别人在跟风营销的时候你还能再思考些什么？
别人在跟风营销的时候 你还能再思考些什么？"不自觉模仿"
我写这篇文章的时间段，既是七夕又是奥运会。如果你是一个营销人，此刻一定正在绞尽脑汁做各种海报借势营销。
如果你停下来去思考下"我为什么要做这件事"，我想更多的答案应该是"因为大家都在这样做"。
也就是说，这只不过是在"无意识模仿"别人的行为。
这种大量的无意识的模仿可能在以前有效(比如只有电视和平面媒体的时代)，但在这个超级碎片化的时代，我们不得不承认的一个现实就是：你要模仿的选择太多了。
社会化传播、线下媒体、企业自媒体、原生广告、Feed流广告、贴片广告、微电影植入、软文当这些都摆在你面前的时候，你真的都能模仿得过来吗?
这篇文章，李叫兽就讲讲在我们面临无数营销手段、各种营销理论以及海量的参考数据时，应该建立一种更重要的能力：反模仿力--在大多数人在无意识模仿的时候，你仍能保持清晰判断的能力。
1、识别前提假设的能力
"说说最让你难受的一件事，我先说--刚失恋后很难受，竟然又手贱去联系前任，发现TA竟然有了新欢。赶紧去冲个澡清醒一下。"--XX卫浴品牌发了这样一条微博。
"戳中膝盖"
"啊，我也是"
过了几个小时，微博下出现了八条评论和十二条转发。
这就是很多品牌做互动营销的现状--花费大量的精力和团队资源去做，只不过是因为别人也在做。
但他们不问这些问题：这样的互动营销，有效的前提到底是什么(一个营销方式不可能解决所有企业的所有问题)?我们公司当下的问题，符合这个前提吗?
只要稍作分析，你就会发现卫浴作为一个耐用品(意味着不需要通过每日互动来提高重复购买)、作为一个纯粹实用产品(意味着消费者不会像对待汽车一样，把它看成"自我性格的延伸"，从而积极参与互动)、作为一个主要受第三方意见影响的产品(意味着主要精力应该做影响者营销)，怎么也不应对其做互动营销啊?
这就意味着，我们并不是在策略性地使用某种营销手段来达到某种营销目的，而是单纯模仿其他人的营销手段来达成一些说不清道不明的目的。
一个很重要的原因就是：我们每天都在尝试各种营销方法，但是却根本不了解这个方法之所以成立的前提条件。
这在过去当然是较为可行的，因为只需要投百度，基本上就能保证60分的效果。
但随着碎片化时代的到来，几乎没有任何一种营销方式(比如社会化传播)被认为一定可行，各种方法生效的前提也变得越来越局限--经常需要满足某几个严格的条件，这个方法才会发挥合适的作用。
这就是为什么"经验模仿"和"纸上谈兵"经常是共存现象，为什么参考了很多经验、学习了很多知识的人变得"教条主义"--我们根本不去思考，一个方法之所以成立的前提。
历史上，很多人都对韩信的"背水一战"津津乐道--把士兵放在绝境，激发他们的斗志，就好像"让士兵进入绝境"是一种有效的作战方法。
三国时诸葛亮的下属马谡，也对这个案例津津乐道，觉得自己被围困在山上士兵反而有斗志。结局你们知道了，诸葛亮挥泪斩马谡。
但很多人并没有去问自己这个问题：背水一战的战术，成立的前提条件是什么?
然后你就会发现：韩信除了背水一战，当时还预先埋伏了2000奇兵在敌人后方占了大营，让敌人处于被夹击的局势;韩信还在一开始主动出击并假装败退，引来敌人的放松警惕
当模仿韩信经验的人不了解背水一战战术成立的前提条件，就去模仿的时候，自然陷入失败(也就是我们说的纸上谈兵)。
所以对于当下的营销人来说，每天都面临无数成功案例可以借鉴的时候，识别其背后的"成立前提"，就变得越来越重要。
一般来说，这样的识别判断，应该至少包含这些方面：
(1)识别营销目标成立的前提
"最近做了活动，品牌知名度上升了"--可是，你怎么知道"知名度"这个营销目标在当下是重要的呢?
