揭秘John Lewis广告策略 - 专家分析

揭秘John Lewis广告策略 - 专家分析

1. John Lewis的品牌定位

John Lewis是英国著名的百货公司,以高品质和高档次的商品著称。该公司的品牌定位是高端消费市场,注重创意,注重品质,注重服务。

John Lewis的品牌以Never Knowingly Undersold的承诺为中心。这是一个价格保证,如果您在其他地方找到John Lewis的商品的同样规格和质量,而价格更低,John Lewis会返还差价。

John Lewis希望成为顾客信任的品牌,需要顾客每次购买都有好的体验,因此公司注重提供优质的售前和售后服务。

1.1. John Lewis品牌传播

John Lewis的品牌传播主要有以下渠道:

1.电视广告。John Lewis的圣诞节广告每年都非常受欢迎。该广告经常涉及创意,并且与季节和节日有关。例如,2013年的广告是关于一个小男孩和他的企鹅朋友的故事。

2.社交媒体。John Lewis在Facebook和Twitter上都有很多粉丝,并经常发布有关新品和促销活动的消息。

3.独立的广告活动。John Lewis还投资了一些独立的广告活动。例如,他们曾经与品牌外套公司Barbour合作,提供了一个受欢迎的夏季广告系列。

1.2. John Lewis的品牌形象

John Lewis的品牌形象是优雅、时尚和高品质的。该公司通过在旗舰店和网站上展示高档次的商品、精美的产品照片、专业的视频和创意的购物体验来传达这种形象。

此外,John Lewis的品牌形象还包括强调其环保和社会责任。该公司努力减少环境对其工作的影响,并通过反对童工和支持儿童教育等慈善事业来为社区做出贡献。

2. John Lewis广告策略背后的秘密

John Lewis广告策略的背后是一系列精心制作的广告系列,这些广告系列有以下特点:

2.1. 创意和情感

John Lewis的广告系列经常涉及创意和情感。这些广告经常讲述故事,它们旨在让观众感受到品牌的价值和品质。

例如,2011年的广告系列霍德尔的礼物讲述了一个少年和他的小狗试图为他的家人购买圣诞礼物的故事。这个系列的广告涉及了一系列的情感,包括爱、友谊和家庭。

2.2. 社交媒体

John Lewis广告系列的成功在于它们的社交媒体策略。该公司通过Facebook、Twitter和Instagram等平台将广告系列与消费者联系起来,并鼓励消费者参与和分享。这为品牌建立了更多的联系和关系,为口碑营销提供了更多的机会。

2.3. 真实感和诚实

John Lewis广告系列通过讲述真实的故事来吸引观众。这些故事讲述真实的人物和情感,而不是通过操纵和夸张来吸引观众。这种真实感和诚实感帮助消费者建立信任和认同感,使他们更愿意相信品牌的价值和品质。

3. John Lewis的广告系列对品牌的影响

John Lewis广告系列对品牌的影响很大。以下是这些广告系列的主要影响:

3.1. 品牌知名度和认知度的提高

John Lewis广告系列的受欢迎程度使其成为顾客熟悉的品牌,提高了品牌的知名度和认知度。这有助于促进品牌的销售和收益。

3.2. 增加品牌忠诚度

John Lewis广告系列的故事情节和情感内容建立了品牌和消费者之间的联系和关系。这些广告使消费者更有可能选择购买John Lewis的商品,从而增加品牌忠诚度。

3.3. 提高品牌的口碑

John Lewis广告系列是有趣、创意和情感化的,这使得它们成为讨论和分享的话题。这些广告通过社交媒体和口碑营销传播,有效地提高了品牌的口碑。

4. 总结

John Lewis广告系列之所以成功,是因为它们具有创意、情感和真实感。这些广告系列通过故事情节和情感内容建立了品牌和消费者之间的联系和关系,提高了品牌知名度、忠诚度和口碑。通过强调品质、价格保证和优质的售前和售后服务,John Lewis成为了顾客信任的品牌之一。

问答话题

1. John Lewis广告系列为什么成功?

John Lewis的广告系列之所以成功,是因为它们具有创意、情感和真实感。这些广告通过故事情节和情感内容建立了品牌和消费者之间的联系和关系,提高了品牌知名度、忠诚度和口碑。通过强调品质、价格保证和优质的售前和售后服务,John Lewis成为了顾客信任的品牌之一。

