Panduan Langkah demi Langkah untuk Strategi Pemasaran Tingkah Laku

Apa itu pemasaran tingkah laku

Pemasaran tingkah laku ialah strategi berasaskan data yang menyesuaikan kandungan, iklan, dan pengalaman berdasarkan tindakan, pilihan, dan corak penglibatan pengguna sebelum ini. Daripada bergantung kepada demografi semata-mata, ia memanfaatkan isyarat tingkah laku—klik, masa di laman web, pengabaian troli, dan banyak lagi—untuk menyampaikan pemasaran yang disesuaikan secara hiper. Menurut laporan 2025 State of Marketing oleh HubSpot, 77% pemasar berprestasi tinggi mengatakan data tingkah laku adalah aset personalisasi utama mereka. Pendekatan ini meningkatkan kesesuaian dan pulangan pelaburan (ROI) merentasi e-mel, laman web, dan kempen iklan, membentuk teras kepada ekosistem personalisasi ramalan.

Jenis data yang digunakan dalam pemasaran tingkah laku

Pemasaran berasaskan tingkah laku berkembang maju melalui data yang menangkap niat pengguna secara masa nyata dan corak penglibatan jangka panjang. Data ini mendorong pemperibadian berasaskan AI, membantu jenama bertindak balas dengan lebih pantas dan tepat di seluruh saluran. Jom terokai jenis data tingkah laku kritikal yang digunakan untuk membentuk strategi pemasaran yang berkesan:

• Data penglibatan

Ini termasuk paparan halaman, klik, tingkah laku skrol, dan masa tontonan video. Petunjuk-petunjuk ini penting untuk menentukan tahap minat dan keserasian kandungan. Model AI mengutamakan pengguna dengan skor penglibatan yang tinggi untuk penargetan semula dan penjujukan kandungan. Data ini juga membantu mencetuskan pengalaman dinamik di seluruh platform.

• Data transaksi

Data transaksi merangkumi sejarah pembelian, nilai purata pesanan (AOV), penggunaan kupon, dan tingkah laku troli belanja. Data ini memainkan peranan penting dalam mengsegmentasi pengguna berdasarkan nilai, kekerapan, dan kesetiaan. Menurut Penanda Aras Tingkah Laku Pengguna McKinsey 2025, perniagaan yang menggunakan cadangan AI berdasarkan transaksi mengalami peningkatan 28% dalam konversi penjualan tambahan. CDP kini menggunakan data ini untuk memperibadikan harga, penyusunan pakej, dan aliran penglibatan semula.

• Data kontekstual

Variabel kontekstual termasuk jenis peranti, pelayar, sistem operasi, dan waktu sesi. Sistem AI memproses data ini untuk menyesuaikan susunan, panjang kandungan, dan nada mesej secara dinamik. Pemasar menggunakannya untuk menentukan masa kempen dengan lebih tepat dan memperbaiki aliran pengguna merentasi skrin. Ini membantu mengurangkan gangguan sambil meningkatkan potensi penukaran.

• Data carian dan navigasi

Data carian dan navigasi mencerminkan niat langsung pengguna dan corak perjalanan di laman web. Ia merangkumi input kata kunci, sejarah melayari, penggunaan penapis, dan masa yang dihabiskan bagi setiap kategori. Laporan UX Digital 2025 oleh Adobe menyatakan bahawa pengoptimuman berdasarkan tingkah laku carian membawa kepada peningkatan 37% dalam penemuan produk. Kecerdasan buatan (AI) menggunakan data ini untuk memberikan cadangan kategori yang disesuaikan dalam masa nyata.

• Data interaksi emel dan iklan

Kadar buka, klik, paparan iklan, dan data lantunan memberikan maklum balas tentang keberkesanan komunikasi keluar. Model ramalan yang dikuasakan oleh analisis TTS (Text-to-Signal) kini memberikan skor kepada tingkah laku ini untuk memperhalusi masa dan frekuensi. Platform seperti Klaviyo dan Iterable menggunakan isyarat ini untuk meningkatkan prestasi kempen dan mengurangkan keletihan.

