1869年，门捷列夫向俄罗斯化学会寄出一份报告。这份报告促成化学大发展，它的主要内容就是元素周期表。
在此之前，科学家只是零星发现化学元素。但门捷列夫的重要贡献，是将碎片化的化学元素数据整合起来。
在这个理论工具的指导下，科学家发现了更多新元素——在周期表中，第43号元素长期缺失，人们直到1937年才在回旋加速器中创造出「锝」。至此，人们才知道化学元素不仅存在于自然界，也可以人造出来。
这就是好理论工具的特征：对现实的解释力。
这种解释力体现在它能够在不同场景中解释业已出现的事实，并引导人们科学思考与决策。如果理论缺乏解释力，科学就只是一堆孤立的事实，没有太多潜力可挖。
营销科学发展到今天，也面临着类似问题：如何提升解释力？
O-5A等消费决策链路模型，过去几年迎来大发展并在业界广受欢迎。但实际应用时，会发现不少商家只把它当做查询人群资产数据变化的工具。但是，如果能将人群资产数据和营销乃至生意场景更紧密地黏合，营销科学将释放出更多潜力。
营销科学落入场景
只将O-5A模型当做数据查询工具，无疑看小了它的潜力。
事实上，O-5A本质是还原用户旅程。既然是「旅程」，意味着它看重的不是一锤子买卖，而是长期维系与消费者的关系。所以，营销科学更大的潜力不只即时推广或销售，更在企业的长期经营。而要释放营销科学的潜力，就要将理论落入企业的经营场景。
但是，与理化生等自然科学不同，营销科学场景高度差异化，有不少变量因素会影响营销效果：
举个例子，房产和饮料就有着截然不同的链路：房产决策周期长，高度依赖留资；饮料更可能短链转化但客单价低，商家期待在复购环节发力，提升单个用户的LTV。
另外，产品在不同阶段的营销诉求也有所不同：刚刚进入市场的新品，更迫切需要打开品牌知名度，而爆品则需要在销售大促等关键时点提升转化率。
所以，在提高解释力上，营销科学不存在放之四海而皆准的通用框架。它需要考虑不同场景下的各种变量，并基于企业需求推出差异化的应用方案。
最近发布的「巨量引擎方法论手册」就采用这一思路，它针对品牌力提升、新品营销和大促营销三个场景分别推出方法论。更重要的是，这些方法论不止停留在理论层面，还打通了策略和投放环节，让营销和经营贯通起来，营销科学由此变得可解释、可落地、可复制。
那么，在这三个场景下，营销科学具体给商家带来了什么？
（文末「阅读原文」有完整报告，可点击领取）
作为2021年创立的玻尿酸护肤品牌，凌博士曾遭遇生意增长问题。它迫切需要找到症结所在，巨量云图的SCI品牌力模型就成为识别问题的工具。
SCI模型认为品牌力由品牌规模（Scale）、品牌效率（Conversion）和品牌形象（Image）三个因素共同决定，并据此建立了一套算法。通过计算，凌博士发现与竞品相比，自己在三个维度上都没有显著优势，尤其在人群资产量级和人群流转效率上存在明显短板。
通过分析数据，品牌增长乏力的症结浮出水面：作为新品牌，凌博士没有获得足够的知名度和忠诚度。但消费者在选购美妆护肤产品时，又需要对品牌有高度信任，这成为企业扩张的障碍。
锁定问题根源后，在服务商引力传媒的帮助下，凌博士打出了组合拳：一方面，借力「了不起的中国成分」等IP，强化玻尿酸护肤认知，完成品牌教育；另一方面，加大广告投放和达人合作，高效拉新和种草。随后，它在SCI品牌力模型中的各维度指标大幅提升，最终吸引100多万消费者购买，GMV突破6500万。
所以，品牌力有多重要？
巨量引擎向「广告手账」分享了一组对比数据：通过比较高品牌力和低品牌力企业的生意表现，可以发现两者间的倍差能够达到5到11倍；而在母婴、家电这类决策周期较长的行业中，两者之间的差距更是达到10到11倍。
但不幸的是，行业以往长期缺乏能够实时估算品牌力的工具，这导致企业很多品牌动作依赖管理层直觉。由于缺乏数据，团队在预算分配和使用上往往犹疑不决。而SCI模型的推出解决了品牌力的量化问题，让商家决策有据可依，并且像凌博士这样，能够根据测算结果及时调整策略、补齐短板。
事实上，巨量引擎提到品牌力的日常提升可以通过三个步骤完成：首先，通过SCI模型进行品牌力诊断，从而确定方向；随后，借助内容洞察、资源优选等工具完成目标人群定位和沟通策略制定，并据此完成更有针对性地媒介组合；最后，在营销活动出街后，品牌还可以通过SCI模型以及目标消费者调研完成整体复盘。
这就是营销科学落入场景后的价值，它让原本捉摸不透的概念变成了可被解释的指标。
商家推出新品的成功率有多大？九死一生。
