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融媒体环境下品牌传播模式创新分析

2019-10-06周丹

现代商贸工业 2019年26期
关键词:品牌传播模式创新融媒体

周丹

摘 要:2019年1月25日,党中央政治局针对全媒体时期的融合发展问题,举办了十二次集体学习,党中央习总书记针对媒体融合发展问题,发表了重要讲话:积极推进媒体全面融合,建设全媒体是当前我们所需面临的重大课题。积极运用信息革命成果,以推进媒体融合纵向发展,促进主流舆论做大做强,积极巩固并推进全党人民积极奋进,以确保两个一百年的奋斗目标得以充分实现,促进中华民族伟大复兴,以为实现中国梦提供精神支持和舆论引导。预示着中国从互联网云时代进入了媒体融合的新时代。目前新媒体形式层出不穷,各种内容、功能和渠道的媒体全面融合,各品牌营销模式也随之变革,宣传方式发生转变,进入了与融媒体共舞的新时代。

关键词:融媒体;品牌传播;模式创新;产品媒体化

中图分类号:F27 文献标识码:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.26.031

1 融媒体环境特征

融媒体,指的是基于新媒体为主宰,将广播、报纸、电视等不仅有相同点,也有互补性的媒介充分连接起来,以确保人力、宣传与内容等全面融合,促进“资源融通、利益共融、内容兼融、宣传互融、的新媒介的形成。我们周边的融媒体无处不在:公交车、地铁站、机场、手机、电脑 ……某种意义上来说,在当今信息爆炸的媒体环境下,人们生活方式受到深远影响,很大程度上促进了品牌传播方式的发展与变革。融媒体主要具备以下几个特征。

1.1 信息的碎片化

碎片化发展的趋势是消费行为个性化发展的必然结果。在社会经济发展到一定水平时,人们的消费水平和生活态度就等就会发生一定的改变,将逐步由大众化消费转变为个性化消费趋势。不过人类社会实际上是聚合式的社会,所以,不同个性及不同态度在相关条件下就会实现融合,以形成相同特质的“片”区,继而形成新的聚合。碎片化可以满足消费者的个性化需求,但是这种改变具有不可逆性(比如习惯于点播、发布博客的消费者,基本无法接受单向的线性信息传播方式),如抖音、西瓜视频等直播平台的火爆与电视直播、数字节目点播的观看率日益下降形成了鲜明对比,这也使得消费者的需求越来越多元化。

1.2 信息传递的即时性

在融媒体互通互融的信息特色的支持下,媒体取得信息的方式,已由单一方式转变为多元化渠道,以确保受众取得更加便捷、快速、全面的信息,继而满足消费者需求,此外,可以及时反馈消费者消费行为及信息,以更好地与其他受众展开交流,以确保信息的充分传播。信息具有“即时性”,最直接的表现形式就是直播。因直播有其他传统媒介所不具备的效率和即时性,可以确保广大受众在信息方面的需求得到满足,基于此,比如直播媒体及视频弹幕的实时互动成为时下最热门的受众沟通方式,直播平台与弹幕技术使得传统媒介现场的“滞后性”不足得以弥补,特别是受众在突发事件上对于信息及时性的需求。

1.3 获取信息的主动性

因社会媒体具有便捷性,消费者有更多选择自己感兴趣信息的权利:消费时,消费者对于自身感兴趣的产品或半成品,收集了大量资料,在各类数字媒介中,消费者更积极地搜索自身所需的信息。融媒体环境使消费者参与进来,继而掌握更多的主动权,消费者逐步成为传播中心。消费者不单单是受众,也是创造者,是传播的重要参与者,其主要特点在于消费者亲身参与和分享。比如保洁公司让消费者提供各种创意,表明现如今的时代下,是以消费者为核心的生产、销售融为一体的时代。

