计算广告学 第七章课件.pptx

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1、计算广告的受众分析第七章本章学习要点与要求 了解营销1.0时代、2.0时代和3.0时代的受众；熟悉计算广告时代的消 费者嬗变;了解大数据、云计算、新算法和区块链技术带来的广告的 “一人千面”；了解用户数据的来源；了解数据的采集方法；了解利用受众数据进行精准营销的途径;了解受众购买动机，包括受众心理动机和受众需求动机；熟悉受众心理动机的特征；熟悉AIDMA模型、AISAS模型和SIPS模型；熟悉受众的消费趋势和营销启示；掌握客户关系管理的概念、特点和价值；了解客户关系管理技术系统类型；了解客户生命周期；熟悉客户关系管理流程。第七章 计算广告的受众分析本章目录第一节 计算广告时代的消费者嬗变第二节

2、 计算广告时代的受众数据第三节 计算广告时代的受众心理第四节 计算广告时代的客户关系管理第七章 计算广告的受众分析第一节 计算广告时代的消费者嬗变一、从“千人一面”到“千人千面”再到“一人千面”（一）子弹论与4P理论下的“千人一面” 20世纪初至 40年代末，大众报刊、广播和电影等大众传媒给人们的政治活动、经济活动和日常生活中带来巨大影响。于是子弹论出现了，这个时期的信息传播活动， 受众像靶子一样，只能被动接收传播媒介传递的如子弹般射来的信息，对信 息全盘接受，自己的态度意见被左右，甚至行为也同时被支配。第一节 计算广告时代的消费者嬗变一、从“千人一面”到“千人千面”再到“一人千面”（一）子弹

3、论与4P理论下的“千人一面” 子弹论下的集体传播在4P理论中有所体现。其中最经典的案例之一就是福特汽车创始人亨利福特声称:“不论你需要什么颜色的汽车，福特只有黑色的。”在这当中，“黑色的福特汽车”就是子弹论中由企业品牌射向受众的子弹，所有的受众在面对福特汽车时除了黑色别无选择。第一节 计算广告时代的消费者嬗变一、从“千人一面”到“千人千面”再到“一人千面”（二）有限效果论与4C理论下的“千人千面” 20世纪40年代至60年代，有限效果论，认为传播活动是传播者和信息接收者双向互动的活动，受众在大多数情况下并不是无力地等待子弹射来的靶子，而是不愿受摆布并且有自身态度和个性的个体。 美国营销学者劳特

4、朋提出了4C理论。该理论强调 “顾客至上”，提高 消费者在营销活动中的地位，而不是像4P理论那样更多考虑如何实现自身产品和服务价值的最大化。第一节 计算广告时代的消费者嬗变一、从“千人一面”到“千人千面”再到“一人千面”（三）宏观效果论与4C 4R 理论下的“一人千面” 20世纪70年代，针对大众传播效果，一些新的宏观效果理论观点诞生，如 “沉默的螺旋”“议程设置功能”“知沟”等。 美国西北大学的唐舒尔茨在4C理论的基础上提出了4R营销理论。在竞争市场中，消费者对企业的忠诚度是会变化的，如可能会转移到别的品牌，所以要注意提升消费者的忠诚度，从而赢得稳定的市场。第一节 计算广告时代的消费者嬗变一

5、、从“千人一面”到“千人千面”再到“一人千面”第一节 计算广告时代的消费者嬗变二、大数据、云计算、新算法和区块链技术带来广告的“一人千面”（一）大数据不遗余力挖掘一切信息 大数据技术的到来使我们近乎一切的个人信息都能被采集并被使用，不仅包括像年龄、性别、职业这样的人口统计学数据，还包括我们日常生活中不管是线上还是线下的“一举一动”的数据。（二）云计算解决大数据的储存和处理 云服务已经是效用计算、分布式计算、并行计算、负载均衡、网络存储复杂和虚拟化等计算机技术混合提升的结果，可以将虚拟资源通过互联网络提供给每一个有需求的客户，继而实现拓展数据处理。第一节 计算广告时代的消费者嬗变二、大数据、云计

