App “精准推送”是怎么如何做到精准营销的

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很多企业APP在推送消息给用户的时候毫无头绪,只一味的全部push,能到达多少算多少。两种结果,第一种,感兴趣的用户选择打开或者下次再看;第二种,不感兴趣的用户会选择直接关掉,或者屏蔽(关掉)消息推送,又或者直接卸载产品。那么企业APP到底如何才能将消息有效推送给用户,让潜在的用户变成真爱粉呢?下面传奇创世小编大家揭秘:合适的内容+合适的时间+合适的用户其实呢,产品推送是根据产品定位来衡量推送范围的。比如,一则所有人都很感兴趣很关心的话题或者消息,再比如一个很幽默很风趣的搞笑短视频,它能很好的解压,或者逗人们开怀大笑...总之适合全面push的产品具有所有人的共性,要么实用要么好玩,能引起全民讨论和转发或分享的。企业APP有时候由于产品适用局限性很大,无法做到全推,那么这个时候就要根据产品的定位,制造合适的内容,在合适的时间推送给合适的用户。所谓合适的内容,即围绕产品核心展示的消息,可以是促销信息,也可以是活动组织、宣传等,但最好不要简单枯燥,可稍微用一些夸张的修饰词,目的是引发用户的好奇心,让用户有点击进去想要了解的欲望。 合适的时间是指在不打扰用户前提下进行的消息推送,比如可以在早晨上班前半个小时或者下班以后,中午休息时间也可以适当推送,不能太早或太晚(都会打扰到用户正常的休息)。推送时间最好从用户使用场景出发,例如工作类APP,在用户下班前后推送第2天的工作计划和笔记,餐饮类APP可在早餐时间推送早中晚餐推荐饮食搭配等。另外还要掌握推送的频率,比如天气类APP除了大暴雨、雷阵雨等黄色警报,一般一天推一次就好,电影类APP则可在周五下班后一次性推送本周观影指南等。合适的用户,是指对产品感兴趣,或者有潜在需求的。这时就可以对用户属性进行分析,如用户性别、年龄、社会地位、地理位置等,通过对用户特征、地域和偏好进行细化,分析出用户对产品的需求频次以及消费能力等。分析的方法可以通过引导用户注册账号填资料等,也可根据用户行为进行数据分析建立数据库等等。例如根据性别划分的消息推送,女性可适当推荐养颜美容等饮品,男性则推荐茶叶酒水等促销信息。 这里对产品感兴趣的用户通过前面合适的内容和时间来推送,用户基本上是可以接受的。对于有潜在需求用户需要进行进一步的引导,例如用户本身暂时不需要,但具备关联需求,例如一般买了笔记本的用户,他可能会有买鼠标或者散热器等配件的需求,那么在推送消息的过程中不断用“超高性价比”、“最实用百搭”等心理暗示刺激用户关注。另外对不同的用户,消息推送的信息方式可以进行个性化推送。例如同一条消息,针对不同年龄层次的用户可用不同的信息表达方式推送给用户。如年轻的用户可用比较轻松诙谐的语气来推送,年长的用户则可用比较严谨的词汇推送。个性化推送,有效唤醒“沉睡用户”“有一些低频产品,在用户满足需求后一段时间,由于马上长期被搁置,很容易被用户忘在脑后,这部分用户成为沉睡用户,纵索科技小编分析例如用户在买了一只耳麦以后,很可能一段时间半年或者一年内都不会再重新购买,这时用户就很容易将此产品长期搁置甚至是卸载。那么此时如果将产品进行个性化的推送,既不会打扰了客户,同时也让客户时刻对产品加以关注。比方说,在该产品原有的特点上面增加一些不同的特色,如针对女生的产品外观可以做的更小巧精致一点,对于男性用户,可以增加一些内部功能改善产品的性能,如减小杂音,增加音质的立体效果等,以1代,2代更新迭代,同时也可以采用对比的方式,将2代产品与第1代产品相比明显的不同,及优势展示。 另外也可将同类相关联产品进行捆绑推送,或者将关联产品作为特惠产品单独推送,一般来说,配套的产品之间加强效果会比较好,不妨在促销推送的时候有意无意的给用户一些“掉馅饼”的信息。如,单独销售的耳麦和充电宝可能分别需要200元,如果是捆绑销售则仅需250元,但前提是必须是真实的产品和信息。前期可以设定人数,例如前多少名,在哪个时间段开抢等,这部分信息可优先推送给沉睡用户,重新唤起他们的消费意识。等到他们真的“抢”到产品,才会从内心感觉是真的占了便宜。当然后期企业可通过恢复单价将差价赚回来。
