來源|中歐商業(yè)評論

作者|段培力 博士 愛投數(shù)創(chuàng)科技CMO

俗話說,人以群分,這個“群”就是用戶分類,也就是企業(yè)把用戶按照某種標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類,了解每一類用戶的喜好,從而有針對性地推出最有競爭力的產(chǎn)品或服務(wù)。從傳播的層面來講,用戶分類就是搞清楚對誰做廣告、做什么廣告的過程。移動時代的用戶分類得到前所未有的細(xì)分,終極結(jié)果就是每一個用戶都是個性的,不能再用“群”來分隔。

1從群體,到行為,再到場景

來到我們網(wǎng)站瀏覽的到底是什么人?

男的女的?

入高不高?

結(jié)婚了嗎?

有無小孩?

生活興趣是什么?

……

互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)后,用戶分類方式開始出現(xiàn)很大的變化。廣告主總有這些問題。

內(nèi)容分類

它是運用行為區(qū)分用戶的早期形式。由于用直接的方式觀察不到用戶的這些特征,營銷專家開始嘗試運用用戶的瀏覽行為作為人群分類的標(biāo)準(zhǔn),于是就按照媒體內(nèi)容去區(qū)隔用戶。

例如:瀏覽某一戶外體育運動欄目的人可以被“粗略”的認(rèn)為都是喜歡戶外體育運動的用戶,于是廣告主就在這個欄目投放戶外產(chǎn)品的廣告。

內(nèi)容分類對用戶的區(qū)分是比較粗泛的,因為它是針對一類用戶來講的。但是搜索定向和重定向的出現(xiàn),徹底的改變了用戶分類的方式。

技術(shù)分類

行為分類發(fā)展到后來又有了技術(shù)分類。Forrester Research公司是最先提出“技術(shù)定向”這個詞的,原來指根據(jù)用戶使用的技術(shù)工具特點,包括用戶設(shè)備、瀏覽器、所使用的搜索引擎,可以有效進(jìn)行判斷和分類,因為這些“技術(shù)參數(shù)”與前面提到的用戶屬性、用戶心理都密切相關(guān)。

國外報道過這樣一個發(fā)現(xiàn):使用搜索引擎必應(yīng)(Bing)到達(dá)頁面的人群,轉(zhuǎn)化效果常常會比從谷歌(Google)到達(dá)頁面的轉(zhuǎn)化高,這是因為用必應(yīng)的用戶比較“懶惰”——這個搜索工具是微軟瀏覽器綁定工具,這類用戶于是有什么就用什么,而對于信息深度和廣度并不太追究。

而運谷歌的用戶就更懂技術(shù)一些,他們對信息的要求更多,而不只是貪圖方便,因而更難說服。所以對與前一種用戶,廣告應(yīng)該著重“行動召喚”,結(jié)果導(dǎo)向;而對于后者,廣告應(yīng)該是提供對比信息,把廣告做得軟一些,這樣可以提升銷售轉(zhuǎn)化。

時間標(biāo)準(zhǔn)

行為定向為用戶分類理論引進(jìn)了一個具有劃時代意義的標(biāo)準(zhǔn)——時間。行為定向?qū)τ脩舻姆诸愂怯袝r效要求的,換句話說,就是用戶的“標(biāo)簽”會因為時間而改變。

實踐證明,時間作為用戶的分類標(biāo)準(zhǔn)可以有效預(yù)測廣告的效果。銀行可以搜索關(guān)鍵詞去定義目標(biāo)用戶,這些詞可以是“貸款”、“抵押”等等。如果根據(jù)搜索關(guān)鍵詞投放個人小貸產(chǎn)品的展示廣告,搜索詞定向的有效性大多不超過24小時。

地點標(biāo)準(zhǔn)

智能手機的普及標(biāo)志著移動時代的到來,用戶分類出現(xiàn)了一個與時間同樣重要的變量——地點。時間和地點定義了一個用戶所處在的環(huán)境,或者說是場景,場景分類的概念就隨之誕生。“正在商圈里購物的年輕媽媽人群”、“來汽車城看新車的受眾”都屬性場景分類的范疇。

