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做网络营销推广,只有把用户群想清楚,才知道我什么样的卖点,能够吸引这个用户群。
别被问起来,就说“我质量好”
👨👧👦产品目标用户群怎么理解?
如何理解猫粮、狗粮的用户群?可以这么进行分析:
- 猫粮狗粮是卖给第一次买的用户,还是置换的用户?
- 任何行业进行电商推广,都可以按照这个逻辑细分一下。
- 某些品牌一年做上亿的销售额,这个问题仍然没有深度思考过。
某品牌的网络营销团队,透露做用户分析后的结果:
- 品牌知名度有限,价格不低,直销品牌很难卖给第一次养宠客户。
- 分析和理解用户群后,就不要卖给第一次购买的客户。
🔍如何进行用户数据分析?
用户是企业数字资产中最重要的部分;
用户数据分析可指导运营操作决策,并可在精益增长中发挥至关重要的作用。
用户数据分为几个部分:
1️⃣基本的用户数据
公司当然希望获得超级详细的数据,但最糟糕的选择。就是也要获取基本数据,因为一个用户的销售线索,很可能成交;
- 用户的基本数据,包括:姓名,电话,电子邮件,生日等……
- 这些基本数据,围绕人的主要对象的基本属性。
- 应将更多基本数据,扩展到用户的行为记录。
- 对用户分析,包括:内容消费记录和频率、离线互动活动数据、在线实时广播参与数据等,。
2️⃣用户企业属性数据
- 公司属性为人们带来价值,例如公司、职位和企业邮箱。
- 如果用户基本数据是必要条件,那么企业数据就是数据的价值。
3️⃣ 社交属性数据
包括微信、微博、LinkedIn、脉脉等数据。
- 这些数据的这部分是增值数据,对于刻录用户画像非常有帮助。
- 进行用户数据分析时,用户是数量级的。
- 我们不会对用户进行深入分析,而是会细分的分析一批用户。
🔎网站/APP用户行为分析
分析网站、APP用户行为,从以下方向进行分析:
首先,查看由用户行为触发的数据变化,包括跳出,退出,活动,日常活动。
- 这些数据将对操作产生监视作用,趋势表示 增长或衰减,异常对问题做出反应;
- 这些网站数据,可以使用谷歌分析,进行全局分析;
第二,根据用户属性,触点行为分类和使用网络营销自动化,获得的预测分析结果,对用户进行分组。
- 比如:猜你喜欢的关联推荐;
- 例如:经常购买母婴用品的客户,更有可能需要早教产品。
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