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为兴趣而生,贴吧更懂你。或感谢陈漠沙童鞋的供稿!!!作者介绍:陈漠沙,友盟消息推送业务线负责人。曾就职于雅虎北京软件研发中心,担任系统开发工程师。精准推送”是 App 开发者都非常关心的概念。那么什么是“精准推送”?“精准推送”是怎么做到精准的?“精准推送”相比“非精准推送”到底能起到多大作用?今天我们和大家一起来聊聊这个话题。一、怎样定义 App 精准推送 其实,“精准推送”不是 App 消息推送的专属概念,早在互联网广告兴起的时候就已经被提出来了,只不过广告行业的叫法是“精准投放”,即“广告主将合适的广告投放给合适的人群/受众”。消息推送从本质上来讲,也是一种广告形式(通知栏或者应用内消息),那么我们可以把“精准投放”的概念扩展一下,将”精准推送”定义成“App 运营人员把合适的内容推送给合适的人群/受众”,这样大家对“精准推送”就有了一个初步的印象。当然,市面上还有一些其它叫法,譬如“智能推送”、“个性化推送”等本质是一样的。在扩展话题之前,可以先看下什么是“非精准推送”,举个例子:终端用户在中国,却收到了英文通知消息,又或者是北京的用户接到“上海南京东路全路段封闭”的通知消息……对于终端用户来说,如果频繁收到这种不相关的消息,可能会在 App 的设置里面禁掉该 App 的消息通知功能(这类用户属于高级用户,比例相对低),或者直接选择卸载该 App(这类用户属于普通用户,所占比例非常高)。那么该如何规避这类情况呢?其实如果 App 运营人员对“精准推送”稍微有些了解的话,就可以避免上面列举的那些场景。 再来谈谈何为“精准推送”,从定义出发:“将合适的内容推送给合适的人群”。我们将重点放在“合适的人群”这个关键点上,一般 App 推送的内容都是由 App 运营人员提前编辑好的,所以理所当然应该就是“合适的内容”了;而“合适的人群”就要涉及到对人群的精准划分了,那么如何划分人群?划分人群的依据是什么?结合友盟消息推送在这方面的经验积累,给出 4 个层面的划分维度:基于设备的属性:更准确的说,还应该包含基于 App 的属性。基于设备的维度包含“机型”、“操作系统”、“系统语言”等;基于 App 的维度包括“ App 版本”,“ App 渠道(比如豌豆荚、91助手)”,“App活跃度(几天不活跃用户/几天活跃用户)”等。据我们后台统计,在使用了“精准推送”的开发者中,大部分都使用到了基于设备属性和 App 属性的维度,使用频率非常高。 基于用户的属性:这里的“用户”指的是使用 App 的终端用户。基于用户的维度,我们一般称为“用户画像(user profile)”,基本的用户画像维度包括“性别”、“年龄”、“地理位置(一般精确到省份、城市级别)”、“消费能力”等;高级的用户画像维度有“兴趣爱好”、“信用评级”等。根据友盟推送后台的用户统计,电商类 App 使用用户画像进行推送的频次相对高一些。比如使用基于性别维度来推消息,“给男性用户推送剃须刀促销的信息,给女性用户推送化妆品促销的信息”。基于实时地理位置的属性:
基于实时地理位置(LBS)的常见的推送场景是,当用户的设备进入某个商圈,就能收到该商圈内店铺的推送消息。随着 O2O 行业的兴起,这样的推送需求开始增加。基于 App 自定义标签: 上面总结的 3 个维度属性,是第三方推送服务提供商可以提供给开发者使用的,但是不一定能满足所有开发者的需求,特别是对自己用户数据有一定积累的 App。“App自定义标签”指的是 App 开发者对 App 终端用户打的标签,譬如一款体育视频的 App ,可以根据终端用户的观看习惯,给 App 的用户打上“足球”、“篮球”等标签。要想实现更精细化的人群细分,可以尝试使用 App 自己的标签体系,或者通过把自有的“App 自定义标签”和上面提到的 3 个维度属性结合起来,来更大效应的发挥“精准推送”的价值。比如上述提到的体育视频 App ,可以在“北京国安 VS 广州恒大”的比赛开始前,给“用户标签是足球并且地理位置在北京”的国安球迷推送关于比赛的通知。 