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一文秒懂改变数字营销的大杀器：消费者数字孪生

2025-05-31 分类：内容营销 / 营销技术 / 营销策略 阅读(450) 评论(0)
相信很多朋友们都听说过“数字孪生”。
 
简单讲，数字孪生是实体世界中某个事物的数字化虚拟拟真模型，就如同一个一模一样的分身一样。
 
比如，航空发动机，会有一个一模一样的数字化孪生体，用来模拟任何一个部件发生故障情况下，整个发动机会发生什么样的状况。毕竟，不可能用很多个真的实物发动机去做一些非关键性的损伤测试，这时数字孪生的作用就很大了，既高效又低成本。

数字孪生在工业领域、大健康领域、城市管理、其他复杂系统等领域都已经有很多年的应用。
 
现在，它在数字营销领域也开始应用并产生价值，值得我们特别-加以关注。
 
数字营销领域的数字孪生，最主要的应用就是为普通的消费者创造数字孪生。

01 消费者数字孪生的价值

最大的价值在于，你能基于这些虚拟的真实消费者，提前判断你即将要开始的营销，到底能有多大的成功可能性。
 
就好像先做一次仿真营销彩排，虽然是彩排，但面对的却是如同真实消费者一样的“人”。
 
比如说，你做了一个策划方案，然后把重点按照Markdown的方法列出来，拿给这些数字孪生消费者看，让他们给出这个策划方案的可行性分析，帮你指出哪些需要改进的地方。
 
又比如，你创作了一个数字营销的创意idea，然后让这些数字孪生帮你判断这idea能否work。
 
你还可以把多个版本的推广海报、页面、广告物料，发给这些数字孪生帮你看，让他（它）们判断哪个更受欢迎，还能给你解释为什么某个版本更受欢迎。
 
或者，你干脆面向他（它）们做一次数字营销，看他（它）们中间有多少人愿意买单你的商品，这些人的行为都体现出哪些各种各样的特征。
 
总之，这些数字孪生，就是为你服务的任劳任怨的真实消费者的分身，他（它）们义务地向你提供关于你的营销能不能奏效的各种反馈和结果。

02 消费者数字孪生如何实现

创造消费者的数字孪生在理论上是可行的，理想状态下，我们希望创造的是一个个真实消费者的完全的分身——复制他们的社会身份，以及他们的思维、爱好、习惯，甚至他们的潜意识。就像在英剧《黑镜》中某一季中的意识上传一样。
 
这种方法，叫做“移情工程”。

当然，至少在目前，完美的移情工程还是不可能的。
 
今天所有可用的AI一样，都还远远达不到AGI的程度，这是为什么移情工程还不太能够对真实人类进行高相似度模拟的底层原因。这意味着，它们必须为了某一个具体的场景和目的来进行构建。这个场景和目的不能没有约束，也不能太过宽泛。
 
此外，消费者的数字孪生，和发动机的数字孪生有显著不同。前者是一个群像，是“无数个”消费者所展现的统计学意义上的表现，而发动机是一个物理系统，它的可描述性和可复现性都要比消费人群简单的多。
 
那么，在移情工程尚未真正解决的情况下，消费者数字孪生要如何实现呢？

第一阶段：定义明确的孪生目标。
 
例如，预测行为、展现好恶、预测消费者旅程设计可行性，或者是针对性的个性化营销效果提升。
 
这一类定义是消费者数字孪生成败的先决条件。目标明确，才能针对性收集数据并进行训练。
 
第二阶段：针对第一阶段制定的目标，进行相应的数据收集。
 
数据收集同样需要有针对性，当然是针对自己的目标消费人群，尤其是真实的消费者。
 
不过，一般不建议在数据收集的时候就按照企业自己指定的persona进行人群划分。很多时候企业自己的persona是感性确定的，而不是真正经过了数据的验证。
 
这些需要收集的数据包括：
 
从多个来源收集有关客户的综合数据：
  • 人口统计数据：年龄、性别、地点、职业
  • 行为数据：视觉眼动、行为互动、购买历史、浏览模式、参与度
  • 内容数据：数字世界中发表的文字、通话语音
  • 心理数据：兴趣、价值观、生活方式、性格特征。国外有一个OCEAN（大五心理模型）
  • 交易数据：购买频率、金额、付款方式
  • 交互数据：客户服务日志、社交媒体活动、支持票证
  • 来自 CRM 系统、网络分析、社交聆听、调查、物联网传感器和第三方来源的其他数据
数据收集是消费者数字孪生能否实现的关键，在这个领域，国内的挑战非常大。
 
与国内行业中的朋友交流，我能够比较清晰地勾勒出当前国内消费者数据收集的情况并不容乐观。主要问题是：
 
  • 数据规模太小，而且分散
  • 数据类型非常有限
  • 数据质量差
  • 数据一致性差
  • 标准一致且消费者数据来源广泛的数据交易市场极为有限或体系不成熟
国内想在这一领域有所作为的企业，需要自己去联络大量的数据资源，并做大量的数据清洗、一致化以及标准化的工作。已经有快消企业在尝试与零售连锁企业共建数据应用，以满足创造消费者数字孪生的数据要求。
 
第三阶段：基于数据收集，构建消费者persona
 
基于AI的大数据模型，进行消费者的聚类计算，并实现在多参数（多变量）基础上的消费者persona的构建。
 
嗯，计算量很大，挑战不小。
 
第四阶段：机器学习和训练
 
使用高级分析和机器学习算法来：
 
  • 分析历史和实时数据
  • 检测模式、偏好和情绪
  • 不断用新数据训练并更新孪生
  • 模拟客户行为并预测未来行动
第五阶段：创建数字孪生模型
 
开发一个交互式的动态虚拟形象或模型，以模拟客户的行为、偏好和心态，而且不仅仅是静态的个人资料。该模型可以响应查询，模拟对营销的反应，并提供预测性洞察。
 
第六阶段：集成到业务工作流程中
 
数字孪生嵌入到营销、销售、产品开发和客户服务流程中，以实现个性化体验、优化活动和虚拟测试场景。
 
第七阶段：持续更新和优化
 
通过持续向数字孪生提供持续的客户数据（例如最近的交易、社交媒体更新和支持互动）来保持其最新状态，并不断优化其表现。

03 目前有服务商吗？

可能是我孤陋寡闻，暂未在国内发现专门从事这一领域的服务商。但有在部分环节提供类似解决方案的服务商。例如，对广告创意效果进行AI模拟测试的服务商。
 
海外有服务商提供相关服务。例如下表所示的一些解决方案，供大家参考。

点击图片可查看完整电子表格

或许我们国家很快也会有相关的服务商出现，甚至可能已经有了，只是我不知道而已。有了解的朋友，欢迎留言，不胜感谢！
 
我们拭目以待！

-宋星大课堂-

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宋星

宋星，系国内领先的互联网数据咨询机构“纷析数据”的创始人。 宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖，“互联网分析在中国”博客（原“网站分析在中国”）全文作者，新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会（UNSW Marketing Analytics Advisory Board）委员。阳狮媒体集团特聘顾问，百度集团顾问与钻石讲师，腾讯星河计划顾问，Google mLab顾问，北京航空航天大学特聘教授，前阳狮媒体集团数据、技术与创新事业部总经理，前Adobe Omniture Business Unit亚太区首席商业咨询顾问。 宋星先生也是公益组织：互联网数据官（iCDO）和WAW行业沙龙的创立者。

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