2. John Lewis广告系列的社交媒体战略是什么?

John Lewis广告系列的社交媒体战略是通过Facebook、Twitter和Instagram等平台将广告系列与消费者联系起来,并鼓励消费者参与和分享。这为品牌建立了更多的联系和关系,为口碑营销提供了更多的机会。

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5、由于EXUI的问题,全选做不了,软件会自己炸掉。

<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>特(te)斯(si)拉(la)前(qian)AI總(zong)監(jian)Karpathy瘋(feng)狂(kuang)點(dian)贊(zan):單(dan)張(zhang)A100,10秒(miao)訓(xun)練(lian)CIFAR-10,破(po)世(shi)界(jie)紀(ji)錄(lu)!

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):Aeneas 好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】這(zhe)位(wei)小(xiao)哥(ge)在(zai)单张A100上(shang),10秒完(wan)成(cheng)了(le)CIFAR-10训练,打(da)破了世界纪录,還(hai)引(yin)來(lai)了Karpathy嘖(ze)啧稱(cheng)赞。

刷(shua)新世界纪录!

用(yong)600行(xing)代(dai)碼(ma),在单张A100上,不(bu)到(dao)10秒,就(jiu)完成了CIFAR-10數(shu)據(ju)集(ji)的(de)训练,並(bing)且(qie)精(jing)度(du)高(gao)達(da)94%。

特斯拉前AI总监Andrej Karpathy連(lian)發(fa)3條(tiao)推(tui)特,疯狂点赞。

Karpathy之(zhi)所(suo)以(yi)如(ru)此(ci)激(ji)動(dong),是(shi)因(yin)為(wei)12年(nian)前,他(ta)試(shi)過(guo)手(shou)动對(dui)CIFAR-10進(jin)行分(fen)類(lei),得(de)到的也(ye)是94%!而(er)當(dang)時(shi)的SOTA只(zhi)有(you)80%。

項(xiang)目(mu)介(jie)紹(shao)

项目地(di)址(zhi):https://github.com/tysam-code/hlb-CIFAR10

git clonehttps://github.com/tysam-code/hlb-CIFAR10 && cdhlb-CIFAR10 && python -m pip install -r requirements.txt && python main.py

这段(duan)代码可(ke)以在Colab上直(zhi)接(jie)使(shi)用,事(shi)實(shi)上——其(qi)中(zhong)大(da)部(bu)分是在Colab中開(kai)发的。

这位叫(jiao)Tysam的小哥,給(gei)自(zi)己(ji)定(ding)下(xia)的目標(biao)是——

簡(jian)单

初(chu)學(xue)者(zhe)友(you)好

只需(xu)torch和(he)python的常(chang)用代码

可破解(jie)

幾(ji)乎(hu)不用外(wai)部依(yi)賴(lai)(目前只有torch和torchvision)

破世界纪录的单GPU训练时間(jian)(此前在A100上的世界纪录是18.1秒,而Tysam打破了世界纪录——小於(yu)10秒)

在2年內(nei)讓(rang)训练时间小于2秒

为了达成快(kuai)速(su)训练的神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)实現(xian),Tysam參(can)考(kao)了David Page在CIFAR-10圖(tu)像(xiang)分类数据集上有效(xiao)训练殘(can)差(cha)网络的代码,但(dan)几乎是從(cong)頭(tou)编寫(xie)的。

这種(zhong)做(zuo)法(fa)的好處(chu)是,Tysam code现在保(bao)持(chi)著(zhu)(zhe)CIFAR-10上单GPU训练速度的世界纪录——在A100上不到10秒!

在David Page代码的基(ji)礎(chu)上,Tysam做了如下改(gai)动:

壓(ya)縮(suo)和激勵(li)層(ceng)(squeeze and excite layers)

非(fei)常多(duo)的超(chao)参数調(tiao)整(zheng)

復(fu)雜(za)架(jia)構(gou)修(xiu)剪(jian)(miscellaneous architecture trimmings)

更(geng)改内存(cun)格(ge)式(shi),更好地使用张量(liang)核(he)心(xin)等(deng)

其他

與(yu)原(yuan)始(shi)代码相(xiang)比(bi),Tysam的代码全(quan)部都(dou)在壹(yi)個(ge)文(wen)件(jian)中,而且非常扁(bian)平(ping)flat。

此外,所有的管(guan)線(xian)也都已(yi)经公(gong)开,有興(xing)趣(qu)的朋(peng)友可以在裏(li)面(mian)快速探(tan)索(suo)自己的想(xiang)法。

至(zhi)于为什(shen)麽(me)會(hui)選(xuan)擇(ze)ConvNet,而不是现在最(zui)流(liu)行的Transformer呢(ne)?

