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5G时代 如何玩转智能营销 构建未来营销新架构

程序员文章站 2022-10-14 14:13:07
根据Forrester发布的《美国营销技术与服务前瞻:2017-2022》显示:宝洁、联合利华等均在营销技术上的投入保持着稳定的增长,尤其是基于大数据的智能营销越来越被广告主认可。...

近年来,在技术与数据的加持下,智能分发技术和智能算法技术得到快速提升。机器写稿、阿尔法狗、无人驾驶、无人零售、智能音箱等成为商业领域的热点,我们也被带入到了对于人工智能时代的畅想和担忧中。

在营销界也一样,突然间,“智能营销”也成为营销行业的热词,很多品牌都亮出了“智能营销”这张牌。

但是,如何定义智能营销?智能营销为何备受追捧?又应该如何让智能营销落地?这都是整个营销行业所关注的焦点。

一、如何定义智能营销?

假设,某用户在某搜索引擎上搜索“医疗险”,b保险公司出现在首位,用户点击进入浏览了该公司的各种保险品种,并在“百万医疗险”的页面停留最久,填写注册了自己的手机号,但在输入身份证号的时候放弃了。

与此同时,这位用户的行为已被b保险公司所使用的数据公司提供的平台监测到,并通过分析为该用户打一个标签,也就是所谓的用户分群。通过特殊标签打包分析后,平台就会给包括这位用户在内的同一标签用户推送“百万医疗险”优惠券,这种精准推送就是智能营销。

智能营销通过机器学习、自然语言处理及知识图谱等相关技术,对数据处理、内容投放以及效果监测等营销关键环节进行赋能,优化投放策略、增强投放针对性。其核心为帮助营销行业节约成本、提高效率、挖掘更多营销渠道。

智能营销有两个重要特征:

(1)第一个特征是高效。 智能营销不仅大大缩短了营销链路,还能利用智能化的技术快速收验和迭代,然后以最快的速度去引爆智能上的一些诉求;

(2)第二特征是交互。 智能营销的核心在于它能够像人一样的思考,从人的诉求出发跟人进行互动,在这交互的过程中,逐渐激发人的需求。具体到营销层面,也是一样。

二、“智能营销”为何备受追捧?

智能营销备受追捧的背后,归结于消费者营销思维模式 两大因素的嬗变,迫使品牌营销不得不在“压力”中转型。

1、消费者变化

以宝洁为例:作为曾经的营销之王,彼时在国内能与其竞争的产品寥寥无几,消费者对宝洁洗发水、沐浴露等产品趋之若鹜。所以宝洁只要将产品批量化生产,并通过电视台这个单一传播渠道对消费者进行品牌轰炸,再对超市进行渠道垄断,就能赚得盆满钵满。

而随着互联网的发展和移动设备的不断普及,消费者的消费认知、心智和自主意识均有大幅提升和成熟,消费偏好也更加多元化、个性化、强调小而美。品牌与消费者的关系不再局限于单向的传播和影响,呈现双向互动的特征。

这就意味着传统营销玩法失效,因此在当前互联网传播环境下,谁能迅速有效地找到消费者、准确洞察消费者的需求,谁就率先占得先机和商机。而这种营销分析、洞察和判断正是建立在人工智能和大数据的营销基础上。

2、营销思维模式转变

如果说流量思维强调的是"广告"与"曝光",不断获取新用户。那存量时代,最大的区别就是用户获取之后的后续行为。提升客户价值成为存量时代营销增长的重要引擎。

如何学会以“智能手段”与客户保持对话,实现对客户生命周期的全程追踪,并对不同时期的客户制定针对性的营销策略变得至关重要。

在这两大变化的推动下,营销环境产生剧烈的变革,促使每个行业的品牌都在寻找营销的破局之道,诸如智能营销等精准营销的方式呼声越来越高。

三、智能营销的“能”与“不能”

