在营销过程中如何数据分析析起到什么效果

自从萌生出转行如何数据分析析後就一直在思考要如何将工作经验和如何数据分析析结合起来,最近重新整理收藏的行业咨询奥美数据大神对营销中用户画像的看法,给我很多启发

“数据化思维是每个营销人都应该具备的素质”,即使不转行如何数据分析析数据作为用户及其行为的直接客观反应,为挖掘用户态度提供可分析的材料训练自己的数据思维是营销、运营工作中必备的素质。

在营销工作中如何数据分析析师的使命有兩个:1. 帮助品牌做出决策,即经典营销理论中的定位精准定位,在垂直领域中找到更细分的市场;2. 提高效率互联网提高天然的数据池,利用数据去接近真实世界拥有用户思维。

以人群画像为例奥美数据师分享了人群画像的3C九宫格,评估标准 - 品类人群元数据、行为数據和态度数据寻找机会点 - 竞品

在运营工作中,如何数据分析析更加无处不在可能会接触到的数据有:

资料来源:人人都是产品经理

业務上方法论为:AARRR 模型 - 获取,激活留存,变现和推荐;分析方面的方法有想法- MVP方式建立产品 - 观察市场反应(搜集数据过程)- 如何数据分析析,验证或推翻想法落实到具体方法和工具则有很多种,之后会跟着3个月培训深入学习

结尾处,献上2018年一听名字就和主题曲坠入其Φ的电影

  • 内容来源:本文为腾讯移动分析与人人都是产品经理联合举办产品测评大赛的参赛作品参赛者:阮桢垚编辑:Fiona 目录...

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  • 每天进步一点点点点点点点点点點点点点点点点点点点点点点点点点点点点点点~~从开始只能写几句话、模仿别人的观点到现...

  • 阅读前,请思考(全文3346字用时6min): 为什么偠做人群画像? 品牌视角和用户视角有什么不同 如何做人群...

  • 目录: 1、CRM与客户管理综述 2、如何开发客户 3、如何留住客户 4、如何服务客户 5、 CRM體系化解决方案...

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还记得上一篇文章曹勇分享的是《》期间有很多站长、微信营销等朋友都加曹勇微信问我:数据营销中的用户行为到底应该从哪些方面入手,如何从用户的这些行为中獲得更好的营销效果呢?那么这次曹勇就为大家分享下也希望能够帮助那些还不知道如何去用数据去做营销的企业或者个人。

在互联网的時代无论是企业还是个人要想获得营销上的效果,那么最终都离不开对用户行为的研究在双屏时代(PC和移动互联网),只有了解用户的行為才会知道用户当前所需要什么,也就能做好“对症下药”举个简单的例子:一个买猪肉的老板在不了解猪肉到底应该卖给谁的时候,他有可能会把猪肉卖给过路的小孩对吧?试问:小孩会买猪肉吗?答案当然是NO。

那么问题就来了如何在数据营销中更好地针对用户行为詓做营销呢?

第一:用户行为研究能干什么?

对用户的研究是可以彻底看出用户当前所需求的是什么,这是用户需求分析如:

当前使用我们產品的用户有哪些人?

他们都有什么样的特征?

他们使用我们的产品能够解决一些什么问题?

这个问题对于他们而言是否非常重要?

除了解决他们現在的问题之外,我们还需要解决什么样的问题?他们是在什么环境下使用我们的产品呢?

这是用户需求分析任何一个企业在研发某一款产品的时候,都需要针对用户的群体进行一个研究就如上面提出的几个需求问题,你是否明白其中的重要性呢?

对用户需求分析之后还要進行自身产品的评估,如:

当用户使用我们的产品之后是否能够顺利解决他们目前的问题?

我们产品的使用方法是否足够简单?

用户在使用過程中会不会遇到困难?

用户在使用我们的产品是否需要付出很大代价?

用户在使用产品过程之后,对产品的满意度怎么样?

我们的产品还有哪些需要亟待改进?

你是否看到了成功的曙光?别急还有用户行为上的分析,如:

用户在使用产品过程中是如何使用的呢?

用户比较关注产品仩的哪些地方?

用户经常会使用的是什么功能?

自身产品的哪部分被用户所忽略,是否有必要继续存在?

需求分析、产品评估、行为分析合三为┅就构成了企业或个人研究用户到底能干些什么?这三个部分缺一不可,缺乏任何一个都无法构成最为基础的数据营销分析,否则你莋出来的产品是有缺陷的,是无法被用户所接纳的

用户研究方法主要分为两个部分:

定性分析中的原理是要找到组成事物的最小元素,悝清他们之间的相互关系然后进行回答问题,如:Why、How等它最重要的就是要进行语言、行为、使用的痕迹三个方面采集数据,最后进行數据的处理方法:分析、整理、归纳、拆解、理解和解释它比较适合深度理解、挖掘和提供假设,但是缺陷就是无法推及总体

如何数據分析析中的原理是指将实际问题转化为数字指标,用过解决数学问题获得答案然后再进行回答问题,如:Who、What、When、Where、Which、How many、How much等然后进行數据指标的采集,最后使用统计进行数据处理不过它比较适合描述当前现象、假设的验证、解决边界比较清楚、较容易量化的问题。

比洳说我们可以通过访谈法、焦点小组、脉络访查、竞品分析、卡片分类、用户模型、专家评估、认知走查、满意度评估、问卷调查、产品鈳用性测试、网站数据统计等用户研究的方法

第三:用户研究方法在产品流程中的使用方法

第二点最后说到我们可以通过某些方法去研究用户,那么这些方法如何具体使用在产品研发过程中呢?这块就要针对四个点:

访谈法、焦点小组、脉络访查、问卷调查、竞品分析、用戶模型这五点是产品的概念通过这五点我们可以发掘、验证、用户用户的需求,从而明确产品的最后设计目标这也是产品研发过程中朂重要的一环。

可用性测试、卡片分类、合理性研究、认知走查、专家评估这五点是产品在设计中需要掌握的用过这五点可以明确视觉忣设计方案的确定,交互设计体验的方案评价及可用性分析

可用性测试、认知走查、专家评估这三点是针对产品在迭代开发过程中,不哃版本的易用性问题等进行复查它们是组成产品设计和研发过程中最需要的三个要点。

在产品发布之后企业需要进行调查问卷、满意喥评估、用户访谈等了解产品在发布后用户的反馈、各个功能点的使用情况、新功能点的发掘及产品的推广策略等。这里就回到了第一点嘚用户行为研究能干什么了

大家是否发现到,这三个大点都是一个闭环缺少任何一环都会导致数据营销分析的不足。因此最后要说到嘚是因为企业不同,所以针对用户行为的研究也肯定不同所以这一篇的文章算是一篇干货类的“方法论”,曹勇主要是让大家能够了解到数据营销在未来的重要性随着移动互联网发展,传统企业也开始从线下走到线上进行拓展业务弥补营销上的不足,但是这些企业哽要注重数据营销的重要性错过了互联网时代,但无论如何也不能错过数据营销

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