1.4 信息与受众的交互性

融媒体的传播方式不同于大众媒体,其并非媒体向接收群体的单方面传播,而是二者之间的交互性传播。信息的获取已非传统媒体一家之言,受众变“看客”为参与者,任何人可以随时随地通过方式,依据自身所需取得相应的信息,人们都是“媒体”。“传播者”与“受众”的界限被模糊,媒介中心丧失,“去中心化”成为现今传播的一大特点。不仅媒体作用于用户,用户也作用于媒体。“受众”已经不是被动的、单纯的“受”众,更名为“用户”更加合理。比如用户可以加工处理信息,对各类信息进行修改或组合等,可以对所需信息进行检索并反馈,将他们的意见发表出来。用户在參与传播时,从某种角度上来看,其使用的主动性,也会对传播成效形成不同程度影响。

2 融媒体环境对消费行为态度的影响

营销的本质在于消费群。博客、微信、短视频、微视频、直播、H5、AR、VR等媒体应用改变了营销传播规则,改变了参与者的态度与行为,重塑了品牌从设计、生产、营销、消费到售后等多个环节。值得注意的是,对融媒体年轻消费群体的消费行为影响将在未来形成一股不可忽视的力量。仅2018年就有近1.5亿的00后群体在中国成年,00后、90后在18~50岁年龄范围的群体占据的比重越来越重,而18岁~50岁的人群往往会是消费群体中做决定的年龄层面。因此,对于当下媒体环境对年轻人的影响是本文研究的重点之一。

2.1 信息的有用性与对信息运用能力使消费者的购买行为影响更大

当下,消费者选择购买或做出购买决策等都可以通过融媒体进行。因此,接收的信息(如推特、微信、微博、抖音等)及购买方式(如淘宝、京东等),好用及易用程度,将成为消费者后续信息接收与使用的基本标准。以上载体的好用程度与消费者对信息载体的依赖性成正比,与对产品或品牌的态度成正比,将会对消费者购买行为形成很大影响。

此外,媒体的涉入程度,也会对消费者购买行为形成正面影响。有别于传统模式下消费者被动单向接受商家的信息,消费者通常会主动获得有用的信息,对接收到信息质量的辨别能力强,并评价和传播信息。他们期待别人对他们信息能给予回应和肯定,能够体现他们群体的存在感、证明自己的有用性、提升在这个群体的影响力等。同时,消费者在媒体涉入方面的水平越高,越能灵活使用媒体的运用水平,继而搜集更多更好的信息,但是消费者的信息传播成效越好,对消费者购买行为的影响越大。

2.2 信息的专业性影响消费者的品牌忠诚度

信息的专业性决定着消费者的品牌态度。随着搜索引擎等技术的发展,消费者获得了海量品牌及产品信息。信息的专业程度,与消费者本身的专业水平有很大关系。在作出购买决策是,拥有相关知识或者体验丰富的消费群,基本都会依靠自身知识进行“内部搜索”,而不是向外界主动搜索信息。消费者很容易在消费行为各阶段中出现的疑虑或障碍,而借助媒体的引导,消费者的专业性越高,与新媒介成员间的交流越深入,所以取得信息更加容易。这部分消费者往往对品牌有着很深的理解,可能更加看重品牌影响力。因此,对于某个品牌地理解越深入,对品牌的认可度越高。他们对其下各种产品所表现的忠诚度越高,继而会形成良好的品牌认知,对购买行为形成不同程度影响。

2.3 品牌与消费者的信息互动有效增强品牌情感

不论是售前咨询还是售后服务,品牌与消费者的信息互动的影响程度主要体现在关系强度上。不论是网络还是现实环境,关系依然是对消费者有重大影响的要素。对于熟悉的事物,消费者通常更容易接受,信息传播者关系强度越大,越能为接收者提供更多参考。

不过在新媒体环境下,传播和接受者件的关系,大都是基于“弱关系”而形成的关系。受融媒体信息互动性的影响,当遇到产品问题时,消费者往往倾向于沟通,也会反复查看产品的一些评价信息。受品牌情感方面的影响,信息互动有效加深了品牌与消费者的关系强度,从而有利于加强消费者对品牌的信赖与购买粘度。