Jenis pemasaran tingkah laku

Pemasaran tingkah laku dilaksanakan melalui pelbagai strategi berimpak tinggi, setiap satu menggunakan data pengguna masa nyata dan automasi berkuasa AI. Format ini membantu perniagaan menyampaikan kandungan yang relevan berdasarkan tindakan yang diperhatikan dan bukannya andaian. Jom terokai jenis dominan pemasaran tingkah laku yang digunakan pada tahun 2025:

• Iklan penargetan semula

Penargetan semula menggunakan isyarat tingkah laku, seperti paparan halaman, pengabaian troli, dan minat terhadap produk, untuk melibatkan semula pengguna merentasi pelbagai platform. Sistem iklan programatik mengenal pasti pengguna ini dan menyampaikan iklan paparan atau video dengan masa yang tepat kepada mereka. Dengan penilaian ramalan, iklan yang disasarkan semula kini dioptimumkan berdasarkan kebarangkalian penukaran. Ini mengurangkan paparan yang terbuang dan meningkatkan ROAS.

• Kempen e-mel yang dicetuskan

E-mel dihantar secara automatik berdasarkan tindakan pengguna—seperti muat turun, pendaftaran, atau ketidakaktifan. Ini disusun menggunakan aliran berasaskan logik dan data masa nyata daripada CDP. Alat seperti ActiveCampaign dan Klaviyo kini menggunakan AI untuk meramalkan masa penghantaran yang optimum dan mencipta kandungan dinamik. Pendekatan ini secara konsisten menyampaikan kadar buka dan penglibatan yang lebih tinggi.

• Cadangan produk yang diperibadikan

Enjin AI menganalisis pola tingkah laku—seperti pembelian sebelumnya, sejarah melayari, dan masa tinggapan—untuk memberikan cadangan produk masa nyata. Sistem cadangan ini menggunakan penapisan kolaboratif atau model peringkat berasaskan transformer. Menurut laporan personalisasi McKinsey 2025, 71% pertumbuhan hasil eCommerce kini dikaitkan dengan penemuan produk yang didorong oleh algoritma.

• Kandungan laman web dinamik

Halaman web secara dinamik menyesuaikan berdasarkan input tingkah laku, memaparkan sepanduk, CTA, atau produk yang disesuaikan untuk segmen pengguna tertentu. Lapisan keputusan AI membaca tingkah laku semasa sesi untuk menyesuaikan tata letak secara masa nyata. Ini meningkatkan UX sambil mempercepatkan laluan penukaran. Jenama menggunakan ini untuk memendekkan corong dan mengurangkan kadar lantunan.

• Pemberitahuan tolak berdasarkan tingkah laku

Mesej tolak dihantar berdasarkan tingkah laku pengguna dalam aplikasi atau laman—seperti ketidakaktifan, aktiviti senarai hajat, atau penjejakan penurunan harga. Model AI memprioritaskan kesegeraan, masa, dan format kandungan untuk setiap pengguna. Data Wyzowl dari tahun 2025 menunjukkan bahawa pemberitahuan tolak yang dipicu oleh tingkah laku mengatasi kempen berdasarkan masa sebanyak 2.4x dalam kadar klik lalu.

Cara mengenal pasti isyarat tingkah laku yang paling penting

Tidak semua tindakan pengguna mempunyai nilai yang sama—sesetengah tingkah laku menunjukkan niat yang jelas, manakala yang lain hanyalah gangguan. Untuk mengoptimumkan prestasi pemasaran, perniagaan mesti memprioritaskan tingkah laku dengan isyarat tinggi menggunakan sains data dan model pintar. Berikut adalah petunjuk tingkah laku utama yang difokuskan oleh pemasar pada tahun 2025:

• Tingkah laku yang berkaitan dengan penukaran

Tindakan yang berkait rapat dengan penukaran—seperti penambahan ke troli, memulakan pembayaran, atau melihat halaman harga—mempunyai kekuatan isyarat tertinggi. Tingkah laku ini digunakan untuk mencetuskan alur kerja pemasaran semula atau promosi diskaun. Model AI kini memberikan skor kebarangkalian masa nyata kepada acara-acara ini, menjadikannya pusat kepada pengesanan sasaran terpredik.