有人说,智能营销时代来了,很多营销人或许就失业了,因为人工智能会取代广告营销工作的多个环节,比如,媒介计划、媒介优化等等,似乎今后将进入“计算为王”的时代。

人类的头脑再发达,也敌不过机器的高效运算和深度学习,但智能营销真的无所不“能”、无所不包吗?本文的答案是:有所“能”也有所“不能”。

1、智能营销的“能”

(1)精准定位目标受众,洞察消费者需求

智能营销能够帮助营销人在自有数据库中挖掘高价值潜在消费者,并整合全渠道消费者数据,360°完善消费者画像,让品牌更了解他们的消费者。

通过对消费者的行为习惯、年龄、教育程度、消费习惯、社交特征等等进行数据分析后做出精准而个性化的判断,得到更为精准的目标消费者的画像并洞察消费者的真实需求。

(2)定制个性化营销策略,智能化投放

在营销策略搭建方面,基于智能技术建立的消费者画像和对消费者需求的洞察,可以针对不同的消费者提供有针对性的营销内容。

以今日头条为例,作为国内的知名内容平台,它拥有海量的内容和用户。今日头条拥有多样化的内容形式,包括信息流、图文、视频等,而且还能和抖音、西瓜视频等巨量引擎旗下的产品形成集合优势。

通过对用户习惯、兴趣、购买力等各项数据的挖掘分析,就能准确地掌握不同用户的具体需求。这样也就能做到让每个用户都看到自己想要的东西,包括营销内容。

这种"投其所好"的营销方式,可以避免广告商和平台的资源浪费,让广告投放更加准确和高效,同时不会对用户造成干扰。

(3)双向传播,反馈及时有效

智能营销相比传统营销有一个明显的优势,就是可以实现双向传播。 消费者对营销内容的意见和建议,可以及时地传递给内容平台以及广告主。有了这个机制,能更加准确地了解到目标群体的实际需求,对营销方向和内容进行及时的调整。

首先,最直观的有阅读量、点击率、打开率等基础数据。其次,还可以有调查问卷、评论、直接反馈等渠道让消费者和平台以及内容创作者沟通,因此,广告主营销的效果也可以得到验证,过程更加透明化。

(4)5g技术会让营销更加智能和具体

5g即将普及,互联网营销也将从pc互联网和移动互联网变迁至智能物联时代。届时,平台、数据、场景更加深度融合,"牵一发而动全身"。人们的每一次消费行为不再是一个点,而是会形成链条。

这样一来,发生营销的场景会更加多元化。比如说,一个喜欢数码设备的人,在公交站等车时,灯箱屏幕会推送他可能喜欢的手机广告。

广告形式也会有新的升级,在文字、图片、短视频的基础上,可能还有 ar、vr、游戏等。

2、智能营销的“不能”

智能营销的“不能”,是指对消费者情感流动的把握。 “情绪”驱动的需求往往有很大的不确定性。因此,如何去捕捉不同时间、空间、场景中的消费者情感、情绪变化,以及基于消费者需求形成预见性的洞察能力,驱动消费者不再重复过去的路径和行为,这仍然是目前智能营销所不能及的部分。

因而,对于用户群体的情感、价值观以及生活方式的深度洞察,依然需要营销人的智慧,也就是说,营销人与智能化之间是相互协作关系。

无论智能营销“多能”,还是“不能”,回到营销层面,它不仅要思考如何实现全链路的营销覆盖和用户的精准化和个性化,还需要考虑基于生活场景的深度洞察和策略行动,也就意味着,智能营销不能脱离“创意”,也不能脱离“内容”。

四、智能营销具体的落地逻辑

综上,智能营销具体的落地逻辑需要满足3个条件:感知、触达、量化。

1、感知:全面的客户洞察体系

智能营销的基础能力是感知 ——基于多渠道的数据资源,打破数据孤岛,全方位、立体式洞察、透视、评估、运营客户的多边关系,实现客户、产品、渠道、促销、定价等多维度的精准刻画,从而为客群圈选、定向投放、产品定价等形成基础。

