Hagnaður:
- Hæfni til að skilja hugtökin markhóp, hluti og persónu og nota gervigreind með réttum gögnum til að framleiða innsýn í samsetningu og persónuuppkast.
- Geta til að tengja hluti og skilaboð með stuðningi við gervigreind, byggt á hráum viðskiptavinagögnum og markaðsrannsóknum
- Hæfni til að viðurkenna að gervigreind persóna er drög að forsendum og þarf að prófa með raunverulegum gögnum og sannprófun á vettvangi
Dýrustu mistökin í auglýsingum eru að segja rétt skilaboð til röngs aðila. Sama hversu góð vara eða hversu grípandi slagorð er, ef það nær til áhorfenda sem er sama um það, mun fjárhagsáætlunin fara til spillis. Þess vegna er grundvöllur hverrar herferðar markhópurinn: hópur fólks með skilgreind sameiginleg einkenni sem auglýsingin vill ná til. En „markhópurinn“ er oft ekki ein messa; Það inniheldur undirhópa með mismunandi þarfir og hegðun. Þetta ferli að skipta í undirhópa er kallað skipting. Til að gera hvern hluta líflegri og nothæfari er ímynduð persóna sem táknar þann hluta búin til; Þetta er kallað persóna (buyer persona).
Persóna umbreytir óhlutbundinni lýsingu á borð við „miðaldra konur“ í áþreifanlega og skilaboðaríka persónu eins og „Zeynep, 38 ára, tveggja barna móðir, vinnur í fullu starfi, borgar fyrir tímasparandi vörur, tekur ákvarðanir í síma á kvöldin.“ Gervigreind kemur sér vel fyrir tvennt í þessari einingu: að búa til innsýn úr hráum gögnum og búa til persónuteikningar. En láttu hina mikilvægu viðvörun koma frá upphafi: Gervigreindarpersónan er ímynduð skissa, ekki raunverulegur viðskiptavinur. Ef það er tekið sem sjálfsögðum hlut án þess að prófa það með raunverulegum gögnum, munt þú vera að auglýsa fölskan draum.
Hvað er innsýn og hvar hjálpar gervigreind
Innsýn í auglýsingar er uppgötvunin sem fangar raunverulegu ástæðuna á bak við hegðun markhópsins. Til dæmis, "fólk er að kaupa tannbursta" er athugun; „Fólk hefur reyndar engan áhuga á tannburstanum heldur að líða vel á morgnana“ er innsýn. Góð innsýn flytur boðskapinn frá yfirborðinu til djúpsins. AI getur fljótt lesið gögnin þín (könnunarsvör, umsagnir viðskiptavina, sölugögn, samtöl á samfélagsmiðlum) og dregið út mynstur og þemu; þetta er öflugur hraðall í leit að innsýn. En þemað sem gervigreind dregur út er tilgáta; Það er undir þér komið að staðfesta það með raunverulegum viðskiptavinum.
Ábending: Gefðu gervigreindinni hrá gögn (eins og nafnlausar umsagnir viðskiptavina) og spurðu „hvaða endurteknar þemu koma upp úr þeim? Frekar en að biðja einhvern um að búa til persónu frá grunni, er miklu áreiðanlegra að biðja hann um að draga þema úr gögnunum.
Skref fyrir skref: frá hluta til skilaboða
Skref 1 — Safnaðu og nafnleyndu gögnum. Umsagnir viðskiptavina, svör við könnunum, söluskrár. Fjarlægðu persónuleg gögn eins og nafn, netfang, síma.
Skref 2 — Dragðu út hluti. Skiptu áhorfendum í þýðingarmikla undirhópa: eftir þörf, hegðun, kauptíðni, lífsstigi osfrv. Þú getur gefið gervigreindinni gögnin og látið það spyrja "hversu margir mismunandi hegðunarhópar birtast?"
Skref 3 — Búðu til persónuuppkast. Persóna fyrir hvern mikilvægan hluta: lýðfræði, markmið, sársaukapunktar, kaupkveikja, andmælapunktar.
Skref 4 — Samsvörun skilaboð. Ákvarðaðu hvaða loforð, hvaða tón og hvaða rás hentar hverri persónu.
Skref 5 — Staðfestu. Prófa persónur og hluti með raunverulegum gögnum (sölutölur, könnun, vettvangsviðtal); Uppfærðu það sem virkar ekki.