• Kekerapan dan kegunaan baru-baru ini

Lawatan berulang dan interaksi terkini adalah indikator kukuh terhadap minat yang berterusan atau niat pembelian. Pemodelan RFM (Kegunaan Baru-baru Ini, Kekerapan, Nilai Monetari) digunakan secara meluas untuk menyusun nilai dan keutamaan pengguna. Menurut Laporan Wawasan Pelanggan HubSpot 2025, kempen yang dioptimumkan berdasarkan kegunaan baru-baru ini mencatat peningkatan 36% dalam kadar tindak balas. Pendekatan ini membantu memberi keutamaan kepada prospek aktif berbanding pelayar pasif.

• Kedalaman penglibatan sesi

Metrik seperti kadar skrol, masa di halaman, dan penyelesaian video menunjukkan minat yang lebih mendalam terhadap kandungan atau butiran produk. Sistem pemarkahan AI kini menilai tingkah laku ini untuk menentukan kandungan langkah seterusnya atau penawaran yang sesuai. Penglibatan sesi yang tinggi biasanya berkait rapat dengan kesediaan pertengahan corong.

• Niat aliran navigasi

Laluan pengguna melalui laman web—seperti navigasi dari kategori ke produk ke troli—selalunya mendedahkan urutan penukaran. Peta haba dan alat pemetaan perjalanan mengenal pasti aliran yang paling berpotensi ramalan. Pemasar menggunakan maklumat ini untuk menambahkan kecekapan UX dan mengurangkan geseran penurunan. Analisis laluan juga membantu mendedahkan laluan penukaran yang kurang berprestasi.

Pemasaran tingkah laku moden memerlukan lebih daripada sekadar data—ia memerlukan kandungan visual masa nyata yang mencerminkan tindakan dan niat pengguna. Di sinilah Pippit berperanan. Sebagai enjin kreatif yang dikuasakan oleh AI, Pippit menerjemahkan isyarat tingkah laku seperti klik, aktiviti troli, dan laluan melayari kepada visual dinamik yang disesuaikan. Dengan mengautomasi penjanaan imej dan video secara skala besar, ia memastikan setiap pengguna melihat kandungan yang terasa secara peribadi relevan—meningkatkan penglibatan, penukaran, dan ingatan jenama.

Bagaimana visual pemasaran tingkah laku menjadi mudah dengan Pippit

Pippit ialah agen AI kreatif anda—platform generasi seterusnya yang dikuasakan oleh AI yang dibina untuk pemasar, PKS, pencipta solo, dan profesional pemacu pertumbuhan yang fokus pada pemasaran tingkah laku. Dengan menggunakan pembelajaran mesin multimodal yang maju, Pippit mengubah mana-mana jenis kandungan menjadi video menarik, manusia digital yang dipacu AI, foto bercakap, dan reka bentuk grafis dinamik yang berinteraksi secara langsung dengan tingkah laku dan pilihan pengguna. Ciri adaptasi pemasaran yang berkuasa, keupayaan menghasilkan kandungan viral, dan kebolehan menghasilkan kandungan yang dijana oleh pengguna (UGC) secara skala membuatkan Pippit menjadi enjin kandungan yang ringan namun serba boleh. Ini membolehkan anda menghasilkan visual yang disesuaikan dengan tingkah laku dengan cepat untuk menarik perhatian audiens anda, meningkatkan peribadi, dan memacu hasil rujukan serta penukaran yang boleh diukur dalam pasaran global.