下面这个图简单的列出了上面提到的四个层面的精准推送维度,条框的宽窄大致的反映了开发者使用的频度: 二、如何做到“精准推送”上述维度划分应该能满足绝大部分推送需求,App 运营人员只需要结合自己 App 的特点及细分领域属性来进行“精准推送”。列举几个不同类别 App 推送的差异点:电商类的 App,在用户画像上可以多下功夫;游戏类 App,可能更关心的是流失玩家的召回,因此可以使用“ N天不活跃”的筛选条件来进行推送;生活类的 App,根据“地域”针对性的推送一些运营活动是更常见的推送策略;新闻类的 App,根据“ App 自定义标签”来给用户推送新闻,更符合用户的阅读习惯和偏好,进而实现个性化推荐阅读。“精准推送”是怎么做到精准呢?说到“精准推送”就不得不提另外一个名词:“数据资产”。通过对海量数据来进行用户行为分析,从而可以得到精准的用户画像数据,结合“基于设备/ App ”的属性维度,就生产出了核心的数据资产。很多开发者选择友盟消息推送,就是看中友盟平台的海量数据资产和技术实力,友盟在终端设备覆盖率和准确性方面的特有优势。比如某电商 App 想推送一款高档商品的相关消息,希望把商品卖给在上海(用户画像/地理位置)的购买力强(用户画像/消费能力)的用户,这个时候就非常倚赖精准推送了。举个真实的例子,有个朋友在做“出海”手游运营,主要对象是印度和东南亚地区。东南亚地区主要的流通语言是英语&汉语,所以他们就很依赖基于语言推送这个简单的功能,开始做推送时,由于对用户语言这个维度积累的数据不是太多,甚至是错误的,造成了英语用户收到了中文推送,部分中文用户收到了英文推送。用户很是反感后来造成了大量用户卸载。所以说,如果没有“数据资产”积累,是很难做到精准推送的。开发者在做推送时,可以选择有以下特征的推送提供商:首先,有强大技术支持;其次,有数十亿的终端设备覆盖;另外,最好有海量数据资产支持。 三、 “精准推送”相比“非精准推送”有何优势我们还是借用广告界的一些概念,在广告领域,评价广告投放效果好坏的通用指标是“CTR(Click-Through-Rate)”,中文翻译过来是点击率,即 #(广告点击量) / #(广告展示量)。对于消息推送业务来说,我们可以直接复用这个概念,我们将消息的打开率定义为 #(通知打开数) / #(通知送达数),因为只有终端用户对该推送消息感兴趣,他们才会去点击消息查看消息的详情内容,所以消息的打开率能非常好的衡量一次推送任务的推送效果。根据友盟消息推送后台统计的数据,可以粗略的得出,相比于“非精准推送”,使用“精准推送”能使消息的打开率在相对值上提升 40% 左右(比如泛推的打开率是 20%,那么精准推送打开率能提升到 28%),在对广大 App运营人员来说,这无疑是一个好消息。关于“推送”的介绍,就先给大家介绍到这里了。当前友盟消息推送已经支持“设备属性”、“用户画像”和“ App 自定义标签”这 3 个层面的维度,“实时地理位置”维度后续也给大家开放出来使用。了解更多友盟推送详情,点击/push优质技术开发公众号推荐:微信号:zhishuoquan(长按上图,弹出“识别二维码”后可快速关注)职说(zhishuoquan) 
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昨天下班坐公车,听到一个和我年纪相仿的哥们儿打电话,隐约听到电话那边好像是他女朋友问他现在饿不饿,他说“我已经饿的不饿啦”。
饿的不饿了,听起来很幽默,对我很有触动,我在思考,我此时站在公车中部,手扶着杆有点酸,你问我手有多酸,借用打电话的那个哥们的话,随着日复一日这样的酸痛感受的反复刺激,已经酸的不酸了,你问我饿不饿,我也说不上来,飘飘渺渺,因为做编程这行几年下来,我自己的感受是,虽到了吃饭时间,但是感觉似饿非饿,吃饭感觉只是个形式。
以上都是是大多数点击上方蓝字“职说”即可关注移动互联网、云计算和大数据的成熟和发展,让更多的好想法得以在很短的时间内实现为产点击上方蓝字“职说”即可关注用三段 140 字符以内的代码生成一张
