Tôi đã sử dụng DeepSeek để viết một kế hoạch tiếp thị hoàn hảo cho Xiaohongshu

"DeepSeek hỗ trợ hoạt động tiếp thị của Xiaohongshu, mở ra một chương mới về chuyển đổi hiệu quả." Trong lĩnh vực marketing Xiaohongshu, tại sao DeepSeek có thể trở thành chìa khóa để nâng cao hiệu quả? Nó ảnh hưởng thế nào đến chiến lược, dữ liệu và dư luận? Các nhà tiếp thị nên sử dụng DeepSeek như thế nào để nâng cao hiệu quả công việc?

DeepSeek không chỉ là tin tốt cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc mà còn là tin tốt cho những người làm tiếp thị.

Nếu bạn cũng là một nhân viên tiếp thị và chưa sử dụng DeepSeek để cải thiện hiệu quả công việc hoặc chưa biết cách sử dụng DeepSeek

Vui lòng đọc kỹ bài viết này, tôi sẽ chia sẻ phương pháp ứng dụng của riêng tôi

Trong công việc hàng ngày của tôi, có ba trường hợp mà DeepSeek được sử dụng để cải thiện hiệu suất.

Chúng là: chiến lược kết hợp, phân tích dữ liệu và theo dõi dư luận, rất nhiều

1. Đánh giá chiến lược

Đừng ngốc nghếch mà hỏi DeepSeek: “Xin hãy giúp tôi viết kế hoạch quảng bá thương hiệu cho Xiaohongshu.” Hướng dẫn này giống như yêu cầu bác sĩ: “Tôi bị bệnh, xin hãy kê đơn thuốc cho tôi”. Tất cả những gì bạn nhận được là rễ cây Isatis.

Hãy coi AI như bữa tiệc B tuyệt vời của bạn. Nó có khả năng hàng đầu, nhưng bạn cần đưa ra các yêu cầu rõ ràng. Bạn cung cấp càng nhiều thông tin thì chiến lược đưa ra càng chính xác. Nếu câu trả lời quá rộng hoặc quá chung chung thì đó không phải lỗi của AI mà là do có quá ít thông tin hướng dẫn. AI chỉ có thể đưa ra câu trả lời tiêu chuẩn.

Ví dụ lệnh đúng: "Bây giờ bạn là người quản lý Xiaohongshu của một thương hiệu chăm sóc da mới có nền tảng là quỹ đầu tư mạo hiểm (giá đơn vị khách hàng là 389 nhân dân tệ), và sản phẩm chính là 'Tinh chất chống lão hóa Blue Copper Peptide'. Ưu điểm cốt lõi là: ① Công nghệ đóng gói dạng viên nang siêu nhỏ được phát triển chung với Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc ② Hiệu quả giảm nếp nhăn thực tế trong 28 ngày vượt trội hơn so với chai màu nâu ③ Bao bì thân thiện với môi trường có thể thay thế. Đối thủ cạnh tranh là HBN di-retinol và Proya Ruby. Ngân sách là 300.000 nhân dân tệ và các yêu cầu là:

1) Thiết kế lộ trình gieo hạt-thu hoạch trong 6 tháng dựa trên mô hình phễu ngược 2) Trong chương trình khuyến mãi 6.18, cơ chế tặng quà của cửa hàng flagship Tmall nên được liên kết 3) Nên nhúng ba kịch bản khác biệt: những người thức khuya để xem phim truyền hình, những người tập thể dục không trang điểm và những người đi du lịch nhẹ nhàng 4) Ước tính ROI cần phân biệt giữa giai đoạn gieo hạt nội dung (tháng 1-tháng 3) và giai đoạn thu hoạch chuyển đổi (tháng 4-tháng 6)

Vui lòng đưa ra một kế hoạch bao gồm phân tích nội dung đối thủ cạnh tranh, biểu đồ Gantt phân bổ ngân sách và cảnh báo rủi ro."

Khi đó bạn sẽ có được một giải pháp rất hợp lý. Tất nhiên, không nên áp dụng trực tiếp. Bạn vẫn cần phải tối ưu hóa và điền vào những khoảng trống trước khi áp dụng.

Nhóm của chúng tôi đã tích hợp DeepSeek vào quy trình làm việc, điều này giúp ích rất nhiều cho hiệu quả xây dựng chiến lược. Có thể bạn muốn thử nó.

2. Phân tích dữ liệu

Con người cần phân tích dữ liệu nhưng thường không làm tốt

Bởi vì mọi người khó có thể không bị ảnh hưởng bởi tính chủ quan của chính mình khi phân tích dữ liệu.

Nhưng DeepSeek có thể

Tương tự như vậy, đừng chỉ đưa dữ liệu vào để phân tích. Tốt hơn hết là nên xử lý dữ liệu trước.

Đầu tiên, chúng ta cần loại bỏ các giá trị ngoại lai. Ví dụ, có sự gia tăng đột ngột về số lượng ghi chú vì bài đăng của người nổi tiếng không? Đánh dấu chúng theo cách thủ công, sau đó thêm thẻ kích thước. Bạn có thể đánh dấu chúng theo loại nội dung: đánh giá hàng khô/cấy ghép bộ sưu tập/khuyến nghị sản phẩm đơn lẻ, v.v. Cuối cùng, thêm thông tin tình báo chiến trường và đồng bộ hóa thông tin sản phẩm cạnh tranh, chẳng hạn như việc ra mắt các sản phẩm cạnh tranh trong giai đoạn 618

Hướng dẫn phải có yêu cầu và tiêu chuẩn.

