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如何用DeepSeek升级“千人千面”营销策略,服务1000亿+市值客户

用户在左 体验在右 2025-02-06 关注
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梁玟玟 自由撰稿人 关注
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伴随着技术和营销渠道的变迁,直播、短视频、KOL推荐、私域营销等新型营销模式层出不穷。大数据、人工智能和云计算等前沿网络技术也不断驱动着营销技术的发展。


对于市场洞察研究人员来说:营销方式更多更复杂,但是困惑却越来越多。具体来说,我们看到的主要变化:

第一,流量满了,品牌弱了。71%的CMO倚重立竿见影的营销投入,效果衡量越看越短,导致品牌日渐式微(数据来源:贝恩咨询全球CMO调研)2023年全球百大品牌的价值缩水近20%(凯度BrandZ™最具价值全球品牌100强排名,2023)


CMO首席市场官(英文:ChiefMarketingOfficer),又称为“首席营销官”,负责与企业相关的所有营销问题,是企业营销部门的最高统帅。


第二,内容碎了,认知浅了。2021年,94%(数据来源:贝恩咨询全球CMO调研)的CMO认为千人千面的数字化营销是最主要的工作职责。

千人千面越做越多,但效果存疑,消费者平均能记忆的互联网广告只有2个(凯度中国城市居民广告关注度研究).


这不禁让人思考:千人千面这种去中心化营销,借助多样化平台、个性化信息,进行精准化触达的方式,对于市场营销而言,是进步还是曲折?



Q1、千人千面营销策略,具体是什么?



DeepSeek的回答:


千人千面营销策略是一种基于用户画像的个性化营销方法,通过分析用户的行为、兴趣和需求,为每个用户提供定制化的内容和推荐,以提升用户体验和营销效果。


核心要素


用户画像:通过收集用户的基本信息、行为数据和偏好,构建详细的用户画像。


数据分析:利用大数据和机器学习技术,分析用户行为,预测其需求。


个性化推荐:根据用户画像和数据分析结果,提供个性化的产品、服务和内容推荐。


多渠道触达:通过邮件、短信、社交媒体等多种渠道,精准推送个性化内容。


实施步骤


数据收集:通过网站、App、社交媒体等渠道收集用户数据。


用户细分:根据数据将用户划分为不同群体,形成用户画像。


内容定制:为不同用户群体设计个性化的营销内容。


精准推送:选择合适的渠道和时间,推送定制化内容。


效果评估:通过数据分析评估营销效果,持续优化策略。


应用场景


电商:根据用户的浏览和购买记录,推荐相关产品。


内容平台:根据用户的阅读习惯,推送个性化内容。


金融服务:根据用户的财务状况,推荐合适的理财产品。


旅游行业:根据用户的旅行偏好,推荐定制化旅游方案。


优势


提升用户体验:个性化推荐让用户感受到被重视,提升满意度。


提高转化率:精准推送能有效提升转化率和销售额。


增强用户粘性:个性化内容有助于提高用户忠诚度。


挑战


数据隐私:需在个性化推荐与用户隐私保护之间找到平衡。


技术门槛:需要强大的数据分析和机器学习技术支持。


成本投入:实施个性化营销需要较高的技术和资源投入。


DeepSeek的总结


千人千面营销策略通过个性化推荐提升用户体验和营销效果,尽管面临数据隐私和技术门槛等挑战,但其优势显著,应用广泛。


Q1 DeepSeek回答述评:



千人千面营销策略相信大家都不陌生,这里让DeepSeek回答的目的是拉齐大家的认知,这样基于共同的信息水平线,谈论后续的问题:


过度依赖“千人千面”营销有哪些弊端?


如何升级“千人千面”营销策略?


Q2、过度依赖“千人千面营销策略”,有什么弊端?



DeepSeek的回答:



过度依赖“千人千面营销策略”可能带来以下弊端:


1. 数据隐私问题


隐私泄露风险:大量收集用户数据可能引发隐私泄露,导致用户信任下降。


法律合规风险:各国对数据隐私的法律要求日益严格,过度依赖可能导致法律风险。


2. 技术依赖与成本


技术门槛高:实施该策略需要强大的数据分析和机器学习技术,技术门槛较高。


成本高昂:数据收集、存储、分析和个性化内容制作需要大量资源投入。


3. 用户疲劳与反感


信息过载:频繁的个性化推送可能导致用户感到信息过载,产生疲劳感。


反感情绪:过度精准的推荐可能让用户感到被监视,引发反感。


4. 数据偏差与局限性


数据偏差:如果数据样本不全面或存在偏差,可能导致推荐结果不准确。


局限性:仅依赖历史数据可能忽略用户的潜在需求,限制创新和多样性。


5. 品牌形象单一化


品牌形象单一:过度个性化可能导致品牌形象碎片化,难以形成统一的品牌认知。


缺乏一致性:不同用户接收到差异过大的信息,可能影响品牌的一致性。


6. 竞争同质化


同质化竞争:随着越来越多的企业采用该策略,个性化推荐可能变得同质化,难以形成竞争优势。


创新不足:过度依赖现有数据和算法,可能抑制创新和新想法的产生。


7. 用户依赖性


依赖性增强:用户可能过度依赖个性化推荐,减少自主选择和探索的机会。


信息茧房:长期接受个性化推荐可能导致用户陷入信息茧房,视野受限。


DeepSeek的总结


虽然“千人千面营销策略”能提升用户体验和营销效果,但过度依赖可能带来数据隐私、技术成本、用户疲劳、数据偏差、品牌形象单一化、竞争同质化和用户依赖性等问题。


企业应在实施过程中平衡个性化与隐私保护、技术创新与成本控制、精准推荐与用户自主选择等多方面因素,以实现可持续的营销效果。

Q2 DeepSeek回答述评:



在预设这个问题的时候,我们已经发现的弊端是:


用户精准vs.信息茧房

一方面,“千人千面”的广告可以根据具体营销需求筛选用户标签,实现对兴趣人群的精准触达。

另一方面,仅触达兴趣人群,就会缺乏对潜在人群的教育能力,而广泛投放又受到成本限制,最终形成封闭的信息茧房


个性化vs.碎片化:此外,千人千面可以根据用户的习惯推送个性化内容,更好的激发用户阅读兴趣。

UGC/KOL创作内容看似丰富,但碎片化的信息无法形成统一的品牌认知


DeepSeek的回答,显然超出了我们的预设信息,从信息搜集能力来看,显然DeepSeek是有巨大优势的。


最后“总结”环节,感觉DeepSeek总结过于笼统,可以更加精炼化。可能我们的结论更为精炼、更直接:


过度依赖千人千面,“广告”就成了“窄告”,势必限制生意增长。



Q3、“千人千面营销策略”,该如何升级改进呢?



DeepSeek的回答:



“千人千面营销策略”是一种高度个性化的营销方式,但为了使其更有效并避免潜在弊端,可以从以下几个方面进行改进:


1. 优化数据收集与隐私保护


精细化数据收集:不仅收集用户的基本信息和行为数据,还要关注用户的上下文数据(如时间、地点、设备等),以提供更精准的推荐。


隐私保护透明化:明确告知用户数据如何被使用,并提供用户控制数据权限的选项,例如允许用户选择退出个性化推荐。


数据匿名化与加密:对用户数据进行匿名化处理,并采用加密技术保护数据安全。


2. 提升算法精准度与多样性


多维度用户画像:不仅基于用户的历史行为,还要结合用户的兴趣、社交关系、心理特征等多维度数据,构建更全面的用户画像。


动态更新用户画像:实时更新用户数据,确保推荐内容与用户的最新需求保持一致。


避免信息茧房:在推荐算法中引入随机性和多样性,避免用户陷入单一的内容循环。


3. 增强用户体验与互动


适度推荐:控制个性化推荐的频率和强度,避免过度推送导致用户疲劳。


用户反馈机制:允许用户对推荐内容进行反馈(如“喜欢”或“不感兴趣”),并根据反馈实时调整推荐策略。


探索与发现功能:为用户提供“探索新模式”或“发现新内容”的功能,鼓励用户跳出个性化推荐的局限。


4. 结合场景化营销


场景感知推荐:根据用户所处的场景(如通勤、购物、休闲)提供不同的推荐内容。例如,通勤时推荐短视频,晚上推荐深度阅读内容。


实时场景优化:利用实时数据(如天气、地理位置)调整推荐策略,提供更贴合场景的内容。


5. 内容质量与形式创新


高质量内容:确保推荐内容的质量,避免低质或重复内容影响用户体验。


多样化形式:结合视频、图文、直播、互动内容等多种形式,满足用户的不同偏好。


故事化推荐:通过讲故事的方式传递推荐内容,增强用户的情感共鸣。


6. 全渠道整合与一致性


跨渠道数据打通:整合用户在网站、App、社交媒体等不同渠道的数据,提供一致的个性化体验。


全渠道触达:通过邮件、短信、推送通知、社交媒体等多种渠道触达用户,确保推荐内容覆盖用户的所有触点。


一致性体验:在不同渠道保持品牌信息和推荐内容的一致性,避免用户感到混乱。


7. 技术赋能与创新


AI与机器学习优化:利用更先进的AI算法提升推荐的精准度和实时性。


自动化营销工具:使用营销自动化工具管理个性化推荐,提高效率并降低成本。


新兴技术应用:尝试AR/VR、元宇宙等新技术,提供沉浸式的个性化体验。


8. 用户参与与共创


UGC(用户生成内容):鼓励用户生成内容,并将其纳入推荐系统,增加真实性和互动性。


用户共创活动:让用户参与推荐内容的设计或评选,增强用户的参与感和归属感。


社群互动:通过品牌社群或社交媒体与用户互动,了解用户需求并优化推荐策略。


9. 效果评估与持续优化


KPI设定:明确个性化推荐的KPI,例如点击率、转化率、用户留存率等。


A/B测试:通过A/B测试评估不同推荐策略的效果,找到最优方案。


数据反馈闭环:建立数据反馈机制,实时监控推荐效果并快速调整策略。


10. 社会责任与价值观传递


正能量推荐:在推荐内容中融入正能量和社会责任相关的内容,提升品牌形象。


可持续发展理念:推荐环保、可持续的产品或服务,吸引有相同价值观的用户。


公益活动结合:通过推荐内容引导用户参与公益活动,增强用户对品牌的好感。


DeepSeek的总结


改进“千人千面营销策略”需要在数据收集、算法优化、用户体验、场景化营销、内容创新、技术赋能、用户参与、效果评估等多个方面进行综合优化。


关键在于以用户为中心,平衡个性化推荐与隐私保护、精准度与多样性、技术创新与成本控制,从而实现更高效、更人性化的营销效果。


Q3 DeepSeek回答述评:



看完DeepSeek的回答,第一印象是:大而全,如果当作论文来回答,肯定没问题。

但细致一想,答案有点像我们天天看到的各种“专家答案”,文人气息浓厚了些。


专业的市场洞察研究人员是能解决商业问题,能将研究方案实际落地,产生经济价值的。因此,说下我们的答案:


营销本质是建立认知、认可、认同的品牌热爱



对品牌营销而言,应该回归营销本质,建立用户对品牌的热爱。


我们认为,品牌的热爱由三部分构成:先认知,再认可,最后认同。


认知,Memory:最核心的品牌心智,是消费者记得最清楚的一句选择你的理由。


认可,Experience:是将品牌的核心卖点与消费者的兴趣、圈层等产生共鸣,通过提供独特的体验,从而让消费者产生好感,认为品牌与自己有一定关联性


认同,Engagement:是消费者对品牌的忠诚。品牌通过个性化的良性互动和种草转化,让消费者不仅买你,甚至喜爱你,推荐你。这是品牌的最高境界,也是品牌价值的核心所在。


基于此,提出1+N+X营销策略



在建立品牌热爱的基础上,营销升维的方向是再中心化,建立“1+N+X”的组合,从内容和媒体打法两方面,共同形成规模化精准。


内容再中心化:


1是表达品牌核心主张的主题营销


N是兴趣、场景、人群的事件营销


XKOL、UGC推广的精准营销


很多品牌曾依照此结构进行过尝试,但是多数品牌都会将这三类营销散点推进,无法实现传播效率最大化。


这是因为,所有的内容设计中,品牌核心主张应该贯穿始终,实现形散而神聚。

围绕用户痛点提出品牌核心价值点,并将其具象化落到鲜明的主题上,并围绕主题针对不同人群进行事件营销,提供讨论话题及情绪价值。


从内容的再中心化出发,持续落实到具体的媒体打法。


媒体再中心化:


1是核心媒体广触达,形成中心化记忆


N是场景媒体做内容放大,形成圈层化体验


X是去中心化媒体做精准触达,形成个性化种草


三者有机结合,实现规模化精准。


1+N+X实战商业案例:百威啤酒



根据公开资料显示,百威品牌在1+N+X规模化精准上做得尤其出彩。


“真我至上”的品牌主张上,捆绑高能活动及场景,给予核心人群极致体验的同时通过大曝光媒体规模化倍增触达量级,完成百万核心用户到亿级潜在人群的突破,从内容角度来说,

1:该品牌的1是传递品牌核心主张“真我至上”的主题TVC


N:以电音营销为例,该品牌战略合作明日世界等顶级音乐节,切入硬核电音人群,打造高势能标杆;

同时借势打造自有IP,主办多场夜店巡演,破圈夜店人群;再通过大曝光核心媒体触达更广泛的潜在人群

X:最后该品牌通过社媒持续互动打造个性化卖点在整个1到N到X的延展过程中,始终围绕品牌的神,即着眼“真我”,聚焦“高能”,引领“潮流”。

最终百威品牌也交出了优秀的成绩单,在高端产品线营收实现了双位数增长,成为啤酒消费“年轻、潮流、个性化”的代名词。

总结:



曾经,千人千面的去中心化营销让品牌主趋之若鹜。


然而过度依赖千人千面,“广告”就成了“窄告”,势必限制生意增长。


在建立品牌热爱的基础上,营销升维的方向是再中心化,建立“1+N+X”的组合,从内容和媒体打法两方面,共同形成规模化精准。


《本文结束》

DeepSeek、Kimi、豆包等各种AI工具的问世,是不是让你对市场洞察&用户研究行业,充满了危机意识。

如何在AI新时代的挑战之下,继续做好市场洞察&用户研究工作,欢迎加我微信,共同探讨、进步。



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