的图片原文 by M点击上方蓝字“职说”即可关注如何做系统性能优化性能优化的目标是什么?不外乎两个:时间性能:减小系统执行的时间zhishuoquan为技术极客而生的开发者社区热门文章最新文章zhishuoquan为技术极客而生的开发者社区个推发布2.0产品“Smart Push” 以精准推送服务于用户
个推发布2.0产品“Smart Push” 以精准推送服务于用户
&&& 个推于日在GMIC全球移动互联网大会期间召开新闻发布会,正式对外发布其推送2.0产品“SmartPush“。帮助App摒弃打扰用户的盲目推送,做最精准的制导系统。
&&& 个推(Android&iOS推送),专注提供移动设备长连接SDK和服务端接入的整体,是国内最专业的移动消息推送技术服务商。根据个推CEO方毅的介绍,个推目前在第三方推送服务的部署量上占了90%的份额,接入应用超过8万,到目前为止SDK接入用户累计超过15亿,如果去重的话,个推的服务覆盖了5亿手机客户。个推的合作伙伴包括了新浪微博、唱吧、啪啪、墨迹天气、PPTV、招商银行、天天动听等。
&&& 自2012年开放推送核心技术以来,个推一直着力于建设稳定高效的推送系统并服务于广大企业和开发者。如今,个推经过近两年的积累与沉淀,已准备好掀起推送的第二革命。在去年的时候,个推在推送以外增加了增量更新功能,并在提示用户软件更新的消息下向用户推荐可能喜欢的应用。个推2.0产品SmartPush就是在“推荐可能喜欢应用”的基础上做的,希望未来可以让用户在消息推送的体验上做到无垃圾消息推送。去年,个推帮你推得更稳;今年,个推帮你推得更准!推送2.0时代,在个推精确制导系统发布的同时正式宣布到来!
&&& “SmartPush”主要功能
&&& Smartpush可以基于用户行为数据进行用户画像分类,可以为客户设定每一次消息推送的最佳时间与方式,不但减少对非目标用户的打扰,同时带来更好的推送效果。比如在性别上他们可以为终端用户打上“纯爷们、男妹子、纯娘们、女汉子、其他”这样的标签,帮助开发者在后续基于标签做精准的推送。开发者可自定义标签并能够在推送过程中进行自学习,利用反馈回来的数据(如打开率、转化率等)帮助调整推送策略。此外,在实际操作中,开发者可以在A/B测试的时候为不同属性的用户群(基于标签的组合)做推送,从而判断不同A/B变量条件下,如何提高目标用户对文案、打开应用甚至到后续应用内行为(如购买)的转化率。而在A/B测试后开发者就可以面向更大的精准人群做高转化率的推送。
&&& 完成5个R:
&&& 1.(RightTarget)选择最合适的用户对象
&&& 2.(RightPlace)根据最合理的场景
&&& 3.(RightTime)确定最恰当的时间
&&& 4.(RightWay)使用最正确的推送方式
&&& 5.(RightContent)推送最精准的内容
&&& 满足4个M:
&&& 1.(Minimizedisturb)减少干扰,避免了对非目标用户的打扰
&&& 2.(Minimizetheuseless)减少无用功,通过对比测试监测推送效果
&&& 3.(Moreactive)激活更多用户
&&& 4.(Morerevenue)个性化推送,提高收益
&&& 优势和特点
&&& 省电量(空载耗电15-50mAh/日)
&&& 省流量(空耗流量0.8-1.2M/月)
&&& 高并发(单机并发200-400万)
&&& 高吞吐(下发速率达20万/秒)
编 辑:马秋月
新浪科技罗亮在唱衰PC行业的声音达到顶峰之时,登上全球最大P..
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在文章开头,先模拟三个问答,大家可以对号入座:
问题1:如果你在微博/微信上经常收到广告信息,你会烦吗?
多数人听到这个问题可能会毫不犹豫的说:&很烦。&
问题2:如果你在微博或微信上经常收到与你有关的广告信息,比如正好你是感兴趣或者喜欢的产品,你会烦吗?
多数人可能需要思考一会儿才会给出答案:&可能不会讨厌吧,至少是自己感兴趣的。&
问题3:如果你在微博或微信上经常收到跟你的需求有关的广告信息,换句话说,推送的就是你想要的东西,你会烦吗?
