2019年的7大广告和营销创新案例随着技术的发展稳步渗透到我们的生活中 ， 年轻一代对传统广告方法越来越感到迷惑 。 创新性活动已经展示了增强现实（AR）和虚拟现实（VR）如何极大地促进零售额 。 零售商Zara已经具有AR功能 ， 供客户虚拟地"试穿"商品 ， Gap ， Ikea等也是如此 。 到2025年将有3200万购物者使用AR和VR技术 。 然而在所有形式技术中 ， 社交媒体已被证明是品牌与客户互动的最有效方法之一 。 由于其与我们日常生活的深刻互动 ， 因此与社交媒体互动的受众比任何形式的传统广告都更有价值 。 2019年的调查发现 ， Z世代购物者中有59％通过社交媒体发现新产品 。
1. 虚拟影响者对时尚行业的影响非常大慕尼黑的设计师兼创意总监Joerg Zuber是互联网上最具影响力的虚拟角色之一Noonoouri的幕后人物 。 数字化角色已成为时尚界的主要角色 ， 吸引了30万名Instagram追随者 ， 并且已经与Dior ， Versace和Swarovski等主要品牌合作 。
Noonoouri据说今年19岁 ， 住在巴黎 。 她在Instagram上发布的帖子有时带有产品展示位置 ， 例如在最近赞助的帖子中与一瓶Calvin Klein的Eternity香水合影 。 该帖子已收到近10,000个赞 。 其他时候 ， 她会和时尚界的知名人物一起出现在图像或视频中 。
【推荐广告和营销创新的7大案例 广告和营销创新的案例有哪些？】Zuber告诉Springwise ， 每个发布静止图像都需大约三天的时间来创建 ， 以"找到正确的概念 ， 以3D姿势呈现她 ， 为她量身定制衣服 ， 然后合成整体" 。 动画制作可能需要两到六个星期的时间 ， 祖伯说 。
2. 美容公司将社会关注者转变为品牌大使美国美容品牌Glossier已将用户生成的内容的功能作为成功的社交媒体营销策略的一部分 。 通过重新发布来自社交媒体关注者的图像 ， 视频和产品 ， 并提供其他激励措施 ， 例如向品牌忠诚者免费赠送产品 ， 它创建了一支由"光荣女孩"组成的大军 。
该策略的一部分包括鼓励使用特定的主题标签 。 追随者还可能获得独家折扣 ， 并通过在社交媒体帖子中提及该品牌来免费获得测试产品 ， 从而吸引他们 。 对于最近的一次发布 ， Glossier避免了与任何有影响力的人打交道 ， 并将新产品赠予了500个最活跃的客户 。
当其他品牌将其互动限制为回答客户服务查询时 ， Glossier也会谨慎对待与社交媒体上的用户互动 。 我们有意识地努力认真对待产品反馈 ， 并实际使用它来影响产品开发 ， 从而进一步提高品牌忠诚度 。 通过培养敬业的社交媒体受众而建立的宣传周期也等于免费广告 ， 甚至比传统广告更有价值 。
3. 奢华时尚屋创造了视频游戏灵感线Moschino的创意总监杰里米·斯科特（Jeremy Scott）开发了一条基于"模拟人生"的时装系列 ， 《模拟人生》是电子艺术的PC游戏 ， 受到千禧一代的欢迎 。 这些设计采用了直接来自游戏的图形元素 ， 包括覆盖有绿色钻石的泳衣 ， 玩家将认识到这些与出现在《模拟人生》角色头部上方的相同 。
" Moschino x The Sims Capsule Collection"的市场营销活动在类似于Sims的虚拟世界中采用了Stella Maxwell ， Aiden和Denek K等模特 ， 试图复制Scott所描述的" Avatar Realness"的概念 。
意大利奢侈品牌的新品系列即将在2000年推出的《模拟人生》诞生20周年之际到来 。 斯科特（Scott）以前曾受到怀旧的启发 ， 其中包括最近的一场时装秀 ， 向长期以来的美国游戏节目《 The Price is Right and Fortune of Fortune》致敬 。
4. ADIDAS通过SNAPCHAT游戏出售鞋子阿迪达斯和Snapchat推出了一款新游戏 ， 球迷可以直接购买限量版棒球鞋 。 该游戏提供了一个新的零售平台 。
球迷可以在线或通过Snapchat应用程序玩"棒球的下一级" 。 8位手游的特色是MLB运动员穿着自己的阿迪达斯8位系列限量版防滑鞋 。
然后 ， 用户可以直接通过游戏购买防滑钉 。 这是首次直接通过Snapchat游戏购买零售产品 。 但是 ， 这并不是阿迪达斯第一次与Snapchat合作推广其产品 。 在2018年 ， 消费者可以使用Snapchat的相机"试穿"阿迪达斯的Ultraboost 19跑鞋 。
5.日本启动会产生光敏性AI-人类日本初创公司 DataGrid位于京都大学的校园内 ， 它已经开发出一种AI算法 ， 该算法可以吐出无休止的 ， 真实的 ， 不存在的人类 。 在演示该技术的视频中 ， 人工智能人类不断变身为新人们 ， 展示出不同的姿势和外观 。
如其新闻稿所述 ， 通过使用 生成对抗网络（GAN） ， D??ataGrid可以"生成高分辨率和高质量的不存在的全身模型图像" 。
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