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CEO新年贺词 | 扎实的运营优化才是制胜之道

2025-01-23

摘要:

工程是世界上最接近魔法的东西。——伊隆·马斯克

Dear 大麦们,Dear MVP(MeDomino Valued Partner)们:


2024在后,蛇年在前,回首龙年之初,我们看到的是“无人之境”,看到的是巨大的不确定性;

经过这一年和生命科学行业头部企业的共创,站在蛇年的面前,我们可以说,“我们率先取得了确定性”。年底了,花一些时间,咱们说说这些确定性:

  • 一个明确的信号是,脉络洞察的核心运营指标取得了两位数的增长
  • 一个更明确的指标是,脉络洞察的产品持续、稳定地在多家头部企业运行,成为了精准营销的底层逻辑


我们可以略过2024年行业的种种变化,但我们无法忽视在行业内感受到的越来越强的压力,越来越紧的合规空间——而这些,正是行业巨变的根源。

年初,在行业持续的变化下,很多次交流中大家都透露出同样的关心:有没有突破性创新?比如技术,比如商业模式。当然,这种情况同样发生在技术交流当中,大家都希望看到一个特别颠覆性的技术。

而当对方发现,我们建议的是扎实的运营优化,一步步细致的工程化实现时,则不免露出失望的表情。

不可否认,历史上人类的大进步确实来自于突破性创新。远如工业革命,如抗生素;近如人工智能,如肿瘤免疫治疗。

但是我们同样看到了强大如跨海大桥,如隧道,如登月,如可回收火箭,如强大的CPU/GPU等……这些都是在突破性创新后的几十年,甚至数百年后取得的工程奇迹,不管是宏大的还是微观的。

大家喜闻乐见的宏大叙事下的可回收火箭,其实全然没有突破性创新,而是扎扎实实地把数百年前的牛顿定律不断推向极致,工程化的极致。甚至,连反推力火箭助降这件事,都是数十年前就已经有了的技术了(注意,是技术,不是理论)。


工程化,不断地优化,才是突破性创新在各个行业的落地应用和价值创造。

  • 一如现在神秘而强大的人工智能,神经网络的理论也是几十年前提出的,现在的突飞猛进,不过是强大算力支撑下的厚积薄发;
  • 十万张GPU组成的强大算力集群,背后是极其复杂的工程化设计与保障;
  • 行业中热门的ADC系列,也是工程化持续优化的经典案例。

回过头来看,不断压缩的利润空间,持续高压的合规环境等等,其实远不是我们行业独有的(无数行业仍然在羡慕生命科学行业)。


在互联网、在金融,在很多行业中早就发生过很多次了,活下来的强者无一不是一手创新,一手极致精细化运营。比如大家都熟悉的美团,其业务不管是团购还是外卖,都是寥寥数语即可大致讲明白的商业模式创新,后果也是极其可预见的血战。美团的胜出看似是资本的胜利,其实是资本看到了其运营能力和运营数据后选择的结果,核心,其实是精细化运营的胜利


我们生命科学行业应该寄希望的,是不断优化自己的运营能力,尤其是精细化运营的能力,对比外卖和网约车行业的精细化程度,我们行业的运营约等于是史前石器时代。

大家可能觉得,那边行业有大量的数据,其实那边更羡慕我们手中的个人级数据和地推团队(放眼望去,有多少行业具备这样规模的地推团队?)。那边好多时候能做的,只是推测或依赖平台给出的粗颗粒度数据,和不知如何得来的标签,于是不得不发展出复杂的测试策略,试图通过不断的试错,去寻找更佳的机会。

我们的行业,具备点对点的触达能力,和个体级别的细颗粒度数据!更好地发挥这些团队的力量和价值,提高他们的效率和有效性才是我们生命科学行业真正需要追求的方向。这背后的思考是,在合规日趋严格的趋势下,处方的动力到底是什么?是客情关系?费用?还是对于治疗方式的认可?

  • 客情关系,是否真的只能依靠个人能力呢?
  • 费用,确实很多企业把精细化能力用在了这边,甲方、乙方都有很多,脉络洞察不谈,也不想碰;
  • 治疗观念,在当前的数据和技术手段下,是不是有可能提供给一线团队更多的支持与赋能?这值得我们思考。此外,对策略的执行到位与否,也在很多时候决定了成败,尽管培训固然重要,但是仍然有大量的资源分配会取决于一线团队的自主判断,策略的落地一致性一直存在巨大的改进空间。


让我们重新审视我们手中的资源:

对比其他行业,我们拥有大量相对高素质的地面团队,颗粒度细、但可信度参差的个人级数据,质量高、但数量较少的内容,相对来说仍然可观的利润空间,以及非常粗糙的落地执行

战略上来说,我们接下来的动作逐渐清晰起来:

要取得竞争优势,核心是充分发挥数据的威力,追求极致精细化运营。


战术上来说,我们需要:

一、策略强一致性

·以策略标签为基础,串联全部资源与客户的平台

·客户洞察平台与营销自动化工具

二、精细化调配全渠道资源

·精准的客户标签

·资源的标签

三、快速提高一线团队专业能力

·人工智能赋能一线团队

四、全力以赴获取客户数据

·外部数据

·帮助一线团队获取高质量客户数据的工具

·数字化渠道的数据

五、持续,批量的产出专业内容

·AI赋能的内容复用

·AI赋能的内容生成

·AI提效的内容审批


转化为技术语言,我们需要全面的客户数据,各渠道上下统一的标签,自动化平台以及串联各模块的AI赋能。


工程是世界上最接近魔法的东西。——伊隆·马斯克


脉络洞察  卢文庆

甲辰龙年腊月廿四

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