具体来说,几乎所有的智能化营销,都会涉及到客户标签体系的建设,这是实现对单一客户、客群的刻画和洞察的基础。标签体系通常涵盖了基础和高阶标签:

基础标签包括消费者数据(性别、年龄、职业、教育程度等)、媒体数据(广告位、上下文的内容、app渠道等)、环境数据(天气、时间、地理位置等)等,能够较为准确、直接的刻画客户基础信息;

高阶标签是统计加工后的聚合信息,如客户生命周期、贡献度、流失概率、信用分、风险等级等,其优势是可与运营指标直接关联,难点在于数据的加工计算,对数据资产质量和全面性有一定要求。

在传统营销中,建设全面的客户标签体系,对广告主来说是个难题。而进入智能营销时代,这些都不会是问题。

通过智能营销不断沉淀全渠道的客户、营销活动数据,自动化跨渠道打通one_id,实现数字化数据管理,让信息在合适的节点以恰当的形式迅速找到“对的人”,使得营销真正实现智达于心的效果,从而提高营销效率和价值转化。

2、触达:全渠道、智能化投放能力

在智能营销时代,我们不仅需要关注app、小程序、h5、微信、线下各端营销渠道,更需要通过数据分析与洞察,实现营销方案的精准化、智能化的触达能力。

针对不同场景、营销活动,尝试多种创意方案的策划和投放方案。 例如,通过智能营销在线强化学习能力,针对app不同广告位的实时在线推荐、营销工具投放决策,从而实现营销价值转化:

个性化投放、最大化转化率; 未转化客户多次触达,驱动客户签约、购买; 减少粗放式的广告投放,实现成本控制及优化; 灵活调整、配置营销目标。

智能化推荐与投放依赖于线上实时数据采集分析、在线机器学习、a/b test、营销活动设计、营销创意设计、投放位置选择、客群圈选等一系列数据智能、数据工程能力,智能选取最优的呈现形式。

某种程度上来说,在既定的内容之上,达到面向用户层的个性化呈现,最终实现从自然转化、到随机营销、再到智能营销的精细化、自动化营销价值提升。

3、量化:营销数据迭代与与优化

在互联网时代,营销是一个数据驱动持续运营的过程。 无论是营销活动的设计、多渠道的精准投放,还是客户拉新、激活、转化、传播,都依赖于业务指标的量化分析,实现迭代式优化的营销闭环。

数据驱动的智能营销,体现在从客户洞察、营销策略、广告投放、执行管理到增长分析全流程的指标分析与管控,通过对数据回流的迭代式反馈来持续发现、总结并解决问题。

以广告投放为例,智能营销通过对数据的监控,不仅可以在投放前和投放中发挥作用,也可以对投放后的效果进行监测以及环节优化。从中得出各种各样的经验总结,帮助营销活动进行优化,比如吸引消费者关注的内容有什么共性、流量比较多的渠道有哪些、渠道的roi情况等。

做好迭代和复盘的工作,自然能够整理出一套最佳模板,也能为后续的重复工作省下很多时间。

至此,“感知-触达-量化”形成完整的营销闭环,实现全场景、全实时、全漏斗、全数据、全旅程的全流程营销。

五、总结一下

根据forrester发布的《美国营销技术与服务前瞻:2017-2022》显示:宝洁、联合利华等均在营销技术上的投入保持着稳定的增长,尤其是基于大数据的智能营销越来越被广告主认可。

随着数据维度的不断丰富,应用场景的不断增多,尤其是移动化所带来的位置数据、物联网数据的日趋丰富。对于各大品牌而言,盲目进行“广而告知”式的营销已经难以奏效,如何更好地运用“智能”技术赋能,为品牌营销实现品效合一已是大势所趋。