几天前耐克公司的前高管，曾在公司工作了21年的品牌总监Massimo Giunco在linkedin上发表了一篇名为An epic saga of value destruction的文章，迅速在网络上被疯传（好吧，只是在digital marketing领域疯传）。
这篇文章中把Nike过去财年的糟糕表现归结于几个失误的决策，特别是在数字化营销方面的过大投入问题。作为关注数据和决策的本公众号，我很认真地读了他的文章和网上的一些讨论，一些个人想法如下。
https://www.linkedin.com/pulse/nike-epic-saga-value-destruction-massimo-giunco-llplf/
文章立意的起点是YTD 30%的股价下跌，如果你去看看耐克股价的走势，特别是6月27日单天20%的跌幅，主要是市场对来公司FY24 (23年6月-24年5月）疲软的销售数据的直接反映。
从财务数据是很容易解读出，投资人为什么这么不满意耐克的表现。FY21至FY23连续三个财年8%的销售年增长率，到24年下降到只有1%。
但文章中并没有提到对耐克销售影响的另一大因素：中国市场的疲软。Nike 和许多其他美国品牌一样，曾视中国为其下一个主要增长市场。在截至2021财年的连续七年中，其大中华区实现了两位数的收入增长。但在过去三年中，Nike的中国业务失去了动力，中国消费市场持续疲软，且Nike面临来自国内竞争对手如安踏体育和李宁的激烈竞争。
下面仔细来看文章中我比较关注的两个质疑点，如果你对数据驱动决策和业务创新这些感兴趣，也应该好好思考下你的答案。
飞轮or死亡螺旋
这段核心是对耐克放弃品类管理而转向DTC模式， Nike取消类别（如跑步、篮球、足球），将所有产品重新分类为“女士”、“男士”和“儿童”。其逻辑是Nike在资源上存在重复投入，而转向DTC将提供足够的客户数据，以便基于产品决策，而不是依赖于类别专家（例如在Nike工作超过20年的篮球专家）。许多这些专家被解雇，Nike失去了他们的洞察力。然而，这一决定明显失败，Nike在2023年底悄悄重新引入了类别管理。
这里高亮的话中所提到的数据飞轮，是指通过数据收集、分析和应用不断推动业务增长和优化的循环过程。理想状态下，每一次的优化和改进都会积累更多的数据和经验，从而使下一轮的优化更加高效，推动业务的持续增长和发展。
数据本身的价值是毋庸置疑的，但我认为完全押注在数据（特别是用户购买和线上行为所产生的数据）上，也是一种固定性思维(fixed mindset），而非我们真正应该追寻的成长型思维(growth mindset）。那些被解雇的在NIKE工作超过20年的篮球专家，他们的洞察和智慧难道不也是无法替代的宝贵数据？
数据驱动最终希望能做的是“改变用户习惯”，但如果这些习惯能通过折扣，APP改版或者是Push文案设计来改变，说明这些习惯要么本身就不坚定，要么就是你的品牌和其他几个品牌一样，对用户本身没什么差别。
从产品视角转移到消费者视角这并没问题，但Nike一直是通过Air Jordan等等各种爆品来吸引顾客的，如果一直追寻数据驱动的这种”增量价值“（通过AB测试的订单提升等方式来验证），最终可能的就是像文章中所说的Nike就变成了和Zara，GAP，H&M这些品牌一样，失去了品牌自己的核心定位。
这也是品牌，营销和设计这些创意工作，这些一定程度脱离数据而纯粹来自于某些人的天才大脑的重要意义（简单可能并不恰当的例子：瑞幸卖出几亿杯的生椰拿铁）。这些真正能够驱动用户改变消费习惯，无论是通过告知他们某种选择的存在，还是让他们觉得选择这种选项比其他选项更有吸引力和效果。
短线or长线
另一个问题是Nike调整了营销预算，专注于将用户引导至Nike的数字平台和会员平台。优先考虑程序化广告支出意味着Nike从“创造需求”（吸引新客户）转向“服务和保留需求”（重新定位现有客户）。
这几乎是个数据决策类的共性问题，即便你没有参与过相关工作，也可以用来做做批判性思考。如果公司追求的是流量转化的效率，那么最容易做的就是瞄准那些本身就对你有兴趣的用户，但换个角度，如果你一直这么做，那你的整个用户池子就会逐步缩小。如果你做转化的主要方法是给折扣，那就麻烦更大了，一些本来就打算买你产品的用户，能用更低的价格买到，而那些兴趣不高的用户，更进一步的被你挡在门外。
这里提到的程序化广告（Programmatic Advertising）是一种使用自动化技术购买和投放在线广告的方式，利用数据和算法来实时竞价和购买广告空间，从而使广告投放更加高效和精准。
文章作者痛心地写到：
Nike invested a material amount of dollars (billions) into something that was less effective but easier to be measured vs something that was more effective but less easy to be measured
Nike投入了大量资金（数十亿美元）在一些效果较差但容易衡量的领域，而非投入在一些效果更好但难以衡量的领域。
但这个金句也有自己的逻辑问题，数字广告的确是为了转化而服务，但也不能完全把它和品牌类广告（比如耐克最新为奥运所做的winning isn’t for everyone）做对立。另外如果作者认为其他一些是效果好但是不太好测量，那如果没有测量，他怎么能确定这些方法是效果好的呢？
一些互联网公司在大促中也会加入用户资产的指标，比如通过用户30日的留存复购等，来衡量短期的促销购买是不是真的有短时问题。无论是程序化广告还是平台内部的算法，效率都通常是锚定在流量转化上的。要想实现长短线更平衡的结果，通常是靠资源也就是公司预算分配来实现。
所以真正有问题的，并非是投入程序化广告来提升短期订单，而是像nike这样投入了90%的预算去做程序化广告，只留下10%预算作品牌广告。更有意思的是，2019年阿迪达斯就面临类似的问题(Nike难道不看竞品报告的么？），在做了类似的数字化转型之后，公司管理层认识到了短线和长线之间不平衡的问题，而当时阿迪的预算分配是23%品牌广告，77%数字化投放。
有些人认为Giunco是离职员工的怨气贴，但读完觉得写的内容还是很就事论事。很早就有人提出”品效合一“的概念，因为这的确就是品牌切实的既要又要的想法，短线的订单增长和长线的品牌形象都得兼顾。
算法以及未来的人工智能总是能围绕一个目标优化到极致，据说Tiktok（国际版的抖音）已经给商户提供了一个叫GMV Max的功能，商户只要输入预算投入和ROI可接受水平，算法就自动化的选择人群，文案以及广告投放等要素。
但长期的收益特别是无法完全量化的品牌效应，可能还是得人机互助的走下去。
