Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu các khái niệm về đối tượng mục tiêu, phân khúc và tính cách, đồng thời sử dụng trí tuệ nhân tạo với dữ liệu phù hợp để tạo ra bản tổng hợp thông tin chi tiết và bản phác thảo về tính cách.
- Khả năng kết hợp các phân khúc và thông điệp với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, dựa trên dữ liệu khách hàng thô và nghiên cứu thị trường
- Khả năng nhận ra rằng tính cách AI là bản phác thảo của các giả định và cần được kiểm tra bằng dữ liệu thực và xác thực trường
Sai lầm đắt giá nhất trong quảng cáo là truyền tải đúng thông điệp đến nhầm người. Cho dù sản phẩm có tốt hay khẩu hiệu hấp dẫn đến đâu nhưng nếu tiếp cận được đối tượng khán giả không quan tâm đến nó thì ngân sách sẽ bị lãng phí. Vì vậy, nền tảng của mọi chiến dịch là đối tượng mục tiêu: nhóm người có những đặc điểm chung được xác định mà quảng cáo muốn tiếp cận. Nhưng “đối tượng mục tiêu” thường không phải là một lượng lớn; Nó chứa các nhóm nhỏ có nhu cầu và hành vi khác nhau. Quá trình chia thành các nhóm con này được gọi là phân đoạn. Để làm cho mỗi phân đoạn trở nên sinh động và hữu dụng hơn, một nhân vật tưởng tượng đại diện cho phân đoạn đó sẽ được tạo; Đây được gọi là tính cách (persona người mua).
Một nhân cách chuyển đổi mô tả trừu tượng chẳng hạn như "phụ nữ trung niên" thành một nhân vật cụ thể và dễ nhắn tin như "Zeynep, 38 tuổi, mẹ của hai đứa con, làm việc toàn thời gian, trả tiền cho các sản phẩm tiết kiệm thời gian, đưa ra quyết định qua điện thoại vào buổi tối." Trí tuệ nhân tạo có ích cho hai việc trong phần này: tổng hợp thông tin chi tiết từ dữ liệu thô và tạo ra bản thiết kế cá nhân. Nhưng hãy để cảnh báo quan trọng xuất hiện ngay từ đầu: Tính cách AI là một bản phác thảo giả định, không phải là khách hàng thực tế. Nếu nó được coi là điều hiển nhiên mà không kiểm tra nó bằng dữ liệu thực tế thì bạn sẽ đang quảng cáo một giấc mơ sai lầm.
Cái nhìn sâu sắc là gì và AI giúp ích ở đâu
Cái nhìn sâu sắc trong quảng cáo là sự khám phá nắm bắt được lý do thực sự đằng sau hành vi của đối tượng mục tiêu. Ví dụ: “mọi người đang mua bàn chải đánh răng” là một quan sát; “Mọi người thực sự không quan tâm đến bàn chải đánh răng mà quan tâm đến cảm giác được chải chuốt kỹ lưỡng vào buổi sáng” là một quan điểm sâu sắc. Cái nhìn sâu sắc tốt mang thông điệp từ bề mặt đến chiều sâu. AI có thể nhanh chóng đọc dữ liệu của bạn (câu trả lời khảo sát, đánh giá của khách hàng, dữ liệu bán hàng, cuộc trò chuyện trên mạng xã hội) và trích xuất các mẫu và chủ đề; đây là một công cụ tăng tốc mạnh mẽ trong việc tìm kiếm cái nhìn sâu sắc. Nhưng chủ đề mà AI trích ra chỉ là một giả thuyết; Việc xác minh điều đó với khách hàng thực sự là tùy thuộc vào bạn.
Mẹo: Cung cấp dữ liệu thô cho AI (như đánh giá ẩn danh của khách hàng) và hỏi “chủ đề định kỳ nào xuất hiện từ dữ liệu đó?” Thay vì yêu cầu ai đó tạo một nhân cách ngay từ đầu, việc yêu cầu họ lấy chủ đề từ dữ liệu sẽ đáng tin cậy hơn nhiều.
Từng bước: từ phân đoạn đến tin nhắn
Bước 1 - Thu thập và ẩn danh dữ liệu. Đánh giá của khách hàng, câu trả lời khảo sát, hồ sơ bán hàng. Xóa dữ liệu cá nhân như tên, email, điện thoại.
Bước 2 - Trích xuất phân đoạn. Chia khán giả thành các nhóm nhỏ có ý nghĩa: theo nhu cầu, hành vi, tần suất mua hàng, giai đoạn sống, v.v. Bạn có thể cung cấp cho AI dữ liệu và yêu cầu AI hỏi "có bao nhiêu nhóm hành vi khác nhau xuất hiện?"
Bước 3 - Tạo bản phác thảo cá nhân. Một cá nhân cho từng phân khúc quan trọng: nhân khẩu học, mục tiêu, điểm yếu, yếu tố kích hoạt mua hàng, điểm phản đối.
Bước 4 - So khớp tin nhắn. Xác định lời hứa nào, giọng điệu nào và kênh nào phù hợp với từng tính cách.
