Socialbook告诉你网红营销和ROI的关系~

本文探讨网红营销,指出网红能让产品有更高转化率,原因在于基本归因偏见,观众将网红视为自己人,会把其积极情绪归因为外部产品等因素。还介绍选择带货KOL的要点,如规避粉丝数造假,通过Socialbook工具筛选合适网红,考虑网红受众与产品匹配度。

网红好像总有种神秘的力量,能够让观众们更心甘情愿地被种草,从最早期的直播打游戏卖衣服零食,到后来的直播去餐厅/酒店卖体验,再到现在直播卖美妆,健康品,甚至房子,汽车。给大家最大的感觉是:网红什么都能卖?!

究竟是什么导致在网红手里,产品就能产生更高转化率呢?

在我们的生活中,就像LOL有队友和对手,我们心里会粗略的把所有人分成两大类:自己人别人

根据社会心理学的研究,对于这两类人,我们对于发生在他们身上的结果的归因是不一样的。

举个例子:

你发现一个异性朋友许久不回你微信,打手机也没人接。如果你觉得他是喜欢你的(自己人),那你会觉得他应该是因为在忙不方便接电话或回微信(外部归因);如果你觉得他并不喜欢你,那你会觉得他就是嫌你烦所以才不理你(内部归因)。

或者在你朋友圈看到有一个好友在发在全世界旅游的图片。如果你觉得这个人是你朋友,你会觉得他去了一个好美的地方替他高兴(外部归因);相反如果这个不是朋友,你会觉得这人很爱炫耀,真无聊(内部归因)。

这种把自己人和别人区别解释的现象叫做基本归因偏见

大量研究表明,当我们为自己人归因的时候,会倾向于外部归因情景归因);相反,当我们为别人归因的时候,会倾向于内部归因个人归因)。

网红,对于大多数观众来讲就是自己人(具体怎么可以做到,在下面一部分会讲到)。

因此,当网红在直播或者短视频这种流媒体流露出积极情绪(开心,撒娇,兴奋等),观众自然而然会觉得是因为外部原因(可能是环境,物品,服务等)。

比如Papi酱,如果她做直播或者短视频,并炫耀自己最近心情好因为皮肤滑滑嫩嫩的,然后不经意地露出正在用的一款面膜。那很多观众就会记住这是什么品牌,然后去拔草。因为对于消费者来讲,Papi酱是自己人,她开心皮肤好肯定是因为这款面膜(外部归因)

适当露出需要推荐种草的产品就能自然而然被接受和激发购买,特别是那些大流量的网红来讲,这样的转化率就会相对比较高。

说完了网红为什么可以提高ROI,那么问题来了,什么样的KOL才带货呢?

1.粉丝多就带货?

据相关数据显示,当下粉丝数造假的网红比例为69%,也就是10个网红中就有7个粉丝量级造了假。网红营销带来的流量数据固然好看,但是表象之下,买水军刷量也成了继粉丝数造假后的另一条灰色产业链,严重触犯了行业规则。

所以造成品牌在寻求网红进行合作的时候,要么就是尽量去选择名气较大的知名网红;要么就是尽量选择电商网红,比如淘宝直播网红,因为经过电商市场考验的网红往往拥有更多真实粉丝,个人的意见价值更高,能有效降低品牌方的选择风险。

但是以上两种网红确实可以在一定程度上规避这种问题,但是高昂的费用开支却令很多中小品牌商感到头疼——知道网红营销好,但是便宜一点好不好~那么,中小网红就没有不造假的网红了吗?良心博主是肯定有的,只是你需要最懂你的工具来帮助你~Socialbook中粉丝增长分析与活跃度粉丝就可以很好的帮你规避这一点。

socialbook粉丝增长分析图

 

在socialbook中的粉丝增长图里我们看到这种粉丝突然增长的时间点上,却没有对应的优质内容,刷数据的嫌疑太大了,就不建议大家合作了。

socialbook粉丝互动分析图

 

2. 不找最贵的,只找最对的

往往我们找到网红就剧的可以实现带货,实则不然,往往这种情况分析之后你会发现:

——原来这网红的主要在欧洲而不是产品的主销地北美

——原来这个网红的男粉比女粉多,然而产品是女性产品。

——原来这个网红的粉丝大多为上班族女性,而产品则是少女心十足~

。。。。。。种种原因归结到就是你找的网红根本不适合你的产品。

但是通过socialbook你则可以完全避免这种情况:

图片源自socialbook

 

在Advanced Search里面,你可以通过对网红内容领域、语言、国家、近期活跃情况以及粉丝画像来进行圈定,这样一来可以一次性划定范围,避免大海捞针似的一个个查看。

图片源自socialbook

 

同时在查看数据之时你也可以更准确的评估到这个网红是否适合你,粉丝画像里的区域和性别图,这样你就可以知道该网红的受众区域是哪里=购买力来自哪里,以及产品性别属性的难题也一次性搞定了。

而在更进一步的性别与年龄层条形统计分析图中,我们则可以知道该网红哪一年龄层的粉丝最多,该年龄层里男女粉丝比例为多少。这也为你寻找适合自己产品的网红更添助力。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值