Ví dụ hướng dẫn: Vui lòng sử dụng phương pháp phân tích DuPont để phân tích hiệu ứng ra mắt trong quý 2, tập trung vào các quan sát sau:

① Chi phí tương tác của KOL tầm trung (50.000-100.000 người theo dõi) có biến động bất thường do chương trình khuyến mãi 618 không ② So sánh tỷ lệ thu thập của "Cấp cứu cho da dầu mụn" và "Chống lão hóa" ③ Lưu ý cảnh báo có >10.000 tương tác nhưng tỷ lệ thêm vào giỏ hàng <0,5% (nghi ngờ có sự can thiệp của đội quân nước)"

Bạn cũng có thể tạo thư viện các bài viết phổ biến bằng cách đưa nội dung và dữ liệu từ đối thủ cạnh tranh

Ví dụ lệnh: thu thập hoặc xuất 200 bài viết cạnh tranh hấp dẫn từ Qiangua

① Sử dụng mô hình chủ đề LDA để trích xuất các thẻ nội dung TOP3 ② Vẽ bản đồ nhiệt về sự biến động trong cảm xúc bình luận của người dùng ③ Xác định các từ khóa cảnh không chuẩn có tần suất cao (chẳng hạn như: sơ cứu hẹn hò/mặt nạ)"

Và sử dụng dữ liệu hiện có để dự đoán ROI trong tương lai

Ví dụ về hướng dẫn: Dựa trên dữ liệu lịch sử và các biến sau:

Chi phí giao thông tại chỗ của Xiaohongshu tăng 12% theo quý

Các sản phẩm cạnh tranh dự kiến ​​sẽ ra mắt các sản phẩm thay thế trong quý 3

Nền tảng sẽ nâng cấp trọng số thuật toán vào tháng 9

Vui lòng sử dụng mô phỏng Monte Carlo để dự đoán phạm vi phân phối ROI của ba chương trình phân bổ ngân sách

Bạn nên biết rằng công ty mẹ đứng sau DeepSeek là Huanfang Quantitative. Khả năng mạnh nhất của các công ty định lượng là dự đoán điều kiện thị trường tương lai dựa trên dữ liệu giao dịch lịch sử. DeepSeek cực kỳ mạnh về mặt lý luận và dự đoán.

3. Giám sát dư luận

Trước đây, không có công cụ AI nào

Cách tiếp cận của chúng tôi là viết các tập lệnh bán tự động để ghi lại tất cả các ghi chú liên quan theo thời gian thực mỗi ngày, sau đó kiểm tra hệ thống ý kiến ​​công chúng để xem ghi chú nào đã gửi cảnh báo từ khóa, rồi đánh dấu chúng để xử lý. Trên thực tế, điều này có một ngưỡng kỹ thuật nhất định. Chưa kể đến các nhà cung cấp dịch vụ, nhiều thương hiệu không có hệ thống theo dõi dư luận như vậy.

Nhưng hiện tại, DeepSeek là đủ

Ghi chép lại mỗi ngày và sử dụng các bộ hướng dẫn khác nhau để phân tích tự động, nhanh chóng và chính xác.

Lưu ý ví dụ về lệnh giám sát: Giám sát thời gian thực các biểu thức biến thể sau:

① Tiêu cực trực tiếp: khó sử dụng/dị ứng/gian lận

② Đen cao cấp: “Với mức giá này, bạn còn muốn gì hơn một chiếc xe đạp nữa?” (với vẻ mặt tức giận)

③Câu hỏi câu cá: "Tôi có phải là người duy nhất nghĩ rằng thương hiệu XX vô dụng không?"

Ví dụ về hướng dẫn theo dõi bình luận: Phân tích bình luận của người dùng: ① Xác định hành vi "giả vờ là người ghét bỏ" (chẳng hạn như điên cuồng giới thiệu một sản phẩm nhưng thực chất lại thu hút lưu lượng truy cập vào các sản phẩm cạnh tranh); ② Đánh dấu bước ngoặt quan trọng của “người qua đường trở thành kẻ ghét bỏ” (quỹ đạo bình luận từ “bao bì đẹp” sang “hiệu ứng kém”); ③ Nắm bắt ý ẩn của biểu tượng cảm xúc (biểu cảm [cười] có thể thể hiện sự mỉa mai)"

Ví dụ về hướng dẫn dự đoán khả năng xảy ra vụ nổ bom: "Đánh giá mức độ rủi ro của dư luận dựa trên các khía cạnh sau:

Tỷ lệ tăng trưởng bình luận tiêu cực (≥50 đánh giá tiêu cực mới mỗi giờ?)

Bản chất của các nút giao tiếp (người dùng thông thường so với KOL trong ngành)

Mức độ lây lan cảm xúc (tỷ lệ lây truyền thứ cấp của những bình luận tiêu cực)”

4. Suy nghĩ cuối cùng

Tin tôi đi, nếu bạn thấy DeepSeek khó sử dụng và không hài lòng với câu trả lời thì chắc chắn đó không phải là vấn đề của DeepSeek mà là vấn đề của bạn. Giới hạn câu trả lời của AI phụ thuộc vào giới hạn nhận thức của bạn.

Giá trị đầu ra của AI = độ sâu câu hỏi × mức độ chi tiết của nhu cầu × số lần lặp lại phản hồi

Khi bạn có thể sử dụng DeepSeek để tạo ra một bộ chiến lược tiếp thị Xiaohongshu dựa trên chiến lược chống đám đông kênh, phân tích dữ liệu về tình hình giao hàng hàng tuần và theo dõi dư luận hàng ngày

Bạn sẽ hiểu rằng lý do khiến các nhà tiếp thị không muốn nghỉ làm không phải là khối lượng công việc, mà là định kiến ​​cho rằng "AI luôn không đáng tin cậy"