Bahagian 1: Gunakan Pippit untuk membuat video yang mendorong kejayaan pemasaran tingkah laku

Kejayaan dalam pemasaran tingkah laku bergantung pada sejauh mana video anda mencerminkan niat dan tindakan pengguna. Dengan Pippit, anda boleh mencipta video berdasarkan data yang menarik perhatian dan mendorong penglibatan yang lebih mendalam. Alat AI menyelaraskan visual dengan trend tingkah laku masa nyata. Klik pautan di bawah untuk mula mencipta video yang memberi impak dan menginspirasi audiens anda untuk bertindak!

LANGKAH 1
1. Muat naik pautan produk atau media

Sertai Pippit dan aktifkan "Video Generator" berkuasa AI yang direka bentuk untuk memanfaatkan pandangan tingkah laku bagi pemasaran berimpak tinggi. Mula dengan cara apa sahaja yang anda mahu—taip idea ringkas, muat naik foto, atau tampal halaman produk anda. Pippit akan menguruskan selebihnya.

LANGKAH 2
1. Tetapkan dan edit

Gunakan alat berkuasa AI Pippit untuk mencipta video produk yang disesuaikan dengan tingkah laku dan keutamaan sebenar audiens anda. Klik pada ikon pensel berlabel "Edit video info." Di sini adalah tempat anda memasukkan nama jenama, logo, pengenalan, dan kategori anda. Tatal ke bawah untuk menambah lebih banyak butiran kempen seperti sorotan, gaya promosi, dan sasaran audiens. Dengan ciri "Pilih jenis & skrip pilihan," pilih gaya video dan mesej yang mencerminkan cara pengguna anda melibatkan diri—memaksimumkan relevansi dan respons. Peribadikan avatar, alih suara, dan nada dalam "Tetapan video" untuk disesuaikan dengan niat penonton dan corak melayari. Tekan "Jana" dan dapatkan video yang didorong oleh tingkah laku yang menyambung secara emosional dan mendorong tindakan.

Pilih daripada templat video pintar AI yang direka untuk mencerminkan sifat tingkah laku penonton anda—segala-galanya daripada kelajuan skrol hingga keutamaan kandungan. Alat "Edit pantas" membolehkan anda menyesuaikan skrip dan visual dengan pantas berdasarkan tindakan pengguna masa nyata. Untuk memaksimumkan impak, gunakan "Edit lagi" dan perhalusi setiap lapisan—kapsyen, alih suara, dan nada—untuk video yang seiring dengan cara pengguna anda berfikir, merasa, dan bertindak.

LANGKAH 3
1. Eksport video anda

Sebelum berkongsi, pastikan video yang dibuat AI anda seiring dengan wawasan tingkah laku—adakah ia mencerminkan apa yang biasanya diklik, ditonton, atau dikongsi oleh penonton anda? Sesuaikan visual, teks lapisan, dan nada suara untuk menyesuaikan dengan isyarat penglibatan ini. Setelah dioptimumkan, tekan "Eksport" dan edarkan video merentas platform atau dalam corong pemasaran tingkah laku anda. Gunakan tetapan khusus saluran untuk mengekalkan konsistensi psikologi dan meningkatkan kadar tindak balas.

Bahagian 2: Panduan langkah demi langkah mencipta poster dengan Pippit untuk kejayaan pemasaran berasaskan tingkah laku

Mereka bentuk poster yang benar-benar berkesan bermula dengan memahami cara audiens anda berfikir, bertindak, dan membuat keputusan. Dengan Pippit, anda boleh mencipta poster yang dipacu tingkah laku yang mencerminkan tindakan dan keutamaan pengguna sebenar. Sesuaikan susun atur, mesej, dan visual untuk sesuai dengan corak penglibatan. Klik pautan di bawah untuk mula mencipta poster yang memberikan impak lebih dalam dan menginspirasi tindakan!