比如之前看到一个O2O的项目，在营销中强调品牌知名，广告也品牌形象包装为主(因为大部分广告都是这样做的)，可是这可能并不是这个产品当下要解决的问题。
我们知道消费者完整购买一个产品的决策分成不同的步骤(需求识别-信息搜寻-备选方案评估-购买)，而"品牌知名度"作为一个产品差异化和质量保证的象征，是用来解决决策后半部分的问题的。
而当时这个品类正处于第一个"需求识别"的阶段--消费者根本没有消费这个品类的习惯，所以需要通过动机类营销，转化新用户。
毕竟，当消费者没有对品类产生动机的时候，品牌的知名度这个营销目标根本没有意义--比如我对"卫生巾"这个品类没有购买动机，卫生巾品牌的知名度也就对我没有意义。
对营销人来说，营销活动有各种不同的目标--比如主打品牌知名度、提高品牌忠诚、提高新订单转化、提高用户使用频率、增加产品的净推荐值等，每个目标之所以值得追求，都有相对明确的前提。
而要让我们知道现在的目标是正确的，就需要准备识别这些前提，问自己：当下的目标如果是对的，成立的前提是什么?如果满足什么条件，
(2)识别营销方式成立的前提
饥饿营销、社会化传播、恐惧营销、明星代言、强调销量领先我们面临各种营销方式或者广告诉求，但其实每一种都有相对严格的成立前提(并不是屡战屡胜)。
比如小米前几年做饥饿营销后，大量的人模仿，即使是开网店卖蛋糕的，也有做限量抢购的。
但是丝毫不去分析当年小米之所以"饥饿营销"能够成功的前提--研究发现，当产品缺乏替代品的时候(当年1999元的小米)，饥饿营销能够提高品牌喜好;但当用户觉得产品存在明显替代品的时候，饥饿营销反而会降低用户对品牌的喜好。
(注：因篇幅所限，研究内容就不详细讲了，后面引用附录里有)
(3)识别不同的渠道成立的前提
现在可选的营销或投放渠道非常多，实际上每种渠道都有其达到最大效果的前提。
比如前段时间我收到叮当快药的一个短信推送，告诉我赶紧去卖药，不是因为我病了，而是因为药打折了。
但实际上，大量的研究发现，推送类的渠道对实用品的效果并不好(实用品更加适合招徕式的渠道，比如搜索)。
更别说，药品不是"随时都可以购买的产品"(比如零食)，打折促销的驱动力非常有限。
所以，渠道也需要问自己：这样的渠道，能够有效的前提是什么?如果这种渠道效果不好，可能的原因是什么?
总之，在现在的社会，你永远会面临近乎无限的选择，除了"无意识模仿"，你更应该有意识地建立"反模仿力"，不断问自己：当前的方案，成立并且有效的前提是什么?
而不能像那些盲目模仿韩信背水一战的将军那样，不考虑当时的前提。
2、减少自我证明倾向
除了"不了解一种方法成立的前提"之外，还有的重要"不自觉的模仿失误"原因就是--盲目自证的倾向。
很多时候，我们学习某种方法，并不是为了真正改良自己的行为，而是先有了某种行为，然后寻找对应的理论方法来为自己的行为做证明和开脱。
比如最常见的"精益创业思维"--某个做APP的公司，在推出APP前，被问到"咱们产品到底满足什么需求"的时候，搪塞一句：
"我们是精益创业，先推出产品再看，现在什么时代了，还想这么多。"
然后在推出APP后，也没有根据市场的需求而迭代。
而这就是对"精益创业"这个流行理论的误解：很多人认为精益创业就等同于减少思考，殊不知，精益创业并不会减少你在思考上的努力，只不过是调整了思考的阶段--过去所有的思考分析都在产品发布前，而精益创业应用后，相当于把一部分思考分析的工作放在产品发布后。
所以，"精益创业"的本质是让你快速推出产品被市场检验，同时在推出产品后不断追踪(把预测的精力用在了追踪上)，而不是让你直接放弃思考。
而大部分人的做法是--本来就懒得思考，正好出现了精益创业这个理论，在没有完整理解它的前提下，直接拿来当做自己不思考的借口。
"你别说我没脑子，我可是精益创业!"
