Kuidas teha toote sihtrühma analüüsi?Veebisaidi/APP kasutaja käitumise andmete analüüs

teha网络 营销Reklaamimiseks saan ainult kasutajarühmale selgelt mõeldes teada, milline müügiargument mul on selle kasutajarühma meelitamiseks.

Ärge küsige, vaid öelge "Ma olen hea kvaliteediga"

?‍?‍?Kuidas mõista toote sihtrühma?

Kuidas mõista kassitoidu ja koeratoidu kasutajagruppe?Seda saab analüüsida järgmiselt:

• Kas kassitoitu ja koeratoitu müüakse kasutajatele, kes seda esimest korda ostavad, või kasutajatele, kes on selle asendanud?
• mis tahes tööstusharuE-kaubandusEdutamist saab selle loogika järgi alajaotada.
• Mõned kaubamärgid müüvad aastas sadu miljoneid ja sellele probleemile pole sügavalt mõelnud.

Teatud kaubamärgi veebiturunduse meeskond avaldas kasutajaanalüüsi tulemused:

• Piiratud bränditeadlikkuse ja kõrgete hindade tõttu on otsemüügibrändidel raske müüa esmakordsetele lemmikloomaklientidele.
• Kui olete oma kasutajabaasi analüüsinud ja mõistnud, ärge müüge esmaostjatele.

?Kuidas analüüsida kasutajaandmeid?

Kasutajad on ettevõtte digitaalsete varade kõige olulisem osa;

Kasutajaandmete analüüs juhib operatiivseid operatiivseid otsuseid ja võib mängida olulist rolli säästlikus kasvus.

Kasutajaandmed on jagatud mitmeks osaks:

1️⃣Kasutaja põhiandmed

Ettevõtted tahavad kindlasti ülidetailseid andmeid, kuid halvimat varianti.See on põhiandmete hankimine, sest tõenäoliselt müüakse kasutaja müügivihjeid;

• Kasutaja põhiandmed, sealhulgas: nimi, telefon, e-post, sünnipäev jne...
• Need põhiandmed tiirlevad isiku põhiobjekti põhiatribuutide ümber.
• Rohkem põhiandmeid tuleks laiendada kasutaja käitumise kirjetele.
• Kasutajate analüüs, sealhulgas: sisu tarbimise rekord ja sagedus, võrguühenduseta interaktiivsete tegevuste andmed, võrgus reaalajas saates osalemise andmed jne.

2️⃣Kasutaja ettevõtte atribuutide andmed

• Ettevõtte atribuudid (nt ettevõte, ametinimetus ja ettevõtte e-post) toovad inimestele väärtust.
• Kui kasutaja põhiandmed on kohustuslikud, siis ettevõtte andmed on andmete väärtus.

3️⃣ Sotsiaalsete atribuutide andmed

Sealhulgas WeChat, Weibo,LinkedIn kanalites, pulsi ja muid andmeid.

• See osa nendest andmetest on lisaväärtusandmed, mis on kasutajaportreede kirjutamisel väga abiks.
• Kasutajaandmete analüüsi tegemisel on kasutajad suurusjärgus.
• Me ei vii läbi kasutajate süvaanalüüsi, vaid analüüsime kasutajate rühma, mis on jaotatud.

?Veebisaidi/APP kasutaja käitumise analüüs

Analüüsige veebisaidi ja rakenduse kasutaja käitumist järgmiste juhiste järgi.

Esiteks vaadake kasutaja käitumisest põhjustatud andmete muutusi, sealhulgas põrkamised, väljumised, tegevused ja igapäevased tegevused.

• Need andmed avaldavad seiremõju operatsioonidele, trendid näitavad kasvu või lagunemist, anomaaliad reageerivad probleemidele;
• Neid veebisaidi andmeid saab Google Analyticsi abil globaalselt analüüsida;

Teiseks rühmitatakse kasutajad kasutaja atribuutide, puutepunktide käitumise klassifikatsiooni ja veebiturunduse automatiseerimise abil saadud ennustava analüüsi tulemuste järgi.

• Näiteks: arvake ära teile meeldiv seotud soovitus;
• Näiteks: kliendid, kes ostavad sageli emadele ja beebidele mõeldud tooteid, vajavad suurema tõenäosusega alushariduse tooteid.