6、算、新算法和区块链技术带来广告的“一人千面”（三）新算法投其所好满足个性化需求 推荐算法是根据用户行为，通过数学算法，计算推测出用户可能感兴趣的东西，进而将相关内容自动推送给用户的算法。（四）区块链降低广告交易成本 对于广告主来说，通过区块链技术，可以看到自己的广告投入有多少最终真正流向了消费者，并能够根据计算广告产业链中的实际附加价值优化筛选广告提供商，降低成本，避免广告资金浪费。第二节 计算广告时代的受众数据一、受众数据的获取（一）数据的类型1、第一方数据。指的是广告主自有数据，其中包括销售数据、网站数据、微信微博数据、电子文件管理数据、客户关系管理数据等。2、第二方数据。指的是在自有数据

7、的基础上产生的数据，简单来说是自有数据的持有者们之间的数据共享。3、第三方数据。指的是外部资源数据，这类数据需要广告主向数据管理平台或相关供应商购买。第二节 计算广告时代的受众数据一、受众数据的获取（二）数据的采集1、网络日志。网络日志记录所有访问Web服务器的数据流信息，其中用于识别用户、获取对广告主有用数据的方式主要包括用户ID、IP地址和 Cookie。2、LBS技术。LBS (location based service)即基于位置的服务。LBS利用各类型的定位技术来获取定位设备当前的所在位置，通过移动互联网向定位设备提供信息资源和基础服务。3、Wi-Fi技术。Wi-Fi又称 “行动热

8、点”，是一个创建于IEEE802.11标准的无线局域网技术，以 Wi-Fi联盟制造商的商标作为产品的品牌认证。第二节 计算广告时代的受众数据二、受众数据的使用（一）累积以消费者为中心的数据生产资料 广告主应当持续积累自身的数据资产，不断丰富用户的标签化管理，使它们成为广告主决策大脑运转的血液以及决策机器运转的石油，为企业洞察消费者、深度挖掘信息打下坚实的基础。（二）锁住老客户 精准获取老客户数据的意义在于这些数据可帮助广告主对该部分消费者进行二次营销，唤醒沉睡用户、挽回流失用户。这一工作可以根据重定向用 户 “4W1H”模型 来进行。第二节 计算广告时代的受众数据二、受众数据的使用第二节 计算

9、广告时代的受众数据二、受众数据的使用（三）挖掘新客户 相似人群扩展简单来说就是依据站点访客包括已有顾客的典型行为特征去全网中寻找那些有类似行为特征的人，这些人尚未看过广告， 是潜在的新客户。第二节 计算广告时代的受众数据二、受众数据的使用（四）合理使用推荐算法那么淘宝推荐算法是怎么运行的呢? 第一步，买家进入淘宝网网站或手 机淘宝 APP，淘宝可以立即识别买家的相关标签; 第二步，根据该买家的标 签找到与该用户相似的人群; 第三步，根据相似人群找到这些用户共同喜欢 的商品; 第四步，在淘宝所有同类型的商品中，再找到与其相似的多款商品， 形成商品合集，多款相似的商品合集会被展示在该买家的淘宝首页

10、上。第三节 计算广告时代的受众心理一、受众购买动机（一）受众心理动机1、认识动机。认识动机具有客观性、周密性和控制性的特点。2、情感动机。这种购买动机还可以分为两种形态。一种是低级形态的情感购买动机，由人基本的情绪包括喜欢、 满意、快乐、好奇等引起。还有一种是高级形态的情感购买动机，由道德感、美感、群体感、阶级感等引起，稳定性较高。3、习惯动机。习惯动机的形成包括以下几个促发因素：产品信息获取便利准确；企业广告内容优质；品牌知名度和美誉度较高；产品质量在大部分人尤其是消费者所处的人际圈子中树立了好的口碑。第三节 计算广告时代的受众心理一、受众购买动机（二）受众心理动机的特征注重本质注重价格注重

