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Convertlab個性化營銷淺談,讓每個人都成為唯一

上傳:真的56136     來源:信息存儲服務     日期:2019-04-16

[摘要]  
   精準營銷的技術供給花了相對較長的時間,才開始外溢到四大黑洞外。而在國內,從BAT體系內的建置,以及Convertlab營銷實驗室創新導入MarTech峰會,到現在國內各種營銷交互工具,哪怕做個普通CRM的也都開始大談個性化推薦智能營銷,整個周期也就幾年不到的時間。
 
[正文]    

   個性化的字眼,事實上并非近幾年才產生,最初應用于工業生產上,已經大行其道了數十年,然而企業希望做到的產品/服務個性化,事實上在全球范圍內,一直沒有真正達成當初理論上理想中的目標(筆者當年大學課本的個性化推送案例,隔了近十年才面世...)。

   但在進入流量飽和的大數據時代,由于分析起來相對容易,加上移動支付,線上流量的普及,個性化營銷在中國電商的橫空出世下,成為了顯學。

   順帶一提,在海外,MarTech 相關的產品及應用,如基于演算法進行的精準推薦,這樣的思維以及工具,曾被FLAG體系壟斷了頗長一陣子。想想也是很合理的事,一個業主需要此類服務時,在廣告投放上有Facebook,線上走貨則是Amazon,SEO及流量獲取則有google。精準營銷的技術供給花了相對較長的時間,才開始外溢到四大黑洞外。而在國內,從BAT體系內的建置,以及Convertlab營銷實驗室創新導入MarTech峰會,到現在國內各種營銷交互工具,哪怕做個普通CRM的也都開始大談個性化推薦智能營銷,整個周期也就幾年不到的時間。(同時國內BAT的B,宰制力不像FLAG的G,然后微商這個地表最強的社交+交易閉環部分取代,或者說強力壓制了使用外部流量的電商體系)

   根據美國馬里蘭大學威德爾(Wedel)與康納(Kannan)教授的看法,

   個性化(personalization)可以使產品或服務更貼近個別使用者的需求。


主要有三種類型(或說階段):

(1)拉式個性化(Pull personalization)

   拉式個性化指的是,當顧客提出明確要求時,企業所提供的個人化服務。戴爾電腦(Dell)根據顧客預先所指定何種等級的CPU、多大的RAM,組合出顧客所需要的筆記型或桌上型電腦。

(2)被動個性化(Passive personalization)

   被動個性化意指,當顧客雖然有要求,但要求卻不明確時,企業所提供的個人化服務。例如美國大型零售業卡特琳娜透過分析旗下5萬5000家零售店POS系統的交易紀錄與會員資料,在結帳柜臺提供個人化優惠券的服務。因為此時顧客希望有優惠券,但卻不清楚自己需要何種優惠券。而卡特琳娜則利用購物者在其會員卡上記錄的購買歷史,送出個人化優惠券。

(3)推式個人化(Push personalization)

   推式個人化,則是當顧客沒有明確要求的情況下,所提供的個人化服務。舉例而言,國內的QQ音樂網易云音樂都有此類服務,根據用戶最初所選擇的音樂,并從音樂資料庫中,找出適合用戶聽的歌曲,為用戶提供量身訂作的服務。盡管此時用戶并沒有一定要求推薦何種歌曲,但服務商還是能推出行動、個人化廣播電臺。

   筆者有個小范圍調研結果是,國內的95后多半有個認知,剛下載網易云音樂或者QQ音樂之后,會刻意點播某些自己喜歡的音樂來“加速調教”服務商的音樂推薦AI,提高后續推薦歌單的精準度.....可以說國內的供需代謝率是相當高速,已經產生了對精準流量營銷產生反應的世代。在海外,目前尚未聽過消費者會大面積自行適應理解個性化推薦,并產生相對應行為的...

以上每一種個性化,皆可依“精細度”再分成三類:


(1)大規模個性化:

   即所有消費者都接受相同產品行銷組合,等于將品味取平均值后,再進行個人化。

(2)區隔層級的個性化:

   企業先辨識出具有相同偏好的消費者群體,并且對于某個區隔市場中的所有消費者,進行相同行銷組合的個人化。

(3)個人層級個性化:

   每個消費者都能接收到依據其個人品味和行為,所訂做出來的行銷組合的產品或元素。

   在國內,千人千面的精準營銷概念,早已被互聯網頭部企業驗證,并完成在地化周期。相關需求,也早已從大型頭部企業外溢到頸部腰部企業。而在傳統非互聯網產業,即便有預算,也未必能在短時間內建立起此類解決方案(再說了,12年以前互聯網增量野蠻增長時代,直觀而言找一百個跳廣場舞的BD比投資精準營銷見效更快…而12~17年花數百萬數字化轉型的老板,財報會被杠桿十倍投資房地產的老板摁在地上摩擦…)

   因此未來數字營銷服務商的聚焦點,就會落在推式個性化-個人層級個性化的攻擊力突破以及覆蓋范圍上。

   也就是若能讓傳統產業快速且確實的走到主動精準推送基于個人品味或者行為,所訂制出來的行銷組合或者產品搭配,將主宰下一階段的數字營銷。牽涉到智能的品類,內容分析,以及一大堆的數據分析師新鮮的肝,讓我們拭目以待國內服務商的推進。

   值得注意的是,在此類過程中,用行銷信息科學產制出來的推薦系統占有很重要的地位,其中有兩類推薦引擎分別是“內容過濾(content-based filtering)”與“協同過濾(collaborative filtering)”。內容過濾乃基于客戶“過去”對某些產品和服務的偏好,提出推薦;而協同過濾則使用“同類客戶”來進行客戶偏好的預測。

   (新聞稿 2019-04-17)


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