Bước 5 - Xác minh. Kiểm tra tính cách và phân khúc bằng dữ liệu thực tế (số liệu bán hàng, khảo sát, phỏng vấn thực địa); Cập nhật những gì không hoạt động.
Bảng sau đây hiển thị hai tính cách và thông điệp khác nhau phù hợp với cùng một sản phẩm (chất tẩy rửa máy rửa chén):
mục
Persona 1: "Zeynep, người chiến thắng thời gian"
Nhân vật 2: "Safarrufçu Kemal"
Hồ sơ
38, mẹ đi làm, bận
55, đã nghỉ hưu, người mua cẩn thận
nhu cầu chính
Làm sạch nhanh chóng, dễ dàng
Sử dụng lâu dài, tiết kiệm
trở ngại
không có thời gian
Tránh lãng phí
lời hứa
"Tỏa sáng ngay lập tức, thời gian dành cho bạn"
"Ít sản phẩm hơn, giặt nhiều hơn"
kênh phù hợp
Instagram, video ngắn
Báo bổ sung, e-mail
giai điệu
thực tế, năng động
Đáng tin cậy, giá cả phải chăng
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu. Một thương hiệu thương mại điện tử không thể tìm được thời gian để đọc 800 đánh giá của khách hàng. Anh ấy đưa ra các nhận xét một cách ẩn danh (tên/số đơn đặt hàng bị bỏ qua) cho AI và yêu cầu các chủ đề định kỳ. YZ nhấn mạnh chủ đề "sự hài lòng tăng vọt khi tốc độ vận chuyển vượt quá mong đợi". Nhóm đã xác nhận điều này bằng dữ liệu bán hàng của riêng mình và tập trung thông điệp chiến dịch vào lời hứa “giao hàng trong ngày”. AI đưa ra một chủ đề, con người xác minh nó và biến nó thành quyết định.
Trường hợp 2 - Chi phí của nhân cách chưa được xác minh. Một thương hiệu ứng dụng đã yêu cầu AI chỉ "tạo cá tính cho người dùng trẻ". YZ đưa ra tính cách "18-24 tuổi, nghiện mạng xã hội, nhạy cảm về giá". Nhóm đã chấp nhận điều này là sự thật và thiết lập chiến dịch. Tuy nhiên, dữ liệu người dùng thực tế cho thấy đối tượng chính là các chuyên gia ở độ tuổi 30-40. Một số ngân sách đã đến nhầm đối tượng. Sai lầm: tin tưởng vào nhân vật do AI tạo ra mà không xem dữ liệu.
Trường hợp 3 - Giá trị phân tách đoạn. Một phòng tập thể dục đang gửi cùng một thông điệp "giữ dáng khỏe mạnh" cho tất cả các thành viên. Phân tích ẩn danh dữ liệu thành viên bằng AI đã tiết lộ hai phân khúc rõ ràng: “những người mới nhút nhát” và “những người kỳ cựu có định hướng mục tiêu”. Khi hai tin nhắn khác nhau được gửi đến hai nhóm (một nhóm "bước đầu tiên rất dễ dàng" và nhóm kia "vượt qua chính mình"), tỷ lệ phản hồi tăng lên đáng kể. Việc tách đoạn làm cho thông điệp đi vào trọng tâm.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Trình trích xuất chủ đề từ nhận xét:
Dưới đây là nhận xét ẩn danh của khách hàng (không có tên/thông tin đơn hàng):[dán nhận xét]Nhiệm vụ: (1) Trích xuất 5 chủ đề định kỳ (riêng biệt về mức độ hài lòng và khiếu nại).(2) Ước tính số lượng nhận xét mẫu cho từng chủ đề và đưa ra trích dẫn. (3) Đề xuất chủ đề nào trong số này có thể biến thành thông điệp chiến dịch. Không tạo ra bất kỳ chủ đề nào không có trong dữ liệu; Nói rõ rằng bạn không chắc chắn.
2) Sơ lược phân đoạn:
Sản phẩm: [sản phẩm]. Dưới đây là các đặc điểm khách hàng ẩn danh: [dữ liệu/tóm tắt]. Nhiệm vụ: Chia đối tượng này thành 3-4 phân khúc dựa trên nhu cầu và hành vi. Đối với mỗi phân khúc: khẩu hiệu, tính năng khác biệt, nhu cầu chính, kích hoạt mua hàng. Đây là phác thảo ban đầu; Giả sử tôi sẽ xác minh bằng dữ liệu thực.
3) Trình tạo nhân vật:
Phân đoạn: "[tên phân đoạn và tóm tắt]". Nhiệm vụ: Viết bản nháp cá nhân đại diện cho phân khúc này. Nội dung: tên, độ tuổi, hoàn cảnh sống, mục tiêu, trở ngại (điểm đau), phản đối trước khi mua hàng, anh ấy dành thời gian cho kênh nào. Ghi rõ trong tiêu đề rằng đó là giả định, không phải người thật.