3 融媒体环境的品牌传播创新

融媒体环境会改变消费者行为,其行为的改变又将对消费市场形成更加深入地刺激。不同类型的广告,如基于人群定向技术,精准的展示广告、社会化媒体上的口碑传播、搜索引擎提供的关键词广告等,都分别承担着品牌营销生态链中的某几个环节。而融媒体所带来的最核心的结果是“媒介间的边界感越来越清晰”。所以,“打通”是融媒体环境品牌传播模式创新的关键。

3.1 找准目标消費者:影响力至上的精众传播

品牌从传统的大众营销到新媒体时代的分众营销,再到融媒体时代的聚合族群的精众营销,中国的消费市场和传播形态,一直经历着从“分化”到“重聚”的演进过程。大众营销是典型的产品导向,使用同样的营销组合含糊不清地针对每一个顾客;分众营销讲“分”,是将大众不断细分最终实现更为精准的人群覆盖和营销,从而减少广告浪费;精众营销讲“聚”,是筛选最有营销价值人群的聚合场所空间,从而减少广告浪费实现营销最大化。精众时代下,受众的数量不再是广告传播中的决定性优势,当然,精众也不只是高端消费人群,它的定义更加多维:强调了消费群的含金量,即既能实现自我超前消费又能引领消费的消费群体。重聚以后是精众群体,精致化和品质化需求可以得到满足,消费需求逐步由物质上升到精神层面,由单纯地消费品使用价值上升为消费品牌符号价值,在品牌传播上从满足“大众趣味”到“精众品味”,内容制作上从“注意力”向“影响力”的传播导向的转变。

3.2 打造可延伸的传播内容:个性化、娱乐化和高参与度

融媒体环境因其独特的传播特性,内容的创意和传播显现出“病毒化”的特征:进化很快,传播很迅速。受众不再是“围观”、“看看”的心态,而是热爱凸显个性的参与心态。两者让这种病毒传播不断复制,在复制中实现消费群体的扩大化。

当然,病毒传播只是方式,真正起作用的是关注消费者情感、人际关系、好奇心、主体需求的品牌内容创意本身。笔者认为,定义品牌传播的创意大小在于病毒化延伸的广度,延伸范围越广,内容创意越好。其共性在于赋予品牌的个性化、娱乐化和传播形式的高参与度。尤其90后、00后在对品牌传播内容的获取上有着更高的偏好,他们更多关注有共鸣、感兴趣、有趣的话题,而不是平铺直述的品牌广告。

由优质内容带动个体关注的社交需求也更为明显。如近几年支付宝在春晚的“积福”等互动模式,借助春晚的高知名度和传播广度,吸引用户参与活动,从而转化用户、沉淀用户、经营用户,从创新 传播全方位将消费者观众转化为可经营群体,实现从观众到粉丝经济的开发。

3.3 场景融合实现品牌共鸣:从传播信息到传播信任

犹太经济学家威廉立格逊说:一切都是可以靠借的,所有能够引爆的因素都摆在我们面前,我们只需要“借”过来,有机组合、恰时推出而已。这句被众多大牛信奉的经济学理论,放在营销的角度也是一样。靠媒体广告打响品牌知名度的时代已过去,强制性单向输出式地传播现已失效。

融媒体以下,品牌传播已经由以往的信息传播转变为信任传播,已经实现了“品牌知名度”向“品牌共鸣度”的转变。基于时间和空间,基于生活场景的内容植入传播,品牌传播需围绕营销规划,合理、巧妙地整合有粘性、能融合的媒体资源,将品牌、内容与消费者生活场景相结合。从“扩散+节点策划+共创体系” 从建立对话,到建立信任,建立认同感归属感,到消费者参与品牌共创,从而深度影响并引导消费者品牌消费。需强调的是,每个品牌要结合资源优势和消费需求建立适合自己品牌的传播模式战略规划,要有情怀,用一个长跑者的心态来做,才能真正帮助品牌实现好品牌梦想。

4 浅探未来:产品媒体化时代大行其道

笔者认为,未来产品和营销的界限将变得越来越模糊,利用市场流通方式,基于商品主宰,以低成本、快速精准为核心,达到目标受众群,继而取得更具价值的信息阅读量,而且不会形成额外载体和能源损耗;此外,还可以推进产品载体的销售,实现共赢。

