優れたマーケティングシステムはすべてこのアーキテクチャです

優れたマーケティングシステムはすべてこのアーキテクチャです

企業が発展したいのであれば、3つのレベルに合格する必要があります。1つ目は製品レベルです。1つ目はユーザーのニーズを満たす優れた製品である必要があります。2つ目は管理レベルです。1人で行うことができ、小さいこともできますが、大きくすることはできません。チームワークが必要です。最後に、市場は閉鎖されており、マーケティングはうまく行われるべきです。今はワインが香りがよく、路地が深い時代です。そうしないと、製品は情報の海にしか沈められないため、マーケティングシステムの確立は企業にとって最も重要なことです。重要なのは、自社のマーケティングシステムを専門とするTO B企業も多数あるため、今日は完全なマーケティングシステムを設計する方法について説明します。

1.問題点

  • 顧客獲得ボーナスが消えた

インターネットが下半期に入ると、トラフィックの配当が使い果たされ(多くの大企業が海外市場に移動したため)、トラフィックはますます高価になっていますが、多くの企業は依然として大量投稿の方法を使用しており、群衆を正確にターゲットにするためのビッグデータ分析はありません。リソースを浪費している間は、コンバージョン率を極端に低くすることをお勧めします。

  • データアイランド

多くの企業は、ビジネスラインが多いために複数のマーケティングシステムを持っている場合があります。たとえば、p2pには投資と借入があり、借入はファーストローンとダブルローンに分けられます。各ビジネスラインにマーケティングシステムがあると、リソースが無駄になるだけでなく、同時に、システム間にデータアイランドが形成され、システムを相互分析できないため、企業にビジネス価値を提供できません。

  • 知覚的決定

データがない場合、ビジネスリーダーは頭の中で判断しやすいため、会社の初期段階や市場での配当がある場合は問題ありませんが、競合他社の数が増えると、特にインターネットの後半で製品の競争が激化し、製品の集中的な育成が必要になります。このとき、データの役割はますます重要になり、データ分析はリーダーが意思決定を行うのに役立ちます。

  • 開発されるインベントリ

初期の人口統計と市場の配当に依存して、多くの企業が大量のユーザーデータを蓄積していますが、これらのユーザーのデータは詳細なマイニングに欠けています。成熟期の製品では、顧客獲得はもはや主な目的ではありません。主な目的は変換するユーザーが多いため、これが最優先事項です。 (追記:顧客を獲得することが重要ではないということではありませんが、焦点を当てるべきです。)

2.解決策

大量の行動データによって駆動され、リアルタイムストリーミングコンピューティングを使用して、より正確なユーザーポートレートの概要を示します。現段階での正確なユーザーポートレートとリアルタイムのユーザー行動の組み合わせにより、ユーザーの現在のニーズを深く探求し、将来を見据えた予測を行うことができます。高度なツールを使用して管理戦略を統合し、適応型機械学習を使用してユーザーのリアルタイムの行動の変化を継続的に追跡し、常にユーザーの現在のニーズに最適な推奨事項を作成し、パーソナライズされた正確な推奨事項を毎日達成して、ユーザーの真の関心を刺激し、改善しますコンバージョン率。継続的かつ正確な推奨事項により、ユーザーはビジネスの価値をより認識し、ユーザーへの依存度を高めることができます。

3.ユーザーポートレートの作成

ユーザーポートレートモデルを構築するには、ユーザー情報データを収集することから始めます。動的データと静的データの2つのカテゴリに分類できます。

  • 静的データ

自然な属性:これは、ユーザーの名前、性別、年齢、収入、地域などに固有の属性です。

商業的属性:ファイナンスは、ユーザーの資産の量やクレジットの評価など、ユーザーのビジネス属性データなしでは実行できません。

静的データはユーザーポートレートの基本的なフレームワークを構成し、他の人のメッセージモデルを参照して、ユーザーポートレートのサイズを改善できます。

  • 動的データ

動的データもあります。いわゆる動的データとは、閲覧、ログイン、友達の招待、WeChat公式アカウントのフォローなどのユーザー行動データを指します。これらの行動データは、重要な情報を提供し、意思決定に役立ちます。同時に、各動作にスコアを付けることができます。ユーザーが期待する動作を実行した場合はポイントを追加します。予期しない動作を実行した場合はポイントを減らします。このようにして、スコアカードを作成して、ユーザーに階層レベルを与え、違いを促進することができます。操作。

もちろん、製品ごとに行動データが異なる場合があります。EコマースWebサイトは消費属性に焦点を当て、ソーシャルネットワーキングサイトは社会属性に焦点を当てています。コンテンツ情報Webサイトの場合、ユーザーの滞在時間、コンテンツの好み、行動頻度に焦点を当てることがあります。

たとえば、ユーザーのポートレートを次の寸法で割ります。

モデルタグを通じて、自然属性、タッチポイントの好み、ブランド接続の強さ、デフォルトの確率、最近の需要、潜在的な需要、マーケティングクリエイティブの好み、ソーシャルコミュニケーションの影響など、予測タグをさらに確立できます。

これらのタグを使用して、ユーザーを次の段階に分けることができます:初期連絡先ユーザー、主要な手がかりユーザー、意図的な手がかりユーザー、確認済みの手がかりユーザー、およびトランザクション顧客。

4.チャネルの確立

ユーザーポートレートが確立されたら、ユーザーポートレートに従ってユーザーをグループ化し、さまざまなチャネルを使用して、さまざまなユーザー特性に従ってユーザーに到達できます。たとえば、アプリプッシュが好きなユーザーがいる場合、アプリはそのユーザーにプッシュされます。一部のユーザーはSMSリーチが好きな場合は、SMSを使用してユーザーにリーチするだけですが、一部のユーザーはブロックする必要があることに注意してください(たとえば、一部のユーザーがSMSの嫌がらせについて不満を言っている場合は、SMSチャネルをブロックする必要があります。一部の監督者など、重要な人物もブロックされます。一般的なチャネルは次のとおりです。

5.データ分析

企業のマーケティング入力/出力を実現し、企業の利益を改善し、コストを削減するために、マーケティング入力/出力比を理解するためのさまざまなチャネルおよびマーケティング戦略の下でのマーケティングデータの自動レポート分析。

一般的なデータ分析レポートは、ページトラフィック分析、顧客分析、ソース分析、動作分析、ファンネル分析の各ディメンションから実行できます。

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