标签：营销 渠道 Python 用户 目标 有效 产品 运营 数据
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内容简介
面向零基础的小白，如果想从事数据分析运营这方面的工作总结运营工作中如何思考问题以及结合实际的数据进行简单的分析支持运营业务发展。其中包括如何思考问题、市场调研、用户和营销数据分析的介绍。
运营工作误区：
- 互联网运营是“拼创意”。
- 写文案就是写文章。文案好≠语文好，通俗的内容打动用户。
- 自嗨的写文案、制作内容，没有数据反馈的思维方式。
- 没有搞清楚运营目标就动手，脱离产品做运营的工作。
- 渠道、方法贪多求大，盲目地做品牌广告。维护成本高，精力分散。
- 无脑追求高粉丝数、高转发，虚假的数字并不适用。
- 无脑模仿“热门”运营方法。多学习、多思考为什么。
科学的思维和做事：
- 目标为导向：明确目标。
- 收集信息：获得数据。
- 精益执行：尝试各种方法。
- 得到有效反馈：总结经验。
- 优化迭代：不断优化。
学会思考问题
1.清楚的说明产品的用途
- 产品是什么。
- 目标用户是谁。
- 能解决什么问题。
2.不同的阶段确定不同的营销目标
产品的类型： 社交产品、社交工具、智能硬件、媒体门户、工具软件、消费生活、互联金融、企业服务、旅游户外、房产家居、在线教育、交通物流等等
3.未盈利阶段、持续盈利阶段
核心： 产品卖点和用户需求点的结合。营销方向明确，流量获取渠道明确、验证营销转化明确、能够获得种子用户。获取新的流量渠道、稳定的获取流量、有稳定的客户关系。
4.设置合适的转化路径
产品的不同阶段
- 萌芽期：有效流量。
- 起步期：有效流量。
- 发展期：有效流量&品牌广告。
- 成熟期：有效流量&品牌广告。
第一阶段：认知，互联网方式
- 硬广告： SEM竞价、网盟、网站banner、DM单。
- 社交广告： 微博、微信、论坛、社区、视频。
第二阶段：了解，互联网方式
- 产品页面： 产品介绍、功能、测试。
- 搜索结果： 博客、新闻、产品体验信息。
- 口碑推荐： 朋友介绍、用户评价。
- 社交网络： 产品效果、用户评价。
关注问题：
- 如何给用户提供服务？ 产品的一切 。
- 用户最关心的是什么？ 口碑、服务？
- 产品的价格是多少? 性价比是否有优势。
- 用户群体是什么？用户的年龄和使用习惯。
5.有效流量的定义
- 购买产品的用户。
- 持续使用的用户。
- 分享产品的用户。
6.营销各环节比重
- 用户调查（40%）
- 内容制作（20%）
- 投放渠道（10%）
- 数据反馈（20%）
- 调整优化（10%）
7.营销的误区
- 没有设置营销目标和转化流程。
- 不做用户反馈、自嗨。
- 找外包意义不大（这年头刷数据很easy）。
- 如何减少成本（不乱花钱，做没有反馈的事情）。
- 做事精益求精，不要贪多求大（提成垂直领域专注）。
8.渠道的选择
- 效果优先，数据分析可视化即可。
- 不挣钱的是不考虑品牌渠道。
- 效果好的渠道坚持到底。
- 流量获取流程化。
- 渠道越多效果越好，但是成本也高。
9.渠道的选择误区
- 把了解多少营销渠道和营销能力划等号，不如一个渠道做精深。 营销目标是创造价值，必须有流量做为前提。
- 随大流，炒热门渠道。 选择自己业务的适合的渠道。
- 产品初级阶段就使用品牌方法。 能有数据反馈的方式才是适合的。
有效的市场调研
1.意义
原因、目标、步骤（BRD&MRD的过程）
- 产品积累第一批用户。
- 创建产品-初步确定定位。
- 初定目标人群的可能性-市场调研。
- 制作营销内容-输出文章、投放渠道。
- 验证目标用户-数据分析反馈。
- 制作营销内容继续投放-调整优化。
2.内容目标准备
了解用户真正的需求，内容准备
调研:
- 调研对象： 竞品公众号的全部内容。
- 调研目标： 确定我公众号未来的方向。
- 调研工具： 推荐微小宝、西瓜助手等。
- 调研内容： 主题选择、文章结构、文章类型、标题类型、转化方式、用户需求等。
关键词分析：
- 定位关键词，通过关键词快速了解想要的内容
- 1级分类： 行业大类等等
- 2级分类： 行业专有内容
- 横向内容： keyword + keyword
精确关键词：
- 通过百度引擎尝试。
- 新闻类网站分析。
- 通过文章结构分析软文套路。
- 如何精准判断具体目标用户群？
2.引流目标准备
了解目标用户的活跃渠道，引流准备
调研：
- 调研渠道：知乎、简书、豆瓣、贴吧等。
- 调研目标：寻找定位能输出内容的平台。
- 调研数据：关注数量、浏览量、发帖量、问题数、热门话题等。
- 调研分析：确定通过哪个平台能够引流。
用户调查
用户调查再产品的所有阶段都很重要。确定调查目标，做对用户有益处的调查。通过用户反馈迭代数据基础做准备。用户调查是一位很好的公关。
1.用户调查思考的维度
- 用户是谁。
- 核心需求。
- 活跃区域。
- 产品价格。
2.产品初投市场（付费&未付费）
完善迭代、拓展产品
- 用户是谁（用户属性）。
- 核心卖点（产品属性）。
- 从哪里来的（渠道属性）。
- 怎么吸引人的（产品特点）。
- 产品价格。
3.让用户从被动变为主动
- 核心：让用户觉得一切都是为了他/她。
- 把需要持续回收的数据集成于产品和服务中。
- 把需要的数据集成再宣传中。
- 单次调查法给用户。
- 向你的用户表达诚意。
4.用户调查的基本因素
核心：确定的目标，系统的调查流程，调整优化，解决实际问题。
确定调查目的
- 调查的人群： 身份、年龄、收入。
- 调查目标： 推广+产品定位。
- 调查服务需求： 答疑、分享、课程、材料。
设计调查问题
需要调查的信息，围绕产品针对性开展。
吸引目标用户做调查
以获取用户信任为前提，通过自己创造价值。
整理、解读数据
- 整理分类数据。
- 结果是否完成了目标。
- 还缺少的内容。
- 解决问题即可不可贪多求大。
优化调查问卷，获取到更多需要的信息
反馈的营销数据分析
1.数据的误区
- 转发阅读数≠宣传效果好。
- 数据分析≠大数据。
- 投放的用户维度不以数据做依据。
- 无目标的选择宣传渠道。
- 产品调整靠脑补，不关注用户反馈。
2.营销数据分析阶段
产品萌芽期
- 宣传数据回收（产品设置埋点进行数据采集）
- 宣传转化（确定转化目标）
- 目标：跑通业务流程
产品发展期
- 宣传数据回收（产品设置埋点进行数据采集）
- 宣传转化（确定转化目标）
- 业务优化，选择需求维度采集并分析
- 目标：优化业务（产品&营销）流程
产品成熟期
- 宣传数据回收（产品设置埋点进行数据采集）
- 宣传转化（确定转化目标）
- 业务优化，选择需求维度采集并分析
- 挖掘新机会
- 目标：开源节流，发现新机会，业务利益最大化
标签：营销,渠道,Python,用户,目标,有效,产品,运营,数据 来源： https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/119242906
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