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❑消费者得到满足的成本（Cost and Value toSatisfy Consumer’s Needs and Wants）。
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❑用户购买的方便性（Convenience to Buy）。
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❑与用户的沟通交流（Communication with Consumer）。
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4C理论的核心是Consumer消费者。因此，以4C理论为核心营销思想的企业营销战略又可以简称为“以消费者为中心”的营销战略。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497479]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 1.1.2 从4C到3P3C
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4C理论虽然成功找到了从“以产品为中心”转化为“以消费者为中心”的思路和要素，但是随着社会的进步，科技的发展，大数据时代的来临，4C理论再次落后于时代发展的需要。大数据时代，日益白热化的市场竞争、越来越严苛的营销预算、海量的数据堆积和存储等，迫使现代企业不得不寻找更合适、更可控、更可量化、更可预测的营销思路和方法论。于是在基本思路上融合了4P理论和4C理论的nPnC形式的理论出现了。
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具体到典型的互联网行业，虽然学术界对于到底是几个P和几个C仍存在着争议，没有定论，但是这并不妨碍企业积极探索并付诸实践应用，本书姑且以3P3C为例，如图1-3所示，概述互联网行业运营的典型理论探索。
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图1-3 3P3C理论结构图
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在3P3C理论中，数据化运营6要素的内容如下。
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❑Probability（概率）：营销、运营活动以概率为核心，追求精细化和精准率。
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❑Product（产品）：注重产品功能，强调产品卖点。
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❑Prospects（消费者，目标用户）。
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❑Creative（创意，包括文案、活动等）。
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❑Channel（渠道）。
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❑Cost/Price（成本/价格）。
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而在这其中，以数据分析挖掘所支撑的目标响应概率（Probability）是核心，在此基础上将会围绕产品功能优化、目标用户细分、活动（文案）创意、渠道优化、成本的调整等重要环节和要素，共同促使数据化运营持续完善，直至成功。
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需要指出的是，这里的目标响应概率（Probability）不应狭义理解为仅仅是预测响应模型之类的响应概率，它有更宽泛的含义，既可以从宏观上来理解，又可以从微观上来诠释。从宏观上来理解，概率可以是特定消费群体整体上的概率或可能性。比如，我们常见的通过卡方检验发现某个特定类别群体在某个消费行为指标上具有的显著性特征，这种显著性特征可以帮助我们进行目标市场的选择、寻找具有相似特征的潜在目标用户，制定相应的细分营销措施和运营方案等，这种方法可以有效提升运营的效率和效果；从微观上来理解，概率可以是具体到某个特定消费者的“预期响应概率”，比如我们常见的通过逻辑回归算法搭建一个预测响应模型，得到每个用户的预计响应概率，然后，根据运营计划和预算，抽取响应概率分数的消费者，进行有针对性的运营活动等，这种方法也可以有效提升运营的效率和效果。
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宏观的概率更加有效，还是微观的概率更加有效，这需要结合项目的资源计划、业务背景、项目目的等多种因素来权衡，不可一概而论。虽然微观的概率常常更为精细、更加准确，但是在实践应用中，宏观的群体性概率也可以有效提升运营效果，也是属于数据化运营的思路。所以在实践过程中如何选择，要根据具体的业务场景和具体的数据分析解决方案来决定。更多延伸性的分析探讨，将在后面章节的具体项目类型分析、技术分享中详细介绍。
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上述3P3C理论有效锁定了影响运营效果的主要因素、来源，可以帮助运营人员、管理人员、数据分析人员快速区分实践中的思考维度和着力点，提高思考效率和分析效率。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497480]