11、外观猎奇心理从众心理惯性心理虚荣心理第三节 计算广告时代的受众心理一、受众购买动机（三）受众需求动机第三节 计算广告时代的受众心理二、受众购买过程不同时代消费者的行为模式也不同：第三节 计算广告时代的受众心理二、受众购买过程 随着人工智能时代和5G时代的到来，消费者接收的信息越来越多、越来越庞杂，小众化、个性化趋势越来越明显。2011年，日本电通公司提出新的SIPS模型，可视为AIDMA模型和AISAS模型的延伸第三节 计算广告时代的受众心理三、受众消费趋势（一）中低线城市以女性为代表的年轻群体成为新消费生力军第三节 计算广告时代的受众心理三、受众消费趋势（二）新冠肺炎疫情影响促使消费者出现消

12、费分化1、忙碌而消费力较强的中年群体。在商品的品质和价钱上更看重前者，而更愿意为高品质的商品和服务买单。2、生活在一线城市中已婚的中年女性群体。更注重性价比，在保证商品质量过关的同时还要求合理的价格。3、居住在一二线城市，以年轻单身人群为主。他们节省日常开销，倾向于为未来做打算，主要将积蓄用在买房、买车、结婚等大事上。第三节 计算广告时代的受众心理三、受众消费趋势（三）更多消费者注重卫生健康理念（四）更多消费者开始选择本土高端品牌第三节 计算广告时代的受众心理四、营销启示（一）重视三四线城市的年轻消费群体（二）关注一二线城市的消费分化群体（三）抓住日益受关注的卫生健康消费（四）利用中国文化元素

13、进行广告传播第四节 计算广告时代的客户关系管理一、客户关系管理的概念、特点与价值（一）概念1、定义 客户关系管理 (customer relationship management，CRM)最初由Gartner Group于1999年率先提出，是指通过客户细分来最大化地了解客户。 计算广告时代的客户管理，是指广告主为提高自身的核心竞争力，利用相应的互联网技术和信息技术协调广告主与消费者在营销和服务上的交互，从而提升企业的管理方式，向消费者提供更加创新的个性化互动和服务的过程。第四节 计算广告时代的客户关系管理一、客户关系管理的概念、特点与价值（一）概念2、技术 客户关系管理技术系统目前分为两类

14、： 一类是在企业自身的服务器上安装客户关系管理系统软件，从而自主搭建一套专属于自己的客户关系管理系统；另一类则是使用客户关系管理系统云服务。第四节 计算广告时代的客户关系管理一、客户关系管理的概念、特点与价值（一）概念综上，客户关系管理的概念主要分为两个层面。策略层面， 客户关系管理的主要目的是满足每一位消费者的需求，为其建立联系并提供 个性化的服务。技术层面，客户关系管理主要目的是以消费者为根本，建立 起一个为消费者收集、整理、分析和处理信息的系统，通过该软件系统给企业提供决策参考。第四节 计算广告时代的客户关系管理一、客户关系管理的概念、特点与价值（二）特点1、告别传统，客户关系管理智能化

15、、虚拟化 计算广告时代，广告主将大数据等技术工具应用在客户关系管理上，使其呈现出智能化和虚拟化的特点。2、走向海外，客户关系管理全球化 计算广告时代，经济全球化得到了进一步的发展，不仅大企业大品牌能够走向海外获取海外消费者，许多中小企业甚至部分个体户也可以拥有自己的海外消费者。第四节 计算广告时代的客户关系管理一、客户关系管理的概念、特点与价值（二）特点3、优化管理，客户关系管理成本降低 计算广告时代，技术支持使企业能够将客户关系管理体系以数字化处理技术体现，这种技术在大数据、云计算、新算法和区块链的加持下，变得更加简单、安全、有效。4、加快节奏，客户关系管理效率提升 经过分析处理的数据流，能

