什么是行为定位？
行为定位是一种营销方法，利用从用户与网站、应用和数字 office 365 电子邮件列表 内容的互动中收集的行为数据。行为定位不是仅根据年龄或位置等人口统计数据来定位用户，而是关注搜索查询、点击、页面访问和在网站上停留的时间等特定行为。通过分析这些行为，营销人员可以深入了解用户的偏好和需求，从而在合适的时间投放相关广告。
与根据网页内容投放广告的上下文定位不同，行为定位根据用户在不同平台上采取的操作来定制广告。它主要依靠现场行为标记、跨设备跟踪和现场行为定位来创建用户兴趣和意图的统一画面，从而提供更精确的方法来联系潜在客户。特别是现场行为定位，它通过根据用户在浏览网站时的行为和收集的数据呈现相关内容和促销信息来增强用户体验，鼓励参与并增加转化的可能性。
行为定位如何发挥作用？
行为定位过程涉及三个关键阶段：数据收集、行为分析和受众细分。
1. 收集行为数据
收集的数据是行为定位的基础。通过 Cookie、标签和分析工具，品牌可以跟踪用户互动，收集以下数据点：
访问的页面：监控用户访问的页面可以深入了解他们的兴趣以及他们在购买过程中所处的位置。
网站和页面停留时间：用户在页面上停留的时间可以反映他们的兴趣程度。长时间的参与可能表明真正的好奇心，而短暂的访问可能表明需要重新定位。
点击和互动：跟踪点击（例如添加到购物车操作、内容下载或视频播放）对于识别表明意图的特定行为至关重要。
搜索词：用户搜索查询揭示了直接兴趣，并且通常表明意图，从而可以针对具有相似搜索历史的用户提供个性化广告。
现场行为标记是指跟踪特定网站上的操作，它提供了用户与各种元素互动时丰富的行为数据。营销人员使用这些数据来了解符合购买意向的目标行为，并通过有针对性的活动重新吸引用户。
2. 分析目标行为
收集到数据后，营销人员会分析这些目标行为，以发现趋势和模式。例如，如果多个用户经常访问特定产品页面但不购买，则此行为可能表明需要重新定位或提供鼓励转化的优惠。同样，重复访问或与服务页面互动可能表明有浓厚兴趣，从而使这些用户成为后续广告的主要目标。
通过人工智能和机器学习，行为数据分析变得越来越复杂，使品牌能够预测可衡量的行为并更准确地定制广告。机器学习可以识别行为之间的微妙关联，从而开发高度相关的受众群体。
3. 根据目标行为细分受众
分析目标行为后，营销人员根据观察到的用户行为将用户分为不同的群体。常见的群体包括放弃购物车的用户、经常浏览的用户或对某些内容感兴趣的首次访问者。通过细分，品牌可以制作出符合每个群体独特需求和动机的信息，从而显著提高营销活动的效果。
例如，电子商务网站可能会向放弃购物车的用户投放提醒广告，而旅行公司可以向最近搜索过飞往特定目的地航班的用户展示度假套餐。按行为细分可让营销人员展示与用户意图完全匹配的相关广告，最终提高参与度和转化率。
为什么行为定位对于营销活动的成功至关重要
行为定位使品牌能够通过满足用户直接兴趣和需求的定制广告来吸引用户。以下是它对于实现广告活动成功至关重要的原因：
1.个性化增强用户体验和参与度
个性化广告让用户感到被理解，从而提高参与度。通过使用行为数据来设计符合用户偏好的内容，品牌可以鼓励互动，提高点击率和网站停留时间等指标。广告越相关，用户与之互动的可能性就越大，从而与品牌建立积极的联系。
2.通过精准定位增加转化率
通过识别表明购买意向的目标行为，行为定位可以比传统方法更有效地推动转化。当品牌根据特定操作（例如访问定价页面或将商品添加到购物车）向用户投放广告时，转化的机会就会增加。在买家旅程的正确时间投放的广告可以满足用户的期望，并温和地推动他们采取行动。
行为定位捕捉特定行为，例如产品浏览或比较类似服务，在用户最准备做出决定时创造定位机会。
3.优化广告支出并提高ROAS
