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內容營銷如何擺脫填鴨感?克服內容疲勞還得靠數據科學

2019-04-28 19:18:18 來源:admin 閱讀 145 次

“內容疲勞”不是個新鮮的術語。隨著用戶注意力資源日漸成為稀缺商品,資訊產品正越來越體會到內容疲勞帶來的無力感。

據統計,普通用戶平均每天在數字媒體上花費5. 9 小時,盡管這已經是個不低的數字,但是他們仍然沒有足夠的時間瀏覽、參與各種內容。而與此形成對比的是,今年大約有57%的B2C營銷機構計劃比去年投入更多的內容營銷預算。這兩種變化意味著對用戶的關注和爭奪將日益激勵。

如何應對用戶的內容疲勞?更多的增加與用戶的聯系?在內容不斷垂直細分的背景下,泛泛的通用內容已經喪失了吸引力,建立更細顆粒度的內容捕獲更細分的用戶群體才是正道。在這里,數據科學可以發揮強大的作用,讓運營者更深入的掌握用戶需求,提供戳中他們細微痛感的產品。

本期全媒派(ID:quanmeipai)為你獻上新鮮出爐的手冊指南,就此告別內容填鴨,和用戶手牽手愉快玩耍。

與用戶建立情感聯系

用戶想要大范圍地建立關系并不容易,然而這也是他們的個人需求。84%的受訪者表示,被視為一個活生生的人,而不是一個數字,是贏得他們青睞的關鍵。用戶希望品牌成為親密的朋友,幫助自己下決心做選擇,但又不會過分干預。

內容及其相關性是達成這一目標的主要工具,通過這兩者運營方可以和用戶建立起更親密的關系。下圖是用戶對品牌的情感感知溫度計,通過滿足用戶不同的具體情感需求,用戶和品牌之間也就有了關系的“冷熱”。

了解用戶有哪些具體的情感需求,在何時何種場景下需要,以及如何將這些內容進行打包處理,這些都可以通過數據科學來獲取。比如通過描述性和預測性分析的數據組合,就可以決定制作生成哪些內容。營銷人員可以借數據分析來進行內容策劃,以此吸引低價格敏感度的用戶、提升品牌忠誠度、獲取更高的參與度等。

建立高級細分的品牌用戶 1 對 1 關系

“引起共鳴”似乎是一個正在被過度使用的流行語,但為了捕捉和維持觀眾的興趣,你的確需要明確是在和誰交談。用戶通常以不同的意圖接觸資訊內容,比如為了獲得信息、比較價格等,通過滿足他們為何而來的當前需求,可以更好地為下一步更深層更緊密的互動奠定基礎。

數據科學能夠幫助運營者發現不同用戶群體的不同行為模式,通過將零星的個體信息收集整合在一個全面的用戶畫像里,運營者從而能夠根據以下信息明確哪些內容會與特定用戶產生共鳴:

1、用戶的人口統計學信息;

2、品牌親和力,例如對品牌的前景預期如何,是否是回頭客等;

3、用戶行為,例如購買歷史、現場互動、對促銷的態度等;

除此之外,通過使用Apollo Insights這樣的規范分析平臺,運營者可以更進一步確定銷售漏斗中的內容差距、錯過的主題機會和特定的新內容類型。

提供超個性化內容推薦

機器學習作為數據科學的一個子集,可實現前所未有的個性化。尤其是,當更多的數據進入系統時,機器語言驅動的系統將隨著他們的數據學習變得更加精確。在當前,人們意識到讓渡一些個人隱私能夠提升自己獲得的服務質量,這些個人數據就越容易從用戶手中獲取而來。

根據Salesforce的 2018 年營銷狀況報告顯示,79%的消費者愿意分享個人數據從而參與場景互動;88%的人愿意為了個性化服務而提供個人數據。

最近,瑞士媒體NZZ結束了和谷歌新聞數字計劃一起開發的個性化新聞APP的驗收測試。基于測驗數據,他們增添了幾種分法內容的工具:

  • 個性化內容策劃。所有基于個人或編輯相關性的新聞流,就像是個人新聞伴侶或者個人化新聞通訊;

  • 基于組的自動化內容管理。例如,以特定的興趣小組為基礎進行內容策劃,或者基于特定地理位置;

  • 基于主題的自動化內容管理。自定義內容列表和新聞簡報由特定主題生成,這些特定主題又取決于用戶的已知首選項;

  • 基于場景的自動化內容管理。例如,在通勤時間段推薦適合該場景的文章。

根據測試數據,84%的被試表示新產品為他們帶來了更多好處,其中最重要的是就是讀者可以進一步快速訪問新內容、更容易發現新內容、設計更加吸引人等。

對于開發者而言,使用個性化對抗內容疲勞的一大優勢是,可以更好地提高原有內容的價值,無需再從頭開發新產品。Economia媒體公司使用Recombee (一種推薦服務應用程序),為用戶提供動態個性化推薦,通過從人工編輯推薦轉換到AI推薦,該公司的轉換率提升了64%。

內容疲勞是真實存在的,但這并不意味著內容營銷不再有效。時至今日,用戶依然對個性化服務和個性化內容充滿渴求。在大數據時代,借助數據科學,對于內容疲勞我們也許會有了更好的解決方案。




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