LANGKAH 1
1. Akses AI design

Reka poster pemasaran yang selari dengan tingkah laku pengguna sebenar menggunakan \"Image Studio\" Pippit. Mulakan dengan memilih alat \"AI design\" dan masukkan cadangan berdasarkan tindakan audiens—seperti klik, tahap skrol, perkongsian, atau pencetus pembelian. Aktifkan \"Enhance prompt\" untuk membolehkan AI mentafsir petunjuk tingkah laku dan mencadangkan visual yang sesuai. Pilih antara poster produk dan poster kreatif, kemudian sesuaikan mood dan gaya untuk mencerminkan emosi dan corak pembuatan keputusan audiens anda. Tekan \"Generate\" untuk mencipta visual yang mempengaruhi tindakan melalui reka bentuk berdasarkan tingkah laku.

LANGKAH 2
1. Sesuaikan poster anda

Mulakan dengan templat yang dihasilkan AI yang disesuaikan dengan tingkah laku audiens anda—apa yang mereka klik, gemari, dan paling libatkan. Gunakan alat "AI background" untuk meningkatkan konteks visual berdasarkan corak perhatian pengguna. Sesuaikan tipografi dan salinan untuk mengukuhkan insentif rujukan, kemudian ketik "Edit more" untuk menambah elemen reka bentuk padanan tingkah laku seperti penapis, pelekat, atau kesan untuk kesan maksimum.

LANGKAH 3
1. Selesaikan dan eksport draf anda

Sebelum mengeksport, semak poster yang dihasilkan oleh AI melalui lensa tingkah laku: adakah ia mencerminkan daya tumpuan, pilihan, dan pemacu emosi audiens anda? Susun komponen reka bentuk—seperti berat fon, kontras warna, atau hierarki susun atur—untuk kesan tingkah laku maksimum. Simpan reka bentuk anda dalam format JPG atau PNG yang jelas, sedia untuk digunakan dalam kempen yang dijana oleh tingkah laku. Pippit memudahkan penerjemahan wawasan tingkah laku kepada visual rujukan berprestasi tinggi.

Temui lebih banyak ciri Pippit untuk memperkuat visual pemasaran tingkah laku

Dari penjanaan video dinamik hingga alat penyuntingan berkuasa AI, Pippit membantu anda menghasilkan kandungan yang sesuai dengan tindakan dan keutamaan pengguna. Ketahui bagaimana ciri pintar ini dapat meningkatkan kesan pemasaran anda dan meningkatkan penglibatan:

• Video avatar AI

Avatar AI Pippit menawarkan penukaran pakaian, suara, jantina, dan industri dengan satu klik, menyesuaikan dengan lancar untuk promosi formal dan kempen yang bersifat santai. Manusia maya ini mempersembahkan produk secara semula jadi—\"memegang\" barangan untuk mempamerkannya secara autentik dalam suasana perdagangan langsung seperti fesyen dan kecantikan. Dengan menghuni suasana kehidupan sebenar berbanding membaca skrip, mereka melibatkan emosi penonton, membimbing pengguna melalui penemuan dan percubaan produk yang sejajar dengan isyarat tingkah laku mereka. Anda juga boleh memperibadikan suara, jantina, bentuk badan, dan nada profesional setiap avatar untuk mencerminkan khalayak sasaran anda dan meningkatkan keterhubungan.

• Analitik dan penerbit

Peroleh pemahaman mendalam tentang bagaimana audiens anda berinteraksi dengan setiap elemen visual—menjejak klik, perkongsian, masa tontonan, dan banyak lagi. Analitik media dalam talian Pippit memperkasakan anda untuk mengoptimumkan kandungan mengikut corak penglibatan pengguna, memastikan strategi rujukan dan penukaran anda bertindak balas dengan berkesan terhadap tingkah laku sebenar. Terbitkan di pelbagai platform dengan penargetan tingkah laku yang konsisten untuk capaian maksimum. Dengan pandangan ini, anda boleh menyesuaikan bukan sahaja apa yang anda kongsikan, tetapi bila dan di mana, berdasarkan peta haba tingkah laku dan lengkung prestasi kandungan.

