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ユーザーの肖像画のないデジタル化は単なる装飾です。 ユーザーポートレートはユーザーのラベル付けです。ラベル付けはユーザーの識別を容易にするためのもので、コンピューターによって自動的に識別されます。 ユーザーを正確に識別することによってのみ、正確なサービスを提供することができます。眠くなったら枕をください。 ユーザーを自動的に識別し、インスタント情報とポリシーのプッシュを自動的に完了し、ユーザーがショッピング行動を変更した瞬間に新しいユーザー プロファイルを自動的に形成します。 デジタル化の威力は、ユーザーポートレートを通じてのみ実証できます。 02これまで、オフラインでの販売は、B エンドでも C エンドでも、「1 対 1」かつ「対面」でした。 一対一のコミュニケーションにより、やりとりのための十分な時間が確保されます。知り合いであれば、その人の好みに基づいて推薦することができます。 KA ストアでは、ユーザー自身が選択することしかできません。 現在、ユーザーがオンラインになると、同時に膨大な数のユーザーと向き合う必要があります。たとえば、ダブル 11 では、何億人ものユーザーが同時にオンラインになり、何千万もの販売業者が同時にオンラインになり、何億もの SKU が同時にオンラインになります。そして、即時プッシュと即時更新が必要です。では、プロセス全体を通してユーザーにタイムラグを感じさせずに、ユーザーがクリックするたびにユーザーのニーズを満たす製品やコンテンツを迅速に生成するにはどうすればよいでしょうか? 答えは、コンピューターによって自動的に完成されるユーザーの肖像画です。 プラットフォームは、製品のポートレートとユーザーのポートレートを自動的にマッチングし、タスクを即座に完了し、メッセージを即座にプッシュします。 ただ、さまざまなインターネット プラットフォームのユーザー ポートレートはプラットフォームによって完成されており、ユーザーや販売者はそれに気づいていません。 デジタルマーケティングに関しては、日用消費財メーカーはプラットフォームに頼ることができず、ユーザーポートレートを完成させるためにブランド自身に頼らなければなりません。 03ユーザーポートレート、専門用語。一般の人は理解しませんし、理解する必要もありません。たとえユーザーがプロファイリングされていたとしても、それに気づきません。実際、さまざまな電子商取引プラットフォーム、Douyin、Toutiao を開くと、ユーザーはプラットフォームによってプロファイリングされています。そうでなければ、プラットフォームはどのようにして製品やコンテンツをこれほど正確にプッシュできるのでしょうか? トレーディングプラットフォームであれ、コンテンツプラットフォームであれ、プラットフォームはマッチングシステムであり、つまり商品とユーザーをマッチングさせ、適切なタイミングで最も適したユーザーに商品を推奨するシステムです。 マッチングには正確なマッチングが必要であり、プッシュ通知はまさにユーザーが必要としているものです。マッチングした場合にのみ、取引率（コンバージョン率）が高くなります。 Alibaba プラットフォームには何億人ものユーザーと何億もの SKU があります。インスタントプッシュを実現するために製品とユーザーのポートレートをマッチングしなければ、マッチングプロセスは混乱してしまうのではないでしょうか。 Toutiao と Douyin には膨大な量のコンテンツと膨大な数のユーザーがいます。ユーザーが自分で検索して見つけることに頼ると、時間の無駄になってしまいます。 幸いなことに、今ではユーザープロファイリング用の AI テクノロジーが存在します。 ユーザーのプラットフォーム上での閲覧、視聴、取引行動によって残された痕跡（データ）をもとに、一定のポートレートルールと目的に沿ってユーザーポートレートを作成し、そのユーザーポートレートに基づいて的確にコンテンツをプッシュします。たとえば、Toutiao や Douyin などのメディアは、ユーザーの好みや傾向に基づいて、ターゲットを絞った方法でコンテンツをプッシュします。 米国がTikTokを取り締まる中、中国はアルゴリズム関連技術の輸出を禁止する政策を速やかに発表した。 AI アルゴリズムの非常に重要な機能はユーザープロファイリングです。 AI アルゴリズムは、ユーザー プロファイリングと製品 (コンテンツ) プロファイリングの両方に使用され、その後、2 つがマッチングされます。