营销方面也充斥这种现象，对大量营销人的判断力产生了巨大负面影响。
比如我曾经遇到既支持定位理论又否认定位理论的人(即使TA可能没有仔细研究定位)。
在遇到重要市场机会，但不愿意做自我变革的时候，搬出定位理论来说："企业最重要的就是持续坚持一个定位，如果总是寻找新机会，就会扭曲定位，战略失焦。"
但一旦开始对行业跟风的时候(比如别人做直播我也做)，又摇身一变变成了定位理论的反对者："定位现在已经僵化过时了，你看乐视，什么都做还不活得好好的，我也要建立生态。"
自始至终，我们忘记了自己之所以要学习掌握某种理论方法的本质目的：我们是想让方法来矫正我们的行为，启发我们的思考，而不是变成自我证明的工具。
3、对数据做间接推断的能力
另一种"不自觉的模仿失误"就是直接把数据当成结论(相当于你无意识copy了数据本身)。
前段时间，在做完整的营销训练方法体系，把初期的内容找人内测，有人反馈说字数太多。
然后我团队的人就说："应该删减字数"。
但我反对这样下结论，因为这种行为实际上是：直接模仿了数据本身--"字数太多"是用户提供的一个数据，然后我们不做任何推断(寻找用户之所以这么想的真正原因)，就直接根据数据本身做决策，当然是不对的。
所以我就问："现在头脑中想象一个你认为最平庸的人，你觉得TA会如何看待这个数据呢?"
得到的回答是："TA也会直接得出这个结论。"
那这就不对了，因为如果大家都可以通过一样的方式来做这件事，凭什么我们做得比别人好?
然后我就想，如果是张小龙或者乔布斯看到这样的数据，他们会怎么想?
他们肯定不会直接模仿数据本身，而是去分析用户之所以这么想的原因。
后来我才发现，学员觉得字数多，并不是因为字数本身，而是因为我们错误定义了用户的需求(不应该让他们在工作之前临时看)。
现在我们每天都面临海量的数据，也需要做大量的决策，但大多数人的做法是--把数据本身当成了答案。
这相当于把别人的结果，直接复制到你的结论里，而不是把数据当成参考，自己独立作出判断。
所以我们充斥着这样的所谓调查：
不知道哪个slogan比较好，于是把10个slogan发到用户群里，问大家更喜欢哪个，然后选择。
(嗯，所以留下的都是富有诗意的slogan，而不是像当年的"怕上火，喝王老吉"这样充满策略性的slogan)
公司新投资了10个新产品，不知道应该给哪个追加投资，于是看业务的增长率，选择最高增长最盈利的。
(嗯，所以柯达肯定会砍掉数码相机业务，因为破坏式创新在初期增长率肯定低而且盈利能力也不好)
不知道产品如何改进，所以直接问用户：你觉得产品应该如何改进?
(嗯，2007年优势麦肯做过一个调查，发达国家的人大多不能接受整合型产品，结论是iPhone会在发达国家失败)
而真正有洞见的人，不会在不了解数据产生原因的情况下，直接把数据当成答案。他们会了解"为什么会产生这样的数据"的原因，把数据本身当成现象，然后通过间接的推断，得出自己的答案。
比如克莱斯勒公司之前在美国做调查，问消费者想要什么样的汽车，得到的答案都是"更豪华的"、"发动机更好的"、"最好能更省油"之类的。
但在采用这样的数据之前，不得不问自己这样一个问题：为什么消费者会给出这样的答案?
其实只要了解过认知心理学，都知道人其实无法直接了解自己的欲望，在"回答问题"的理智模式之下，人会回答看起来最合理的答案，而不是真实的原因。
(当被问到为什么选择某款车，所有人都能说出来发动机好，但是大家可能不会意识到受到了车旁边的车模的影响)
后来，克莱斯勒公司换了方法，寻找消费者对吉普车最初的记忆，发现很多人联想到了"去户外的开阔地"、"西部牛仔的自由"等，最终发现美国消费者对吉普车有着跟"马"类似的联想。
然后在新的车型中，通过把车的前灯变成圆的等方式，让车更加像马，最终销量显著增加。
但是如果直接看数据，没有人会建议"我想要一个像马"的车。
说到这里就有人问了：那为什么有人能够从数据中得到有效结论，而有人就不得不直接把数据当做结果呢?
