《常见KOL评估方法的优缺点》由会员分享，可在线阅读，更多相关《常见KOL评估方法的优缺点（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、常见 KOL 评估方法的优缺点移动互联网、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
2、。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
3、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
4、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，
5、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。各类 KOL 数据服务对比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
6、 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。洞察力从当前数据市场环境来看，大家谈及自己的竞争力时，总会强调自己拥有海量数据、能够设置综合的评估指标体系，但这些基本已成为数据公司的标配，并不能体现数据产品的核心竞争力，真正能够反映一个数据产品竞争力的地方，就来自于背后的分析团队所具有的洞察力。要想具备对数据的深刻洞察力，除了懂数据之外，更需要深入了解广告主所在行业的情况，而这需要行业公司此前在垂直领域进行了深耕和积累。只有这样才能真正挖掘出数据背后的含义，帮助广告主发现问题、解决问题。可视化在拥有了定制化、洞察力强的数据分析能力的基础上，一个好的解决方案还得能让广告主能够简洁明了的理解和使用，不能让广告主陷入数据的海洋中无所适从，这就要求结果输出必须可视化、便捷化。
