数字场景时代的匹配营销策略探析

移动互联网的信息流动模式和场景转换,带来了媒体、用户与企业社会行为的转变。数字场景时代极大地改变了用户的生活方式和工作状态,大大释放用户的数据潜能,重塑广告营销的媒介生态,与场景相关的营销传播如今都发生了革命性的变化。在数字场景时代,匹配俨然成为一种营销策略,广告主在深度洞悉营销环境的前提下,通过数据和算法对用户、内容、情境、文化四个维度进行匹配,有效对接双边的要素和资源,以达到广告活动的营销目标并提高广告的传播效果。

人工智能营销的机器学习算法谱系及实践域

近年来,人工智能营销算法的发展与应用取得长足进步,得到市场与学界的广泛关注,成为营销领域的研究热点,相关研究日益丰富。本研究针对人工智能营销的机器学习相关文献展开系统分析,全面梳理主流的算法谱系,分析不同算法与营销应用间的技术匹配与实践案例,明晰算法在人工智能营销中的实践域,进而提出推动人工智能营销实践的启示及未来研究指向。研究发现,监督学习、非监督学习、强化学习中的诸类算法,对特定营销活动与目标有着鲜明的技术匹配性,较好地实现了“算法—营销”匹配。算法在营销中的实践主要体现于人机互动、认知&识别、分析&挖掘、监测评价、辅助决策5个方面,并渗透于不同的行业领域。不同行业情境下,机器学习算法的多样性,顺应于特定行业领域的营销活动需要。

一种基于“众包”的客户委托式产品营销系统

为了克服现有短信营销方式的不足,提出一种基于"众包"的客户委托式电信业务营销方法,采用基于营销信息有序队列、主叫和被叫用户号码进行有效匹配的算法实现。用户与企业短信签约该业务后,签约用户作为被叫用户正常通话挂机后,系统会自动查询主叫用户是否为营销短信的目标客户,如是则发送点对点营销短信。这种方式由于主叫用户接收到的是被叫签约用户给自己发送的营销短信,主叫用户首先心里上会对此营销信息表示接受,是主动接收,而非被动的抵触,从而提升营销成功率。

电商平台中品牌形象匹配策略对消费者满意度影响研究

随着新消费时代的来临,网上购物的消费群体激增,各类电商平台发展势头迅猛,这也为电商平台宣传品牌的形象提供了新的契机。本文主要考察电商平台中品牌形象匹配策略对消费者满意度的影响,并探讨电商平台的四个导向特征,即个性导向、趣味导向、互动导向以及利益导向,探讨电商平台应关注的不同的品牌形象,包括品牌价值观形象、情感性形象与专业化形象,进而验证了两者之间的匹配效应。研究表明:以个性导向的电商平台宣传品牌价值观形象、以趣味和以互动导向的电商平台宣传情感性形象以及以利益导向的电商平台宣传专业性形象均促进消费者对品牌的满意度。