此时,多数人可能会迅速给出答案:&不讨厌,还会喜欢,因为这就是我想要的啊,省的再去花大量时间找了。&
上面的三种假设问题和三个答案,不仅反应了人们对推送类广告的态度变化,而且还说明一个问题:人们对于精准营销有极大的需求。
一、精准营销市场需求大;推送内容与用户越相关,用户对广告的态度和回应越好。
2014年底,中国传媒大学国家广告研究院发布了《2014中美移动互联网发展报告》,其中一个结果非常值得注意和思考。调查显示,最可能得到智能终端用户回应的广告内容有八种:
(1)与用户要购买物品相关的广告
(2)与要购买物品相关的优惠券
(3)搞笑的广告
(4)与用户最喜爱品牌相关的广告
(5)与用户在线上访问过网站或使用过的应用相关的广告
(6)与最近线上购物相关的广告
(7)与用户所在场所相关的广告
(8)与最近收听、收看的广播/电视相关的广告。(占比&=20%)
在这8种最能得到用户回应的广告中,有6类都是跟用户相关的。比如,第(1)(2)种是跟用户真正的需求相关,第(4)是跟用户的偏好相关,第(5)(6)是跟用户网络使用行为以及消费行为相关,第(7)是跟用户所处的场景相关(当然场景可能会跟产品偏好有关)。
这说明,只要基于大数据的推送类广告在精准度做到了跟&用户相关&,就可以赢得用户的回应,这种回应可能是购买意愿,也可能是实际的购买行为。换句话说,用户对这种&与自身相关&的精准营销类广告是不反感的,是有需求的。因为这些广告少了对用户的打扰,并且让用户费劲心思对比或货比三家后才购买的决策过程缩短,节省了时间,让用户直接找到对自己有用或有需求的产品或服务。
而2015年初,腾讯在测试朋友圈广告投放之前,发布了一份《朋友圈广告用户研究报告》,数据结果显示,有23.8%的受访用户认为,只要广告和自己有相关性,他们对任何类型的广告都能接受,并且这一比例最高。这些数据同样传递出一个讯息,那就是:用户最在意进入他们视野的广告是否跟自身有相关性,如果有相关性,那么用户就乐意接受。如果不相关,不管什么样的广告都会成为一种打扰。
从这些调查数据的类似结果中可以看出,人们对于精准营销类广告是持友好态度的,至少不讨厌,甚至是喜欢的。这说明,精准营销类广告的市场需求的确较大,但前提条件是,你能做到多大程度与用户相关,甚至精准?而这也正是问题的关键。
二、精准营销的现状和问题:推送方式显粗暴,离真正精准还有较大距离
然而,我们在&微博营销对90后影响&的项目调查中有个意外发现,数据显示,相比于其他微博营销方式,受访者看到的推送类广告信息比例较低,只有36.7%。并且推送类广告的参与度也较低,只有29%。同时,受访者认为推送类广告对他们的影响力和有吸引力是最低的,比例只有18.3%和11.1%。这说明受访者对微博推送类广告的接受度较低(详见钛媒体文章《微博营销,对90后大学生究竟有什么影响?》以及《再解密微博营销对90后大学生的影响》)。
这一发现与前面的调查数据形成了反差。起初我对此很疑惑,原因是,拥有几亿用户的新浪微博掌握着庞大用户数据,最有能力掌握用户的基本属性、偏好、兴趣和特征。并且阿里巴巴入股新浪微博后,新浪微博曾表示要做精准推送,在2013年底还测试了私信推送功能,就是为了试水精准信息推送。如果真的是这样,至少用户对跟自身有关的推送类广告信息不那么反感。可为什么会接受度很低?除非这些推送广告并不精准,打扰到了用户,所以用户才会反感。
于是,我们针对这个问题又进行了大量深访,结果证实了上述观点,受访者对微博推送类广告信息普遍持反感态度,主要原因就在于&不精准&、&与我无关&。比如受访者表示,&这些推送的信息太多了,一大堆,根本不感兴趣,会觉得很烦&,所以他们会认为这些推送来的跟自己没有关系的广告就是一种骚扰;但很多受访者表示,如果推送的广告恰好是自己感兴趣的或是有需要的,一般会点击查看,甚至会去购买。
这些调查结果从反面说明了,推送类广告之所以不受欢迎,查看度、参与度和分享率较低的原因更多是因为与用户的相关性太低,十分不精准,并且扑面而来,让用户招架不住。
出现这种情况可能有两种解释:
1、 不会挖金矿,未充分挖掘用户数据与产品的关系
不论是新浪微博还是微信,都有着巨量的用户数据,而这些数据对于这些平台来说,就是一个巨大金矿,所以微博和微信不对外开放这些数据的确是可以理解的。那么,这些金矿到底是什么?