Eftirfarandi tafla sýnir tvær mismunandi persónur og skilaboðasamsvörun fyrir sömu vöruna (þvottaefni fyrir uppþvottavél):
atriði
Persóna 1: "Zeynep, hver vinnur tímann"
Persóna 2: "Safarrufçu Kemal"
Prófíll
38, vinnandi móðir, upptekin
55, á eftirlaunum, gætinn kaupandi
aðalþörf
Hröð, áreynslulaus þrif
Langvarandi, hagkvæm notkun
hindrun
enginn tími
Forðist sóun
lofa
„Björt í einu, kominn tími á þig“
„Minni vara, meiri þvottur“
viðeigandi rás
Instagram, stutt myndband
Fréttablað, tölvupóstur
tón
hagnýt, kraftmikil
Áreiðanleg, á viðráðanlegu verði
þrjú smámál
Tilvik 1 — Innsýn úr gögnum. Netverslunarmerki gat ekki fundið tíma til að lesa 800 umsagnir viðskiptavina. Hann gaf AI athugasemdirnar nafnlaust (nafni/pöntunarnúmeri sleppt) og bað um endurtekin þemu. YZ lagði áherslu á þemað „ánægja stækkar upp úr öllu valdi þegar sendingarhraði er umfram væntingar“. Teymið staðfesti þetta með eigin sölugögnum og einbeitti herferðarboðskapnum að loforðinu „sama dags sendingu“. AI kom með þema, manneskjan staðfesti það og breytti því í ákvörðun.
Mál 2 - Kostnaður við óstaðfesta persónu. Eitt app vörumerki sagði AI að „búa til persónur fyrir unga notendur“. YZ gaf persónu „18-24 ára, samfélagsmiðla háður, verðnæmur“. Teymið samþykkti þetta sem staðreynd og setti upp herferðina. Hins vegar sýndu raunveruleg notendagögn að aðalhópurinn var fagfólk á aldrinum 30-40 ára. Sumt af fjárveitingunni fór til rangra áhorfenda. Mistök: að treysta persónunni sem skapað er af gervigreindinni án þess að skoða gögnin.
Tilvik 3 — Gildi hlutaaðskilnaðar. Líkamsrækt var að senda sömu skilaboðin „vertu í góðu formi“ til allra meðlima. Að greina meðlimagögn nafnlaust með gervigreind leiddi í ljós tvo skýra hluta: „feimnir nýliðar“ og „markmiðaðir vopnahlésdagar“. Þegar tvö mismunandi skilaboð voru send til tveggja hópa (annað „fyrsta skrefið er auðvelt“ og hitt „komið yfir sjálfan þig“) jókst svarhlutfallið verulega. Hlutaaðskilnaður gerði skilaboðin að markinu.
Fjögur afritanleg sniðmát
1) Þemaútdráttur úr athugasemdum:
Hér að neðan eru nafnlausar athugasemdir viðskiptavina (engin nafn/pöntunarupplýsingar):[líma athugasemdir]Verkefni: (1) Dragðu út 5 endurtekin þemu (ánægja og kvörtun aðskilin).(2) Áætlaðu fjölda sýnishorna um athugasemdir fyrir hvert þema og gefðu tilvitnanir.(3) Stingdu upp á hver þeirra gæti breyst í herferðarskilaboð. Ekki búa til nein þemu sem eru ekki í gögnunum; Segðu að þú sért ekki viss.
2) Útlínur hluta:
Vara: [vara]. Hér að neðan eru nafnlausir eiginleikar viðskiptavina: [gögn/samantekt]. Verkefni: Skiptu þessum markhópi í 3-4 hluta út frá þörf og hegðun. Fyrir hvern hluta: tagline, aðgreiningareiginleika, lykilþörf, kaupkveikja. Þetta er upphafsútdráttur; Gerum ráð fyrir að ég muni sannreyna með raunverulegum gögnum.
3) Persónu rafall:
Hluti: "[heiti hluta og samantekt]". Verkefni: Skrifaðu persónuuppkast sem táknar þennan hluta. Efni: nafn, aldursbil, búsetuskilyrði, markmið, hindranir (sársaukastig), andmæli fyrir kaup, á hvaða farvegi hann eyðir tíma. Taktu fram í titlinum að þetta sé forsenda, ekki raunveruleg manneskja.
4) Samsvörun persónuskilaboða:
Persónur mínar: [persóna 1 samantekt], [persóna 2 samantekt]. Vöruloforð: [loforð]. Verkefni: Fyrir hverja persónu: viðeigandi skilaboð í einni setningu, tón, forgangsrás og viðbrögð við hugsanlegum andmælum. Að halda fram fullyrðingu sem krefst sönnunargagna.