16、够让计算广告有效运转，通过程序化购买产生精准广告，进而精准解决企业营销管理中的各种难题，提升客户关系管理的效率。第四节 计算广告时代的客户关系管理一、客户关系管理的概念、特点与价值（三）价值1、维持企业的稳定发展2、提升企业的经济效益3、形成企业的战略优势4、满足客户的个性化需求第四节 计算广告时代的客户关系管理二、客户生命周期管理（一）新客户 新客户与潜在客户一样都有可能存在下单但未完成付款动作的情况，所以同样需要企业进行适当的催付动作。在新客户付款后直到新客户收到产品的整个过程中，企业都应给予相应的关怀。（二）潜在客户 针对已经对产品和服务有所关注但尚未完成购买行为的潜在客户，企业应该采取

17、计算广告手段来激励他们完成购买。（三）老客户 企业可根据这部分消费者的购买记录和对产品的评价，有针对性地解决相关问题，建议其再次完成购买动作。第四节 计算广告时代的客户关系管理三、客户关系管理流程（一）售前阶段客户关系管理 对于在线下提供产品和服务的企业来说，除了让销售导购员给消费者提供人工的售前咨询、导购服务以及人工买单结账以外，还可借助相关的技术支持来让消费者自助咨询、自助选购、自助买单。 对于在线上提供产品和服务的企业而言，售前可以通过 VR、AR 等技术来增强消费者对产品的购前体验。 此外，线上的智能客服对售前的客户关系管理也是一个强而有力的辅助 工具。第四节 计算广告时代的客户关系管

18、理三、客户关系管理流程（二）售中阶段客户关系管理 在确认消费者的购买行为已完成后，企业需要对之后的整个过程进行跟踪，包括发货、运输、派送、签收、确认收货等。（三）售后阶段客户关系管理 对消费者来说， 售后服务是自身权益的有效保障；对企业来说，售后服务也不是包袱，它是保持消费者满意度及忠诚度的有效举措之一。利润进入企业后，如果不能有效保障售后服务，企业的再生产就会受到极大影响。本章小结营销1.0时代是一个以产品为中心的时代，所有的营销传播活动主要围绕产品而展开，为产品创造需求。营销2.0时代以消费者为中心：从最初的集体传播到群体传播;从最初的产品选择消费者，到产品服务迎合消费者需求；从大众到分众

19、；广告营销传播活动由 “千人一面”过渡到 “千人千面”。始终如一地打造品牌核心价值，依靠品牌的核心价值牢牢吸引对应的消费者，从分众到小众转变，成为营销3.0时代的主旋律。从冗杂、海量的网络数据中，清理、处理、提取、储存相关大数据，勾勒出清晰准确的用户画像，实时瞄准和洞察消费者需求，已成为现代企业的重要竞争力之一。第七章 计算广告的受众分析复习思考题1. 计算广告时代下受众的传播活动发生了什么样的变化?2. 用户数据来源有哪些?数据的采集方法有哪些?利用受众数据进行精准营销 有哪些途径?3. 什么是受众购买动机?什么是受众需求动机?什么是受众心理动机?受众心 理动机有哪些特征?4. 什么是AID

20、MA模型、AISAS模型和SIPS模型?5. 受众的消费趋势是什么?营销启示何在?6. 什么是客户关系管理?客户关系管理技术系统有哪些类型?客户关系管理的特点是什么?客户生命周期可以大致分为哪些部分?客户关系管理的应用分别表现在哪些阶段?第七章 计算广告的受众分析推荐书目 1.阿里巴巴商学院.数据化营销 M.北京:电子工业出版社，2016. 2.安泽.消费者行为心理学 M.苏州:古吴轩出版社，2019. 3.陈峰.消费者行为心理学 M.北京:中国纺织出版社有限公司，2019. 4.马莉婷. 客户关系管理基础与实践 M.北京:北京理工大学出版社，2019. 5.文丹枫，朱海，等.IT到DT:大数据与精准营销 M.沈阳:万卷出版公司，2015. 6.杨旭，汤海京，丁刚毅.数据科学导论 M.2版.北京:北京理工大学出版社，2017. 7.伊斯特，等.消费者行为:基于数据的营销决策 (第2版)M.钟科，译.上海:格致出版社，2018. 8.赵守香，唐胡鑫，熊海涛.大数据分析与应用 M.北京:航空工业出版社，2015.第七章 计算广告的受众分析