社交媒体就是个无限的焦点团体。每则推特、按赞或评论,都代表着某个人主动决定和另一个人、品牌或电视节目互动,集合起来就能够成为极为详尽的个人档案。有了这些资料,营销人员就能够观察民众在原生环境(也就是处于自己的社交团体,围绕着各种品牌的商品)会如何反应,而且也能观察各种品味和行为如何随着时间改变。集合几兆个这种资料点,就能让我们比过去更了解消费者喜好,而且掌握能够做出预测的关连性。
现在,在这种「遍地资料」的环境,我们还不断从中看到新的见解。其中最惊人的一项,则是原本风马牛不相及的两种社交分类,竟可能有意想不到的关连性。
长久以来,营销人员一直想找出这种关连性;像是如果知道全国运动汽车竞赛协会(NASCAR)的车迷喜欢BBQ,推出新款辣酱的时候,就该针对这群人打打广告、做做促销。然而,从社交媒体发现的关连结果,许多都叫人难以预测、无法想像。
这些看来毫不明显的关连性,除了能让营销人员更全面了解某个品牌的消费者,还能让他们以可行、省钱的方式接触到潜在的消费者。对于积极的营销人员来说,也就代表针对那些较可能有兴趣的客群,量身订做营销活动。
举例来说,在「4C」社交资料公司,我们从脸书及推特建立了一个资料库,调查15亿人、5万个品牌及超过40种语言间的关连性。以下是我们经过资料分析找出的几项惊人关连性:
圣诞老人和尼古丁嚼片。透过社交媒体资料,我们发现喜欢某种热门戒烟产品的人也对圣诞老人很感兴趣。事实上,那些在脸书和推特上关注圣诞老人讯息的人,会回应该戒烟品牌讯息的可能性比一般人高了355倍!我们对此的推论是:有小孩的吸烟人士每到假期总会想到要戒烟。然而,究竟是否知道确切理由并不重要,资料本身就已经会说话了。只要知道有这种关连性,该品牌就能据以想出一个创意十足的广告方案:「别让圣诞老人说你坏,今天就戒烟!」
奈尔•德葛拉司•泰森(Neil deGrasse Tyson)与希拉蕊。常有人想知道,候选人该怎样和选民更拉近关系。我们的资料显示,民主党可能成为总统候选人的希拉蕊如果想找名人背书,她该找的可能是个一般人想不到的角色。我们分析希拉蕊和其他名人在社交媒体上的追踪大众,发现她该考虑的人选包括演员、夜间节目主持人等等,像是小劳勃道尼(Robert Downey Jr.)、克里斯普拉特(Chris Pratt)、吉米•基墨(Jimmy Kimmel)、柯南•奥布莱恩(Conan O’Brien)。然而,名列首位的居然是天文物理学家奈尔•德葛拉司•泰森(Neil deGrasse Tyson)。
Williams-Sonoma和《广告狂人》(Mad Men)。讲到知名电视影集《广告狂人》,与这些观众最起共鸣的品牌为数众多,但也有许多令人意外,像是第五名是卫星电视公司DirecTV,第四名是家具大厂IKEA。但前三名变化则更是剧烈;体香剂品牌Old Spice名列第三、希腊优格品牌Chobani位居第二,至于第一名则是高档家居用品品牌Williams-Sonoma。至少第一名这个品牌是看得出点端倪:或许《广告狂人》那种1960年代的奢华居家场景,让许多人也想当当高档的自家大厨。
要做为最佳实务,营销人员应该先找出这些新发现的关连性,评估一下:(1)是否可信?(2)是否适合我的品牌?接着的步骤,就是针对这个新客群进行A/B测试(也称为「可行性测试」),如果结果显示瞄准这个新客群的效果比过去的效果更好,就可以扩大这项营销活动的规模,并想想如何将这项重要讯息应用到全公司上下。举例来说,如果已经知道某产品和圣诞老人有关连性,而且尝试在线上瞄准这个客群也有了正面的实效,接着或许就能试试推出特别的节庆产品包装,或是价格促销。
传统的焦点团体访谈是种粗糙的工具,不自然、很快就会过时,而且只是很小的客群抽样,所以误差范围很大。如果用上社交媒体这种无限大小的焦点团体调查,就能让营销人员得到远远更为细致、精确、及时的资源,各种对于产品及趋势的资讯可以更为及时、持续,广告效果更好,客群瞄准也更为精准。社交媒体分析能让我们看出过去难以想像的模式,正能体现大数据的核心优势,也让我们做起事来更有智慧。