たとえば、プラットフォームは、価格の好み、ブランドの好みなど、ユーザーポートレートを通じてユーザーの需要の好みを判断します。同時に、製品にもポートレートがあり、製品をユーザーの好みに合わせてマッチングさせます。一致した場合にのみ、コンバージョン率を向上させることができます。 プラットフォームはすでに製品とユーザーのポートレートを作成していますが、なぜユーザーは何も感じないのでしょうか?これは、ユーザー プロファイリングがプラットフォームによって行われ、販売者とユーザーがプロファイリングされ、そのプロファイルが製品やコンテンツのプッシュに使用されるためです。ユーザーは単に製品がより魅力的だと感じているだけで、プロファイリングされていることに気づいていません。 04 2C プラットフォームのユーザー ポートレートは、プラットフォームにとって日常的な作業になっています。では、日用消費財メーカーのデジタル化にはユーザープロファイリングが必要でしょうか? もちろん！ユーザーのポートレートだけがより正確になります。 例えば、新製品を市場に投入する場合、従来は包括的な流通ではなくディープ流通が採用されていました。ただし、製品のアップグレードでは、新製品の配布を正確に行う必要があります。ハイエンドの新製品を市場に投入する場合、正確な配信端末を見つける必要があるため、端末のユーザープロファイルを作成する必要があります。 ハイエンドの新製品を配信するユーザーは、1. 端末に新製品を推奨する機能があること、2. 端末にハイエンドのユーザー ベースがあること、3. 端末がこのカテゴリで優位性があること、という 3 つの基準を満たす必要があると想定されます。 そして、上記基準に基づいて端末ポートレートを作成し、認知教育（体験など）の上記条件を満たす端末を選別し、製品を配布します。肖像画が正確で、配布後の売れ行きも好調なので、より総合的な配布が行えます。 では、新製品の分布や端末のポートレートのデータはどこから来るのでしょうか? 主なソースは 2 つあります。1つは、端末データを自分で持っている場合は、履歴データに基づいて端末ポートレートを作成することができます。もう 1 つは、オンラインになったばかりでデータがない場合は、システム プラットフォームまたはサードパーティの専門会社を見つけて、他社のデータを基に端末ポートレートを作成することです。 メーカー、代理店、新規小売店のいずれであっても、オンラインかつデジタルである限り、ユーザーポートレートがなければなりません。 今日の新しい小売シナリオでは、ユーザー プロファイリングはオフラインでも実現できます。たとえば、ユーザーが店舗で買い物をしているとき、特定の場所まで歩いていくと、特別な画面にユーザーのポートレートに基づいて適切な商品が推奨されます。例えば、チェーン店が入店したユーザーを認識（顔認識など）すれば、ユーザーの顔写真に基づいて能動的に買い物を案内することができ、従来の受動的な買い物案内よりも精度が高まります。 05従来の販売でも、ユーザーポートレートはシンプルです。例えば、セブンイレブンのレジのキーボードは、性別や年齢でカウントされています。しかし、この種のポートレートは、性別比や年齢比などの集合的なポートレートにしかならず、個々のユーザーの正確なポートレートにはなりません。 ユーザー ポートレートは、大きく分けて、ユーザー属性ポートレートとユーザー行動ポートレートの 2 つのカテゴリに分けられます。 性別、年齢、収入、興味や趣味、活動時間、居住地などのユーザー属性のポートレート。先に述べたハイエンドの新製品流通端末も、Bエンドユーザーの属性イメージに属します。 ユーザー属性ポートレートは、ターゲットユーザーの発掘などの製品開発に活用できるほか、製品の推奨にも活用できます。たとえば、ユーザーポートレートが「お母さん」の場合、お母さんの需要特性に基づいて「お母さん」ユーザーに適した製品を推奨できます。 オンライン推奨システムでは、同じプロフィールを持つユーザーは「隣人」と呼ばれ、その「隣人」の好みに基づいてユーザーに推奨が行われます。 従来のマーケティングでもユーザープロファイリングは行われますが、ユーザー属性のプロファイリングが中心となります。ビッグデータは、新製品開発やBサイドのユーザープロファイルなど、ユーザー属性のプロファイル作成にも使用されます。ただし、C エンド ユーザー向けのビッグ データ ポートレートは、より行動的なポートレートです。 ユーザー属性プロファイリングがプロファイルに基づいてユーザーの行動を「推測」することであるのに対し、ユーザー行動プロファイリングは、以前の行動と現在の行動に基づいて次の行動を予測することです。 