內(nèi)容營銷有哪些訣竅可以分享呢？

“內(nèi)容疲勞”不是個新鮮的術(shù)語。隨著用戶注意力資源日漸成為稀缺商品，資訊產(chǎn)品正越來越體會到內(nèi)容疲勞帶來的無力感。
據(jù)統(tǒng)計，普通用戶平均每天在數(shù)字媒體上花費5. 9 小時，盡管這已經(jīng)是個不低的數(shù)字，但是他們?nèi)匀粵]有足夠的時間瀏覽、參與各種內(nèi)容。而與此形成對比的是，今年大約有57%的b2c營銷機構(gòu)計劃比去年投入更多的內(nèi)容營銷預(yù)算。這兩種變化意味著對用戶的關(guān)注和爭奪將日益激勵。
如何應(yīng)對用戶的內(nèi)容疲勞?更多的增加與用戶的聯(lián)系?在內(nèi)容不斷垂直細分的背景下，泛泛的通用內(nèi)容已經(jīng)喪失了吸引力，建立更細顆粒度的內(nèi)容捕獲更細分的用戶群體才是正道。在這里，數(shù)據(jù)科學可以發(fā)揮強大的作用，讓運營者更深入的掌握用戶需求，提供戳中他們細微痛感的產(chǎn)品。
本期全媒派(id：quanmeipai)為你獻上新鮮出爐的手冊指南，就此告別內(nèi)容填鴨，和用戶手牽手愉快玩耍。
與用戶建立情感聯(lián)系
用戶想要大范圍地建立關(guān)系并不容易，然而這也是他們的個人需求。84%的受訪者表示，被視為一個活生生的人，而不是一個數(shù)字，是贏得他們青睞的關(guān)鍵。用戶希望品牌成為親密的朋友，幫助自己下決心做選擇，但又不會過分干預(yù)。
內(nèi)容及其相關(guān)性是達成這一目標的主要工具，通過這兩者運營方可以和用戶建立起更親密的關(guān)系。下圖是用戶對品牌的情感感知溫度計，通過滿足用戶不同的具體情感需求，用戶和品牌之間也就有了關(guān)系的“冷熱”。
了解用戶有哪些具體的情感需求，在何時何種場景下需要，以及如何將這些內(nèi)容進行打包處理，這些都可以通過數(shù)據(jù)科學來獲取。比如通過描述性和預(yù)測性分析的數(shù)據(jù)組合，就可以決定制作生成哪些內(nèi)容。營銷人員可以借數(shù)據(jù)分析來進行內(nèi)容策劃，以此吸引低價格敏感度的用戶、提升品牌忠誠度、獲取更高的參與度等。
建立高級細分的品牌用戶 1 對 1 關(guān)系
“引起共鳴”似乎是一個正在被過度使用的流行語，但為了捕捉和維持觀眾的興趣，你的確需要明確是在和誰交談。用戶通常以不同的意圖接觸資訊內(nèi)容，比如為了獲得信息、比較價格等，通過滿足他們?yōu)楹味鴣淼漠斍靶枨螅梢愿玫貫橄乱徊礁顚痈o密的互動奠定基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)科學能夠幫助運營者發(fā)現(xiàn)不同用戶群體的不同行為模式，通過將零星的個體信息收集整合在一個全面的用戶畫像里，運營者從而能夠根據(jù)以下信息明確哪些內(nèi)容會與特定用戶產(chǎn)生共鳴：
1、用戶的人口統(tǒng)計學信息;
2、品牌親和力，例如對品牌的前景預(yù)期如何，是否是回頭客等;
3、用戶行為，例如購買歷史、現(xiàn)場互動、對促銷的態(tài)度等;
除此之外，通過使用apollo insights這樣的規(guī)范分析平臺，運營者可以更進一步確定銷售漏斗中的內(nèi)容差距、錯過的主題機會和特定的新內(nèi)容類型。
提供超個性化內(nèi)容推薦
機器學習作為數(shù)據(jù)科學的一個子集，可實現(xiàn)前所未有的個性化。尤其是，當更多的數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)時，機器語言驅(qū)動的系統(tǒng)將隨著他們的數(shù)據(jù)學習變得更加精確。在當前，人們意識到讓渡一些個人隱私能夠提升自己獲得的服務(wù)質(zhì)量，這些個人數(shù)據(jù)就越容易從用戶手中獲取而來。
根據(jù)salesforce的 2018 年營銷狀況報告顯示，79%的消費者愿意分享個人數(shù)據(jù)從而參與場景互動;88%的人愿意為了個性化服務(wù)而提供個人數(shù)據(jù)。
最近，瑞士媒體nzz結(jié)束了和谷歌新聞數(shù)字計劃一起開發(fā)的個性化新聞app的驗收測試?；跍y驗數(shù)據(jù)，他們增添了幾種分法內(nèi)容的工具：
個性化內(nèi)容策劃。所有基于個人或編輯相關(guān)性的新聞流，就像是個人新聞伴侶或者個人化新聞通訊;
基于組的自動化內(nèi)容管理。例如，以特定的興趣小組為基礎(chǔ)進行內(nèi)容策劃，或者基于特定地理位置;
基于主題的自動化內(nèi)容管理。自定義內(nèi)容列表和新聞簡報由特定主題生成，這些特定主題又取決于用戶的已知選項;
基于場景的自動化內(nèi)容管理。例如，在通勤時間段推薦適合該場景的文章。
根據(jù)測試數(shù)據(jù)，84%的被試表示新產(chǎn)品為他們帶來了更多好處，其中最重要的是就是讀者可以進一步快速訪問新內(nèi)容、更容易發(fā)現(xiàn)新內(nèi)容、設(shè)計更加吸引人等。
對于開發(fā)者而言，使用個性化對抗內(nèi)容疲勞的一大優(yōu)勢是，可以更好地提高原有內(nèi)容的價值，無需再從頭開發(fā)新產(chǎn)品。economia媒體公司使用recombee (一種推薦服務(wù)應(yīng)用程序)，為用戶提供動態(tài)個性化推薦，通過從人工編輯推薦轉(zhuǎn)換到ai推薦，該公司的轉(zhuǎn)換率提升了64%。
內(nèi)容疲勞是真實存在的，但這并不意味著內(nèi)容營銷不再有效。時至今日，用戶依然對個性化服務(wù)和個性化內(nèi)容充滿渴求。在大數(shù)據(jù)時代，借助數(shù)據(jù)科學，對于內(nèi)容疲勞我們也許會有了更好的解決方案。

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