不過也有很多證據(jù)證明，基于機器學習的營銷策略對于下一代人更有效。

無論如何，營銷人員都很清楚這樣的現(xiàn)實：90/00后客戶在關閉常規(guī)廣告與彈窗方面有著無與倫比的熱情，而且對硬廣及明顯的營銷內(nèi)容有著很強的免疫力、甚至是抵觸情緒。

這部分客戶確實給營銷人士帶來了巨大的壓力與挑戰(zhàn)，但Ascend Agency公司創(chuàng)始人兼CEO Jonathan Jadali有著自己的一套理解方式，也在用事實證明他們在新一輪營銷之戰(zhàn)中有能力拿下輝煌的戰(zhàn)績。

那么，如何才能在90/00后受眾中引起共鳴？主流企業(yè)及初創(chuàng)公司又該如何利用前沿技術建立起能夠引出他們共鳴的品牌？

Jadali分享了他使用數(shù)據(jù)與機器學習策略，幫助眾多客戶從默默無聞到主導90/00后市場的實踐經(jīng)驗。

AI的訓練工作往往復雜而混亂

“內(nèi)容為王”這話一點不假，但錯誤的內(nèi)容卻足以毀掉一切。

為了讓初創(chuàng)公司朝著正確的方向邁進，Jonathan一直在努力引導客戶為正確的目標受眾創(chuàng)建正確的內(nèi)容類型。

在傳統(tǒng)上，大多數(shù)品牌專注于發(fā)布精心策劃的視頻與圖像內(nèi)容，借此提高自身在社交媒體平臺上的曝光度與吸引力。但Jadali建議，如果企業(yè)的目標受眾主要是90/00后，那這種辦法可能并不靠譜。

90/00后客戶更喜歡真實一點……他們想看點肺腑之言，而對純粹的營銷表達比較反感。”

例如，化妝品牌的廣告最好能呈現(xiàn)雜亂的梳妝臺，而不是那種看起來很精致、但也很假的擺拍式環(huán)境。

系統(tǒng)都必須得理解“不完美”這個概念的實質。

因此90/00后一代也許能給我們提供助力，幫助我們逐步打造出情境式AI——即能夠更準確地預測并反映人類行為的機器。

90/00后希望能在宣傳素材中看到與真實生活相符的混亂與過程。誰能做到這一點，誰就能在他們的心目中樹立起更接地氣的品牌形象。

別直接賣產(chǎn)品

這些都是傳統(tǒng)營銷工作中的重要議題，但90/00后客戶似乎對此并不在意。

根據(jù)Jadali總結的經(jīng)驗，“以往的客戶更重視高效的產(chǎn)品與交付業(yè)務，而90/00后受眾，營銷工作必須得以完全不同的形式進行。”

在成立的三年當中，Jadali已經(jīng)與多家財富五百強企業(yè)及小型初創(chuàng)公司開展合作，并深刻體會到90/00后客戶對于“跟著感覺走”這一信念的堅持。

通過了解客戶的情感傾向與習慣，我們才能真正理解在他們心目中，哪些東西能算真正的好產(chǎn)品。

產(chǎn)品賣的應該是體驗，而不是產(chǎn)品本身。好的產(chǎn)品自己就會說話。”

根據(jù)Mention公布的數(shù)據(jù)，一單成功的交易中有25%來自產(chǎn)品本體，而另外75%則來自產(chǎn)品附帶的無形感受。

你想通過產(chǎn)品在受眾心中喚起怎樣的感覺？只有回答了這個問題，客戶才能將產(chǎn)品風格與交付方式統(tǒng)一起來，真正在90/00后群體中建立起吸引力。

這個問題的答案離不開對客戶數(shù)據(jù)的全面匯總，數(shù)據(jù)結論能幫助我們更好地理解90/00后到底從目前自己喜愛的品牌中獲得了哪些共鳴。

紅牛，就是可以通過數(shù)據(jù)與機器學習加以分析的典型品牌案例。他們的宣傳視頻總會涉及各種高風險運動，例如跳傘、蹦極等等。從預測分析與機器學習系統(tǒng)給出的客戶數(shù)據(jù)分析來看，紅牛確實在受眾群體中喚起了一種對勇氣和力量的認同感。

越早為這個問題找到答案，品牌就能越早得到90/00后受眾的關注。而機器學習無疑能幫助我們更快、更準確地獲得答案。

AI，尋求并創(chuàng)造受眾共鳴的幫手

因為到了這個量級，關注者與被關注者間的交互會變得極為微弱，并由此產(chǎn)生嚴重的距離感。

也正因為如此，常駐社交媒體的90/00后受眾才憑自己手中的鈔票讓網(wǎng)紅營銷在短短6年之內(nèi)從“萌芽初放”到“如日中天”。

90/00后客戶才更喜歡以在線交互的方式了解品牌的實際效果。

Jadali表示，“對于這類需求，品牌方應該先在社交媒體上公開回復、再通過私信進一步交流。對于每一條評論，企業(yè)都應該認真回復并表示感謝。在私信中，請記得直呼他們的姓名，用順暢自然的方式同他們交換意見。”

但可以想見，這樣的逐一交互能力成本高昂、難以實現(xiàn)。

好消息是，機器學習正幫助各品牌方超越僵硬且格式化的自動回復功能。隨著技術本身的快速發(fā)展與逐漸成熟，未來的機器學習模型，完全能夠以非常個人的方式同時與數(shù)十萬客戶保持互動。

他們能夠與關注者直接互動，而不像頂流網(wǎng)紅那樣高高在上、無法觸及。

很快，機器學習就將實現(xiàn)這種大規(guī)模、個性化參與體驗，幫助更多中小規(guī)模企業(yè)及品牌與客戶真正開展互動，而不再像過去那樣投入幾個小時逐條回復。

90/00后客戶非常敏感、直接而且才華橫溢，跟他們打交道的實質并不在于技術、而是種藝術。任何企業(yè)都有希望掌握、運用并發(fā)揮這種藝術帶來的奇妙效果。”

，不斷完善機器做出的響應結果。也許在雙方的共同努力下，真正契合營銷與在線內(nèi)容創(chuàng)建的情境式AI就在不遠的將來。