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        看今日頭條如何玩轉(zhuǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

        2017-09-04 11:18:55梁棟
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2017年19期
        關(guān)鍵詞:頭條畫(huà)像數(shù)據(jù)挖掘

        梁棟

        摘 要:隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)以及消費(fèi)者需求的迅速變化,如何利用大數(shù)據(jù)從而對(duì)消費(fèi)者展開(kāi)精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)是目前每個(gè)企業(yè)面臨的問(wèn)題。從今日頭條的企業(yè)實(shí)踐中剖析其基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略,分別從今日頭條的算法、用戶畫(huà)像、個(gè)性化推薦這三個(gè)方面進(jìn)行闡述,歸納總結(jié)了今日頭條的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略,從而為其他企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)提供了依據(jù)。

        關(guān)鍵詞:精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo);大數(shù)據(jù)

        中圖分類(lèi)號(hào):F49

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.19.029

        自2013年世界大數(shù)據(jù)元年的開(kāi)啟,各類(lèi)信息實(shí)現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng),并且隨著人們生活水平的提高,目前消費(fèi)者的需求呈現(xiàn)出多樣化、碎片化的特點(diǎn),在這樣的時(shí)代特點(diǎn)下,各個(gè)企業(yè)都面臨著如何對(duì)龐大的數(shù)據(jù)加以利用,從而滿足消費(fèi)者需求的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。今日頭條是基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎產(chǎn)品,主要推薦對(duì)客戶有價(jià)值的新聞、電影、購(gòu)物等信息,于2016年末完成D輪融資,投后估值110億美元,成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的獨(dú)角獸。

        精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)是今日頭條迅速成為移動(dòng)互聯(lián)新貴的重要原因之一,菲利普科特勒指出“精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)”(precision marketing)是使得營(yíng)銷(xiāo)溝通更加精確、可衡量以及較高的投資回報(bào),菲利普科特勒重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)需要借助信息技術(shù),對(duì)顧客采取有針對(duì)性的信息傳遞。而今日頭條就是基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)用戶的興趣愛(ài)好進(jìn)行分析,最終將那些與消費(fèi)者興趣相匹配的信息推薦給相應(yīng)的用戶,因此本文從數(shù)據(jù)挖掘、用戶畫(huà)像、個(gè)性化推薦這三方面剖析今日頭條是如何玩轉(zhuǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的。

        1 數(shù)據(jù)挖掘

        數(shù)據(jù)挖掘是今日頭條玩轉(zhuǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的基礎(chǔ)。之所以說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘是今日頭條進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的基礎(chǔ),是因?yàn)橥ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)挖掘獲取用戶特征的第一步。今日頭條刻意的允許用戶可以通過(guò)QQ、微信、微博等社交賬號(hào)登錄今日頭條(當(dāng)然也可以注冊(cè)新的今日頭條賬號(hào)登錄),其目的就是通過(guò)分析用戶的基本資料如年齡、性別、職業(yè)等以及社交行為來(lái)分析用戶的行為習(xí)慣、愛(ài)好、興趣等。所以即使是用戶第一次用社交賬號(hào)登錄今日頭條,今日頭條也會(huì)通過(guò)其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)給用戶提供與其相匹配的信息,當(dāng)用戶綁定社交賬號(hào)之后,今日頭條就會(huì)在幾秒鐘內(nèi)解讀用戶的興趣,并且每隔10秒更新用戶模型,用戶使用今日頭條的時(shí)間越長(zhǎng),今日頭條就會(huì)越了解用戶。

        但是正是由于這些用戶信息量很龐大,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)難以高效的處理這些海量的數(shù)據(jù),因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在今日頭條分析用戶行為的過(guò)程中得到了廣泛的應(yīng)用。今日頭條的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括用戶海量數(shù)據(jù)的抓取、用戶興趣發(fā)現(xiàn)算法、將用戶進(jìn)行分類(lèi)、個(gè)性化推薦算法的實(shí)現(xiàn)等等,通過(guò)這種處理海量數(shù)據(jù)的技術(shù)可以讓今日頭條更“懂”用戶,利用一切可以獲取的用戶信息去了解用戶,并最終實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的精準(zhǔn)信息推薦。