• Templat yang boleh disesuaikan

Pilih daripada pustaka templat yang kaya, direka untuk memenuhi objektif pemasaran tingkah laku tertentu—sama ada meningkatkan klik, perkongsian, atau penukaran. Sesuaikan susun atur dan mesej dengan mudah untuk mencerminkan keutamaan dan tahap perjalanan audiens anda, serta mencipta kempen yang terasa peribadi dan memberi kesan. Templat ini disokong oleh prinsip psikologi reka bentuk untuk diselaraskan dengan jangka masa perhatian, pemicu keputusan, dan tabiat tontonan.

• Latar belakang AI

Tingkatkan latar belakang secara automatik menggunakan AI yang menganalisis perhatian penonton dan data tindak balas emosi. Dengan menumpukan pada elemen visual utama dan meminimumkan gangguan, ciri latar belakang AI Pippit memastikan kandungan anda menarik perhatian di tempat yang paling penting, meningkatkan penglibatan dan keberkesanan rujukan. Anda juga boleh menjana pemandangan berdasarkan suasana hati yang sesuai dengan profil emosi audiens anda, mengukuhkan impak bawah sedar visual anda.

Petua untuk menggunakan pemasaran tingkah laku

Mengubah data tingkah laku menjadi hasil memerlukan lebih daripada sekadar akses—ia memerlukan sistem yang dibina berdasarkan automasi, relevansi, dan iterasi. Dengan penyesuaian AI menjadi standard, kunci terletak pada pengaktifan isyarat secara strategik sepanjang perjalanan pengguna. Berikut adalah teknik penting yang sedang dilaksanakan oleh pemasar moden untuk mencapai hasil yang boleh diukur:

• Gunakan CDPs yang didorong AI untuk segmentasi

Platform Data Pelanggan (CDPs) dengan kemampuan AI terbina menyatukan isyarat tingkah laku dari e-mel, laman web, dan aplikasi menjadi segmen yang boleh diambil tindakan. Sistem ini kini menyokong saluran data masa nyata yang secara automatik mencetuskan pengalaman yang diperibadikan. Sebagai contoh, Salesforce CDP menggunakan profil berdasarkan tingkah laku untuk menyampaikan tawaran dinamik 1:1 dalam skala besar.

• Laksanakan aliran kerja automasi berasaskan pencetus

Pencetus tingkah laku—seperti pengabaian troli, melihat produk, atau kunjungan berulang—harus melancarkan aliran kerja tanpa kelewatan. Alat automasi seperti HubSpot dan Klaviyo digabungkan dengan API berasaskan acara untuk bertindak balas secara segera. Kempen penghantaran e-mel bercetus yang dihantar dalam tempoh 30 minit selepas aktiviti troli mempunyai kadar buka 43% lebih tinggi, menurut laporan Penanda Aras E-mel Klaviyo 2025.

• Uji A/B secara berterusan bagi variasi tingkah laku

Uji kandungan berdasarkan kumpulan tingkah laku pengguna untuk meningkatkan keberkesanan mesej. Contohnya, hantar dua tawaran berbeza kepada pengguna yang menonton video berbanding mereka yang hanya melawat halaman produk. Alat ujian AI kini mengoptimumkan secara automatik berdasarkan prestasi segmen tingkah laku dalam masa nyata. Ini membantu mengenal pasti apa yang mendorong klik, penukaran, atau penurunan.

• Peribadikan di sepanjang perjalanan keseluruhan

Gunakan tingkah laku tidak hanya untuk iklan dan emel, tetapi juga untuk penyesuaian laman web semasa sesi, pemberitahuan tolak, dan balasan chatbot. Pelawat yang sering melihat kategori mesra alam mungkin akan melihat lencana produk lestari sepanjang sesi mereka. Kesinambungan ini membina kepercayaan dan memastikan mesej relevan di setiap titik sentuhan.

• Selaraskan isyarat dengan matlamat penukaran

Peta isyarat tingkah laku dengan KPI tertentu—seperti kelayakan petunjuk, penjualan tambahan, atau pemulihan troli—dan nilai skor mereka. Tidak semua tingkah laku adalah sama: lawatan yang meninggalkan laman kurang penting daripada melihat halaman harga atau masa yang dihabiskan membandingkan produk. Adobe Experience Platform menggunakan penilaian tingkah laku untuk meramalkan pergerakan corong jualan dan memperibadikan cadangan dengan sewajarnya.

