是时候好好反思“千人千面”了

原创作者为纷析咨询创始人 宋星。

先祝朋友们2024年快乐!祝大家万事顺意,事业兴旺!

任何好东西,放在合适的场景下才是真的好,放在不合适的场景下,它可能会变成毒药。

“千人千面”这个东西,媒体平台玩得很溜,不过,它本质上只是推荐引擎,是给不同的用户推荐不同的内容,不是为不同的用户生成不同的内容,跟品牌所追求的千人千面,还是有本质差异的。

广告主想要的千人千面,是给每个不同的人,提供单单针对他的个性化的广告或内容。

这种“千人千面”,品牌该追求吗?

“千人千面”的初衷没问题,它原本希望商业信息的传播,对受众的打扰程度最少。如何打扰最少呢?按照“千人千面”的想法,并不只是传播形式上的“原生化”,也就是将广告伪装成内容的软性传播形式,而是真正为用户提供他们确实感兴趣的商业信息或内容——只有每个人都能看到自己感兴趣的内容,才能真正实现不被垃圾信息干扰的”千人千面”。

初衷虽好,“千人千面”却不见得是最佳的消费者营销触达方式。

核心问题在于,千人千面夸大了人的差异性,但可能忽略了你的目标人群所具有的共性。品牌推广的核心,还是在于强调你(品牌主)希望强调的,无论多么“千面”,共性的东西都是主要的。但千人千面导致的大量的碎片化信息,反而会冲淡原本要表达的真正品牌核心主张。

千人千面的风险高,对数据的精准性要求太高,容错性很低,如果数据错了,极度精确的定位就会变得极不准确。

上图:靶子太多,就等于没有了靶子

不是不相信数据,而是数据这个客观的东西,它要反映的是人的内心欲望,而人的欲望却是主观的、动态的,是多变的。数据可以极为精准,但精准不代表着能动态地跟上人的欲望的变化。

我讲一个例子,当年索尼测试新款MP3的时候,有这么一个故事。索尼请了一帮类似于今天KOC的人,让他们看新产品的介绍PPT,然后让他们现场对这个新MP3的颜色投票,选出自己最喜欢的颜色。

结果,大部分人都票选了银色

调研结束了,会议散场的时候,索尼说,不让大家白忙,请每个人拿走一个今天的新款MP3,帮他们多多宣传。

于是,一堆各种颜色的新款MP3,摆在他们的桌上,每个人都可以带走其中的一个。结果,更多人选择了“黑色”版本带走了。

嘴巴上是一回事,身体才是最诚实的。

所以,不到最后付款买单的数据,都不一定可靠,都可能存在最后的变数。而我们在做的营销,就是说服消费者花钱去买,都是在一个具有变数的数据环境中做工作。在这样的环境中,追求极致准确的千人千面,过犹不及,有可能变成总是与消费者真正的需求擦肩而过。

好,就算千人千面在逻辑上可行,企业在实现上也有很大的难度

你可能认为,把人一个一个地分出来,也就是做到“千人”,是难度最大的部分,因为实现千人对数据的要求太高了。但实际上,认真收集好一方数据,就能很大程度上解决这个问题,而这个领域已经非常成熟,,能够按部就班地实现,所以反而不是最难的。

最难的是,有了这些个体级别的数据该如何实现“千面”呢?

千面要克服的第一个问题,是生成一对一的个性化物料。这个过去基本上是不可能的任务,现在嘛,有了AIGC,变得容易很多,不过实时性还不行,有一定的时滞。时滞问题虽然在私域中问题不大,但在公域中的应用,却是很大的阻碍。

在私域中,稍微有些延迟不妨碍跟用户进行的大部分的沟通。毕竟,发一个千人千面的图文内容,不需要很实时,至少不需要毫秒级的实时。但在公域中,广告投放的反应时间,基本都不能超过100毫秒甚至更短的时间。

时滞问题只是一方面,就算我们不考虑时滞问题,千人千面的落地难度也不小。

比如,在私域中落地千人千面,还需要对各个数字化触点做相应的改造,是个很大的工程。

而在公域中实现千人千面,尤其是实现千面,就更复杂了,因为它已经不仅仅是一个复杂工程的技术问题,还是需要看媒体的脸色的商业问题。

媒体要么需要同意跟你(广告主)的千人千面的广告投放系统对接,要么需要升级自己的广告投放系统或用户触达系统,使其支持千人千面的投放。然而,我还没有看见哪个媒体已经将这两种方法推向市场的。

既然“千人千面”有坑,那最佳实践方式是什么?

1.有限元素的无限组合可行,这种千人千面已经证明是有效的。而不是为每个人做专门的内容和创意。

2.尽管不必追求绝对的“千人千面”,但细分人群是非常必要的。所以,精力不是投入在要千人千面上,而是要投入在如何合理地为人群进行分群(或分层)上。

3.通常而言,分群的数量不用太多,分几个群就足够了。我们纷析咨询常用的人群细分模型,除了客户要求的persona,还有我在大课堂上(点击了解)详细讲过的“RFE”、“TOFA”、“CUPS”三个模型。这些人群细分方法,过去只能通过调研,现在可以通过CDP真正做到,实现这些人群细分的,仍然必须主要依靠一方数据。

4.AIGC用在“千面”上特别好使,用这个技术,为每个细分人群测试出最好的“面(素材、物料或者内容)”,然后规模化推给各细分人群。AI大规模创造的,用作赛马是非常好的,但最终,创造出来的最有效的胜出创意,应该打向针对性的人群。

5.在合适的时机能触达到人群,是首先要考虑的,然后才是用更好的方式去触达他们。现在数字营销最大的挑战,仍然是在能否在稍纵即逝的机会中抓住受众上。将一方数据和二、三方数据结合,是解决这个问题的最有效方法之一。

关于分层分群的最佳实践和详细案例,以及一二三方数据结合的触达与深度运营方法,后续我继续慢慢写,欢迎大家关注我的公众号,我的大课堂(点击了解)也会详细介绍。

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