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網(wǎng)絡(luò)推廣

精準營銷悖論:越精準 需要獲取的隱私就越多

分類: 網(wǎng)絡(luò)推廣 創(chuàng)業(yè)詞典 編輯 : 創(chuàng)業(yè)知識 發(fā)布 : 10-16

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在文章開頭,先模擬三個問答,大家可以對號入座:問題1:如果你在微博/微信上經(jīng)常收到廣告信息,你會煩嗎?多數(shù)人聽到這個問題可能會毫不猶豫的說:“很煩。

”問題2:如果你在微博或微信上經(jīng)常收到與你有關(guān)的廣告信息,比如正好你是感興趣或者喜歡的產(chǎn)品,你會煩嗎?多數(shù)人可能需要思考一會兒才會給出答案:“可能不會討厭吧,至少是自己感興趣的。

”問題3:如果你在微博或微信上經(jīng)常收到跟你的需求有關(guān)的廣告信息,換句話說,推送的就是你想要的東西,你會煩嗎?此時,多數(shù)人可能會迅速給出答案:“不討厭,還會喜歡,因為這就是我想要的啊,省的再去花大量時間找了。

”上面的三種假設(shè)問題和三個答案,不僅反應(yīng)了人們對推送類廣告的態(tài)度變化,而且還說明一個問題:人們對于精準營銷有極大的需求。

一、精準營銷市場需求大;推送內(nèi)容與用戶越相關(guān),用戶對廣告的態(tài)度和回應(yīng)越好。

2014年底,中國傳媒大學(xué)國家廣告研究院發(fā)布了《2014中美移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告》,其中一個結(jié)果非常值得注意和思考。

調(diào)查顯示,最可能得到智能終端用戶回應(yīng)的廣告內(nèi)容有八種:(1)與用戶要購買物品相關(guān)的廣告(2)與要購買物品相關(guān)的優(yōu)惠券(3)搞笑的廣告(4)與用戶最喜愛品牌相關(guān)的廣告(5)與用戶在線上訪問過網(wǎng)站或使用過的應(yīng)用相關(guān)的廣告(6)與最近線上購物相關(guān)的廣告(7)與用戶所在場所相關(guān)的廣告(8)與最近收聽、收看的廣播/電視相關(guān)的廣告。

(占比>=20%)在這8種最能得到用戶回應(yīng)的廣告中,有6類都是跟用戶相關(guān)的。

比如,第(1)(2)種是跟用戶真正的需求相關(guān),第(4)是跟用戶的偏好相關(guān),第(5)(6)是跟用戶網(wǎng)絡(luò)使用行為以及消費行為相關(guān),第(7)是跟用戶所處的場景相關(guān)(當然場景可能會跟產(chǎn)品偏好有關(guān))。

這說明,只要基于大數(shù)據(jù)的推送類廣告在精準度做到了跟“用戶相關(guān)”,就可以贏得用戶的回應(yīng),這種回應(yīng)可能是購買意愿,也可能是實際的購買行為。

換句話說,用戶對這種“與自身相關(guān)”的精準營銷類廣告是不反感的,是有需求的。

因為這些廣告少了對用戶的打擾,并且讓用戶費勁心思對比或貨比三家后才購買的決策過程縮短,節(jié)省了時間,讓用戶直接找到對自己有用或有需求的產(chǎn)品或服務(wù)。

而2015年初,騰訊在測試朋友圈廣告投放之前,發(fā)布了一份《朋友圈廣告用戶研究報告》,數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,有23.8%的受訪用戶認為,只要廣告和自己有相關(guān)性,他們對任何類型的廣告都能接受,并且這一比例最高。

這些數(shù)據(jù)同樣傳遞出一個訊息,那就是:用戶最在意進入他們視野的廣告是否跟自身有相關(guān)性,如果有相關(guān)性,那么用戶就樂意接受。

如果不相關(guān),不管什么樣的廣告都會成為一種打擾。

從這些調(diào)查數(shù)據(jù)的類似結(jié)果中可以看出,人們對于精準營銷類廣告是持友好態(tài)度的,至少不討厭,甚至是喜歡的。

這說明,精準營銷類廣告的市場需求的確較大,但前提條件是,你能做到多大程度與用戶相關(guān),甚至精準?而這也正是問題的關(guān)鍵。

二、精準營銷的現(xiàn)狀和問題:推送方式顯粗暴,離真正精準還有較大距離然而,我們在“微博營銷對90后影響”的項目調(diào)查中有個意外發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)顯示,相比于其他微博營銷方式,受訪者看到的推送類廣告信息比例較低,只有36.7%。

并且推送類廣告的參與度也較低,只有29%。

同時,受訪者認為推送類廣告對他們的影響力和有吸引力是最低的,比例只有18.3%和11.1%。

這說明受訪者對微博推送類廣告的接受度較低(詳見鈦媒體文章《微博營銷,對90后大學(xué)生究竟有什么影響?》以及《再解密微博營銷對90后大學(xué)生的影響》)。

