基层做营销，关注的是执行技巧；中层做营销，是多面考量的操盘模式；高层做营销，是俯瞰全局去掌握本质。格局不一样，结局就不一样，这是从术渐渐上升道的过程。

说起来。营销总结起来就是4个词：增长、需求、竞争、关系。

增长是目的，要设计路径；

需求是本质，要客户管理；

竞争是关键，要巩固优势；

关系是标准，要建立持续的关系。

增长有三个命门：

如何获得十倍速增长（数字化）

投入回报比（增长杠杆）

从一到十再舍九取一（增长地图）

这里推荐4R模型：Recognize，Reach，Relationship，Return。

1.1.1 Recognize

通过数字画像去描绘并识别出你的客户。主要是三组数据：

身份数据：比如职业，角色，位置，是特定场景、过程、属性下的自我认同感驱动的行为；

行为数据：比如偏好、动作、路径，是物理层面描述，是靠过去或底层形成惯性来推动；

心理数据：是对具体的瞬间兴许变化和应激反应。

例子1：在大剧院生意都不好做的时候，巴塞罗安有间剧院别出心裁，让用户免费进，座椅背后有传感器，如果剧院的表演让你笑了，才会收你费用，每次0.3欧元，2.4欧元封顶，这样的做法让这家剧院迅速打败周边的竞争对手。

例子2：新零售中也有类似的例子，在衣架上安装传感器，衣服被拿起来和衣服买单的数据进行分析，去优化商品的摆放，和不同品类库存的处理。

1.1.2 Reach

数字覆盖与到达。在Recogize的基础上完成两个要点，用尽可能少的成本精准投放、覆盖到尽可能多的潜在用户。这里举个反面案例，瓜子二手车的广告覆盖过硬过广，其中很多费用是打水漂的。

1.1.3 Relationship

建立持续关系基础。通过Recogize掌握的数字资产，通过Reach完成从0到1之后，完成从1到100的过程。就是要让流量转化为可持续交易的基础，如何去互动、参与、保留、推荐，一步步地去巩固优势和护城河。这是传统企业和互联网企业的关键差别，你有没有互联网数字化基因就可以从这里看出。

1.1.4 Return

实现交易与回报。在前面识别、到达、关系都完成之后，运用数字技术去刺激客户，进行交易或通过其他维度进行变现。

阿里在数据方面就想的很透彻，他把所有公司的数据都打通，把第一个R做好，用户画像越精准，阿里数据越值钱。然后有第二个R，因为精准，阿里的广告可以精准投放，有着更高的转化率。第三个R，阿里接着做粉丝趴，建设品牌渠道。第四个R就是把关系设计成交易。

对于数字化，如何去结合线上线下这里可能还会有一个启发。首先去线上进行销售，并同时锁定同样品类的产品销售的客户特点，大致分布的区域。然后再把线上线下打通，直接做线下很可能会赔损。

每个公司的基因都不一样，优劣势都不一样，突破口都不一样。我们不能简单地将资源平均分配，而是要对各种资源分配权重，那么问题就是如何分配权重。

我们这里就引入“增长杠杆”的概念，我们要做的就是好钢用到刀刃上，起到四两拨千斤的效果。

这里可以先讲个故事，美国大峡谷风景特别漂亮，当时很多游客慕名而来，当地印第安人就通过给客人唱歌跳舞的方式赚钱，每唱一首歌，每跳一支舞来收费。后来来了位咨询家，认为这种商业模式需要改变，只需要在大峡谷风景最好的地方修建玻璃桥，只需要在关卡设置售票点，大家去拍照的时候需要付钱，就是现在美国的天空之桥。

这个故事给我们很大的启发是——你可以有很多方式赚钱，但是要赚大钱必须蛇打七寸，找到关键的咽喉部位，即使基于企业行业的特点可以迅速扩大你企业的增长突破点，来获得爆炸性地增长。

那么问题就变成如何寻找自己企业的杠杆。这里就得引用查理芒格的多元思维模型，你的思维模型越多，你对事情的理解就越丰富，你的决策约扎实厚重，同样的事情摆在你面前，你可以像福尔摩斯一样意识并读取到觉得部分人不知道的信息。

像查理芒格的思维模型有100多个，我们这里的篇幅是不可能讲述，如果要深入理解必须得自学。

其中有一个比较特殊的可以千变万化工具可以先介绍给大家，Matrix矩阵。它更像思维模型的思维模型。

为了方便理解，再举个例子。乔布斯当时回归苹果后，发现苹果有1000多个产品，却找不到挣钱的，所以要做减法，然后要怎么做减法？

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