由于行为定位专注于已经表现出兴趣的用户，因此它可以提高广告支出效率。营销人员无需大范围投放，而是可以将资源分配给最有可能转化的用户。此策略可提高广告支出回报率 (ROAS) 并降低获取成本，因为预算是针对表现出可衡量行为（表明愿意购买）的用户。
现实世界中行为定位的案例
为了理解行为定位的影响，让我们看一下各个行业中成功使用行为定位的例子。
示例 1：电子商务品牌重新定位购物车放弃者
对于许多在线零售商来说，放弃购物车就意味着收入损失。行为定位允许这些品牌重新定位那些将商品留在购物车中而未购买的用户。通过跟踪目标行为（例如产品浏览或将商品添加到购物车），营销人员可以发送提醒广告，甚至提供折扣，以促使用户完成购买。
示例 2：具有个性化推荐的流媒体服务
Netflix 和 Spotify 等流媒体服务是行为定位方面的专家。他们使用行为数据来了解用户偏好，根据过去的观看次数、喜欢次数或播放列表提供内容推荐。这不仅可以增强参与度，还可以让用户不断回访，因为他们觉得平台“了解”他们并提供相关建议。
示例 3：旅游品牌利用行为数据提供个性化优惠
旅游网站使用行为定位，根据用户最近的搜索和浏览活动显示相关优惠的广告。例如，如果用户搜索飞往巴黎的航班，网站可能会显示同一目的地的酒店、活动和租车广告。通过捕捉航班搜索和行程规划等目标行为，旅游品牌可以提供个性化优惠，从而增加预订的可能性。
示例 4：零售商使用行为数据来鼓励会员注册
许多零售品牌使用行为定位来推广忠诚度计划，方法是分析表明重复兴趣或频繁购买的特定行为。例如，如果用户持续查看某个产品类别，该品牌可能会展示一则广告，强调加入忠诚度计划的好处，例如独家折扣或提前获得销售机会。通过向表现出强烈参与度的用户推广忠诚度计划注册，零售商可以提高客户保留率和终身价值。
示例 5：金融服务根据浏览历史提供定制服务
金融服务提供商经常使用行为定位来吸引正在研究特定金融产品（如贷款或信用卡）的用户。通过识别目标行为（例如访问抵押贷款计算器或阅读利率信息），银行可以显示符合用户财务利益的个性化优惠。例如，经常查看抵押贷款信息的用户可能会看到房屋贷款优惠的广告，这有助于引导他们获得相关的金融服务。
行为定位中的目标行为类型
行为定位依赖于识别和理解不同类型的目标行为来确定最佳的消息传递策略。
1. 现场行为
站内行为（包括挑战性行为）涵盖用户直接在网站上采取的行动，例如页面访问、点击、视频观看和表单提交。跟踪网站上的任务行为有助于营销人员了解用户的兴趣以及他们可能处于销售渠道的哪个位置。
2. 站外和跨设备行为
站外行为包括用户在品牌自身网站之外采取的行动，例如访问竞争对手的网站或浏览相关内容。跨设备跟踪可确保在桌面、移动设备和平板电脑上一致地观察用户行为，从而全面了解他们的旅程。站外行为可以揭示其他兴趣并为更完整的定位策略提供信息。
3. 预测目标行为
预测性定位利用历史数据来预测未来的行为（包括挑战性行为），让品牌能够接触到可能参与的用户。例如，如果用户经常访问新产品页面但不购买，品牌可以投放旨在激励决策的广告，例如限时优惠或免费试用。
在广告活动中实施行为定位的最佳实践
为了充分利用行为定位，品牌应遵循提高有效性和维持用户信任的最佳实践。
1. 透明度和隐私法规合规性
GDPR 和 CCPA 等隐私法规定了用户数据的收集和使用方式。品牌必须对其数据实践保持透明，并征得用户同意才能收集数据。与用户建立信任对于长期成功至关重要，尊重隐私有助于品牌在定位工作中保持道德规范。
2.动态内容个性化
动态内容会根据用户行为而变化，因此对于行为定位至关重要。通过使用行为数据实现实时个性化，品牌可以确保其内容满足每个用户的需求。例如，在线商店可能会显示最近查看的商品以提醒用户他们的兴趣，从而创造无缝且相关的体验。动态内容（例如个性化产品推荐或定制登陆页面）通过与用户的直接意图保持一致，可以增强参与度并提高转化可能性。
