2019年网红营销5大趋势 !

 

网红营销已是当下的一股风潮，在跨境电商领域，借助网络红人的影响力，去推广品牌、宣传产品，已经是许多卖家的营销必选项。但是对于是否使用此种方式，仍有部分卖家持观望的态度。

他们对于网红营销是否能起到很好的效果仍有疑义，或是不懂如何着手寻找适合的网红。

本文将逐一攻破卖家在网红营销上遇到的难点，并预测未来网红营销的趋势走向。

网红营销成潮流趋势，2020 年网红营销广告支出将达 100 亿美元

“当下很多人对网红营销都不陌生，但在 2016 年，很多人都说不做网红，只投 Facebook 和谷歌广告；到了 2017 年，开始有人对网红营销感兴趣，却不知从何下手；2018 年，做网红营销的卖家数越来越多直到现在成为一种趋势。”网红营销达人 Scarlet 讲道。

目前，广告有几种模式：一是搜索广告，二是第三方广告，三是传统的广告。搜索广告，量级比较大，但是对于关键词的考验非常高；第三方广告平台虽然量级大、成本低，但是卖家对第三方平台的甄别偶尔会存在一些问题，比如它的流量是否完全真实；传统的线下广告像媒体广告的量很大、成本低、效果也很好，但是不够有创意。

有数据显示，2016 年到 2019 年全球社交媒体的广告支出将增长 72%，其中有 62% 的营销推广人员表示，2019 年将会增加社交媒体的预算。在全球的 30 亿互联网用户里，2018 年仅 Instagram 图片社交网站渠道，网红营销的广告支出已经达到了 16 亿美元。到 2020 年，全球的网红营销广告支出预计将达到 100 亿美元。

那么有人会问，网络营销的 ROI 到底是多少？据美国数据媒体统计，一个广告主如果花 1.26 美元找到一个美妆类的网红，他将会得到 11.38 美元的利润回报率，也就意味着海外网红营销的回报比将近 11 倍。

网红营销存在的三大难题以及解决方案

很多人会怀疑是否所有的网红营销都能达到很好的效果，答案是不一定。尽管网红营销在短时间内可以达到高起量，甚至成为全球广告主出口的优选，但它也存在一些问题，成为许多卖家想尝试却不知如何下手的挡板。

第一、匹配度。有些卖家非常想去做，但不知道要找谁，海外市场又是一个未知的领域。对此，Scarlet 建议卖家可以设立明确的目标和合理的预算，设定清楚自己的产品定位以及去了解产品背后的数据，但这都只是基础。

第二、营销效果。找网红营销可以带来什么样的转化？是不是每一个能带量的网红到了自己身上都可以带量？这也是卖家在做网红营销的时候考虑较多的问题。

第三、黏性。很多卖家找网红有个特点是跳跃性，可能今天需要联系一下对方，然后就不管了，半年之后再去找对方，三番两次去找价格却从来没有变过，也不觉得有啥不妥，导致跟网红的黏性很差。

遇到以上的几个问题该如何解决？Scarlet 表示，卖家或许可以从数据下手。例如找到一个网红，将对方在平台上公布的内容数据都拷贝下来，进行人工数据的分析和图片识别等，去分析对方的粉丝受众群，包括种族、年龄、国家、性别、收入状况、品牌粘性、喜欢哪些品牌以及兴趣爱好等。通过数据层面分析出来的人，卖家更能知道该网红的粉丝里面有多少人可能会购买自己的产品。具体该如何操作？

第一步，搜人。明确自己的产品定位，以及搞清楚竞争对手的定位，通过打标签可以快速搜到对应的目标群众。

第二步，网红数据。网红数据化项目包括的领域非常多，例如粉丝画像、平台的增长趋势、网红的竞价期间等。从粉丝的增长情况去判断是否有假粉；从粉丝画像、竞品分析对方给哪些产品做过哪些内容。

2019 年未来网红营销的五大预测

1、KOL 的营销将在市场营销中占据一席之地而且未来会越来越有影响力。由于新的网红以及大量资金的涌入，KOL 营销也会开始更多地利用电子邮件、网络营销和内容营销等模式。

2、人工智能和机器学习将会成为 KOL 营销的驱动力。人工智能以及机器学习将会成为提高可测量性、发现投资回报率以及粉丝真实性的首要解决办法。从图像识别消除加分和垃圾邮件程序，再到判定营销效果和语言处理，在 2019 年，人工智能和机器学习将得到大规模应用。

3、Instagram 消除假粉的趋势将会为 KOL 营销行业带来巨大的改变。品牌方的营销参与度将不会单纯地取决于网红所发动态的质量以及受众大小，假粉的消除会打击很大一部分的虚假网红，但是也能让品牌方对于自己的网红投资保有更大的信心。

4、各大网红也会陆续推出自己的品牌。2018 年许多有远见的网红都通过推出自己的品牌取得了巨大的成功，如 Arielle Charnas。

5、各个公司未来会自己组建网络营销团队，对拥有多重背景的人才需求将会增加。与其他的营销领域一样，客户在宣传活动中会寻求更多样的网红，目前市场上也呈现出这样的趋势。这会带来整个行业内对人才需求的改变，因为传统的 KOL 营销已经不能满足品牌的推广需要。