数字化背后的底层思考逻辑是什么?我称之为“感知响应模型”感知、理解、决策、行动。要去感知这个市场外界的变化，然后理解这个变化到底怎么回事，之后去判断基于这个变化应该做什么，后去做，响应决策。在整个过程中，需要特别注意以下几个要点：
1、维度要多
在感知的过程中，就像一个人一样，要把每一个感官系统都打开的，不要只看一个维度。
从数据的角度讲，市场上重要的两个维度，就是时间和空间。
举个例子，曾经有人卖百度的广告词(当然今天这个骗法已经很少了)，比如我买了“吴明辉”，买了之后，他说吴总，“吴明辉”这个词，你只要搜了就排名，一个点击10块钱。
后来他怎么做呢?他知道你就在北京，而且只有白天上网，然后他就只投了北京和白天的那段时间，而在其它的时空，“吴明辉”根本就不排在的。也就是说，他连投都没投，然后就开始刷量。
如果你不做分析，就会看着量不错，然后我在北京一搜，“吴明辉”确实排在。其实后台的量可能90%都是假的，只有那10%是在北京产生。
而且，各种维度，交叉起来。
再举一例。我们经常给消费者打标签，打人口统计学属性，按照年龄、性别、收入、教育水平等来区分，比如我的产品是面对20到30岁女性的。但是，中国是一个非常复杂的市场，发展是非常不均衡的，如果只按一个统一的维度做，很可能出问题，有的市场好，有的市场不好，你也不知道为什么。
所以，聪明的做法可以把所有城市分成了一线、二线、三线、四线的，还有超一线的。每一个市场所定义的人口统计学属性是不一样的。
还有，你想象的那些维度，与消费者的真实状况可能不一样。
我们曾经帮助人分析他的广告投放和后的品牌喜好度之间的关系，后来我发现，你有没有真的看广告，和我问你有没有看过广告的答案，是不一样的。有一些人明明没看过你的广告，但是填问卷时说我看了。因为，他看了大量的你的竞争对手的广告，混为一谈。
2、注重异常
还有很多的异常，比如互联网上的收视率reach(到达率，指看见某一个广告的总人数)超过了，这不可能。仔细研究后发现，很多人清了Cookie，这样一个人就变成了几个人，被你算了很多遍。
这样的事情，如果你不把它清除掉，你的计算全是错的。你的广告投放量本来是不够的，你以为投够了，就结束了。
清cookie的问题解决了，我们还发现有一些地方超过，比如珠海、三亚。为什么?因为分母不对，三亚的人口和统计局统计的人口根本就不是一回事，三亚有大量的人是去旅游，一住住半年，根本就没户口。
所以三亚这个市场，要比你想象的大很多，你是可以砸更多钱的。
所有的异常出现时，一定要时间去仔细研究为什么。清楚了之后，你对市场就有进一步的理解，就会有非常好的竞争优势。
3、关注变化
比如广电总局的限广令，真正聪明有心的人，会时间去关注。而还有一些人动作很慢，还在继续投电视广告。但电视广告已经开始涨价了，因为广告资源变少了。
聪明的人就开始研究互联网，互联网在增长，怎么去比较、鉴别，在哪些城市应该多投互联网，哪些城市应该继续投电视。他们在这种变化节点上都可以做得很好。
这些变化，有时是宏观变化，有时是微观变化。很多情况下，对于消费者的洞察和理解，微观比宏观还重要。
比如汽车企业，研究多少人上这个汽车网站，不一定很重要;而如果有一个人以前不上汽车网站，今天突然上了，你把这个人找出来，定向投广告，非常管用。
4、快速响应
你只是看了数据不行动，所有的事情都白做了，一定要快速行动。
推荐一本书，《战争论》，战争的本质就是解决不确定性。做广告、做营销，也跟打仗是一样的。
你一个广告砸进去，发现根本就不是这么回事，这时怎么办?快速调整、快速响应!你的动作越快越好。
整个市场发展的趋势是，广告活动的时间、周期越来越短。以前可能一波活动3个月，现在的主流是一个月一波广告活动。真正那些竞争激烈的行业，比如零售，以前的国美和苏宁，今天的京东和阿里，它的广告活动一开始就是以周为单位的，每周营销活动都不一样。
它在不断调整，因为它在研究消费者到底有什么变化。迭代越快，浪费也就越少，有一句话叫“早死早投胎”，很多想法有可能一开始就是错的，如果一直沿着往下走，实际在浪费投资人的钱。
