一場無聲的革命正在重塑營銷
已發表: 2018-06-29移動已成為數字廣告的強大助推器，但它正在大踏步開啟另一個營銷篇章
在印度，數字營銷，尤其是移動廣告正在迅速發展，並被許多研究數據所支持，並被宣傳為一個繁榮的市場。
其中一份報告是 eMarketer 的 2017 年報告，預測未來幾年移動廣告將實現兩位數的增長。 到 2021 年，移動廣告支出將佔數字廣告支出 28 億美元的近 62%，而此前為 17.3 億美元，比2018 年 8.1 億美元的移動廣告支出強勁增長 213%。
在移動互聯網普及率加快、數據費用下降和快速興起的低成本智能手機的推動下，移動一直是印度數字廣告增長的強大推動力。 前景充滿希望，它正大步邁向另一個營銷篇章。 革命現在正在進行中，悄無聲息，但我們仍然可以通過某些關鍵信號發現這一點。
用戶資料仍然足以有效地進行營銷？
營銷定量和定性方法達到天花板
經典的營銷理念強調“以受眾為中心”，即試圖找到你的目標受眾，進行有效的溝通。 創建“用戶（觀眾）個人資料”以描繪您的觀眾的樣子。 許多營銷計劃都是從這個想法開始的，以導致隨後的戰略和戰術。 這是媒體計劃中非常常見和基本的元素。
然而，一個非常基本的問題是“我們如何才能準確地知道用戶資料”？ 這通常是指由“統計理論”支持的定量方法，例如市場調查或通過深度訪談或焦點小組討論的定性方法。 實際上，生成用戶檔案的流行案例只是由媒體策劃師、產品營銷經理和營銷人員公司中的關鍵所有者負責該營銷計劃。
這個所謂的用戶畫像，在很多營銷計劃中，只能靠常識或個人觀察（或個人想像）來草擬。 雖然用戶資料的呈現聽起來仍然合理，但我們是否懷疑或質疑此用戶資料分析的準確性？
即使這是通過統計過程分析，用戶資料的真實圖片仍然可以被扭曲，其真實面孔可以被隱藏。 更不用說許多關鍵細節，如用戶的生活方式和不同背景下的預測行為，很難用經典的營銷方法精確描述。
用戶行為預測很重要
從因果關係到實時結果導向
這是因為包括營銷研究在內的傳統社會科學依賴於植根於理論抽樣和科學推理的統計數據，這些統計數據在營銷環境中找出“因果”之間的相互關係，以了解如何與目標用戶進行適當的溝通。 然而，由於“未見（無意識）或故意錯誤”影響的不確定性，“科學結論”可能並不穩定和準確。
此外，線性邏輯承載受到限制，在復雜的營銷場景中，用戶的面孔和思想是動態的和模棱兩可的，考慮到理性和情緒化的消費者行為，處理起來並不容易。 如果僅僅追求營銷統計支持背後的“科學邏輯”，營銷的準確性可能會非常不穩定。
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拋開“因果”的概念，大數據人工智能技術產生的“實時結果”可以成為營銷的新核武器。 當解決“實時結果”時，“因果”之間的邏輯根本不重要。
相反，在營銷競爭力方面，實時或至少在很短的時間內追求“結果”真的很重要。 這裡的結果的一個例子是“當一些信號（如搜索的一些關鍵詞或一些行為症狀）出現時，一些結果很可能相應地發生。 即使沒有任何意義知道“信號和結果”之間的“因果”，這也不是問題。
只要我們能夠在大數據和人工智能技術的支持下足夠快地捕捉到“信號和結果”之間的相互關係，這肯定會打敗典型的營銷方法。
大數據和人工智能將主導新營銷時代
比用戶更了解自己
儘管大數據和人工智能具有潛力，但對於許多可能沒有真正感受到其力量的廣告商和營銷人員來說，我們如何利用它們進行營銷可能仍然是無形的。 能夠比他們自己更了解你的用戶——這不是一個神話，而是我們正在迅速意識到的現實。
雖然物聯網在不久的將來會變得更加成熟，但一切都將連接到互聯網，以發揮數據收集和數據分析的潛力。 隨著海量數據的饋送，它開始孕育出可靠的算法，並將讓我們更接近人工智能的能力。 事實上，用於用戶預測營銷的人工智能將不再是一個理論。
如今，街上的攝像頭不斷增長，很快許多廣泛的生活對象，如路燈、戶外廣告牌和戶外顯示器（商場、電梯和公共場所的液晶顯示器）也將連接到互聯網。 他們所有人都將成為數據收集者，更不用說電話、可穿戴設備、電視和冰箱等所有個人或家庭物品了。 你能想像所有那些 24×7 全天候接收你的行為數據的“接觸點”會默默地向前跑嗎？
一旦所有這些（離線）數據都集成到您的在線行為統計數據中，例如您的首選購買項目和在線瀏覽模式，我們可能不會自信地說我們最了解自己，因為我們的許多行為都是理性和情緒化的混合在一起。
但是，大數據和人工智能技術最終可以輕鬆應對。 當然，這裡討論的數據應用的事情必須依法受到任何個人的去識別和重新識別的保護。 總之，物聯網和人工智能時代線上線下數據的融合，將徹底顛覆現有的營銷方式。
數據驅動的智能
您自己的“用戶數據模型”將成為數字營銷投資的核心
作為營銷人員或廣告商，在用戶畫像不足以應對多樣化營銷環境的情況下，如何應對新營銷時代的挑戰？ 用戶檔案的一個升級概念是建立您自己的“用戶（消費者）數據模型”，這是一個持續的細化過程，可以看穿並進一步預測您的用戶在營銷活動中的行為。
這是通過從各種在線和離線數據源收集（潛在）用戶數據來實現的，然後部署機器學習等大數據技術，以過濾掉意義不大的數據，並不斷優化用於預測的可靠算法開發在場景的某些情況下用戶的行為。
這種用戶數據模型與量身定制的考慮一樣獨特，它只迎合您的特定用戶目標，以最大限度地提高您的數字營銷投資。
您的不同產品或服務的目標用戶應構建相應的唯一用戶數據模型。 有了這樣的獨特性，定位甚至可以非常準確地反映目標用戶的生活方式。 這是一種非常數據驅動的營銷策略改革方法，也是通向人工智能營銷的關鍵一步。
簡而言之，用戶數據模型是基於大數據和人工智能技術觸發的數據力量的深刻用戶洞察力的體現。 這揭示了數據驅動智能在重塑營銷行業方面所推動的革命。 能夠感知並駕馭這一趨勢並進行正確的營銷轉型的人，一定會贏得巨大的勝利。