उत्पादन लक्ष्यित प्रेक्षक विश्लेषण कसे करावे?वेबसाइट/एपीपी वापरकर्ता वर्तन डेटा विश्लेषण

कराइंटरनेट मार्केटिंगप्रमोशनसाठी, केवळ वापरकर्ता गटाचा स्पष्टपणे विचार करूनच मला या वापरकर्ता गटाला आकर्षित करण्यासाठी कोणत्या प्रकारचे विक्री बिंदू आहे हे समजू शकते.

विचारू नका, फक्त म्हणा "मी चांगला आहे"

??‍?उत्पादनाचा लक्ष्य वापरकर्ता गट कसा समजून घ्यावा?

कॅट फूड आणि डॉग फूडचे वापरकर्ता गट कसे समजून घ्यावे?हे असे विश्लेषण केले जाऊ शकते:

• मांजरीचे अन्न आणि कुत्र्याचे अन्न पहिल्यांदा विकत घेतलेल्या वापरकर्त्यांना किंवा ते बदललेल्या वापरकर्त्यांना विकले जाते का?
• कोणताही उद्योगई-कॉमर्सया तर्कानुसार पदोन्नतीची विभागणी करता येते.
• काही ब्रँड वर्षाला कोट्यवधींची विक्री करतात आणि या समस्येचा फारसा विचार केला गेला नाही.

एका विशिष्ट ब्रँडच्या ऑनलाइन विपणन संघाने वापरकर्त्याच्या विश्लेषणाचे परिणाम उघड केले:

• मर्यादित ब्रँड जागरूकता आणि उच्च किमतींसह, थेट विक्री करणार्‍या ब्रँडसाठी प्रथमच पाळीव प्राणी ग्राहकांना विकणे कठीण आहे.
• एकदा तुम्ही तुमचा वापरकर्ता आधार विश्लेषित केला आणि समजून घेतला की, प्रथमच खरेदीदारांना विकू नका.

?वापरकर्ता डेटाचे विश्लेषण कसे करावे?

वापरकर्ते एंटरप्राइझच्या डिजिटल मालमत्तेचा सर्वात महत्वाचा भाग आहेत;

वापरकर्ता डेटा विश्लेषण ऑपरेशनल ऑपरेशनल निर्णयांचे मार्गदर्शन करते आणि दुबळ्या वाढीमध्ये महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावू शकते.

वापरकर्ता डेटा अनेक भागांमध्ये विभागलेला आहे:

1️⃣मूलभूत वापरकर्ता डेटा

कंपन्यांना नक्कीच सुपर-तपशीलवार डेटा हवा आहे, परंतु सर्वात वाईट पर्याय आहे.ते म्हणजे मूलभूत डेटा मिळवणे, कारण वापरकर्त्याचे विक्री लीड विकले जाण्याची शक्यता असते;

• वापरकर्त्याचा मूलभूत डेटा, यासह: नाव, फोन, ईमेल, वाढदिवस, इ...
• हा मूलभूत डेटा व्यक्तीच्या मुख्य वस्तूच्या मूलभूत गुणधर्मांभोवती फिरतो.
• अधिक मूलभूत डेटा वापरकर्त्याच्या वर्तन रेकॉर्डमध्ये विस्तारित केला पाहिजे.
• वापरकर्ता विश्लेषण, यासह: सामग्री वापर रेकॉर्ड आणि वारंवारता, ऑफलाइन परस्पर क्रिया डेटा, ऑनलाइन रिअल-टाइम प्रसारण सहभाग डेटा इ.

2️⃣वापरकर्ता एंटरप्राइझ विशेषता डेटा

• कंपनीचे गुणधर्म लोकांसाठी मूल्य आणतात, जसे की कंपनी, नोकरीचे शीर्षक आणि व्यवसाय ईमेल.
• जर वापरकर्ता मूलभूत डेटा आवश्यक असेल, तर एंटरप्राइझ डेटा हे डेटाचे मूल्य आहे.

3️⃣ सामाजिक विशेषता डेटा

WeChat, Weibo यासह,संलग्न, नाडी आणि इतर डेटा.

• या डेटाचा हा भाग मूल्यवर्धित डेटा आहे, जो वापरकर्ता पोट्रेट बर्न करण्यासाठी खूप उपयुक्त आहे.
• वापरकर्ता डेटा विश्लेषण करत असताना, वापरकर्ते मोठेपणाचे आदेश आहेत.
• आम्ही वापरकर्त्यांचे सखोल विश्लेषण करणार नाही, परंतु उपविभाजित वापरकर्त्यांच्या गटाचे विश्लेषण करू.

?वेबसाइट/एपीपी वापरकर्ता वर्तन विश्लेषण

खालील दिशानिर्देशांमधून वेबसाइट आणि APP वापरकर्त्याच्या वर्तनाचे विश्लेषण करा:

प्रथम, बाउंस, निर्गमन, क्रियाकलाप, दैनंदिन क्रियाकलापांसह, वापरकर्त्याच्या वर्तनाने ट्रिगर केलेले डेटा बदल पहा.

• या डेटाचा ऑपरेशन्सवर देखरेख प्रभाव असेल, ट्रेंड वाढ किंवा क्षय दर्शवितात, विसंगती समस्यांवर प्रतिक्रिया देतात;
• Google Analytics वापरून या वेबसाइट डेटाचे जागतिक स्तरावर विश्लेषण केले जाऊ शकते;

दुसरे, वापरकर्ते वापरकर्त्याच्या गुणधर्मांनुसार गटबद्ध केले जातात, टचपॉईंट वर्तन वर्गीकरण आणि ऑनलाइन मार्केटिंग ऑटोमेशन वापरून मिळवलेले अंदाज विश्लेषण परिणाम.

• उदाहरणार्थ: तुम्हाला आवडत असलेल्या संबंधित शिफारसीचा अंदाज लावा;
• उदाहरणार्थ: जे ग्राहक वारंवार आई आणि बाळाची उत्पादने खरेदी करतात त्यांना लवकर शिक्षण उत्पादनांची आवश्यकता असते.