ഉൽപ്പന്ന ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷക വിശകലനം എങ്ങനെ നടത്താം?വെബ്‌സൈറ്റ്/APP ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റ ഡാറ്റ വിശകലനം

ചെയ്യുകഇന്റർനെറ്റ് മാർക്കറ്റിംഗ്പ്രമോഷനായി, ഉപയോക്തൃ ഗ്രൂപ്പിനെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായി ചിന്തിച്ചാൽ മാത്രമേ ഈ ഉപയോക്തൃ ഗ്രൂപ്പിനെ ആകർഷിക്കാൻ എനിക്ക് എന്ത് തരം വിൽപ്പന പോയിന്റ് ഉണ്ടെന്ന് എനിക്ക് അറിയാൻ കഴിയൂ.

ചോദിക്കരുത്, "ഞാൻ നല്ല നിലവാരമുള്ളവനാണ്" എന്ന് പറയുക

?????ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ ടാർഗെറ്റ് ഉപയോക്തൃ ഗ്രൂപ്പിനെ എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാം?

പൂച്ച ഭക്ഷണത്തിന്റെയും നായ ഭക്ഷണത്തിന്റെയും ഉപയോക്തൃ ഗ്രൂപ്പുകളെ എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാം?ഇത് ഇങ്ങനെ വിശകലനം ചെയ്യാം:

• പൂച്ച ഭക്ഷണവും നായ ഭക്ഷണവും ആദ്യമായി വാങ്ങുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്കാണോ അതോ പകരം വച്ച ഉപയോക്താക്കൾക്കാണോ വിൽക്കുന്നത്?
• ഏതെങ്കിലും വ്യവസായംഇ-കൊമേഴ്‌സ്ഈ ലോജിക്ക് അനുസരിച്ച് പ്രമോഷനെ ഉപവിഭാഗമാക്കാം.
• ചില ബ്രാൻഡുകൾ പ്രതിവർഷം ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വിൽപ്പന നടത്തുന്നു, ഈ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ ചിന്തിച്ചിട്ടില്ല.

ഒരു പ്രത്യേക ബ്രാൻഡിന്റെ ഓൺലൈൻ മാർക്കറ്റിംഗ് ടീം ഉപയോക്തൃ വിശകലനത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തി:

• പരിമിതമായ ബ്രാൻഡ് അവബോധവും ഉയർന്ന വിലയും ഉള്ളതിനാൽ, ഡയറക്ട് സെല്ലിംഗ് ബ്രാൻഡുകൾക്ക് ആദ്യമായി വളർത്തുമൃഗങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വിൽക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
• നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്തൃ അടിത്തറ വിശകലനം ചെയ്യുകയും മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ, ആദ്യമായി വാങ്ങുന്നവർക്ക് വിൽക്കരുത്.

?ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ എങ്ങനെ വിശകലനം ചെയ്യാം?

ഒരു എന്റർപ്രൈസസിന്റെ ഡിജിറ്റൽ അസറ്റുകളുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഭാഗമാണ് ഉപയോക്താക്കൾ;

ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ വിശകലനം പ്രവർത്തനപരമായ പ്രവർത്തന തീരുമാനങ്ങളെ നയിക്കുന്നു, കൂടാതെ മെലിഞ്ഞ വളർച്ചയിൽ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാനും കഴിയും.

ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ പല ഭാഗങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു:

1️⃣അടിസ്ഥാന ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ

കമ്പനികൾക്ക് തീർച്ചയായും അതിവിശദമായ ഡാറ്റ വേണം, എന്നാൽ ഏറ്റവും മോശം ഓപ്ഷൻ.അതായത് അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ നേടുക, കാരണം ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ വിൽപ്പന ലീഡുകൾ വിൽക്കപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്;

