来设定营销目标，将让润百颜错过预设之外的购买者。另一方面，护肤品需求更细分。20岁的消费者有平替、保湿的需求，25岁的消费者有抗初老的需求，也就是说，要实现有效地转化，就要让对的“货”，在对的时间与对的人群相遇。

要实现这样的“人货匹配”，不仅要对不同用户需求有准确且全面地洞察，更要让营销精准的表达出手中产品与用户的契合点，最后还要克服时间、人工设置等等的波动因素影响。所幸，在算法技术的加持下，整个链路的确定性得以提升。

因此，腾讯广告为润百颜搭建更全面的商品知识图谱，帮助企业充分标记和表达他们的商品特征，让系统先理解润百颜的货，完成了投放“商品化”的建设。在这个基础上，双方再以达成交易为核心目标训练算法模型，让系统充分在大盘里探索，并将最可能完成某类商品交易的人群进行匹配。

循环往复，交易转化的确定性自然提升。最终，润百颜的转化达成率提升了15%，起量率提升了25.43%，整体空耗率降低了43.68%，实现了营收和利润的双升。

2）精准高效，助力新品牌快速起飞：

数据驱动下，精准营销对于企业来说并非新名词。而当下更长、更分散的营销链路，让数据的归因和洞察变得更加困难，也对“精准”提出了新的挑战。尤其对于需要“冷启动”的品牌或商品来说，由于缺少既往数据经验的累积，精准就显得愈发困难。

一家新能源汽车品牌就面临这样的窘境。作为新创品牌，它们需要快速冷启动，还希望有效降低单位成本，用尽可能低的投入，尽可能快、尽可能多地吸引用户试驾。因而，他们的营销执行阶段更需要精耕链路。

为此，腾讯广告携手该车企从三个维度发力：一是深入理解新能源汽车行业的投放数据，腾讯广告与该车企进行深度沟通，双方共同对交易目标与其行业数据进行定义与分析，并基于此形成行业经验，指导首轮投放；二是腾讯广告通过调用算力，支持对车企投后数据的实时分析，在不断的对比测试中，助力企业快速优化投放方案；三是锚定“试驾申请”这一关键行为的数据表现，并基于此反哺投放策略。

经由这三步走后，这个新品牌在1个月内达成0基础快速起量，达成率创下新高，达到了78.49%，广告计划的控本稳定率占整体投放的79.8%，实现高于行业均值的营销转化。

3）沉淀经验，让成熟企业找到新增量：

在许多行业中，数字化的一大功用就在于沉淀经验，通过算法让专家的经验、行业的经验能够沉淀在算法模型之中。营销领域更是如此。不同团队的策略、创意、传播执行经验，都影响着投放的最终效果。如果能有一套量身定制的算法模型，企业就能够跳出人工经验的局限性，让每一次的营销都保持在较稳定的水准。

但创建一套算法模型对于大多数企业而言并不现实。抛开成本不谈，非专业营销人员如何理解并定义经验？如何让模型的搭建训练时间赶上瞬息万变的营销环境？面对这些难题，借力于平台企业成熟的技术底座与营销理解，与平台充分合作并共建模型，显然是又快又好又省钱的一个解题思路。

某网服企业便与腾讯广告合作，共创了一套适用于自身的模式。

双方先共同定义了企业在本次营销中希望达成的真实生意诉求，找到促成生意增长的关键行为和关键目标，再基于此进行建模。在广告系统强大算力和海量数据生态支持下，腾讯广告能够在短时间内进行探索、假设、验证，从而快速跑通模型，常规需要30天的建模上线时间，现在缩短到了7天。而在此模型的辅助下，这家网服企业的买量 ROI 提升 20%，平均出价和 eCPM 提升 50%，实现了对流量价值的极致挖掘。

在熵增的世界里，众多企业、平台为追求增长确定性，进行了诸多探索，也给出了不同的解题思路。其中，以平台为主导，通过技术底层能力的升级，助力企业搭建起一套预测性的增长框架，显然是效率更高，更快看见回报的手段之一。

相信在贴近交易、精准高效、沉淀经验的增长框架下，企业可快速看到短期的增长成果，也能期待长期生意的持续增长，在熵增世界的浪潮中一往无前。

Ariel | 文

Ariel是《哈佛商业评论》中文版特约撰稿

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标签： 关键环节 数字技术 执行阶段