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巨量引擎王黎青:数新智·驭新机,车市新常态下的大数据与价值

2019-09-10 13:13:46来源:互联网 繁体中文 打印 关闭
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  2019年9月4日,由中国汽车流通协会指导,中国汽车工程研究院参与,车业杂谈联合巨量引擎、四川新闻网主办的《2019中国汽车创新与趋势峰会暨年度颁奖盛典》在成都圆满落幕。本次峰会以“行·未来“为主题,邀请到近60家汽车行业领导代表参加,大家围绕车市新常态中的焦点问题展开了主题发言和研讨沙龙。

  以下是巨量引擎头条汽车行业策划总监王黎青的现场演讲实录:

  巨量引擎头条汽车行业策划总监王黎青

  我想站在一个互联网人或者互联网纬度来分享一下关于汽车行业我们是怎么思考的。

  巨量引擎是字节跳动旗下负责今日头条、西瓜、抖音、火山、懂车帝等多个App商业化营销工作平台,我的主要工作是负责今日头条和西瓜视频的营销策划工作。

  我今天想跟大家探讨一个比较大的命题——数据的价值,即是大数据和新技术怎样去促进产业营销。

  几年来,我们面临了很多市场挑战,挑战之下我们怎么变革呢?回到一个核心点——互联网竞争(以前大家都认为是技术竞争,或者说是满足用户需求的竞争)的本质是人才竞争。而当下其实已经不仅仅局限于人才竞争。从第三方数据上,我们可以通过观察整个字节跳动旗下的用户时长,字节跳动旗下的产品已经在国内市场跃居第二(第一位是大家比较熟悉的腾讯),我们通过很多App产品去满足用户的需求。

  回归到人才竞争上,从我们公司或者平台来讲,我们是基于两个重要的思维,即数据和技术驱动的互联网公司,我们公司也有很强的技术基因和技术背景。回到最核心的点,如果我们抛开人的本质,把人放在互联网平台上,其实每个人都由大量的数据组成。这里有一个第三方数据:到2020年,预计每个普通中国人每年会产生6TB数据量。通过对数据的处理,我们可以对用户进行真实而有效的认知和理解,可以分析出每个人的喜好、他(她)的心智、对于消费产品的认知理解等等。

  也许,对于你而言,这些数据只是一个冷冰冰的数字,但是通过有效地组合或利用,它就能够为你的产品、研发、技术推动等做很多有意义的事情。比如,我们今天要发一篇新闻稿,让用户理解,过去我们不知道用户的真实反馈——文章是不是好、内容是不是有价值等,是没有反馈的,但是借助互联网,我们可以知道用户对文章产生的兴趣度和兴趣点,也就可以进一步反馈给内容创作者,让他们改变文章,让文章更好适配用户。

  另一个纬度很重要,就是数据要用好的方式去建立细分或者说跟用户的沟通,这种沟通其实是要通过技术的。

  今日头条是大家相对比较熟悉的产品,今日头条这个产品的诞生,在六七年前我们谈到信息流这个产品的时候,大家可能不是作为主流的产品类型去沟通的。那时候大家还是以一种相对传统的方式去推新闻资讯和建立媒体沟通。但是今日头条根据用户喜好匹配内容,我们在内容分发和推荐上,我们是最早把人工智能技术——其实是智能分发技术,运用到内容推送这块的。我们会根据六个基础纬度的变量去识别,比如你内容到底写什么,是不是写成都,是不是写车展,如果是有这两方面的内容,我就可以锁定跟成都车展相关的内容。还可以和用户匹配,这两天大家打开今日头条一定会收到成都车展的相关资讯和讯息。为什么?因为我们的阅读喜好一定有相关的内容。还有环境特征、热度特征,比如前两天的中国男篮是非常热的事件,我们平台就看有没有这样的内容适合给用户及时推荐,这是我们的基础逻辑。

  我们2012年推出今日头条这个产品的时候,大家都觉得它是一个技术型公司,不能成为主流。但是当下的信息推荐技术或者信息流贡献逻辑,已经成为整个移动端所有产品非常核心的逻辑,不光是资讯领域,也有商品。比如电商的产品,我们打开电商产品的时候大家一定有这样的困惑,不知道想买什么,甚至想买但又不知道真正喜好的商品是什么。这时候通过信息喜好的匹配,我们就可以建立高效的信息与用户之间的链接,商品与用户的链接。我们在整个推荐机制的发展上也不是简单的智能分发,而是在整个过程中不停去调整分发机制。比如社交分发上,虽然我们不是很强的社交平台,但是我们有微头条这种问答类的社交性的产品,这些社交性的产品就可以沉淀一些社交性的数据。我们在内容分发上也可以依从于这种社交分发的机制,包括今年推出的头条,就是搜索产品,也是来源于整个用户行为的变化——在移动端行为的变化,这种变化也会融入到我们整个内容的推荐机制里边。

  如果大家有兴趣可以测试一下,就是你在今日头条搜一个你平时过往不太关注的汽车车型或者汽车品牌,我相信在接下来一定有非常多的内容会推荐给你。这是前面分享的关于数据和技术,这两块也是整个字节跳动做产品非常核心的一个底层的逻辑。这套东西我们在营销上有一些什么样的应用?或者说对于营销人来讲,我们怎么更好地把这些东西利用起来?互联网是对人的链接,营销也是这样的,我们想把产品商品卖给用户的时候,一定要解决与人链接和沟通的问题。

