鄭香霖
從全球范圍看,營銷已經進入AI(人工智能)時代。要實現AI營銷必須有兩個維度,一是要有大數據,有數據才能深度學習;二是要有運算能力,沒有運算能力就沒辦法把大數據變成有用的東西。如果說大數據改變的是內容生產,那么AI就是熟悉人的思維方式。
AI首先將讓內容產品更具智慧。比如,美劇《紙牌屋》之所以創造收視奇跡,大數據功不可沒。《紙牌屋》的出品方兼播放平臺Netflix并不是全憑主觀意志去打造這部劇,而是通過大數據精確了解用戶對題材、演員喜好的基礎上再進行創作。《紙牌屋》的數據庫包含3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。最終,拍什么、誰來拍、誰來演、怎么播,都由數千萬觀眾的客觀喜好統計決定。從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉化,每一步都由精準、細致、高效的數據引導,從而實現大眾創造的C2B,即由用戶需求決定生產。
在媒體領域,AI應用將越來越普遍。比如,去年里約奧運期間,騰訊奧運資訊中,近6%的內容(約3000篇報道)出自機器人寫手。它不僅報道賽事戰況,還能補充比賽和選手的背景資 料。它的寫作方式并非簡單的資料抓取,而是在大數據分析平臺上,選出新聞點、抓取相關資料并按特定的新聞體裁成稿。現在,一些網絡媒體可以按讀者的興趣偏好推送文章,未來還會推送短視頻、電影等,當然,還有廣告。如果知道你是美女,會把化妝品廣告推薦給你。
當前的內容營銷仍需通過人口屬性、用戶行為等多個標簽去給一個用戶畫行為圖譜。未來,將有越來越多的瞬間興趣內容標簽被挖掘利用,動態標簽越多,才能越接近用戶“當時”的狀態,才能更清楚地判斷用戶“當時”的興趣點。數據越完善,呈現的信息就越有溫度,品牌與用戶的溝通就越細致。比如,我們觀察一個NBA球迷的一天:他會在手機上刷球賽資訊,在上班路上看球賽,在工作期間上微信或QQ與其他球迷互動,下班路上網購NBA周邊產品,晚上回到家在客廳看直播……掌握這些數據和標簽后,AI營銷就可以將NBA的相關數據信息經過包裝,利用不同場景推給用戶,并根據客戶潛在的內心需求進行創新,例如進行NBA比賽的VR互動直播,讓用戶從單一觀看變成深入參與。
通過大數據、人工智能可以更好地預估未來。中國的十二生肖基本上可以把人分為12種人,國外的十二星座也如此。行為經濟學、心理學等告訴我們,人的行為在某個層面是可以預估的,千千萬萬的人是可以歸納的。像中國90后消費族群有3000萬人,他們大學一畢業就是消費者,做好這部分群體的大數據分析,發展粉絲經濟很重要。嚴格來說,90后、95后、00后的行為和喜好不太一樣。每個品牌的受眾不同,要和不同的明星合作,為什么用鹿晗,為什么用霍建華,都是有原因的。品牌在營銷方面要研究90后的數據,通過AI把最適合他們的東西給他們,又不會產生抗拒感。
未來,營銷人將面臨從人工媒介管理向自動化媒介矩陣轉變:一種跨終端、跨平臺、可跟蹤歷史足跡、用戶分析、相似人群追投、瞬間興趣投放的轉變。▲
(作者為騰訊公司副總裁,本文由張妮采訪整理)
環球時報2017-03-04