内容营销如何摆脱填鸭感?克服内容疲劳还得靠数据科学

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“内容疲劳”不是个新鲜的术语。随着用户注意力资源日渐成为稀缺商品,资讯产品正越来越体会到内容疲劳带来的无力感。

据统计,普通用户平均每天在数字媒体上花费5. 9 小时,尽管这已经是个不低的数字,但是他们仍然没有足够的时间浏览、参与各种内容。而与此形成对比的是,今年大约有57%的B2C营销机构计划比去年投入更多的内容营销预算。这两种变化意味着对用户的关注和争夺将日益激励。

如何应对用户的内容疲劳?更多的增加与用户的联系?在内容不断垂直细分的背景下,泛泛的通用内容已经丧失了吸引力,建立更细颗粒度的内容捕获更细分的用户群体才是正道。在这里,数据科学可以发挥强大的作用,让运营者更深入的掌握用户需求,提供戳中他们细微痛感的产品。

本期全媒派(ID:quanmeipai)为你献上新鲜出炉的手册指南,就此告别内容填鸭,和用户手牵手愉快玩耍。

与用户建立情感联系

用户想要大范围地建立关系并不容易,然而这也是他们的个人需求。84%的受访者表示,被视为一个活生生的人,而不是一个数字,是赢得他们青睐的关键。用户希望品牌成为亲密的朋友,帮助自己下决心做选择,但又不会过分干预。

内容及其相关性是达成这一目标的主要工具,通过这两者运营方可以和用户建立起更亲密的关系。下图是用户对品牌的情感感知温度计,通过满足用户不同的具体情感需求,用户和品牌之间也就有了关系的“冷热”。

了解用户有哪些具体的情感需求,在何时何种场景下需要,以及如何将这些内容进行打包处理,这些都可以通过数据科学来获取。比如通过描述性和预测性分析的数据组合,就可以决定制作生成哪些内容。营销人员可以借数据分析来进行内容策划,以此吸引低价格敏感度的用户、提升品牌忠诚度、获取更高的参与度等。

建立高级细分的品牌用户 1 对 1 关系

“引起共鸣”似乎是一个正在被过度使用的流行语,但为了捕捉和维持观众的兴趣,你的确需要明确是在和谁交谈。用户通常以不同的意图接触资讯内容,比如为了获得信息、比较价格等,通过满足他们为何而来的当前需求,可以更好地为下一步更深层更紧密的互动奠定基础。

数据科学能够帮助运营者发现不同用户群体的不同行为模式,通过将零星的个体信息收集整合在一个全面的用户画像里,运营者从而能够根据以下信息明确哪些内容会与特定用户产生共鸣:

1、用户的人口统计学信息;

2、品牌亲和力,例如对品牌的前景预期如何,是否是回头客等;

3、用户行为,例如购买历史、现场互动、对促销的态度等;

除此之外,通过使用Apollo Insights这样的规范分析平台,运营者可以更进一步确定销售漏斗中的内容差距、错过的主题机会和特定的新内容类型。

提供超个性化内容推荐

机器学习作为数据科学的一个子集,可实现前所未有的个性化。尤其是,当更多的数据进入系统时,机器语言驱动的系统将随着他们的数据学习变得更加精确。在当前,人们意识到让渡一些个人隐私能够提升自己获得的服务质量,这些个人数据就越容易从用户手中获取而来。

根据Salesforce的 2018 年营销状况报告显示,79%的消费者愿意分享个人数据从而参与场景互动;88%的人愿意为了个性化服务而提供个人数据。

最近,瑞士媒体NZZ结束了和谷歌新闻数字计划一起开发的个性化新闻APP的验收测试。基于测验数据,他们增添了几种分法内容的工具:

  • 个性化内容策划。所有基于个人或编辑相关性的新闻流,就像是个人新闻伴侣或者个人化新闻通讯;

  • 基于组的自动化内容管理。例如,以特定的兴趣小组为基础进行内容策划,或者基于特定地理位置;

  • 基于主题的自动化内容管理。自定义内容列表和新闻简报由特定主题生成,这些特定主题又取决于用户的已知首选项;

  • 基于场景的自动化内容管理。例如,在通勤时间段推荐适合该场景的文章。

根据测试数据,84%的被试表示新产品为他们带来了更多好处,其中最重要的是就是读者可以进一步快速访问新内容、更容易发现新内容、设计更加吸引人等。

对于开发者而言,使用个性化对抗内容疲劳的一大优势是,可以更好地提高原有内容的价值,无需再从头开发新产品。Economia媒体公司使用Recombee (一种推荐服务应用程序),为用户提供动态个性化推荐,通过从人工编辑推荐转换到AI推荐,该公司的转换率提升了64%。

内容疲劳是真实存在的,但这并不意味着内容营销不再有效。时至今日,用户依然对个性化服务和个性化内容充满渴求。在大数据时代,借助数据科学,对于内容疲劳我们也许会有了更好的解决方案。

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