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kol营销模式的缺点有哪些?

移动互联网、自媒体的兴起,带动了KOL(关键意见领袖,Key Opinion Leader)营销热潮,但是缺乏一套科学有效的评估方案

kol营销模式的缺点有哪些?

移动互联网、自媒体的兴起,带动了KOL(关键意见领袖,Key Opinion Leader)营销热潮,但是缺乏一套科学有效的评估方案,仍然是整个营销过程中的痛点难点,行业急需在这方面有所突破。

KOL的营销价值突显

移动互联网时代,消费者的信息接触变得无比碎片,需求的产生和满足都可以在瞬间完成,仅靠广告投放已经不能完全覆盖到消费者,需要更多元的、随时随地的信息传递。自媒体的崛起给广告主提供了新的选择。

同时,在经济快速发展、国民消费升级的大环境下,消费者对产品的功能性需求淡化,更多追求的是精神的满足,产品需要跟消费者进行精神层面的沟通,需要靠价值观来完成消费者的重聚。

此时,具有强大粉丝影响力、能够跟粉丝进行情感沟通的KOL,就成为了广告主跟消费者进行沟通的有效途径,KOL在营销上的价值突显出来,越来越受到广告主的认可。

KOL营销痛点:科学的评估体系

在KOL营销热潮的背后,广告主却面临着诸多问题。如何在海量KOL中寻找到跟自己最匹配的、性价比最高的KOL?如何保证投放的质量?如何对投放进行优化?这些背后所反映的,是广告主对KOL科学评估体系的渴望。而这,恰恰是当前KOL营销中的痛点难点所在。

从当前环境来看,广告主可能会通过以下几种方式选择KOL:

第一, 用上次用过的。这种方式很简便,可是,在无法对投放效果进行有效评估的情况下,直接使用前次投放很容易陷入低效率的重复。

第二, 广告公司推荐的。在投放策略方面,广告公司具有专业性,可是,这背后也很有可能会受到利益驱动,偏重于选择跟广告公司有良好关系的,而并不一定是对广告主最合适的。

第三, 广告主自己发现或朋友推荐。这种方面可能会发现合适的KOL,但是每个人的信息接触都是有限的,能找到合适的KOL 的偶然性、不确定性很大。

以上三种方式都不是科学有效的KOL评选方法。无法选择出有效的KOL,自然也就不能进行有效的KOL营销投放,行业急需真正有效的KOL评估解决方案。

常见KOL评估方法及其优缺点

为了解决KOL评估的问题,市场上也出现了一些相关的评估方法,如榜单类、交易平台类、数据供应商类等,几种方法各有优缺点。

榜单类

榜单类评估会根据相关KOL网络表现或影响力进行排序,一般来说KOL收录量大,更新频率规范,可以分区域、分行业甚至自定义榜单类型,如新榜、清博等。

但是对于KOL营销来说,榜单并不能为广告主提供有针对性的数据评估,数据维度少,分类不够准确,研究也比较浅显,不能深入分析KOL表现。因此,榜单往往只能作为KOL数据评估时候的基本参考,并不能为KOL营销活动提供直接的数据评估支持。

交易平台类

交易平台类指的是可直接实现广告主与KOL交易的平台服务,分析维度相对全面,而且可以直接进行交易,能够查看KOL的类别和影响力,对KOL的表现可以进行初步的数据分析。但是往往对KOL的分类不够精准,分析维度粗浅,维度关联分析较弱,尤其是在垂直细分领域更是如此。同时,因为其以交易为目的,所以很难满足广告主的个性化需求。

数据供应商提供的服务

针对企业在KOL营销上的个性化需求,数据供应商可以根据客户需求提供灵活的定制化方案。但是,一般来说,数据供应商提供的KOL解决方案往往缺乏对评估分析维度的关联分析,分析视角单一,同时对专业垂直领域的分析不够深入,缺少历史数据留存和SAAS系统等。

一个好的解决方案需要具备哪些特点      

可以说,以上几种常见的评估方式都不能很好的满足企业对个性化KOL评估的需求。从企业需求出发,一个好的解决方案至少需要具备以下几个特点:  

定制化

每个广告主在投放KOL的时候都有自己独特的需求,KOL的选择标准也都不尽相同,这就要求KOL解决方案能够根据不同客户的需求提供定制化的解决方案。数据方面,除了提供行业基础数据之外,还要能够结合广告主的自有数据,对广告主自有数据进行挖掘、分析和处理;评估指标方面,需要根据广告主的需求进行有针对性的设置;评估结果输出也要符合广告主的定制化需求。从数据采集到分析到输出,整个流程都要能够提供 有针对性的服务。

以国双所提供的KOL方案为例,该方案可以根据不同营销活动的目标,推荐选择不同的KOL组合,比如客户A此次希望借助KOL提升某次Campaign的影响力,辐射更多目标人群,国双就会为其推荐粉丝重合度低的KOL组合;针对客户B希望通过KOL的影响力去深度影响目标人群,国双就会建议客户B选用粉丝重合度较高的KOL,增强Campaign中产品和品牌的曝光次数,提升目标人群与客户B之间的粘性。如此一来,即使是同样的数据,由于营销目标不同,给广告主提供的建议也是不同的。

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