一度行動が発生すると、次の行動を予測するのは比較的簡単です。 デジタル マーケティングで最も重要なポートレートは行動ポートレートです。行動ポートレートは属性ポートレートとは異なります。属性ポートレートは性別、年齢、興味や趣味も比較的安定しているため、ある程度の安定性があります。しかし、同じ人であっても、行動は大きく変わります。例えば、TikTok ユーザーは今日はコンテンツを気に入っているかもしれませんが、明日は好みを変えたいと思うかもしれません。そして、ユーザーが変化を起こせば、ユーザーの行動プロファイルはすぐに変わります。 Toutiao の多くのユーザーは、Toutiao によって自分の好みが固定化され、実際にはもっと新しいものを見たいと不満を述べています。しかし、「見たい」と思っても、行動を起こさなければ肖像画は変化しません。ユーザーが変更を試みると、ポートレートはすぐに変更されます。 では、ユーザーの行動とは何でしょうか? Toutiaoでは、ユーザーの行動にはクリックしたコンテンツ、読んだ時間、いいね、コメントなどが含まれます。これらの行動に基づいてプロファイルが作成され、今後プッシュされるコンテンツが決定されます。 Amazon は、おすすめにユーザー ポートレートを使用する最初の企業です。Amazon は、商品の閲覧、購入、お気に入りやウィッシュ リストへの追加、評価などのユーザー フィードバックなど、サイト上でのユーザー行動を使用してユーザー ポートレートを作成し、次の目的で使用します。 1) 本日のおすすめ。ユーザーの最近の閲覧履歴や購入履歴に基づいて、現在人気の商品と組み合わせた総合的なおすすめが提示されます。 2) 新製品の推奨。コンテンツベースのプッシュ メカニズムを採用して、ユーザーに新しい製品を推奨します。新製品にはユーザーの嗜好データが少ないため、コンテンツベースのプッシュによってこの問題が解決されます。 3) 関連する推奨事項。データマイニング技術を使用してユーザーの購買行動を分析し、一緒に購入されることが多いアイテムや同じ人が購入することが多いアイテムのセットを見つけます。本を購入する際には、このようなおすすめがたくさんあります。 4) 他のユーザーが商品を購入/閲覧します。これは、アイテムの協調フィルタリング推奨です。ソーシャルメカニズムを通じて、ユーザーは興味のある製品をより簡単に見つけることができます。 06ユーザー ポートレートはデジタル化の魂です。ユーザー ポートレートなしでデジタル化がうまく行われることは想像しがたいです。 従来のマーケティングにも数字はありますが、それらはすべて年間売上、日次売上などの統計です。これらの数値は便利ですが、オンライン開発にとってはあまり価値がありません。 ユーザーのオンラインの性質により、即時の推奨という要件が生まれました。閲覧、ショッピング、評価フィードバック、グループ購入など、ユーザーのあらゆるオンライン行動がユーザー像を変えています。言い換えれば、ユーザー行動ポートレートは動的なポートレートです。 ユーザーのオンライン アクションのたびに、次のアクションが続きます。2 つのアクションの間に、次にプッシュする製品またはコンテンツを決定する必要があります。したがって、オンライン環境では、ユーザー ポートレートによって即座に推奨を行う必要があります。 オンラインのインスタント レコメンデーションでは、元のデータに基づいてユーザー ポートレートをモデル化 (モデリング) し、計算を瞬時に完了してから、製品、コンテンツ、またはポリシーをプッシュする必要があります。 Douyin などのコンテンツ プラットフォームでクリックするたびにページが更新されるのは、ユーザー ポートレートの計算による結果です。Alibaba や Pinduoduo でページがクリックされるたびに、ユーザー ポートレートが即座に計算されてプッシュされます。 消費財メーカーのデジタル化は、モデリング、プロファイリング、インスタントプッシュ機能がなく、基本的にオンラインでのみ完了しています。たとえば、1 つのアイテム、1 つのコード、そして今ではほとんどの人が無差別に赤い封筒を送っています。ユーザーポートレートがない場合、ユーザーは同じポートレート（同じ外観）を持つものとして扱われます。 ユーザーポートレートは大きなトピックであり、繰り返し議論されることになります。次回は、ブランドと小売業者の観点から見たユーザーポートレートの違いについて説明します。 著者: 劉春雄 出典: Liu's New Marketing (ID: liuchunxiong1964) | 