Contoh pemasaran tingkah laku di dunia nyata

Pemasaran tingkah laku bukan sekadar teori—ia sedang dilaksanakan oleh jenama terkemuka untuk mendorong hasil yang boleh diukur. Dari e-dagang hingga hiburan, syarikat sedang mengubah tingkah laku pengguna menjadi tindakan yang berasaskan data untuk meningkatkan prestasi merentasi corong. Berikut adalah aplikasi pemasaran berasaskan tingkah laku yang cemerlang dalam tindakan:

• Cadangan produk masa nyata oleh Amazon

Amazon menggunakan isyarat tingkah laku seperti pemviewan produk, pembelian terdahulu, dan sejarah carian untuk memberikan cadangan produk yang diperibadikan di setiap titik sentuhan. Enjin cadangan yang didorong oleh AI menyumbang lebih 35% daripada jumlah jualannya, menurut Laporan McKinsey 2025 Retail Personalization. Cadangan yang sangat disasarkan ini berkembang secara dinamik mengikut tingkah laku pengguna.

• Senarai main Discover Weekly Spotify

Spotify menganalisis sejarah pendengaran, langkauan, dan tingkah laku ulangan untuk menjana senarai main individu setiap minggu. Sistem ini menggunakan penapisan kolaboratif dan input pelbagai mod untuk menyelaraskan cadangan dengan kedua-dua cita rasa peribadi dan trend kolektif. Model personalisasi berdasarkan tingkah laku ini mengekalkan penglibatan yang tinggi dan kadar pudar yang rendah.

• Seni dan lakaran kecil diperibadikan Netflix

Netflix mengubah lakaran kecil visual dan video pratonton berdasarkan sejarah tontonan dan keutamaan genre setiap pengguna. Jika seorang pengguna sering menonton drama romantik, mereka akan melihat seni yang menonjolkan adegan emosi berbanding aksi. Pelarasan visual kecil ini secara signifikan meningkatkan kadar klik-dan-tonton.

• Kempen e-mel terpicu Sephora

Sephora menghantar e-mel yang terpicu oleh tingkah laku berdasarkan aktiviti melayari, tingkah laku bakul, dan tahap kesetiaan. Contohnya, meninggalkan produk asas mungkin mendorong e-mel yang diperibadikan dengan petua mencocokkan warna asas dan video tutorial yang dihasilkan menggunakan alat seperti Pippit. Kempen-kempen ini meningkatkan kadar penglibatan semula dan pemulihan bakul dengan menyediakan kandungan yang sangat relevan.

• Pelancaran produk dalam aplikasi Nike berdasarkan aktiviti pengguna

Aplikasi SNKRS Nike menganalisis penglibatan pengguna, sejarah pembelian, dan pilihan kasut untuk memberikan akses awal kepada pelancaran produk eksklusif. Pengguna yang sangat terlibat menerima pemberitahuan edisi terhad berdasarkan skor tingkah laku dalam aplikasi. Taktik ini bukan sahaja meningkatkan keperluan segera tetapi juga memberi ganjaran kepada kesetiaan jenama dengan akses yang disesuaikan.