        2 用戶畫(huà)像

        用戶畫(huà)像是今日頭條玩轉(zhuǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的關(guān)鍵。在營(yíng)銷(xiāo)學(xué)中的一個(gè)重要概念就是以消費(fèi)者為核心,了解并且滿足客戶需求使得客戶滿意才會(huì)為企業(yè)創(chuàng)造收益,所以把握住每類(lèi)用戶的特點(diǎn)就變得尤為重要。在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下,“用戶畫(huà)像”這一概念應(yīng)運(yùn)而生,用戶畫(huà)像正是幫助企業(yè)了解消費(fèi)者需求的一個(gè)渠道。

        今日頭條通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅收集到了用戶的人口統(tǒng)計(jì)信息(例如性別、年齡等)還挖掘出了更多與用戶相關(guān)的興趣偏好等信息,通過(guò)對(duì)用戶的信息進(jìn)行分類(lèi)整理,給用戶貼上標(biāo)簽,為以后實(shí)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)做足了準(zhǔn)備,這就是我們常說(shuō)的用戶畫(huà)像,用戶畫(huà)像這個(gè)概念自提出以來(lái),還沒(méi)有明確的定義,Michael等(2016)認(rèn)為用戶畫(huà)像是通過(guò)用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的活動(dòng)來(lái)總結(jié)用戶的偏好和興趣;Xiong等(2016)學(xué)者認(rèn)為用戶畫(huà)像包含著用戶的年齡、住址、家鄉(xiāng)、愛(ài)好以及不同用戶之間的互動(dòng)行為,通過(guò)以往學(xué)者對(duì)于用戶畫(huà)像的界定我們可以發(fā)現(xiàn),用戶畫(huà)像是一個(gè)形象的比喻,通過(guò)對(duì)用戶貼標(biāo)簽使得用戶的形象逐漸豐滿起來(lái)。

        但是用戶畫(huà)像并不是對(duì)每一位用戶都去進(jìn)行“貼標(biāo)簽”,因?yàn)檫@需要很龐大的數(shù)據(jù)量以及復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程,而是將用戶分類(lèi),對(duì)每一類(lèi)用戶描繪其用戶畫(huà)像,分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)有很多,例如劉海(2015)等學(xué)者認(rèn)為用戶畫(huà)像的構(gòu)建可以分為兩個(gè)部分:第一部分是性別、年齡等基本信息;第二部分是消費(fèi)行為信息,包括消費(fèi)者的瀏覽記錄以及購(gòu)買(mǎi)記錄,瀏覽記錄有消費(fèi)者對(duì)購(gòu)買(mǎi)商品的瀏覽時(shí)間、點(diǎn)擊次數(shù)等,購(gòu)買(mǎi)記錄有消費(fèi)者的支付方式、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間等。

        舉個(gè)例子,用戶在今日頭條上看新聞時(shí),服務(wù)器就可以記錄用戶對(duì)每個(gè)新聞的瀏覽時(shí)間、瀏覽字?jǐn)?shù),那么服務(wù)器就會(huì)知道用戶對(duì)哪類(lèi)新聞感興趣,例如通過(guò)分析可以得出90后的女孩更喜歡看娛樂(lè)類(lèi)的新聞等諸如此類(lèi)的信息,那么這類(lèi)用戶就可以歸為一類(lèi),這樣就可以將每一類(lèi)用戶的用戶畫(huà)像描繪出來(lái)之后,有針對(duì)性的進(jìn)行個(gè)性化信息推薦了。