用戶總是從一個場景變動到另外一個場景:早上從家出發(fā)、到辦公室、中午午餐、或者到附近商場買點東西、下午約客戶喝咖啡等等,每個時間點上用戶的地點、關(guān)注點、使用的上網(wǎng)設(shè)備、媒介環(huán)境都在變化。用戶在不同的場景下,興趣點是不相同的,所以同一廣告在不同的環(huán)境對用戶的效果也會不一樣。

用戶分類就是要用數(shù)據(jù)推算出用戶的場景信息,從而確定推送什么樣的廣告。例如用戶在下午一點鐘位于某商場,可以推送與地域有關(guān)的LBS廣告,兩點鐘回到辦公室,你還在推這個LBS廣告就遲了。在移動的場景里,用戶的“標(biāo)簽”有效性稍縱即逝,現(xiàn)在還是廣告受眾的“他”,等會兒可能就不是了。

2未來用戶分類三大趨勢

用來分類用戶的維度增多

維度的增多能夠讓受眾畫像更加細(xì)致,銀行金融公司的策略通常是“數(shù)據(jù)加掛”,即在同一用戶的賬號上積累不同信息,使?fàn)I銷更有針對性。游戲公司都想在互聯(lián)網(wǎng)中找到收費用戶,讓他們注冊參與游戲。營銷的效果通常是用“獲客成本”(CPA)來衡量的,在廣告投放過程中用到的用戶定義維度越多,CPA的成本就能變得越低。

用戶分類的時效越來越短

這是大數(shù)據(jù)時代最明顯的特點。

一個用戶今天搜索了某款新車,表明這個用戶對這款新車有興趣,但運用這個搜索行為作為定向用戶的條件可能在幾個月或幾周內(nèi)因為發(fā)生購買而不再存在。

這種變化要求廠商需要注重廣告推送的時效性,進(jìn)行精準(zhǔn)投放。在CRM實踐中,很多公司直接用顧客未來購買的時間作為分類用戶的依據(jù),時間越近,用戶潛在的廣告價值就越高。在新車購買市場,三個月內(nèi)有購買意向的人群定義為熱度高的潛客,三到六個月的定義為溫?zé)釢摽汀Ｔ谥变N行業(yè),人們按照最近一次購買商品的時間作為區(qū)隔標(biāo)準(zhǔn)。有研究表明,如果用行為關(guān)鍵字作為廣告分類依據(jù),關(guān)鍵字的時效性會隨著時間的推移而迅速降低。

用戶分類從人工走向人工智能

大數(shù)據(jù)時代,手工的方式無法應(yīng)付大量數(shù)據(jù)的處理,取而代之的方式是“機器學(xué)習(xí)”。所謂機器學(xué)習(xí),就是用各種算法,比如回歸算法、決策樹算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類算法、深度學(xué)習(xí)算法等等,利用用戶數(shù)據(jù)預(yù)測廣告的相關(guān)性,從而確定廣告的投放。

由于有了時間和位置作為變量,用戶分類可以實時進(jìn)行。也就是說,根據(jù)廣告的需求,一個用戶的分類方式可以隨時變化:下午是“IT負(fù)責(zé)人”,晚上被稱為“年輕媽媽”更適合。原來穩(wěn)定的“用戶分類”,成了動態(tài)的“千人千面”。

移動時代的到來讓用戶分類的方式發(fā)生了斷層式的變化。移動穿戴設(shè)備的普及進(jìn)一步增加了用戶數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)維度和時效。簡單、固定的傳統(tǒng)用戶分類思維會逐漸成為“過去式”。

在移動時代,用戶分類得到前所未有的細(xì)分,這種趨勢的終極結(jié)果就是每一個用戶都是個性的,不能再用“群”來分隔。屬性分類等傳統(tǒng)人群分類方式在移動時代已經(jīng)成為過去式,取而代之的是以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動的場景分類。

廣告主需要運用所有能夠得到的用戶數(shù)據(jù),包括屬性數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、心理數(shù)據(jù),CRM數(shù)據(jù)等等,推導(dǎo)出以用戶場景為核心的用戶分類方式,通過個性化廣告投放,得到更高的投資回報。

除了人群分類,廣告的投放也需要運用人工智能技術(shù)。不同廣告主有成千上萬的商品,要把它們賣給上億的用戶,就需要海量的產(chǎn)品廣告設(shè)計,把商品個性化地匹配給這些用戶。這需要人工智能技術(shù)來完成對信息檢索結(jié)果的分析,從而決定廣告創(chuàng)意的選擇。

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