4) Trình so khớp tin nhắn cá nhân:
Tính cách của tôi: [tóm tắt tính cách 1], [tóm tắt tính cách 2]. Lời hứa về sản phẩm: [lời hứa]. Nhiệm vụ: Đối với mỗi tính cách: thông điệp một câu, giọng điệu, kênh ưu tiên phù hợp nhất và phản hồi trước những phản đối tiềm ẩn. Đưa ra yêu cầu đòi hỏi bằng chứng.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Tạo tính cách đối tượng mục tiêu cho sản phẩm của tôi.
Không có dữ liệu, không có sản phẩm, không có bối cảnh; AI tạo nên các diện mạo mà không khái quát hóa chúng hoàn toàn, chúng không thể được xác minh.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Sản phẩm: Bộ điều chỉnh nhiệt độ thông minh cho gia đình. Giá: phân khúc trung cấp. Dưới đây là bản tóm tắt dữ liệu khách hàng ẩn danh:- Hầu hết người mua đều ở độ tuổi 35-50, chủ nhà, cởi mở với công nghệ.- Lợi ích được trích dẫn thường xuyên nhất: tiết kiệm hóa đơn và sự thoải mái.- Phản đối thường xuyên nhất: lo ngại về khó khăn khi lắp đặt. Nhiệm vụ: Tạo 2 bản phác thảo cá nhân từ dữ liệu này. Đối với từng mục tiêu, trở ngại, kích hoạt mua hàng, phản hồi đối với phản đối cài đặt và kênh thích hợp. Nêu rõ rằng đây là một giả định cần được xác minh; Đừng tạo nên những gì không có trong dữ liệu.
Tuyên bố thứ hai dựa trên dữ liệu thực tế; Đầu ra vẫn được kiểm tra dựa trên dữ liệu hiện trường và doanh số bán hàng.
Những lỗi thường gặp
- Yêu cầu một cá nhân mà không cung cấp dữ liệu. AI tạo nên mà không khái quát hóa; Điều này có thể không phản ánh lượng khán giả thực tế.
- Nhầm lẫn tính cách thật. Persona là một giả thuyết; Nó không thể được lấy làm cơ sở cho các quyết định cho đến khi nó được xác minh bằng dữ liệu bán hàng và thực địa.
- Giả sử một khán giả duy nhất. Không phân khúc các nhu cầu khác nhau khiến thông điệp đến với mọi người đều giống nhau và không hiệu quả.
- Dán dữ liệu cá nhân vào công cụ. Tên, e-mail, số điện thoại nằm trong phạm vi của KVKK; Ẩn danh.
- Không cập nhật tính cách nào cả. Thay đổi hành vi đại chúng; Một nhân cách là một tài liệu sống.
Thận trọng: Tính cách được viết càng sống động thì càng có cảm giác "thật" hơn; Đây là một cái bẫy. Sống động không có nghĩa là chính xác. Kiểm tra từng tính cách bằng câu hỏi "dữ liệu nào hỗ trợ điều này?"
Tóm lại
Phân tích đối tượng mục tiêu là cơ sở để truyền tải đúng thông điệp đến đúng người. Phân khúc chia khán giả thành các nhóm nhỏ có ý nghĩa; Persona biến mỗi phân đoạn thành một ký tự cụ thể để từ đó có thể tạo ra thông điệp. Trí tuệ nhân tạo là một công cụ tăng tốc mạnh mẽ trong việc trích xuất các chủ đề và thông tin chi tiết từ dữ liệu ẩn danh và tạo ra các cá tính. Tuy nhiên, mọi phân đoạn và tính cách mà AI tạo ra đều chỉ là một bản phác thảo giả định; Nó không thể được lấy làm cơ sở cho các quyết định mà không xác minh bằng doanh số bán hàng thực tế, khảo sát và dữ liệu thực địa. Dữ liệu cá nhân luôn được sử dụng ẩn danh.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một sản phẩm. (1) Tổng hợp thông tin khách hàng thực tế hoặc giả định của bạn thành một bản tóm tắt ẩn danh. (2) Trích xuất 3 đoạn bằng mẫu "Phác thảo đoạn". (3) Biến một phân đoạn thành một nhân vật trực tiếp bằng "trình tạo nhân vật". (4) Đặt thông điệp, giọng điệu và kênh cụ thể cho cá nhân này bằng "Trình so khớp thông điệp cá nhân". (5) Quan trọng nhất: viết ra 3 nguồn dữ liệu thực tế (bán hàng, khảo sát, phỏng vấn) mà bạn sẽ xem xét để xác thực tính cách này. Không đánh dấu bất kỳ cá tính nào chưa được xác minh là "chắc chắn".
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã ẩn danh dữ liệu khách hàng trước khi đưa nó vào công cụ.
- [ ] Tôi coi khối lượng đó là các phân đoạn chứ không phải một khối đơn lẻ.
- [ ] Tôi gắn nhãn AI là “bản phác thảo giả thuyết”.
- [ ] Tôi đã khớp thông điệp, giọng điệu và kênh cho từng nhân vật.
- [ ] Tôi đã xác định được các nguồn dữ liệu thực tế mà từ đó tôi sẽ xác minh các cá tính.
- [ ] Tôi đã lập kế hoạch để cập nhật tính cách và phân khúc.