Kesimpulan

Dalam landskap pemasaran hari ini, personalisasi bukan lagi pilihan — ia menjadi jangkaan. Pemasaran berasaskan tingkah laku membolehkan jenama melangkaui mesej yang generik dan sebaliknya menyampaikan kandungan yang selaras dengan cara orang berfikir, merasa, dan bertindak dalam talian. Daripada klik dan carian kepada tontonan halaman dan niat pembelian, setiap interaksi menceritakan sebuah cerita. Pemasar yang dapat menterjemahkan isyarat-isyarat tersebut menjadi visual menarik adalah mereka yang membina kepercayaan, kesetiaan, dan rujukan pada skala besar. Di sinilah Pippit memainkan peranan. Sebagai agen kreatif pintar anda, Pippit menjembatani jurang antara data tingkah laku dan penceritaan visual. Ini adalah platform mesra pencipta global yang didorong oleh kreativiti dikuasakan oleh modal fusion, membolehkan anda menukar sebarang bentuk kandungan—teks, pautan, imej, atau arahan—menjadi aset pemasaran berasaskan tingkah laku yang menarik. Sama ada anda mereka poster rujukan, mencipta foto bercakap, atau menjana video produk, antara muka ambang rendah Pippit dan ciri AI intuitif menjadikan proses ini mudah diakses oleh pemasar dari sebarang tahap. Sedia untuk mengubah pandangan perilaku menjadi kandungan yang menarik perhatian dan berprestasi tinggi? Cuba Pippit hari ini dan mulakan penciptaan seperti pakar—tanpa kekusutan.

Soalan Lazim

1
1. Bagaimana pemasaran perubahan tingkah laku memberi manfaat kepada penciptaan kandungan yang diperibadikan?

Pemasaran perubahan tingkah laku memberi fokus kepada mempengaruhi tindakan pengguna melalui mesej yang disasarkan berdasarkan data. Ciri video AI yang dihasilkan Pippit memperluas ini dengan menghasilkan visual dan video secara masa nyata berdasarkan interaksi pengguna—seperti klik, tatal, dan acara troli—membantu pemasar mencipta kandungan yang memberi respons langsung kepada tingkah laku yang berkembang. Pendekatan ini meningkatkan kemungkinan penukaran sambil memperkukuh penglibatan jangka panjang.

2
1. Apakah peranan ciri-ciri tingkah laku dalam strategi pemasaran?

Pemasaran ciri-ciri tingkah laku melibatkan analisis tabiat pengguna seperti kekerapan lawatan, pembelian sebelumnya, dan tempoh penglibatan. Pippit menggunakan maklumat ini untuk membina visual yang dijana oleh AI yang mencerminkan keutamaan individu. Sebagai contoh, pelawat berulang mungkin melihat kandungan bertemakan kesetiaan, manakala pengguna kali pertama mendapat video pengenalan produk—memaksimumkan relevansi di semua titik sentuhan.

3
1. Bagaimanakah ekonomi tingkah laku dalam pemasaran diterapkan melalui visual AI?

Ekonomi tingkah laku dalam pemasaran menggabungkan psikologi dan data untuk meramalkan corak membuat keputusan. Pippit menyokong ini dengan menggunakan TTS dan pengendalian arahan untuk mencipta video berasaskan avatar yang menarik perhatian bias kognitif seperti kepentingan dan bukti sosial. Apabila digabungkan dengan pencetus tingkah laku, visual ini membimbing pengguna ke arah pembelian yang lebih cepat dan didorong oleh emosi.

4
1. Mengapa tingkah laku dalam pemasaran penting untuk penargetan audiens?

Memahami tingkah laku dalam pemasaran membolehkan jenama beralih daripada kempen statik kepada pengalaman yang responsif dan masa nyata. Pippit memanfaatkan ini dengan mengubah isyarat tingkah laku kepada imej yang sedar konteks dan video bentuk pendek. Hasilnya ialah media yang menyesuaikan diri berdasarkan kedudukan pengguna dalam perjalanan mereka—meningkatkan ketepatan penyasaran dan relevan kreatif.

5
1. Bagaimanakah pembahagian pemasaran tingkah laku meningkatkan ROI kempen?

Pembahagian pemasaran tingkah laku mengkategorikan pengguna berdasarkan tindakan spesifik—seperti melayari semula, tingkah laku pembayaran, atau interaksi iklan. Pippit berhubung dengan CDP untuk mengautomasi penciptaan video dan imej yang disesuaikan untuk setiap segmen. Tahap ketelitian ini meningkatkan prestasi dengan memastikan setiap visual selaras dengan tingkah laku pengguna dalam tren dan pencetus pemasaran.