在Tysam看(kan)来,雖(sui)然(ran)Transformer是新事物(wu),但信(xin)息(xi)从训练集中压缩到神经网络中的方(fang)式,实際(ji)上始終(zhong)都遵(zun)循(xun)着同(tong)樣(yang)的一套(tao)基本(ben)数学原理(li)。

Tysam希(xi)望(wang),在一兩(liang)年内让这个代码庫(ku)在2秒内完成训练,在四(si)到五(wu)年内在1秒内完成训练。

Karpathy疯狂点赞

对于Tysam的代码,Karpathy赞嘆(tan)不已,他絲(si)毫(hao)不吝(lin)嗇(se)自己的溢(yi)美(mei)之辭(ci)——

「我(wo)喜(xi)歡(huan)这种極(ji)简的設(she)計(ji)美学,它(ta)让閱(yue)读代码不再(zai)是精疲(pi)力(li)竭(jie)的尋(xun)寶(bao)过程(cheng)。妳(ni)不需要(yao)把(ba)代码散(san)布(bu)在复杂的嵌(qian)套目录結(jie)构之中,然後(hou)用各(ge)种指(zhi)令(ling)把事情(qing)搞(gao)得过于复杂。」

隨(sui)后,Karpathy还表(biao)示(shi),这让他想起(qi)了自己在12年前做的測(ce)试:

12年前,「肉(rou)眼(yan)」分类实现了94%的準(zhun)確(que)率(lv),用时未(wei)知(zhi)。

12年后,600行代码实现了94%的准确率,用时不到10秒。

当时的过程大概(gai)是:

在一个平平無(wu)奇(qi)的周(zhou)末(mo),Karpathy突(tu)然想看看人(ren)类在这个数据集上能(neng)达到什么样的精度。

于是就快速地手搓(cuo)了一段MATLAB代码用于测试。

界面長(chang)这个样子(zi):

在测试过程中,程序(xu)首(shou)先(xian)会一张一张图片(pian)地展(zhan)示,然后Karpathy会按(an)下0-9(10个鍵(jian)),对應(ying)这张图他所認(ren)为的类別(bie)(10个分类)。

在经过了不知道多长时间之后,Karpathy终于完成了400张图片的分类,准确率为94%左(zuo)右(you)。

那(na)么,为什么不是100%呢?

Karpathy:「因为有些(xie)图像真(zhen)的太(tai)扯(che)了!」

比如下面这几个:

也難(nan)怪(guai)Karpathy当年預(yu)测AI所能达到的极限(xian)是85-90%(笑(xiao))。

当然,后来的结果(guo)大家(jia)也都知道了,CIFAR-10分类的准确率早(zao)就被(bei)刷到了99.5%。

著名(ming)的CIFAR-10

眾(zhong)所周知,CIFAR-10是由(you)Geoffrey Hinton和他的学生(sheng)Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理的一个用于識(shi)别普(pu)適(shi)物體(ti)的小型(xing)数据集,也是如今(jin)機(ji)器(qi)学習(xi)研(yan)究(jiu)中最廣(guang)泛(fan)使用的数据集之一。

CIFAR-10数据集由10类32x32的彩(cai)色(se)图片組(zu)成,总共(gong)包(bao)含(han)60000张图片,其中50000张图片作(zuo)为训练集,10000张图片作为测试集。

这10个类别为:飛(fei)机( airplane )、汽(qi)車(che)( automobile )、鳥(niao)类( bird )、貓(mao)( cat )、鹿(lu)( deer )、狗(gou)( dog )、蛙(wa)类( frog )、馬(ma)( horse )、船(chuan)( ship )和卡(ka)车( truck )。

参考資(zi)料(liao):

https://github.com/tysam-code/hlb-CIFAR10返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

責(ze)任(ren)编辑:

发布于:福建福州鼓楼区