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發布時間:2021-03-21 20:57  
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企業文化
價值觀:因變而易,智動前行
愿景:打造本地化企業服務1流品牌
使命:專注企業服務,助員工實現夢想
宗旨:誠信為本,長期服務
職業精神:誠信(坦誠信任建立事業基礎)
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不做用戶調查與反饋
在做任何市場推廣前,我們都需要能清楚的回答:產品是什么?為誰(目標用戶)?解決什么問題?怎樣解決的?很多營銷人包括我,常犯的一個錯誤,就是"我覺得”用戶需要什么,而不是真正去找到自己真正的用戶去溝通、去了解他們的需求和問題,雖然現在很多人有用戶需求和用戶調查的思維,但用戶調查和收集用戶反饋是一件費力苦逼的一件事,一懶毀所有。不重視用戶的意見,不了解他們真正的痛點,所做的任何推廣動作,后都只會造成大量的時間和成本的浪費。這項工作很繁瑣,可以是帶著實習生進行流程化操作,比如按照“稿件整編創作——稿件提交修改確認——發布與維護——審核統計”這樣進行拆分,讓實習生去操作。

幾個常見的數據分析誤區:
轉發閱讀數等于宣傳效果好 別再信轉發評論閱讀數了,假如,A內容轉發2000,帶來了20個流量,0轉化。而B內容轉發20,帶來了200個流量,50個轉化。轉化路徑的實現,就需要在用戶不同的信任建立階段,要結合自己的產品類型(如線上或線下),采用不同的內容與營銷推廣方式,讓用戶沿著這條轉化路徑走向最終的轉化點。宣傳的目的是后的轉化效果,而不是看起來好看。要以終轉化情況來判斷效果。把數據分析等同于大數據 用行業數據給自己的具體業務做依據其實并沒有什么鳥用,和你的具體業務相關的數據才有意義。投放維度不以數據做依據 像微博粉絲通、競價廣告等,都能選擇地域和興趣維度等,不能腦補選擇,而應該以數據作為依據。沒頭蒼蠅一樣選擇推廣渠道 什么推廣渠道都做過,都效果不理想,因為根本不知道每一個具體的工作,到底是帶來了盈利還是看不見的虧損,因為沒有有效數據反饋。產品調整靠腦補,不看用戶行為 數據會告訴你用戶在你的網站上是怎樣流動的,調整產品和優化流程才有依據。
總之:數據思維不等于看數字,解讀出對你業務的指導數據才有效有用,關注和自己具體有關的數據 ,數據分析工作目標應該是后的轉化率。上了哪些推薦位,做了哪些廣告,找了哪些合作商等等,通過搜資料或者旁敲側擊的方式打聽出來。要建立自己業務的數據監測和收集方式,比較常用的有GA,真實的數據能指導產品和營銷的調整與優化,還能挖掘不斷的新的機會。