尼尔森的数据显示，每10个上市新品，仅有1个能在市场中取得成功。过低的新品成功率是商家的大问题，它会导致研发、营销等资源的大量浪费。有没有解决办法？某卸妆油品牌提供了思路。
这是一家新锐品牌，它希望通过推出新品获得更多市场份额。所以，将目光锁定在卸妆膏上。
在服务商博观瑞思的辅助下，该品牌对消费者数据进行了分析，品牌发现130至140元的价格带存在入局机会。同时，「温和天然」等产品安全诉求成为品牌相较竞品的差异化卖点。在确定核心消费人群后，借助巨量云图的新品调研功能向目标消费者发放问卷，搜集用户对卸妆产品的喜好。基于这些信息，这家品牌最终确定了新品开发方向和营销核心人群画像，成功推出了满足市场需求的新品。
在巨量引擎今年的CMO调研报告中，有近半数CMO提到「新品营销难」。随着市场竞争加剧，新品研发不能再盲人摸象，而营销科学能够降低失败率。
事实上，新品上市是个包含不同阶段的复杂过程，而越来越多的营销科学工具能够辅助企业决策：在寻找市场机会的企划期，可以使用市场趋势分析和机会人群定位功能；测试期，可以借助新品实验室和内容实验室测试卖点和定价；上新后，新推出的商品5A可以让企业了解每个商品的人群资产状况，并以产品为尺度调整营销策略。
在传统思维中，营销只是为了卖货；但眼下，它开始反哺前端产品研发。变化的原因在于广告营销已经成为直达用户的触点，能够获得来自消费者的大量真实数据。通过汇总这些数据汇总，营销科学就能够实时掌握用户的消费兴趣走向，由此具备覆盖从研发到销售的全链能力。
这也是营销科学落入场景后的价值，它让原本覆盖缺失的环节变成了可被解释的领域。
大促，在商家眼中，是又爱又恨的存在。
一方面，它意味着可观的消费预算将集中释放；另一方面，所有竞品也都虎视眈眈，要想在转瞬即逝的时间窗口把握机遇，制定科学的营销策略、将每一笔投放费用花在刀刃上也关乎胜败。
在这个过程中，营销科学能做什么？GTATM就是答案。所谓GTATM，它的原理类似于反向拆解，也就是企业首先为大促设定一个GMV目标，然后倒推要达成该目标，企业需要如何配置资源。具体来说，它又分为两个阶段：
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首先是GTA（GMV to 5A）：基于生意目标反推需要积累的人群资产规模，而反推依据是O-5A各层级间的历史流转率和贡献占比等数据。所以，当品牌确定大促GMV目标后，通过GTA工具的测算，它在5A各层级需要积累的用户规模也就一目了然。
随后是TM（5A to Media）：消费者与品牌之间关系的深化，需要商家通过品牌广告、达人营销、电商广告等不同触点共同推进，这就涉及在不同触点间科学分配预算的问题。而TM工具可以帮助商家完成这项任务，在确定各层级需要积累的用户规模后，品牌能够据此高效分配预算。
以头部洗护品牌诗裴丝为例，它在去年双11期间就使用了GTATM。在群邑中国的协助下，诗裴丝使用了巨量云图提供的GMV to 5A工具，基于预期GMV推算出了5A人群目标，随后又将预算进一步拆解到不同触点。
在营销科学的帮助下，诗裴丝大促期间的转化率表现超出品牌预期51%，生意转化率较以往大促也提升77%。这意味着在短兵相接的竞争中，它实现了生意的确定性增长。事实证明，越是在大促这样高度不确定的营销场景中，提供确定性的营销科学就越是重要。
这同样是营销科学落入场景后的价值，它让原本复杂的主观决策变成了可被解释的计算过程。
过去几年，如果持续跟踪营销科学的发展，你会发现明显的变迁线索：它正从悬空的理论，加速落地融入企业的真实经营场景。这种显著变化，增加了它对现实世界的解释力，释放出大量潜力。而在这个过程中，它也开始受到更多企业的欢迎。
巨量云图的最新变化，无疑是这条变迁线索的延续。
营销科学已经不满足于宏观层面辅助企业决策，数据开始被拆解到更细的维度：看似虚无缥缈的品牌有了清晰的度量工具、九死一生的新品研发有了更多数据指导、大促营销的预算也可以分解给更具体的触点......而这一切变化都指向同一目标：在真实的经营场景下，无论再小的决策，最终都能获得营销科学的指导。
这是营销科学的魅力所在，当你以为它释放的能量已经饱和时，总有更多惊喜纷至沓来。事实上，所有科学也都是这样，它们永无止境地追求进步，并力图让理论更多地解释并服务于现实。
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