Veik kvaðning / Sterk kvaðning
Veik kvaðning:
Búðu til markhópspersónu fyrir vöruna mína.
Engin gögn, engin vara, ekkert samhengi; AI býr til persónur án þess að alhæfa þær algjörlega, ekki er hægt að sannreyna þær.
Öflug tilvitnun:
Vara: Snjall hitastillir fyrir heimili. Verð: Mið-efri hluti. Hér að neðan er samantekt á nafnlausum viðskiptavinagögnum:- Flestir kaupendur eru á aldrinum 35-50 ára, húseigendur, opnir fyrir tækni.- Ávinningur sem oftast er vísað til: reikningssparnaður og þægindi.- Algengustu andmæli: áhyggjur af erfiðleikum við uppsetningu. Verkefni: Búðu til 2 persónuskissur úr þessum gögnum. Fyrir hverja, miða, hindrun, kaupkveikju, viðbrögð við uppsetningarmótmælum og viðeigandi rás. Segðu að þetta sé forsenda sem á að sannreyna; Ekki gera upp það sem er ekki í gögnunum.
Önnur krafan er byggð á raunverulegum gögnum; Framleiðslan er enn prófuð gegn sviði og sölugögnum.
Algeng mistök
- Að biðja um persónu án þess að leggja fram gögn. AI gerir upp án þess að alhæfa; Þetta endurspeglar kannski ekki raunverulegan áhorfendahóp.
- Að misskilja persónuna í alvöru. Persóna er tilgáta; Það er ekki hægt að leggja það til grundvallar ákvörðunum fyrr en það hefur verið staðfest með sölu- og vettvangsgögnum.
- Miðað við einn áhorfendahóp. Að skipta ekki upp mismunandi þörfum gerir skilaboðin þau sömu til allra og árangurslaus.
- Að líma persónuleg gögn inn í tólið. Nafn, netfang, símanúmer eru innan gildissviðs KVKK; Nafnlaus.
- Er alls ekki að uppfæra persónuna. Fjöldahegðun breytist; Persóna er lifandi skjal.
Varúð: Því líflegri sem persónan er skrifuð, því „raunverulegri“ finnst hún; Þetta er gildra. Lífleiki þýðir ekki nákvæmni. Prófaðu hverja persónu með spurningunni "hvaða gögn styðja þetta?"
Í stuttu máli
Markhópsgreining er undirstaða þess að koma réttum skilaboðum til réttra aðila. Skipting skiptir áhorfendum í þýðingarmikla undirhópa; persóna breytir hverjum hluta í áþreifanlegan karakter sem hægt er að búa til skilaboð úr. Gervigreind er öflugur hraðall til að draga þemu og innsýn úr nafnlausum gögnum og búa til persónur. Hins vegar er hver hluti og persóna sem gervigreind framleiðir tilgáta skissa; Það er ekki hægt að leggja það til grundvallar ákvörðunum án sannprófunar með raunverulegri sölu, könnunum og vettvangsgögnum. Persónuupplýsingar eru alltaf notaðar nafnlausar.
Umsóknarverkefni
Veldu vöru. (1) Safnaðu saman raunverulegum eða tilgátum viðskiptavinaupplýsingum þínum í nafnlausa samantekt. (2) Dragðu út 3 hluta með "Segment skissu" sniðmátinu. (3) Breyttu hluta í lifandi persónu með "persónugenerator". (4) Stilltu ákveðin skilaboð, tón og rás fyrir þessa persónu með „Persona-message matcher“. (5) Mikilvægast: skrifaðu niður hvaða 3 raunverulegar gagnaveitur (sala, könnun, viðtal) þú munt skoða til að sannreyna þessa persónu. Ekki merkja neina óstaðfesta persónu sem „ákveðna“.
gátlisti
- [ ] Ég nafngreindi gögn viðskiptavina áður en ég gaf þau tólinu.
- [ ] Ég fór með massann sem hluta, ekki einn massa.
- [ ] Ég merkti gervigreindarpersónuna „tilgátuskissu“.
- [ ] Ég passaði skilaboðin, tóninn og rásina fyrir hverja persónu.
- [ ] Ég hef bent á raunverulegar gagnaheimildir sem ég mun sannreyna persónurnar úr.
- [ ] Ég gerði áætlun um að halda persónunni og hlutunum uppfærðum.