社區(qū)化營銷與數(shù)據(jù)分析應(yīng)匹配對應(yīng)

整合營銷中，社區(qū)化營銷是非常專業(yè)的一個方式，我們發(fā)現(xiàn)社區(qū)化營銷與數(shù)據(jù)分析必須要匹配對應(yīng)，在數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘過程中，把用戶分類，盡管用戶量有限，但是經(jīng)過分類與細(xì)化，能夠更好地給用戶進(jìn)行有效推廣。通過對海量用戶進(jìn)行細(xì)分，進(jìn)而提煉出用戶方向，通過數(shù)據(jù)分析來分析用戶體驗，充分挖掘出潛在用戶，并且針對用戶進(jìn)行整理以及效果推廣追蹤。社區(qū)化營銷最重要的一點是先營銷，獲取用戶，其實我們也都了解，獲取用戶的方式是很多企業(yè)都需要的，特別是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。

通過渠道獲取用戶

通過渠道是第一步。在這階段中，通過QQ群的推廣、新媒體的吸引把很多用戶吸引到網(wǎng)站中，然后最重要的是對用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，當(dāng)然了這里所說的更多的內(nèi)容還是以交互型功能網(wǎng)站為主。這樣的以用戶為中心的網(wǎng)站像電商、視頻、社區(qū)、游戲、搜索類的網(wǎng)站是必須要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和頁面上下游分析的，還有一類就是，商業(yè)網(wǎng)站的功能性（用戶交互、視頻）類頁面，總之，交互性強(qiáng)的網(wǎng)站都是以用戶瀏覽和頁面上下游來衡量用戶走向的。我們先獲取用戶，通過平臺吸引用戶進(jìn)入到自己的網(wǎng)站中，再進(jìn)行用戶的數(shù)據(jù)分析。

分析用戶的方法有：通過百度指數(shù)的人群畫像、然后采用百度的頁面點擊圖等等工具，對網(wǎng)站有效性轉(zhuǎn)換的區(qū)塊，以及頁面上下游來分解，獲取的用戶屬性，在獲取用戶之后，下一步集中用戶，通過第二項：數(shù)據(jù)分析，查看用戶流量，追蹤用戶去向。用戶去向追蹤之后，還要對用戶屬性進(jìn)行分類，分門別類把每一類用戶進(jìn)行分解與分析，當(dāng)然了，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘師或者大數(shù)據(jù)開發(fā)人員早已經(jīng)把功能性強(qiáng)交互的網(wǎng)站進(jìn)行了多次開發(fā)，更便于統(tǒng)計用戶群體，以及用戶屬性。在獲取第一批用戶之后，想要持續(xù)不斷地增加新用戶，其方式就是不斷優(yōu)化用戶需求，爭取這一類用戶的口碑，通過分解用戶的走向、用戶的需求來重點做SEO優(yōu)化，把這一部分用戶日常搜索行為模式找出來，挖掘出關(guān)鍵詞，然后在專門的頁面進(jìn)行SEO的優(yōu)化工作，來獲取這一部分用戶。

獲取用戶并且形成用戶的深度瀏覽，還要考慮頁面下游走向，往往通過SEO或者SEM進(jìn)來的用戶跳出率很高，這其實是沒有詳細(xì)分析用戶的點擊熱點在哪里，頁面的深度瀏覽又少，只優(yōu)化了某一頁面，其實這樣做是根本無法獲取到用戶需求的，必須要有頁面分析圖，獲取用戶需求模塊，來分析出該用戶的瀏覽深度，以及如果通過用戶來吸引更多的用戶。用戶自我傳播的口碑，往往是非常好的，還有一點就是追蹤用戶行為，進(jìn)而獲取用戶的根本需求。所謂社區(qū)化營銷，其實產(chǎn)品（包含電商）是某一類用戶的聚集地，在這一類用戶中產(chǎn)生良好的口碑。前幾年的女性網(wǎng)站、以及現(xiàn)在比較熱門的自媒體類網(wǎng)站是非常好的例子，他能夠獲取到某一類的用戶所在，并且在這一類用戶中產(chǎn)生口碑，用戶獲取用戶，不斷增加用戶量。

數(shù)據(jù)分析

用戶流失、跳出率高是很多交互類網(wǎng)站必須要解決的，這主要是沒有對用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，作為網(wǎng)站運營者以及SEO或者是站長來說，需要對用戶進(jìn)行深度的分析，把不斷涌入的用戶進(jìn)行分類，可以根據(jù)產(chǎn)品分類、可以根據(jù)用戶喜好分類，這完全取決于你的網(wǎng)站頁面設(shè)置，吸引用戶點擊的方式。還有就是現(xiàn)在比較熱門的電商、視頻、自媒體類的網(wǎng)站，在用戶注冊的時候就已經(jīng)定義好用戶的圖譜，用戶自己就已經(jīng)把喜歡的內(nèi)容以及方向遞交到網(wǎng)站后臺，然后通過后臺的數(shù)據(jù)分類，為用戶進(jìn)行推廣。這是目前非常流行的大數(shù)據(jù)分析來獲得用戶需求，以及推廣給用戶。