  识人、圈人、聚人也是营销要做的动作,我们通过什么方式把人识别出来?找到目标人群,找到目标群体之后怎么跟他建立很好的沟通关系?建立关系之后怎么让他实现转化?让他成为你的粉丝,让他成为你的用户,后边我会具体展开讲。

  关于“数智识人”,我们有两个核心的点:一是关于用户的精细化运维,二是怎么高效判定用户的情绪。

  其实占领用户心智是营销非常重要的点。我们简单地做了一个内容性的总结,可以简单理解为三个步骤:第一,我拿汽车行业做了一个比喻,所有用户在今日头条平台上会阅读大量汽车类的内容,这些汽车类的内容有自主品牌、合资品牌,有不同车型的。在阅读过程中,用户的心智或者偏好一定会发生改变;第二,当我们知道了这个用户,去推荐内容的时候,我们也需要切合它的实际消费场景,或者内容阅读的场景,去匹配。一个简单的例子,当网络状况不好的时候你推荐视频他一定不会看,你推荐给他内容的时候他会快速打开,这就是环境触达或者场景触达的逻辑。过往我们做科学校验的时候,我们内容推出,或者广告做出去之后,这个数据就断层了,我们不知道出去好不好,我们可以做出一个好的内容,用户有没有对我们的内容产生兴趣。

  二是怎么高效判定用户的情绪。其实做营销最核心的本质就是占领用户心智,让所有用户,哪怕他没有消费你的产品,也让他成为你一个产品的优待者。我们可以根据文章发布之后用户的评论来识别用户的情绪,他对我们产品对我们品牌持正面的态度还是负面的态度,或是中立的态度,针对不同人群的细致划分,我们在做营销转化上就有了目标和依据。

  数智圈人,人群有了划分之后,我们将其分成了不同的类别,就像今天的场地有不同桌,我们就要建立沟通的机制。我们怎么跟用户建立高效的链接?通过对常规的投前投中的营销分析,传统的营销虽然我们一直都在做,我们前期要做市场目标分析和调研,我们制定计划去投放,投放的时候我们可以看到什么样的效果,最后总结报告出来。表面上看是连在一起的,但从数据本质上看,或者说在用户的链路上它其实是割裂开的。有可能我们的目标是这个圆桌会场,但是我们投放的时候可能把广告投放在了外边,我们广告未必高效触达,投放完了分析的时候,你的投放跟用户产生割裂,你的结果肯定不是正确的。我们现在做的这件事情,就是把所有的链路给链接起来,你可以在今日头条的平台上,在抖音、西瓜平台上建立投前、投中、投后的分析。建立这样的计划之后,广告平台也可以跟所有的第三方的工具平台对接,去定义,然后去投放,这些数据可以实时进行回传,来校验营销是不是达成目的。

  第二个非常重要,就是有了这些数据链接的手段,我们需要区隔很多的场景,因为每个用户在使用产品的时候,他的路径,或者说他使用的方式一定是不一样的。虽然说他们都有共同的标签或者说共同的喜好,但是我们在用户触达的行为方式上是不一样的。我们在三个纬度,比如内容上我们有很多自媒体内容,社交玩法上我们有很多微头条等形式,都可以组合成新的营销方式,包括我们有很多产品,工具化的产品进行营销,就完成了我们在整个场景化营销上跟用户的高效沟通。

  这里分享一个基于用户不同场景不同打造的案例。沃尔沃XC40新车上市组合拳打法溢出MAX,我们曝光让用户知道,用户看完广告之后会通过搜索校验品牌信息,或者他要知道你这个东西是不是跟广告传达的东西一致,所以头条端产生了内容消费的闭环,包括后续很多消费场景里边我们做了很多内容,告知用户XC40是什么。有了这些手段之后我们如何聚人?如何高效提升?其实讲了三个纬度:第一个比较容易理解,其实基于我们整个平台的数据,基于营销需求,我们可以组合成很多方式,针对不同营销的点,无论是新车上市、品牌宣传,包括促销、提升销售转化,我们都可以契合到不同的环境做用户匹配,用户消费心智的匹配,包括兴趣场景的匹配。目前我们公司有一个产品就是做用户营销心理的趋势分析,我们投前会做数据诊断,从品牌纬度、产品纬度,包括过往广告表现纬度综合看产品或者营销到底有什么问题。我们在建立计划的时候可以高效匹配,把人群分成不同类别;第三就是建立高效的投放策略,以投放素材匹配不同的人投放,而不是像以前打一个主视觉海报就可以,你可以实现广告千人千面的投放方式。

  我们知道今年的车市不好,大家也在思考一个问题,从品牌到最终的效果转化,我们能不能实现联动,实现从品牌到效果的高效转化。我们以前可能只是给你推出和扩散影响,我们要看有没有高效转化的人群,这些转化的人群背后的特征是什么,他有什么行为喜好,有什么消费场景,结合这些不同的消费场景,我们再触达那些处于高效转化阶段的人,实现我们最终的营销。

  今天时间非常有限,最近两个月我们在做点对点沟通,会走到很多主机厂商,希望接下来有机会继续走到各位企业老板的厂商跟大家做深度的分享,包括基于我们品牌、产品,在我们平台上它的数据表现是怎样的,未来有什么趋势,为我们的营销,或者为我们的产品做更好的服务。

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