        3 個(gè)性化推薦

        個(gè)性化推薦是今日頭條玩轉(zhuǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助今日頭條獲取用戶的信息,分析用戶的興趣愛(ài)好等,用戶畫(huà)像是對(duì)每一位用戶進(jìn)行分類(lèi)、貼標(biāo)簽的過(guò)程,這兩個(gè)步驟使得今日頭條越來(lái)越了解用戶,最后一步就是結(jié)合每類(lèi)用戶的特點(diǎn)進(jìn)行信息的精準(zhǔn)推薦了。

        傳統(tǒng)的新聞?lì)^條是指比較重大、有轟動(dòng)性的新聞事件,但是今日頭條這款A(yù)PP所倡導(dǎo)的主題確是“你所關(guān)心的,才是頭條”,由此我們可以看出今日頭條將重點(diǎn)放在了推薦與客戶的興趣愛(ài)好相匹配的信息上,也就是對(duì)每個(gè)客戶實(shí)行個(gè)性化信息推薦。今日頭條會(huì)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)將客戶的特征、(新聞、電影等)信息特征、環(huán)境特征(如節(jié)日、工作日等)這三者相互匹配起來(lái),然后對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦。針對(duì)不同類(lèi)別客戶的特點(diǎn),今日頭條會(huì)使用不同的營(yíng)銷(xiāo)策略推薦給用戶不同的信息內(nèi)容,使得每位用戶獲得自己感興趣的內(nèi)容。其中,今日頭條為每位用戶推薦的信息不僅包括新聞,而且還包括電影、音樂(lè)、購(gòu)物等信息,這樣就會(huì)使得每位用戶得到的信息不局限于新聞,而是比較全面、豐富的信息。

        當(dāng)然,今日頭條作為一個(gè)以盈利為目的的企業(yè)不單單只為用戶推薦令其感興趣的新聞內(nèi)容,同時(shí)今日頭條還是一個(gè)廣告投放平臺(tái)。今日頭條依托其龐大的用戶群體以及精準(zhǔn)的個(gè)性推薦算法,還對(duì)用戶進(jìn)行廣告的精準(zhǔn)投放。例如某位今日頭條的用戶一直很關(guān)注各大手機(jī)發(fā)布會(huì)的新聞,那么今日頭條就會(huì)通過(guò)該用戶所瀏覽過(guò)的發(fā)布會(huì)上的各個(gè)手機(jī)品牌、性能、價(jià)格等屬性,估測(cè)出該用戶偏好什么品牌、什么性能的手機(jī),然后將這類(lèi)手機(jī)的廣告推薦給消費(fèi)者。今日頭條的這一策略可謂“一箭三雕”,既使得用戶愉悅的看了自己所關(guān)注的產(chǎn)品的廣告,又使得讓廣告商將廣告投放到了想投放的目標(biāo)客戶中,減少了營(yíng)銷(xiāo)成本,并且今日頭條公司也會(huì)專(zhuān)賺取較高的利潤(rùn)。

        利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)已經(jīng)越來(lái)越受到企業(yè)的青睞,今日頭條這個(gè)公司就是利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)最成功的案例之一。首先,獲取消費(fèi)者的基本信息、社交行為等信息,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)尋找出消費(fèi)者的興趣愛(ài)好;然后將基本信息、興趣愛(ài)好相似的那些消費(fèi)者歸為一類(lèi),總結(jié)出每類(lèi)消費(fèi)者的特點(diǎn),為這些用戶繪制“畫(huà)像”;最后結(jié)合每類(lèi)用戶的特點(diǎn)以及興趣愛(ài)好為這些用戶進(jìn)行新聞、購(gòu)物等信息以及廣告的精準(zhǔn)推薦。在這個(gè)數(shù)據(jù)為王的時(shí)代,企業(yè)應(yīng)該對(duì)海量的數(shù)據(jù)合理加以利用,精準(zhǔn)把握消費(fèi)者的需求特點(diǎn),將產(chǎn)品精準(zhǔn)地投放給每一位消費(fèi)者,從而為消費(fèi)者創(chuàng)造更多的福利,也為企業(yè)謀取更多的利潤(rùn)。

        參考文獻(xiàn)

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