這一發(fā)現(xiàn)與前面的調(diào)查數(shù)據(jù)形成了反差。

起初我對此很疑惑,原因是,擁有幾億用戶的新浪微博掌握著龐大用戶數(shù)據(jù),最有能力掌握用戶的基本屬性、偏好、興趣和特征。

并且阿里巴巴入股新浪微博后,新浪微博曾表示要做精準推送,在2013年底還測試了私信推送功能,就是為了試水精準信息推送。

如果真的是這樣,至少用戶對跟自身有關(guān)的推送類廣告信息不那么反感。

可為什么會接受度很低?除非這些推送廣告并不精準,打擾到了用戶,所以用戶才會反感。

于是,我們針對這個問題又進行了大量深訪,結(jié)果證實了上述觀點,受訪者對微博推送類廣告信息普遍持反感態(tài)度,主要原因就在于“不精準”、“與我無關(guān)”。

比如受訪者表示,“這些推送的信息太多了,一大堆,根本不感興趣,會覺得很煩”,所以他們會認為這些推送來的跟自己沒有關(guān)系的廣告就是一種騷擾;但很多受訪者表示,如果推送的廣告恰好是自己感興趣的或是有需要的,一般會點擊查看,甚至?xí)ベ徺I。

這些調(diào)查結(jié)果從反面說明了,推送類廣告之所以不受歡迎,查看度、參與度和分享率較低的原因更多是因為與用戶的相關(guān)性太低,十分不精準,并且撲面而來,讓用戶招架不住。

出現(xiàn)這種情況可能有兩種解釋:1、 不會挖金礦,未充分挖掘用戶數(shù)據(jù)與產(chǎn)品的關(guān)系不論是新浪微博還是微信,都有著巨量的用戶數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)對于這些平臺來說,就是一個巨大金礦,所以微博和微信不對外開放這些數(shù)據(jù)的確是可以理解的。

那么,這些金礦到底是什么?其實簡單說來就是,用戶的基本屬性特征數(shù)據(jù),包括年齡、性別、所在區(qū)域、活動范圍、教育程度、轉(zhuǎn)發(fā)行為、點贊行為、興趣信息;同時還有用戶在這些平臺上經(jīng)常主動發(fā)布的內(nèi)容,這些內(nèi)容中也蘊含著許多關(guān)鍵詞,平臺通過用戶發(fā)布內(nèi)容的關(guān)鍵詞分析就可以梳理出興趣和偏好信息、性格特點、所屬圈子等等。

因此,對這些信息的挖掘和處理,會分析出不同的消費群體、受眾群體,以及這些群體甚至是個人的消費偏好。

而這些都是可引導(dǎo)性的信息,廣告根據(jù)這些信息與人群進行匹配,從而提高廣告的到達率、精準度,用戶對廣告的接受度也會更高。

所以,這些隱含在用戶特征和行為背后的數(shù)據(jù)就是金礦,有太多可以挖掘的可能性信息,但是,關(guān)鍵問題在于,平臺能不能用好這些數(shù)據(jù),能不能將這些用戶數(shù)據(jù)和他們真正所需的產(chǎn)品建立聯(lián)系,然后再進行廣告和用戶的匹配。

就拿新浪微博來說,與阿里合作后,它在精準廣告上的確有天然的優(yōu)勢,一端是微博平臺上的海量用戶數(shù)據(jù),一端是海量的淘寶商家或產(chǎn)品。

但是,如何將用戶數(shù)據(jù)跟產(chǎn)品建立關(guān)聯(lián),卻是新浪微博面臨的最大挑戰(zhàn)。

如果能將挖掘好這些數(shù)據(jù)并建立廣告聯(lián)系,形成相對精準的推送類廣告,然后再連接新浪微博的支付功能,那么由精準廣告推送帶來的購買行為就可以直接在新浪微博上完成。

其實,這件事是三方得利的,淘寶、微博和用戶都會受益。

但根據(jù)目前的調(diào)查來看,新浪微博在精準營銷或精準廣告推送方面的確做得不盡人意,并受到各方詬病。

一方面是受訪用戶對推送類廣告的接受度很低,而另一方面,有報道顯示,新浪微博右側(cè)推送廣告的點擊率僅有0.2%(算是很低了),所以商家也對其廣告效果持觀望態(tài)度。

當然,主要是因為精準性太差,用戶數(shù)據(jù)并未好好挖掘。

2、 只跟用戶簡單相關(guān),難談精準目前,許多推送類廣告是基于用戶瀏覽器中cookie搜集的信息來完成的,比如通過cookie可以追蹤了解到用戶訪問的網(wǎng)頁、用戶購買習(xí)慣,然后根據(jù)用戶的購買習(xí)慣給用戶推薦類似商品。

比如,你在淘寶上可能瀏覽過化妝品,而當你登陸微博后,右側(cè)就會推送化妝品的廣告,這就算完成了精準推薦。

但是,這種推薦只是根據(jù)用戶淺顯的網(wǎng)絡(luò)行為進行的,認為只要跟用戶這種行為有關(guān)系的都推薦,所以并沒有更多挖掘用戶其他的數(shù)據(jù)(可能根本沒怎么用大數(shù)據(jù))。

所以,這只是讓廣告跟用戶的性別、網(wǎng)絡(luò)行為等做了簡單的關(guān)聯(lián),談不上精準。

也正因為此,這種廣告推送一定是粗糙的,引起用戶(包括微博用戶)的反感也是必然的。

10-16

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