Giunsa paghimo ang pagtuki sa target nga mamiminaw sa produkto?Pagtuki sa datos sa pamatasan sa tiggamit sa Website/APP

buhataMarketing sa InternetAlang sa promosyon, pinaagi lamang sa paghunahuna bahin sa grupo sa tiggamit nga tin-aw nga mahibal-an nako kung unsang klase nga punto sa pagbaligya ang kinahanglan nako aron madani kini nga grupo sa tiggamit.

Ayaw pangutana, ingna lang "Ako maayo nga kalidad"

??Unsaon pagsabot ang target user group sa produkto?

Giunsa masabtan ang grupo sa tiggamit sa pagkaon sa iring ug pagkaon sa iro?Mahimo kining analisahon sama niini:

• Gibaligya ba ang pagkaon sa iring ug iro sa mga tiggamit nga mipalit niini sa unang higayon, o sa mga tiggamit nga mipuli niini?
• bisan unsang industriyaE-commerceAng promosyon mahimong bahinon sumala niini nga lohika.
• Ang ubang mga tatak naghimo og gatusan ka milyon nga mga halin sa usa ka tuig, ug kini nga isyu wala kaayo gihunahuna.

Ang online marketing team sa usa ka brand nagpadayag sa mga resulta sa user analysis:

• Uban sa limitado nga kahibalo sa brand ug taas nga mga presyo, lisud alang sa mga direktang namaligya nga mga tatak nga ibaligya sa una nga higayon nga mga kostumer sa binuhi.
• Kung naanalisa na nimo ug nasabtan ang base sa imong tiggamit, ayaw ibaligya sa mga kostumer sa una.

?Unsaon pagtuki sa datos sa tiggamit?

Ang mga tiggamit mao ang labing importante nga bahin sa digital assets sa usa ka negosyo;

Ang data analytics sa gumagamit naggiya sa mga desisyon sa operasyon sa operasyon ug mahimong adunay hinungdanon nga papel sa pagtubo.

Ang datos sa tiggamit gibahin sa daghang bahin:

1️⃣Basic nga datos sa tiggamit

Gusto sa mga kompanya ang labi ka detalyado nga datos, apan ang labing daotan nga kapilian.Kana mao ang pagkuha sa batakang datos, tungod kay ang mga sales lead sa usa ka user lagmit nga ibaligya;

• Ang batakang datos sa tiggamit, lakip ang: ngalan, telepono, email, adlawng natawhan, ug uban pa...
• Kini nga mga sukaranan nga datos naglibot sa mga sukaranan nga mga kinaiya sa nag-unang butang sa tawo.
• Ang dugang nga sukaranan nga datos kinahanglan nga ipaabot sa mga rekord sa pamatasan sa gumagamit.
• Pag-analisar sa tiggamit, lakip ang: rekord sa konsumo sa sulud ug kasubsob, data sa kalihokan sa interaktibo sa offline, datos sa partisipasyon sa online nga real-time nga broadcast, ug uban pa.

2️⃣User enterprise attribute data

• Ang mga kinaiya sa kompanya nagdala og bili sa mga tawo, sama sa kompanya, titulo sa trabaho, ug email sa negosyo.
• Kung gikinahanglan ang batakang datos sa tiggamit, nan ang datos sa negosyo mao ang bili sa datos.

3️⃣ Mga datos sa sosyal nga kinaiya

lakip ang WeChat, Weibo,LinkedIn, pulso ug uban pang datos.

• Kini nga bahin niini nga mga datos kay value-added data, nga makatabang kaayo sa pagsunog sa mga hulagway sa user.
• Kung naghimo sa pagtuki sa datos sa tiggamit, ang mga tiggamit mga order sa kadako.
• Dili kami maghimo ug lawom nga pagtuki sa mga tiggamit, apan analisahon ang usa ka grupo sa mga tiggamit nga gibahinbahin.

?Website/APP user behavior analysis

Analisaha ang website ug APP user behavior gikan sa mosunod nga mga direksyon:

Una, tan-awa ang mga pagbag-o sa datos nga gipahinabo sa pamatasan sa gumagamit, lakip ang mga pag-bounce, paggawas, mga kalihokan, adlaw-adlaw nga kalihokan.

• Kini nga mga datos adunay epekto sa pag-monitor sa mga operasyon, ang mga uso nagpakita sa pagtubo o pagkadunot, ang mga anomaliya nga reaksyon sa mga problema;
• Kini nga mga datos sa website mahimong masusi sa tibuok kalibutan gamit ang Google Analytics;

Ikaduha, ang mga tiggamit gi-grupo sumala sa mga hiyas sa gumagamit, klasipikasyon sa pamatasan sa touchpoint ug mga resulta sa pagtuki sa predictive nga nakuha gamit ang online marketing automation.

• Pananglitan: Tag-ana ang may kalabutan nga rekomendasyon nga gusto nimo;
• Pananglitan: ang mga kustomer nga kanunay nga namalit sa mga produkto sa inahan ug bata mas lagmit nga nanginahanglan mga produkto sa sayo nga edukasyon.