京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
通过数据提高用户体验的4大秘诀
在市场营销中,数据就是力量。对业内营销人员的调查显示,各类品牌都在追赶大数据的浪潮。 Direct Marketing Association调查发现,84%的受访者表示,他们2015年要在数据驱动的营销方案上增加开支。
与此同时,InfoGroup调查也发现,品牌依赖许多不同来源收集和分析这些数据。所有这些活动都是以提高用户体验的名义进行的,以期改变和吸引更多新的用户。
数据非常重要,但是仅有这些信息不可能帮助数据驱动的营销活动取得成功。营销人员还必须采取其他重要措施,以确保他们在预算之内接触到目标用户。以下是营销人员将数据变成可操作解决方案的四大秘诀,它们可直接帮助提高用户体验。
1.采访用户以填补空白
定量数据是确定品牌哪些策略发挥作用、哪些方面需要改进的重要指标。可是,没有统计可以解释为何营销活动成功比用户做出改变的决定更好的理由,无论那是否意味着购买或只要求更多信息。接触用户、询问他们行为的驱动力,将为定量指标提供更好环境。
对使用你产品的不同用户进行采访很重要。为何这种产品对一个用户有效,而对另一个用户却没有太大效果。理解数据和趋势意味着你要从目标受众中广泛的样本中收集到足够信息。
在进行采访时,你的目标是了解不同的用户群体。通过在第三方分析工具(比如Preact)上查看使用和行为数据,你可以找到具体的用户群体,并分析他们使用最多的产品功能。如果目标是对产品进行整体改进,你需要获得不同类别的信息。如果你的目标只是优化某种特定功能,你可以挑选出特定类别的用户。
无论在哪种情况下,你可以通过Survey Monkey或Tech Validate发出调查,也可以发送电邮询问接收者是否有兴趣聊聊。你可能会非常惊讶地发现,很多人都想与你谈谈,他们经常会提供非常棒的反馈或建议,帮助你更好地改进产品。
2.检查使用数据以评估用户体验
细化和个性化已经在网络营销上风靡一时。大数据帮助公司了解他们目标受众的不同方面,并基于类似用户找出最好的内容。这个过程可以不断提高。与X一代或婴儿潮一代相比,你的产品对更年轻的新千年一代的吸引力将完全不同。
考虑好你尝试吸引的用户群体。所有这些群体都满足他们的体验吗?他们接触你的产品经历相似吗?不同网站访客与特定内容互动,以及通过“转化漏斗”改变他们时,都将突出产品需要改进或提高的部分。
Preact可以追踪用户行为数据,比如了解一名用户点击某个特定按钮或观看某个网页的次数。它会收集接触和专业信息,帮助细分用户。你也可以使用Zendesk等工具追踪用户的正式投诉,这将有助于尽快发现漏洞。
3.找出停滞用户,并将他们带回来
有时候,一种战略可能无法获得预期回报率,或者无法吸引用户关注品牌。当有人转变一次或两次后,他们可能不再回来。但是通过更好地了解他们转化的路径后,也许可以将他们重新吸引回来。
再次看看你的定量数据,推测可能发生的事情,进行试验和采访。一旦找到这些用户为何不愿再回来的清晰模式,再利用你的产品去解决问题,然后向老用户提供新的信息,重新吸引他们的关注。
进行试验时,可以考虑使用Optimizely,这是一种允许你改变措辞、按钮位置以及文本等内容的工具,创造出同一个网页的多个版本。措辞可能对产品前景拥有巨大影响力,而Optimizely可帮助编辑多个版本的网页,并将它们进行对比。Optimizely将向用户随机提供一个版本的网页,并追踪每个平台的表现。
4.分析采集数据以评估进展
“转化漏斗”是许多品牌可能忽略的信息。营销团队给出如此多的内容,营销人员可能忘记哪些内容有用,哪些没用。对于公司来说,向用户展现的第一个点最为重要。为此,确定哪个渠道能够真正吸引新的用户绝对不容忽视。结果可能令人觉得有点儿意外,它是一种更改时间和努力,令其变成更高效渠道的好方法。
KISSmetrics等分析工具可追踪采集渠道,允许你看到有多少用户来自谷歌(微博)或付费广告等地方,以及他们是否正在转化中。如果你继续追踪来自不同渠道的用户,你甚至可以发现哪个渠道表现最好。
Google Analytics也是一种用于追踪这些数据的免费替代工具。大多数博客和小公司开始时都使用Google Analytics,当他们拥有更多现金后,才会订阅更强大的第三方工具。
营销人员为品牌做出决定提供的数据越多越好。它不仅仅只与原材料的定量分析有关,还必须从信息中找出有意义的见解,以确保会为公司带来实实在在的好处。有时候,找到这些答案可能需要深挖一些。调查每一条信息背后隐藏的真正意义,你会发现所有数据都会开始证明其价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12