移動互聯網、自媒體的興起，帶動了KOL（關鍵意見領袖，Key Opinion Leader）營銷熱潮，但是缺乏一套科學有效的評估方案，仍然是整個營銷過程中的痛點難點，行業急需在這方面有所突破。
KOL的營銷價值突顯
移動互聯網時代，消費者的信息接觸變得無比碎片，需求的產生和滿足都可以在瞬間完成，僅靠廣告投放已經不能完全覆蓋到消費者，需要更多元的、隨時隨地的信息傳遞。自媒體的崛起給廣告主提供了新的選擇。
同時，在經濟快速發展、國民消費升級的大環境下，消費者對產品的功能性需求淡化，更多追求的是精神的滿足，產品需要跟消費者進行精神層面的溝通，需要靠價值觀來完成消費者的重聚。
此時，具有強大粉絲影響力、能夠跟粉絲進行情感溝通的KOL，就成為了廣告主跟消費者進行溝通的有效途徑，KOL在營銷上的價值突顯出來，越來越受到廣告主的認可。
KOL營銷痛點：科學的評估體系
在KOL營銷熱潮的背后，廣告主卻面臨著諸多問題。如何在海量KOL中尋找到跟自己最匹配的、性價比最高的KOL？如何保證投放的質量？如何對投放進行優化？這些背后所反映的，是廣告主對KOL科學評估體系的渴望。而這，恰恰是當前KOL營銷中的痛點難點所在。
從當前環境來看，廣告主可能會通過以下幾種方式選擇KOL：
第一， 用上次用過的。這種方式很簡便，可是，在無法對投放效果進行有效評估的情況下，直接使用前次投放很容易陷入低效率的重復。
第二， 廣告公司推薦的。在投放策略方面，廣告公司具有專業性，可是，這背后也很有可能會受到利益驅動，偏重于選擇跟廣告公司有良好關系的，而并不一定是對廣告主最合適的。
第三， 廣告主自己發現或朋友推薦。這種方面可能會發現合適的KOL，但是每個人的信息接觸都是有限的，能找到合適的KOL 的偶然性、不確定性很大。
以上三種方式都不是科學有效的KOL評選方法。無法選擇出有效的KOL，自然也就不能進行有效的KOL營銷投放，行業急需真正有效的KOL評估解決方案。
常見KOL評估方法及其優缺點
為了解決KOL評估的問題，市場上也出現了一些相關的評估方法，如榜單類、交易平臺類、數據供應商類等，幾種方法各有優缺點。
榜單類
榜單類評估會根據相關KOL網絡表現或影響力進行排序，一般來說KOL收錄量大，更新頻率規范，可以分區域、分行業甚至自定義榜單類型，如新榜、清博等。
但是對于KOL營銷來說，榜單并不能為廣告主提供有針對性的數據評估，數據維度少，分類不夠準確，研究也比較淺顯，不能深入分析KOL表現。因此，榜單往往只能作為KOL數據評估時候的基本參考，并不能為KOL營銷活動提供直接的數據評估支持。
交易平臺類
交易平臺類指的是可直接實現廣告主與KOL交易的平臺服務，分析維度相對全面，而且可以直接進行交易，能夠查看KOL的類別和影響力，對KOL的表現可以進行初步的數據分析。但是往往對KOL的分類不夠精準，分析維度粗淺，維度關聯分析較弱，尤其是在垂直細分領域更是如此。同時，因為其以交易為目的，所以很難滿足廣告主的個性化需求。
數據供應商提供的服務
針對企業在KOL營銷上的個性化需求，數據供應商可以根據客戶需求提供靈活的定制化方案。但是，一般來說，數據供應商提供的KOL解決方案往往缺乏對評估分析維度的關聯分析，分析視角單一，同時對專業垂直領域的分析不夠深入，缺少歷史數據留存和SAAS系統等。
各類KOL數據服務對比
一個好的解決方案需要具備哪些特點
可以說，以上幾種常見的評估方式都不能很好的滿足企業對個性化KOL評估的需求。從企業需求出發，一個好的解決方案至少需要具備以下幾個特點：
定制化
每個廣告主在投放KOL的時候都有自己獨特的需求，KOL的選擇標準也都不盡相同，這就要求KOL解決方案能夠根據不同客戶的需求提供定制化的解決方案。數據方面，除了提供行業基礎數據之外，還要能夠結合廣告主的自有數據，對廣告主自有數據進行挖掘、分析和處理；評估指標方面，需要根據廣告主的需求進行有針對性的設置；評估結果輸出也要符合廣告主的定制化需求。從數據采集到分析到輸出，整個流程都要能夠提供 有針對性的服務。
以國雙所提供的KOL方案為例，該方案可以根據不同營銷活動的目標，推薦選擇不同的KOL組合，比如客戶A此次希望借助KOL提升某次Campaign的影響力，輻射更多目標人群，國雙就會為其推薦粉絲重合度低的KOL組合；針對客戶B希望通過KOL的影響力去深度影響目標人群，國雙就會建議客戶B選用粉絲重合度較高的KOL，增強Campaign中產品和品牌的曝光次數，提升目標人群與客戶B之間的粘性。如此一來，即使是同樣的數據，由于營銷目標不同，給廣告主提供的建議也是不同的。
洞察力
從當前數據市場環境來看，大家談及自己的競爭力時，總會強調自己擁有海量數據、能夠設置綜合的評估指標體系，但這些基本已成為數據公司的標配，并不能體現數據產品的核心競爭力，真正能夠反映一個數據產品競爭力的地方，就來自于背后的分析團隊所具有的洞察力。
要想具備對數據的深刻洞察力，除了懂數據之外，更需要深入了解廣告主所在行業的情況，而這需要行業公司此前在垂直領域進行了深耕和積累。只有這樣才能真正挖掘出數據背后的含義，幫助廣告主發現問題、解決問題。
還是以國雙為例。為了形成對垂直領域的深入洞察，國雙已經建立了15個重點行業的知識庫，知識庫中包括品牌、商品屬性、評價詞、評價內容庫、網絡新詞等豐富的內容；同時還建立了涵蓋20個重點行業、200多個主流品牌的監測數據，包括汽車、房產、食品飲料、日化、金融保險等，其中汽車行業是國雙重點打造的垂直細分領域，為了更好的服務汽車類客戶，國雙還專門成立了汽車事業部。在擁有了垂直細分領域數據庫的基礎上，國雙結合各個行業的特點，衍生出組合維度和關聯維度，對數據進行多維度的交叉分析，從而產生對該行業、該品牌的深度洞察。
可視化
在擁有了定制化、洞察力強的數據分析能力的基礎上，一個好的解決方案還得能讓廣告主能夠簡潔明了的理解和使用，不能讓廣告主陷入數據的海洋中無所適從，這就要求結果輸出必須可視化、便捷化。國雙的KOL解決方案很好的解決了這個問題。它可以給廣告主提供便捷的SaaS系統，幫助其提升工作效率。同時，還為廣告主提供可視化的洞察分析報告，讓廣告主一目了然的看到數據洞察的結果，提升數據洞察結果的使用效率。
當前，KOL營銷仍在快速發展之中，每天都在變化，如何科學有效的選擇和評估KOL，如何建立行業公認的KOL評選標準，也還需要全行業的共同努力。