其实简单说来就是,用户的基本属性特征数据,包括年龄、性别、所在区域、活动范围、教育程度、转发行为、点赞行为、兴趣信息;同时还有用户在这些平台上经常主动发布的内容,这些内容中也蕴含着许多关键词,平台通过用户发布内容的关键词分析就可以梳理出兴趣和偏好信息、性格特点、所属圈子等等。因此,对这些信息的挖掘和处理,会分析出不同的消费群体、受众群体,以及这些群体甚至是个人的消费偏好。而这些都是可引导性的信息,广告根据这些信息与人群进行匹配,从而提高广告的到达率、精准度,用户对广告的接受度也会更高。
所以,这些隐含在用户特征和行为背后的数据就是金矿,有太多可以挖掘的可能性信息,但是,关键问题在于,平台能不能用好这些数据,能不能将这些用户数据和他们真正所需的产品建立联系,然后再进行广告和用户的匹配。
就拿新浪微博来说,与阿里合作后,它在精准广告上的确有天然的优势,一端是微博平台上的海量用户数据,一端是海量的淘宝商家或产品。但是,如何将用户数据跟产品建立关联,却是新浪微博面临的最大挑战。如果能将挖掘好这些数据并建立广告联系,形成相对精准的推送类广告,然后再连接新浪微博的支付功能,那么由精准广告推送带来的购买行为就可以直接在新浪微博上完成。其实,这件事是三方得利的,淘宝、微博和用户都会受益。
但根据目前的调查来看,新浪微博在精准营销或精准广告推送方面的确做得不尽人意,并受到各方诟病。一方面是受访用户对推送类广告的接受度很低,而另一方面,有报道显示,新浪微博右侧推送广告的点击率仅有0.2%(算是很低了),所以商家也对其广告效果持观望态度。当然,主要是因为精准性太差,用户数据并未好好挖掘。
2、 只跟用户简单相关,难谈精准
目前,许多推送类广告是基于用户浏览器中cookie搜集的信息来完成的,比如通过cookie可以追踪了解到用户访问的网页、用户购买习惯,然后根据用户的购买习惯给用户推荐类似商品。比如,你在淘宝上可能浏览过化妆品,而当你登陆微博后,右侧就会推送化妆品的广告,这就算完成了精准推荐。
但是,这种推荐只是根据用户浅显的网络行为进行的,认为只要跟用户这种行为有关系的都推荐,所以并没有更多挖掘用户其他的数据(可能根本没怎么用大数据)。所以,这只是让广告跟用户的性别、网络行为等做了简单的关联,谈不上精准。也正因为此,这种广告推送一定是粗糙的,引起用户(包括微博用户)的反感也是必然的。
之前有评论称,阿里的数据和新浪微博的数据对接还未很好完成,微博还未提供广告优化的工具(或需可以理解为是没有好好利用平台的用户数据)。但不可否认的是,微博在精准营销方面的确有较大空间,对用户群体的喜好、个性、消费行为等信息进行分类和细化,并将挖掘结果与电子商务广告深度关联,这一定是新浪和阿里未来将要发力的地方。
相比之下,微信在朋友圈试水广告推送时更加谨慎些,对用户数据的利用程度相对更高一些,试图提高广告跟用户的相关程度,但微信仍是根据用户的最基本信息进行的广告关联,并不十分精准。微信方面也承认,如何不断地提高信息流广告投放的精准度,是微信要给用户和广告主的重要答案。而提高相关程度或精准度根本上取决于大数据挖掘和利用的程度,这个过程并不容易。
三、真正的精准营销=挖掘/满足需求,而非简单相关
1、什么是真正的精准营销?
