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發布時間:2021-06-15 03:56  
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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。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。此類廣告,宣傳的目標受眾面比較廣,不像搜索競價那樣能鎖定潛伏的目標客戶群。
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。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。最終使投入的大量金錢沒有得到應有的轉化,而是僅僅提高了所謂的“知名度“——畢竟任何產品只要投放大量廣告都能達到類似效果。

盲目找外包與刷數據
我不敢說找外包和刷數據一定是不好的,但如果營銷推廣工作是為了帶來有效的流量,而不是為了一些看起來漂亮的數字時,這樣盲目去做只能是毫無鳥用。當然如果推廣只是為了在PPT上留下一個好看并沒有鳥用的數字,只是為了讓有錢的老板高興,這條可忽視。
在了解有效的產品推廣方案的要素之前,我們首先應該避免掉進一個產品剛推出市場時普遍會跳進的大坑。 本文結合消費者決策模型和產品生命周期,換個角度闡述這個問題,希望對你有所啟發。 正文開始~
一個很奇怪的現象是:很多新產品剛剛推出市場就忙于做品牌形象包裝,投放大量廣告,并以此來擴大度、塑造美譽度。
然而這樣做的結果往往并不是會向企業所預期的那樣——迅速占市場,然后坐等收錢。