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數(shù)據(jù)時代正在發(fā)生的營銷變化

數(shù)據(jù)時代正在發(fā)生的營銷變化

前段時間,凱度咨詢發(fā)布了2019年雙十一的白皮書報告,其中提到了"人群運營的數(shù)據(jù)化"這個話題,F(xiàn)在數(shù)據(jù)化運營并不陌生,越來越多的商家也開始重視數(shù)據(jù)化的營銷和運營。以前很多商家覺得年輕人就是你的目標用戶,但是現(xiàn)在年輕人細分下的新銳白領(lǐng)和小鎮(zhèn)青年群體卻有天差地別的不同。 以上這些現(xiàn)象,其實也反應(yīng)了目前的一些營銷思維上的轉(zhuǎn)變。

1.流量思維→ 用戶精細化運營

在互聯(lián)網(wǎng)草莽時代,流量為王的流量思維非常有效。那個時候,獲取用戶的成本非常低。在開疆拓土的階段,占地為王、用戶數(shù)量的攫取更為重要。

但是隨著流量紅利的逐漸消失,線上線下的獲客成本逐漸趨向一致,大部分的流量成本越來越高。這個時候,很多企業(yè)開始思考流量來了之后,如何留住用戶——也就是很多人說的"留量比流量更重要"這也意味著用戶精細化運營的時代來臨了。

精細化運營主要有下面兩個特點:

(1)更重視用戶畫像的完整性精細化運營,顧名思義就要做到用戶數(shù)據(jù)的精細化,這樣才能更加了解用戶,挖掘更多需求,形成商家與顧客的長期價值。

比如更關(guān)注用戶的細分,用戶的每一個關(guān)鍵行為、來源渠道、行為特征等等各種分析,盡量完善用戶畫像的完整性。 典型就是阿里了,現(xiàn)在在不斷收購?fù)顿Y各種商業(yè)模式的公司與平臺,其中一個重要目的就是想收集更多真實有效的用戶數(shù)據(jù)。一旦用戶的各個平臺數(shù)據(jù)被阿里打通,這個商業(yè)價值將是無法估量的。但同時,數(shù)據(jù)的安全性也越來越被人重視。

(2)更重視用戶的終身價值草莽粗放時代更重視流量的獲取,但精細化運營更重視的是流量獲取后的長期價值。畢竟現(xiàn)在維護一個老用戶的成本開始大于獲取一個新用戶的成本。

比如用戶的復(fù)購率、口碑傳播、轉(zhuǎn)介紹等價值。 就像有些餐廳重視客戶關(guān)系的管理,放大顧客的價值,延伸到顧客的終身價值。顧客進店不再是結(jié)束,而是營銷的開始。比如用戶進店就開始跟蹤,從感興趣到購買,再到售后和復(fù)購率,都采用了精細化運營的模式,重視每個環(huán)節(jié)的體驗與用戶數(shù)據(jù)。

品牌與企業(yè)開始從流量思維開始轉(zhuǎn)到了用戶精細化運營的時代。 其實這種轉(zhuǎn)變,對于線下實體店來說早就體現(xiàn)。因為除了一些景區(qū)之外,大部分實體店做的是附近3-5公里范圍內(nèi)的生意。尤其是三四線城市的市場,更加重視這種精細化運營的方式。因為三四線城市的人群流動小,客戶的精細化運營更能給企業(yè)創(chuàng)造價值。

所以,珍惜每一次與用戶接觸的機會,服務(wù)好目前已有的用戶——畢竟,用戶小眾需求在不斷增加,消費也在分級,而流量一抓一大堆的時代已經(jīng)過去了,F(xiàn)在該進入精耕細作的時代——當(dāng)然,前提你也要有足夠的流量。

2.心理變量→行為變量

在過去,我們想要了解一個用戶的真實需求與購買動機,需要運用各用消費心理學(xué)去分析、推敲。如果有條件的營銷人,會采用調(diào)研大量的數(shù)據(jù)樣本的方式來分析用戶的真實需求。 但是以上這些做法,準確率都非常率。

主要原因很簡單,一是因為用戶心理動機與說的不一定符合,二是所謂的數(shù)據(jù)樣本并不能準確代表大多數(shù)用戶的需求。 就好像一個用戶說喜歡紅色的襪子,最后購買時卻買了黑色的襪子。 甚至你總結(jié)了多年的經(jīng)驗方法,但在新一代的消費者身上,也會失效。所以,用戶的心理變量難以測算。這也是困擾了很多營銷人的難題。

但是隨著技術(shù)和商業(yè)的不斷發(fā)展優(yōu)化,這種難題開始得到了解決——既然心理變量難以測量,那么就直接分析用戶的行為吧! 而這個前提的實現(xiàn)是建立在科技技術(shù)的基礎(chǔ)上——現(xiàn)在我們?yōu)g覽、收藏、點擊、支付、評價等行為都可以檢測到,然后形成了真實的行為數(shù)據(jù)。這是一個非常大的變化。

很多商業(yè)決策或營銷策略,也從過去的靠猜測、靠經(jīng)驗分析,逐漸有了靠相對比較真實科學(xué)的數(shù)據(jù)做依據(jù),極大地提高了決策的準確率。 廣告圈流行的一句話"我知道我的廣告有一半被浪費了,但我不知道那一半浪費在哪里",現(xiàn)在可以做到知道你的每一分廣告費怎么用。