真正的精准营销就是要挖掘并满足用户的内在需求,而不是简单相关。当基于用户需求去推送信息时,用户的接受度最大化,精准营销也最大程度达到目的。
在微博、微信等社交平台上,如果推送的广告信息能接近用户的兴趣和偏好,那么说明这些推送类广告正在向精准营销迈步,此时人们至少对广告不反感,甚至会喜欢,但这只是精准营销的第一阶段,还不算真正意义上的精准。这个阶段的精准营销只是&满足相关&。
而当推送的广告信息接近到人们的内在需求时,此时人们可能会喜爱、依赖甚至信任这类广告,并且会根据这些推送做出购买决策或购买行为,此时真正的精准营销基本实现了,因为它&满足了人们的需求&。然而,看似&满足相关&和&满足需求&只是一词只差,但要做到跨越却是很难的事情。
因为&相关&只是说你看到了用户的兴趣或偏好,然后你根据&猜测&就进行了广告推送,但是,偏好不等于喜欢,你推送的广告被用户摒弃的风险就会大。但是,如果你了解了用户的&真实需求&或&心理需求&,那么你依据&用户需求&进行的广告推送就是在帮用户做决策,用户不但会喜欢,甚至是依赖。
2、 如何&满足需求&,是个问题
那么什么是需求?简单说来就是人们购买某个东西、查看某个信息、在社交网站上发布内容等行为背后的真正动机(需要和欲望)。正是这些动机,人们才会做出这些行为。这些需求可以是生理上的,也可以是心理上的,有时候是有意的,有时候是潜意识的。比如,饿了就要买东西吃,不开心了所以要听音乐,为了社交而买高档衣服等等。如果能探测出这些&动机&,那么精准营销依据这些需求推送的广告就能直达&人心&,用户查看广告、接受广告甚至产生购买的几率会大大提升,此时&精准&二字才体现出本意。
比如,在我们90后项目的深度访谈中,当被问到&什么情况下才会主动查看推送来的广告&时,多数受访者有类似这样的表述:&如果刚好需要某种产品又碰巧碰到了与这个产品相关的内容才会看&;&前一阵儿我想买手机的时候,正好发现微博上推送一些和手机有关的信息,我就会关注&;&有需要这个东西的时候才会点进去看推送广告&。
所以,要想不打扰用户,又想让用户查看并接受推送广告,最好或唯一的办法就是&满足需求&,而这也正是精准营销的真正内涵。
但话说回来,目前仅凭借用户的网络行为、兴趣爱好等标签,只能挖掘到跟用户相关的信息,而想准确掌握用户喜欢什么,心里需求什么,是很难的一件事。
我们在以往的调查中常需要在数据调查和分析的基础上,通过深度访谈和心理学分析才能对受众或消费者进行动机调查,因为仅靠数据是不能准确掌握动机(真正需求)。而这也正是目前基于大数据的精准营销面临的问题。如果希望完全凭借算法实现这一点,至少目前还不知道期限是多久。
四、真正精准营销难以调和的矛盾:隐私和精准的关系
既然凭借用户显在的信息难挖&需求&,所以一旦涉及到&满足需求&,精准营销是一定会跟用户隐私扯上关系的。而这也是目前精准营销面临的另一个不可回避的问题。
我们都知道,大数据挖掘往往分析的是相关关系,比如根据用户转发过某化妆品广告这一个行为,大数据可能就会认为用户跟这个化妆品有一定关联。但如果大数据又搜集到用户发表过的对这个化妆品的评论信息、化妆品购买消费信息、购买渠道信息等多方面数据,那么大数据会进一步建立关联,确定用户是否喜欢该品牌,有没有可能消费。
也就是说,对用户数据掌握的越多,越能提高用户跟产品之间的相关性,越相关越接近需求,广告推送起来越接近精准。因此反过来,要追求精准,那么对于用户核心信息、动机、隐秘行为等信息的需求就更强烈,因为这些核心的信息更有价值,是能最大程度分析出用户需求的。而用户分散在网络上的浅显信息,只对满足相关有帮助。
所以,基于大数据的精准营销和用户隐私看起来有难以回避的矛盾。目前,那些声称精准营销的广告推送是否触碰了用户隐私信息,我们不得而知。
但是,正如我在《大数据》一文中说的那样,如果广告推送真的做到了精准,做到了满足用户内在需求,那么用户或许可以接受或不在乎自身隐私信息的被利用。就怕你做不好精准,经常给用户推送无关的垃圾信息,那么用户就会真的在乎私密信息的暴露了,因为厌烦会导致愤怒。
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