我发现一个重要的原因是：大部分人不了解一个事物的"微观原因"。
比如，一个强调"便捷"的水果送到家的平台，在某次投放中，发现在分众电梯媒体的整体转化效果，好于户外广告的效果，那应该怎么得出有效结论呢?
如果直接宏观判断数据，最能得出的结论当然是"分众渠道更好"。但此时的你对两者的判断实际上并不清楚。
而如果想要得到更有效的答案，就不得不了解消费者决策的"微观原因"，看消费者在分众以及在户外，是如何被影响的。
比如分众海报在电梯的封闭空间中，距离人很近，相当于拉近了"心理距离"，而人在面临"近心理距离"的时候，对成本类信息(比如省不省力、省不省钱等)更加敏感，本身就更有可能消费以"便捷"作为主打的这个产品。
而户外在开放和远距离空间中，相当于拉远了"心理距离"，此时人对收益类信息(比如额外的功能和价值)更加敏感(所以你看到奢侈品以远距离的户外广告为主)，这可能就不那么适合强调"便捷到家"的产品。
再比如还需要分析消费者的浏览时间、浏览重复次数、浏览时的心理状态等对消费的影响，最终才能发现更好的结论。
而如果没有这样的"微观分析"，只有一个大体的宏观数据，大部分情况下能做的，也只有"照搬数据的结论"了。
在很多情况下，有没有对"微观"进行分析，对结论和做法的影响非常之大，也直接决定了我们是直接模仿照搬数据的结论，还是在数据的基础上做洞察。
比如当年的孕妇生孩子后经常得一种叫做"产褥热"的疾病，死亡率很高。一个医生在对比各种医院的数据后，发现当时他们市的"二院"产褥热发病率很低。
综合对比两个医院的差异，发现最大的差异就是：二院更多使用助产婆接生，其他医院则基本上是医学院的学生。
这个时候你会做什么决策呢?
我想大部分人会认为解决方案很明显：一定是医学院学生经验不足导致孕妇发病，所以应该颁布法令规定医院都要用助产婆。
如果产生了这种思维，就是明显的：没有做微观分析，只通过宏观的数据观察就得到了结论。
医学院学生为什么会导致孕妇发病?你真的了解作用机理吗?
直到后来，这位医生发现，真正的原因是医学院学生经常兼任解剖尸体的任务，而他们解剖尸体后直接不洗手就赶着去接生，导致尸体的病菌感染了产妇。
所以真正的解决方案应该是：接生前，请洗手。(而不是禁止医学院学生接生)
这样的微观分析往往可以让我们减少被数据的蒙蔽，但也经常遭人不耻。
比如我们高中学过，揭示了人类遗传规律的人是孟德尔，他通过豌豆杂交，发现了性状世代相传的规律。
然而，进化论的提出者达尔文却一直对孟德尔不屑一顾，他认为重要的是知道宏观上物种在进化，不认为孟德尔的研究有意义。
但不可否认的是，正是因为人类不断发现各种事物的具体微观上的作用机理(后来又发现了DNA)，才让越来越多的现象得到了解释。
营销也是这样，现在数据越来越多，方式也越来越繁杂，我们也越来越需要了解这些现象背后的微观原因。
结语
现在无数种营销方式、营销理论和数据资料充斥了我们的大脑，更恐怖的是，这些流行的方式每几个月甚至几周就要大变样。
对营销人来说，现在已经不会再像十几年前那样有着显然不会错的选择(比如大家都电视，没什么错)，而是需要更加理智地判断或者追踪各种方式的有效性。
为了更加具备判断力，在大家都在盲目模仿的时候，你就需要：
识别某种方式成立的前提假设;
减少自我证明的倾向，用理论去自检而不是自证;
别把数据当答案，去探究微观原因。
真是 收益 匪浅
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