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。 ,