3. 结合情境定位和行为定位
上下文定位根据页面内容投放广告，而行为定位则使用过去的行为来指导广告投放。将这两种方法结合起来可以制定出一个全面的策略，确保广告与用户当前和过去的兴趣相关。通过为目标行为建立操作定义，广告商可以以可衡量的方式清晰地描述和记录这些行为。这种双重方法可以提高参与度和更令人满意的用户体验，因为它既符合用户积极参与的内容，也符合他们更广泛的偏好和行为。
应对行为定位挑战：详细见解
虽然行为定位提供了一系列好处，但其实施也面临独特的挑战。成功克服这些障碍对于旨在建立信任并有效优化定位工作的品牌至关重要。在这里，我们将深入探讨每个挑战并提供实用的解决方案。
挑战 1：平衡个性化和隐私
个性化是一把双刃剑。用户在欣赏相关内容的同时，也希望品牌尊重他们的隐私。要在个性化和隐私之间取得适当的平衡，需要透明度和克制。品牌可以通过优先考虑第一方数据（直接从品牌网站上的用户收集）而不是来自其他来源的第三方数据来应对这一挑战。
为了建立信任，品牌应该明确解释数据收集的方式和原因，让用户控制自己的数据。注重隐私的方法（例如匿名数据和使用汇总数据而不是个人层面的详细信息）也可以提高用户信任度。通过主动解决隐私问题，品牌将自己定位为负责任并尊重消费者权利的人，这在当今的监管环境中变得越来越重要。
挑战 2：管理访客找回活动中的广告疲劳
重新定位广告活动非常有效，但如果用户过于频繁地看到相同的广告，也可能会导致广告疲劳。为了缓解这个问题，品牌应该使用频次上限，这是一种限制广告在特定时间段内向同一用户展示的次数的功能。此外，定期更新广告创意和轮换新优惠有助于保持内容的吸引力。
减少广告疲劳的另一种方法是根据用户行为改变所展示的广告类型。例如，如果用户已经看到了他们看过但未购买的商品的广告，品牌可以跟进广告，突出客户评论、提供限时折扣或介绍配套商品。这种分层方法增加了再营销活动的深度，增加了用户参与的可能性，而不会让用户被重复的广告所淹没。
挑战 3：确保预测分析的准确性
预测分析在行为定位中起着至关重要的作用，尤其是当品牌旨在预测目标行为并主动采取行动时。然而，不准确的预测可能会导致广告支出的浪费和错失机会。为了解决这个问题，品牌应该不断验证和改进他们的预测模型，使用实时反馈和性能数据来调整假设和算法。
采用随时间推移而改进的机器学习算法对于准确预测也至关重要。通过向这些模型提供连续数据并监控其准确性，品牌可以确保在正确的时间定位正确的用户，从而提高参与度和转化率。此外，将预测分析与其他数据源（例如上下文或人口统计数据）相结合，可以提高行为定位工作的准确性。
行为定位的高级趋势：行业的发展方向
行为定位正在迅速发展，多种先进趋势正在塑造其未来。走在这些发展前沿的品牌可以利用最新的创新来打造更有效的营销活动。
1. 利用人工智能和深度学习实现超个性化
随着人工智能和深度学习技术变得越来越复杂，行为定位正通过利用目标行为示例走向超个性化。这一趋势使品牌能够为每个用户创造独特的体验，同时考虑滚动模式、点击速度和参与时长等微观行为。人工智能驱动的超个性化允许进行精细级别的定位，以捕捉用户偏好中的细微差别。
例如，人工智能系统可以根据过去的互动分析用户对某些配色方案或产品功能的偏好。有了这些知识，品牌可以动态定制视觉上符合用户偏好的广告内容，从而增加参与的可能性。人工智能支持的超个性化有望成为行为定位的标准，让品牌更深入地了解其受众。
2. 预测定位和实时调整
借助实时数据处理，预测性定位正在改变品牌与消费者的互动方式。实时数据允许营销人员根据用户行为的变化调整广告活动，确保广告保持相关性。如果用户对新产品类别表现出兴趣，品牌可以立即调整其广告信息以展示类似商品或互补产品，满足用户互动时的需求。