4.1 基于移动互联支撑,组建品牌精准传播端口

当下,国内智能移动终端手机用户已经突破了十亿,每天超过14个小时的时间聚焦在手机屏幕上。移动互联的普及改变了传统营销的三个方面:(1)自媒体的发展,使得促销逐步失效;(2)平台寡头初步形成,已瓦解各种渠道;(3)用户取得对称信息,使价格透明。

移动互联为信息的获取、产品的购买提供了便利。而用户为了在海量信息中获取所需资源,长期处于浏览状态,喜欢短、频、快的资讯,养成了浅阅读习惯。这导致消费者不喜欢猜,紧紧希望能制造一些产品方面的信息制高点,以期产品可以通过简单的文字或者动画形式,将情感表达出来,如此才能怦然心动。可以预见,组建产品精准传播端口将成为未来发展大趋势。

4.2 通过购买行为,形成圈层端口

融媒体改变了消费者对产品的解讀方式,但品牌的DNA没有改变。每款产品都有各自的定位和目标受众,人们消费的不单单是物质十分冰冷,仅仅通过消费可以保证精神需求得到满足。购买行为之后,消费者会将自身的想法和梦想提现到产品中。

可口可乐的昵称瓶、歌词瓶、姓名瓶是最早以产品为载体,改变营销方式的案例之一。分析可口可乐昵称瓶风靡,有两方面原因:(1)抓住了时下流行的屌丝文化;(2)进行了社会化媒体营销。不少年轻人选择购买可口可乐,就是想找到一个“我喜欢、我乐意”的昵称,这些人买到后往往会自发地在朋友圈中“晒”出惊喜和心情。这就激发了消费者自传播行为,使产品推广信息形成裂变,从而达到通过消费者购买产品,组建超级圈层端口,形成产品的超级忠实粉丝。另外,通过分析消费行为习惯,已经由传统的孤立式消费模式向群落化消费模式方向转变,通过突破产品与客户频谱已经时空链接上的限制,提高了产品与客户间的交流与互动效率。基于产品为载体的信息传播要着力提升营销推的亲和力,以消费者为中心制造核心话题,形成以口碑影响口碑的C2C模式,培养出超越商业行为的高粘度目标客户。

4.3 基于大数据分析,提供信息增容支持

企业往往希望能通过最节省成本的方式,达到最大化的信息传播,而信息技术革命的发展带来的大数据分析可以提供此类支持。可以这样说,谁能透过大数据智能分析,预先把控行业发展的脉搏,谁就将掌握市场和竞争的主动权。

发挥大数据的作用的关键在于对数据的挖掘和分析能力,相较于传统的数据样本的提取分析,大数据的采集分析有三个特性:(1)不是随机样本,而是全量数据,更能还原客观事实;(2)不是精确性,而是繁杂性。适当的放宽精确性,掌握事物的大体发展方向;(3)不是因果,而是相关性。通过数据先知道“是什么”,再分析“为什么”。可以预见,基于产品媒体化进行的大数据分析,得到的信息更为客观。通过数据挖掘而锁定的消费群体不再局限于产品生命周期两端的、单向的、小样本的、非用户实时体验的需求信息。借助大数据信息统计,找出目标客户群体身份、年龄、性别 、经济水平、消费习性等各类数据标签,在数据模型的作用下,企业营销决策所需要的人群画像会鲜明地展现出来。另外,基于大数据实施的营销策略也有效保障了企业的信息传播到达率,为品牌信息的增容提供有力支持。

参考文献

[1]王晖.推动媒体融合发展打造新型主流媒体[J].中国记者,2017.

[2]曹泽洲,陈启杰.基于消费者认同的名人代言对购买意愿影响的研究[J].消费经济,2012,(01).

[3]魏佳.论新媒体环境下“受众”新特征[J].新闻爱好者,2009,(12).

[4]阚志刚,彭晓玲.媒体数字化对消费者行为的影响[J].新闻爱好者,2012,(03).

[5]大数据智能分析的未来发展趋势[J].数据分析技术,2018,(3).

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