• ഉപയോക്താവിന്റെ അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ, ഉൾപ്പെടെ: പേര്, ഫോൺ, ഇമെയിൽ, ജന്മദിനം മുതലായവ...
• ഈ അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ വ്യക്തിയുടെ പ്രധാന വസ്തുവിന്റെ അടിസ്ഥാന ആട്രിബ്യൂട്ടുകളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ്.
• ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റ രേഖകളിലേക്ക് കൂടുതൽ അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ വിപുലീകരിക്കണം.
• ഉപയോക്തൃ വിശകലനം, ഉൾപ്പെടുന്നവ: ഉള്ളടക്ക ഉപഭോഗ റെക്കോർഡും ആവൃത്തിയും, ഓഫ്‌ലൈൻ സംവേദനാത്മക പ്രവർത്തന ഡാറ്റ, ഓൺലൈൻ തത്സമയ പ്രക്ഷേപണ പങ്കാളിത്ത ഡാറ്റ മുതലായവ.

2️⃣ഉപയോക്തൃ എന്റർപ്രൈസ് ആട്രിബ്യൂട്ട് ഡാറ്റ

• കമ്പനി ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ കമ്പനി, ജോലിയുടെ പേര്, ബിസിനസ് ഇമെയിൽ എന്നിവ പോലെ ആളുകൾക്ക് മൂല്യം നൽകുന്നു.
• ഉപയോക്തൃ അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ നിർബന്ധമാണെങ്കിൽ, എന്റർപ്രൈസ് ഡാറ്റയാണ് ഡാറ്റയുടെ മൂല്യം.

3️⃣ സോഷ്യൽ ആട്രിബ്യൂട്ട് ഡാറ്റ

WeChat, Weibo ഉൾപ്പെടെ,ലിങ്ക്ഡ്, പൾസും മറ്റ് ഡാറ്റയും.

• ഈ ഡാറ്റയുടെ ഈ ഭാഗം മൂല്യവർദ്ധിത ഡാറ്റയാണ്, ഇത് ഉപയോക്തൃ പോർട്രെയ്റ്റുകൾ കത്തിക്കാൻ വളരെ സഹായകരമാണ്.
• ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഉപയോക്താക്കൾ അളവിന്റെ ഓർഡറുകളാണ്.
• ഞങ്ങൾ ഉപയോക്താക്കളുടെ ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം നടത്തില്ല, ഉപയോക്താക്കളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉപവിഭജനം വിശകലനം ചെയ്യും.

?വെബ്സൈറ്റ്/APP ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റ വിശകലനം

ഇനിപ്പറയുന്ന ദിശകളിൽ നിന്ന് വെബ്‌സൈറ്റും APP ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റവും വിശകലനം ചെയ്യുക:

ആദ്യം, ബൗൺസുകൾ, എക്സിറ്റുകൾ, പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ, ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം മൂലമുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റ മാറ്റങ്ങൾ നോക്കുക.

• ഈ ഡാറ്റ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഒരു നിരീക്ഷണ പ്രഭാവം ഉണ്ടാക്കും, ട്രെൻഡുകൾ വളർച്ചയോ ക്ഷയമോ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അപാകതകൾ പ്രശ്നങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുന്നു;
• ഈ വെബ്‌സൈറ്റ് ഡാറ്റ Google Analytics ഉപയോഗിച്ച് ആഗോളതലത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും;

രണ്ടാമതായി, ഉപയോക്തൃ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ, ടച്ച്‌പോയിന്റ് സ്വഭാവ വർഗ്ഗീകരണം, ഓൺലൈൻ മാർക്കറ്റിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ലഭിച്ച പ്രവചന വിശകലന ഫലങ്ങൾ എന്നിവ അനുസരിച്ച് ഉപയോക്താക്കളെ തരം തിരിച്ചിരിക്കുന്നു.

• ഉദാഹരണത്തിന്: നിങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന അനുബന്ധ ശുപാർശ ഊഹിക്കുക;
• ഉദാഹരണത്തിന്: അമ്മയുടെയും കുഞ്ഞിന്റെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പതിവായി വാങ്ങുന്ന ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് പ്രാഥമിക വിദ്യാഭ്യാസ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ആവശ്യമായി വരാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്.