談到數(shù)據(jù)分析這個話題,數(shù)據(jù)分析對我們公司的運(yùn)營是有價值與幫助的。

數(shù)據(jù)大家都會用,只不過看你能不能獲取數(shù)據(jù),得到什么樣的數(shù)據(jù)而已。

有一點(diǎn)需要強(qiáng)調(diào),每個數(shù)據(jù)表象背后是什么原因,這個要找出來。

為什么要找出這個背后的原因呢？像我們的智能掃描儀的海外眾籌項(xiàng)目,周末的流量會突然多一點(diǎn), 為什么平時的沒周末高？我們要找很多人來問這個情況,搞清楚到底是什么原因形成的。

每個數(shù)據(jù)背后的原因都是很重要的。

關(guān)于營銷數(shù)據(jù)的使用,我們也有自己的觀點(diǎn),一般先將自己定位好,我們會把定位產(chǎn)品的消費(fèi)人群的畫像全部列清楚,都是非常精準(zhǔn)的。

比如我們認(rèn)為教師會是我們產(chǎn)品的受眾,但是哪種類型的老師會用智能掃描儀呢？然后我們再考慮律師、金融行業(yè)人群。

每個人群都列得非常細(xì),不僅僅只用一個維度,而是運(yùn)用他們身上的幾個標(biāo)簽來精準(zhǔn)定位。

比如說我們怎么判斷他是律師還是教師呢？我們與支持我們項(xiàng)目的客戶建立了聯(lián)系,做了深度跟蹤,其中第一批種子客戶有幾千個,其實(shí)這一批客戶也都是希望能夠深度參與我們這個眾籌項(xiàng)目的,所以我們和每個客戶都聊得很深,也問得很細(xì)。

我們的問卷設(shè)計(jì)得很有意思,比如我們想知道他對產(chǎn)品滿不滿意,我們不會直接問,而是問他愿不愿意把產(chǎn)品推薦給身邊的人,如果他說愿意,我們會再問他愿意推薦給哪個行業(yè)的人,因?yàn)槲覀儫o法判斷哪個行業(yè)在用智能掃描儀,我們希望他們能夠幫我們想一想使用場景在哪里。

我們也有很多技巧做這塊,我們把數(shù)據(jù)放大每個產(chǎn)品都有自己的消費(fèi)人群畫像,只要足夠精準(zhǔn),我們就再通過單個的畫像尋找渠道。

如果我們跟蹤教師這個人群,就會去研究教師經(jīng)常在哪個地方出現(xiàn),怎么樣才能最簡單地獲取到他們的流量,獲取流量的途徑不限于QQ群或者公眾號,我們可以再發(fā)散一些,用別的更深入的手段,從而獲取更多的流量。

在獲取過程中,定義好每個人的標(biāo)簽,我們在獲取目標(biāo)客戶群信息的過程中,還會不斷修正。

這主要有兩個方面,一是我們在拿到數(shù)據(jù)后研究產(chǎn)品,二是通過數(shù)據(jù)發(fā)散到用戶。