其實電商類網(wǎng)站和自媒體網(wǎng)站對于用戶的數(shù)據(jù)分析是非常實用的，能夠準(zhǔn)確的獲取到用戶基本需求，這是籠絡(luò)住用戶的第一步。------>當(dāng)大型電商網(wǎng)站或者自媒體類型的網(wǎng)站把初期的用戶需求點抓住之后------>追蹤用戶瀏覽行為。把追蹤到的用戶行為進(jìn)行二次分解，來找到用戶期望的需求點，往往在這個階段，就不是單一的商業(yè)類網(wǎng)站能做到的，恰恰是功能類型的網(wǎng)站可以做到的。在二次分解之后了解了用戶的流向，此時可以推薦更多的相關(guān)類型產(chǎn)品（內(nèi)容）給潛在的用戶，進(jìn)而獲取用戶的興奮需求。當(dāng)然了，我這一節(jié)說的比較難，但是很實用。------>第三步，也就是最后一步，推送給用戶相關(guān)產(chǎn)品（內(nèi)容）可以多推送幾類，然后看這一類用戶的點擊流向。只有不斷通過數(shù)據(jù)分析、用戶分析，才能夠服務(wù)號某一類用戶。當(dāng)然，很多小型的電商或者小網(wǎng)站是無法做到如此細(xì)分，也沒有經(jīng)濟(jì)實力去培養(yǎng)一個數(shù)據(jù)工程師，其實也沒有關(guān)系，這里就是要根據(jù)統(tǒng)計類工具挖掘用戶的流向，進(jìn)而深度優(yōu)化這些內(nèi)容，促進(jìn)用戶點擊。

在針對數(shù)據(jù)分析和追蹤用戶瀏覽行為這一點上來說，其實就是產(chǎn)品經(jīng)理必須要了解的用戶基本需求、用戶期望型需求、用戶興奮點的三步，只是這三步演化到電商、自媒體等網(wǎng)站中，就是用戶流量分析，通過用戶流向分析，給用戶提供更有價值的內(nèi)容。還有一個問題，那用戶分類了，對于特殊用戶應(yīng)該如何處理呢？其實這個問題是必須要清楚的，特殊用戶屬性也是必須要做好維護(hù)，針對特殊的樣本用戶，歸到一類，然后給這些用戶進(jìn)行大眾化產(chǎn)品（內(nèi)容）的指引，這樣也能夠給企業(yè)解決用戶方案上節(jié)約了大量的成本。

推廣與大數(shù)據(jù)

現(xiàn)在很多企業(yè)在推廣上都融入大數(shù)據(jù)營銷，其實這是商業(yè)戰(zhàn)略，所謂大數(shù)據(jù)營銷其實說的明白一點就是人物圖譜個性化推送，電商、自媒體、視頻類網(wǎng)站的個性化推送，不斷挖掘用戶需求，通過一些編程語言來追蹤用戶的需求點。很多用戶往往都感覺到某一類的網(wǎng)站產(chǎn)品或者App很符合自己使用，感覺產(chǎn)品賦予了人工智能，其實是追蹤到了用戶瀏覽行為。當(dāng)然了一個新用戶的入駐，通常如同白紙，作為平臺運營商也會推送自身網(wǎng)站熱度較強(qiáng)的內(nèi)容或者讓用戶自己來選擇，進(jìn)而獲取用戶需求。

不斷獲取用戶需求，用戶其實是一個變量，根據(jù)時間、環(huán)境、性格、經(jīng)濟(jì)等因素不斷變化，在不斷變化的過程中，數(shù)據(jù)分析也是不定期要針對用戶群體進(jìn)行類別的劃分，不斷獲取用戶圖譜。有針對性的推廣，把用戶所需產(chǎn)品推廣到每一個人的眼前，這是最成功的數(shù)據(jù)化營銷。在很多中小型企業(yè)中，SEO與SEM其實就擔(dān)負(fù)著數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作，把每天獲取來的數(shù)據(jù)報表，分門別類，根據(jù)不同的用戶行為，在表格中對用戶進(jìn)行細(xì)分，然后再制定推廣方案。根據(jù)不同的用戶屬性，制定不同的推廣文案、設(shè)計，把更能吸引、更符合這一類用戶群的內(nèi)容推廣到每一個人眼前，進(jìn)而引導(dǎo)用戶的點擊，當(dāng)然了這樣的方案所說是非常細(xì)致的，做起來也是比較復(fù)雜的一個工作。但是沒有關(guān)系，在初期，即便是中小型企業(yè)，你只要獲取到一批用戶數(shù)據(jù)之后，搭建數(shù)據(jù)模型，到第二步就是對用戶分類，即便用戶在這期間有所變化，只要還在你的模型之中你只需要觀察就好了，當(dāng)然了超出了你的數(shù)據(jù)模型架構(gòu)，你還需要根據(jù)樣本的數(shù)量來搭建第二期用戶模型，基本上有幾版數(shù)據(jù)之后，你的用戶群體也就固定了，除非你還去開辟新的業(yè)務(wù)。

剛說的用戶數(shù)據(jù)模型是針對電商和垂直類網(wǎng)站來說的，現(xiàn)在說綜合類網(wǎng)站，綜合類網(wǎng)站的數(shù)據(jù)模型是一個龐大的數(shù)據(jù)群，數(shù)據(jù)變化和用戶圖譜也常變，作為一個數(shù)據(jù)分析師，在綜合性網(wǎng)站觀測推廣與數(shù)據(jù)，必須要細(xì)分，把一個個小的數(shù)據(jù)模型集合起來，做成數(shù)據(jù)單元，往往人群圖譜是無法突破這樣的數(shù)據(jù)單元，一旦突破數(shù)據(jù)單元，就要擴(kuò)展單元的模型量，說這些有點多，其實就是為了讓很多商家如何去獲取與管理你的用戶，并且讓你的用戶帶來新的用戶