過去很多營銷模型,比如AIDA法則,也是基于心理變量去分析用戶需求,F(xiàn)在逐漸出現(xiàn)了以行為數(shù)據(jù)來分析的營銷模型,比如增長黑客的AARRR分析模型,阿里的AIPL模型等,基本都是基于行為數(shù)據(jù)去分析用戶需求與其他真實購買動機。

之前出現(xiàn)人工智能寫方案寫文案的新聞,其實這個并不出奇。因為數(shù)據(jù)夠多,用戶需求也可以借助人工智能去檢測分析。 但是不是會因此營銷人失業(yè)了?這個問題網(wǎng)上也討論很多,我的觀點是,人工智能和數(shù)據(jù)是輔助于人的,大部分決策還是需要人去做決策。而被失業(yè)的原因可能不是人工智能導(dǎo)致的,是不與時俱進的思維導(dǎo)致的。

3.大眾化營銷→個性化營銷

如果在十年前你要做廣告,你會用什么方式把你的產(chǎn)品傳遞給消費者? 電視、報紙、雜志、傳單……這些都常見傳統(tǒng)的傳播渠道。而這種傳播方式只能是單向性的。比如腦白金通過央視投廣告,消費者知道這個產(chǎn)品了,但是購買了該產(chǎn)品的消費者卻很難與品牌商溝通。這就是大眾化營銷。

但是消費者的個性化需求是存在的。即使很多人喝王老吉是因為怕上火,但是還有很多人是因為其他需求想喝涼茶。但是因為企業(yè)資源和市場競爭、媒介渠道等原因,只能把品牌的一個價值點傳遞給消費者。

另外一個原因是企業(yè)成本和技術(shù)的限制,我們只能給消費者賣標準化的產(chǎn)品和大眾化的營銷,做不到一對一的個性化產(chǎn)品與推廣。比如衣服尺寸有S(小)、M(中)、L(大)、XL(加大)這些標準,但是還有其他尺寸的人就無法滿足。而企業(yè)也不會舍小棄大,所以就會忽略很多小眾需求,這也是正常的商業(yè)做法。

但是隨著技術(shù)的實現(xiàn)和傳播媒介的發(fā)展,越來越多的個性化需求開始得到了滿足。這也讓個性化營銷與產(chǎn)品得到了實現(xiàn)。

比如現(xiàn)在我們每個人打開淘寶的界面都是不一樣的。同樣的一個產(chǎn)品,廣告卻是千人千面——這就是數(shù)據(jù)化運營的呈現(xiàn)結(jié)果。

另外,我在之前文章也提過,未來"規(guī);膫性化"也會越來越容易,成本也越來越低——帶來的好處很多,比如提升用戶體驗;再如就是降低了庫存成本和損耗,按照市場需求量來生產(chǎn),而不是生產(chǎn)出來了發(fā)現(xiàn)賣不出去。

在將來,工廠生產(chǎn)出來的產(chǎn)品,不再是量產(chǎn)的單一標準產(chǎn)品,而是按需生產(chǎn)的個性化產(chǎn)品——而且,這種按照消費者數(shù)據(jù)與需求的"規(guī);膫性化"商業(yè)模式也已經(jīng)有了,從"以產(chǎn)品為中心"轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲?quot;以用戶為中心"的價值營銷方式。

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一個好網(wǎng)站不僅要滿足用戶需求還要符合SEO規(guī)則。2025年1月17日

SEO的專業(yè)性遠超你的想象!我們要做的是協(xié)助搜索引擎而不是欺騙它!它涉及到的不止是網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、內(nèi)容質(zhì)量、用戶體驗、外部鏈接這幾個方面;還有算法的更替、蜘蛛的引導(dǎo)、快照的更新、參與排序的權(quán)重等。

一、讓用戶搜到你的網(wǎng)站是做SEO優(yōu)化的目標,擁有精湛的SEO技術(shù)、豐富的經(jīng)驗技巧以及對SEO規(guī)則的深刻把握才有機會獲得更多展現(xiàn)機會!

二、確保網(wǎng)站內(nèi)容清晰、準確、易于理解,使用戶能夠輕松找到所需信息.使用簡潔明了的標題和描述,幫助用戶快速了解你的產(chǎn)品服務(wù)!

三、將企業(yè)的核心價值、差異化賣點、吸引眼球的宣傳語等品牌詞盡可能多的占位搜索前幾頁,增強用戶印象,優(yōu)化用戶體驗讓訪客信任你!

四、優(yōu)化落地頁引導(dǎo)用戶咨詢或預(yù)約留言,引用大型案例或權(quán)威報道彰顯品牌實力,關(guān)注用戶需求和反饋,不斷優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)讓用戶選擇你!

SEO是企業(yè)有效的網(wǎng)絡(luò)營銷手段,可以幫助企業(yè)提升關(guān)鍵詞排名,吸引更多用戶,實現(xiàn)商業(yè)目標。SEO是一個長期且專業(yè)的技術(shù),企業(yè)在進行SEO時,必須耐心優(yōu)化,因為SEO涉及到的不止是網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、內(nèi)容質(zhì)量、用戶體驗、外部鏈接這幾個方面;還有算法的更替、蜘蛛的引導(dǎo)、快照的更新、參與排序的權(quán)重等。

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