试点和推广和风险控制

香港的公交车上，八达通是普遍安装的支付系统，除了少数一些小巴，你几乎都能看到那个黄色的八达通读卡器，以及上车时候听到人们嘟嘟的拍卡声。

而最近才开始试点的是马云家的支付宝，常用taobao购物的人会对它比较熟知，则只有很少部分的路线的车才有安装。人们基于风险管控的要求，总是在因素未明的项目初期阶段，把项目的范围划定在很小的区域，这样，如果发生了任何难于预料的情况，因为范围所限制，也不会导致对全局有大的负面影响。而试点范围随着时间，会以新的方式运作，并不断地收集到新的运行数据。经过一段时间后，人们根据数据进行分析和评估，修改一些不恰当的做法，并把一些效果好的做法扩大到其他领域去进行使用。这样，慢慢的把一种新鲜事物纳入到日常的运作中来。

试点，评估，扩大，这样的过程，是人类在谨慎和勇敢之中的一个平衡选择，这让人们不会裹足不前，也不会鲁莽冒进。这是千百年积累的经验。

宣传和推广领域，也有类似的操作。既然涉及到了成本投入和时间进度，有了预期的目标，那么就有了风险的考量。成本投入，会有效果吗？要修改现有的策略，会不会变得更加糟糕？

因为有这样的考虑，所以框定一个范围，类似上说的试点便成了必要。

推广和宣传界，形成了非常详尽的效果评估手法，拥有著名的AB测试比较模式。也就是同时对受众的不同群体进行对照性的广告推广投放设置，例如在创意内容，时间段，频次，落地页等等方面进行差别投放，然后对照效果取最优化方式。

如果所有的流程是在网上进行的，那么基于大数据的架构，整个过程可以做到非常的自动化。这意味着成本的大幅度降低，提高了营销项目的成功概率。

如果有部分或者全部的流程是在线下的，那么，因为数据的收集和处理往往不是实时的，所以会有较大的时间滞后。另外，线下系统涉及人员较多，协作方面也有非常大的成本投入。这可能导致对照测试显得困难，尤其是对于小型的企业来说。这也是为什么很多的企业开始寻求网络上的宣传方法的其中一个重要的原因。