如何摆脱内容营销的填鸭式感觉？克服内容疲劳依赖于数据科学

“内容疲劳”并不是一个新术语。随着用户注意力资源日益成为稀缺商品，信息产品日益遭遇内容疲劳带来的无力感。

据统计，用户平均每天在数字媒体上花费5.9小时。虽然这个数字很高，但他们仍然没有足够的时间浏览和参与各种内容。相比之下，大约57%的B2C营销机构计划今年在内容营销预算上投入比去年更多的资金。这两个变化意味着对用户的关注和竞争将越来越被激励。

如何应对用户的内容疲劳？增加与用户的更多联系？在内容不断垂直细分的背景下，宽泛的通用内容已经失去了吸引力。创建更细粒度的内容，以捕获更细分的用户群体。这是正确的方法。在这里，数据科学可以发挥强大的作用，让运营商能够更深入地了解用户需求，并提供触及其细微痛点的产品。

用户大规模建立关系并不容易，但这也是他们的个人需求。 84% 的受访者表示，赢得他们青睐的关键是被视为一个人，而不是一个数字。用户希望品牌能够成为亲密的朋友，帮助他们做出决策而不过度干预。

内容及其相关性是实现这一目标的主要工具，运营商可以通过内容与用户建立更紧密的关系。下图是用户对品牌情感感知的温度计。通过满足用户不同的特定情感需求，用户与品牌之间存在“热或冷”的关系。

了解用户的具体情感需求、何时何地、如何包装这些内容，都可以通过数据科学获得。例如，通过结合描述性和预测性分析数据，您可以决定生成哪些内容。营销人员可以利用数据分析来规划内容，以吸引价格敏感度较低的用户、增强品牌忠诚度、获得更高的参与度等。

与高级细分品牌用户建立1对1关系

“共鸣”似乎是一个被过度使用的流行词，但为了吸引并维持观众的兴趣，您确实需要清楚您正在与谁交谈。用户接触信息内容通常是出于不同的目的，比如获取信息、比较价格等，通过满足他们当前的需求，为下一步更深入、更紧密的交互奠定基础。

数据科学可以帮助运营商发现不同用户群体的不同行为模式。通过将分散的个人信息整合成全面的用户档案，运营商可以根据以下信息确定哪些内容会引起特定用户的共鸣：

1、用户的人口统计信息；

2、品牌亲和力，比如对品牌未来的预期是什么，是否是回头客等；

3. 用户行为，例如购买历史、现场互动、对促销的态度等；

除此之外，通过使用这样的规范性分析平台，运营商可以更进一步，识别销售漏斗中的内容差距、错过的主题机会和特定的新内容类型。

提供超个性化的内容推荐

机器学习是数据科学的一个子集，可以实现前所未有的个性化。特别是，随着更多数据进入系统，机器语言驱动的系统将变得更加准确，因为它们会从数据中学习。目前，人们意识到放弃一些个人隐私可以提高他们所接受的服务质量，并且这些个人数据也更容易从用户那里获取。

根据2018年营销现状报告，79%的消费者愿意分享个人数据参与场景互动； 88%的人愿意为个性化服务提供个人数据。

最近，瑞士媒体 NZZ 完成了对 News 开发的个性化新闻应用程序的验收测试。根据测试数据，他们添加了几种用于内容分类的工具：

测试数据显示，84%的参与者表示新产品给他们带来了更多的好处，其中最重要的是读者可以更快地访问新内容，更容易找到新内容，而且设计更有吸引力。

对于开发者来说，利用个性化来对抗内容疲劳的一大优势是可以更好地增加现有内容的价值，而无需从头开始开发新产品。一家媒体公司利用（推荐服务应用）为用户提供动态个性化推荐，通过从人工编辑推荐切换到人工智能推荐，该公司的转化率提高了64%。

内容疲劳是真实存在的，但这并不意味着内容营销不再有效。如今，用户仍然渴望个性化服务和个性化内容。在大数据时代，借助数据科学，我们或许对内容疲劳有更好的解决方案。

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