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做数据营销前沿信息_万能数据恢复大师(2024年12月实时热点)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：教程更新日期：2024-12-04

做数据营销

正确营销思维的五大关键步骤大家好，我是徐雄雄。今天我想和大家聊聊正确营销思维必经的五个关键步骤。很多人可能觉得做营销就是做内容，但其实远远不止这些。下面我来详细讲讲这五个步骤。用户调查 𐟓Š 首先，用户调查是必不可少的。你得搞清楚你的目标用户是谁，他们对什么感兴趣，以及他们对你的产品有什么期待。比如说，你做一次推广活动，首先要明确这次活动的目标是什么，这样才能有的放矢。内容制作 𐟓 接下来是内容制作。这可不是随便写一篇文章或者制作一个视频就完事儿了。你得深入了解目标用户的需求，找到他们最关心的点，然后制作出能够吸引他们的内容。投放渠道 𐟚€ 内容制作好了之后，就要选择合适的渠道进行投放。关于如何选择渠道，以及需要多少渠道，我们后面会详细讲解。总之，选择对了渠道，才能让你的内容更好地触达目标用户。数据反馈 𐟓ˆ 然后是数据反馈。测试内容的效果是非常重要的。即使你做了用户调查，也不能保证制作的内容和选择的渠道一定会带来好的效果。你需要通过数据来验证你的假设，看看花了多少钱，完成了多少目标。失败是常有的事，但重要的是从失败中学习，调整优化。内容调优 𐟔犦œ€后是内容调优。根据数据反馈，你可以从宣传角度和产品角度进行优化。产品角度上，你可以通过数据知道用户在使用产品的过程中遇到了什么障碍，然后针对性地进行优化。宣传角度上，如果测试结果很好，就扩大宣传；如果效果不好，就重新调查用户需求，制作新的内容进行测试。这五个环节是一个整体，缺一不可。大多数人把精力放在内容制作上，结果每天都在制作内容，但没有经过调查，也没有数据反馈，调整没有依据，最终营销效果不理想。所以，记住这五个步骤，才能更好地做好营销。当我们看到别人成功的案例时，不要只看表面的数字，而是要看背后的营销逻辑是什么。这些思维才有可能对你的业务有帮助。希望这些分享对你们有所帮助！

有些人总爱吹偷𐟐Ÿ的数据，人家本来就是扎根在没有墙的圈子发展的，粉丝做数据毫无阻碍不说，公司安排的营销和𐟒樏Œ也是早已为他们铺平道路。反观蔡徐坤踏踏实实能拿到这么好的成绩，绝对是百分百无水分的巨星影响力𐟑Œ

「追星和喜欢有什么区别」拉到虽然我花钱但是都是上头被资本的营销骗到买呢些烂纸片子没任何卵用追星的根本意义是给自己提供情绪价值或者跟着爱豆一起提升自己你听歌刷剧就是数据的一部分以前的明星都是大家一家一家看电视剧收视率提上去的谁特么做数据买电视机做啊别被这些𐟐𖨵„本洗脑我追星想咋追咋追我听歌看剧还要流量呢但是有条件可以追线下因为出去玩认识同担顺便看看自担真的旅途都是回忆其他的算了做数据真的最nc行为本质就是在造假 10个粉丝做数据做出1000个粉丝的气势谁糊弄谁所以一定要量力而行！自己开心最重要！

数据分析的三大常见误区，你中招了吗？ 𐟔 数据分析的本质是为了解决业务问题，而不是为了分析而分析。一个完整的数据分析流程包括：明确业务需求、确定分析目的、梳理分析思路和框架、理解业务流程、数据采集与处理、数据分析过程、以及将结论和意见反馈到业务中。每个步骤都至关重要，但也很容易陷入误区。 𐟚련ﯥŒ𚤸€：技术至上 𐟒𛠦œ‰些人误以为使用最先进的分析技术就是最好的。他们追求复杂的算法和技术，却忽略了简单有效的解决方案。 𐟓Œ 实际上，选择适合的方法才是关键。节约时间和资源，提供高性价比的解决方案才是企业的需求。无论是高级方法还是低级方法，只要能解决问题，就是好方法。 𐟚련ﯥŒ𚤺Œ：业务理解不足 𐟓Š 数据分析需要全面了解业务，包括市场、营销和管理等领域的知识。只有这样，数据分析才不会与业务环节脱节。 𐟓‹ 有些分析报告看似专业复杂，但实际上让业务人员难以理解，缺少业务逻辑，难以指导业务实践。 𐟚련ﯥŒ𚤸‰：分析目的不明确 𐟌Š 面对海量数据，我们常常感到无从下手，不知道用什么分析方法、做什么图表、需要哪些数据、写什么形式的报告。 𐟔 因此，首先要明确为什么要做数据分析，要解决什么问题，也就是分析的目的。然后针对分析目的，搭建分析框架，选择分析方法和具体分析指标，以及明确抽取哪些数据，用到哪些图表等分析思路。只有对分析目的有清晰的认识，才能避免为分析而分析的误区，使分析结果和过程更有价值。

文科生在北美找工作？别慌，这里有出路！最近几年，市场行情确实有点严峻，很多文科生在北美找工作都感到很迷茫。作为一个marketing本科、传媒硕士的过来人，我在前年那场裁员寒冬中还能顺利上岸，成为一家公司的digital marketer，真的是感同身受。所以，我想站出来给大家一些信心，分享一些找工作的建议和规划心得，希望能帮到正在迷茫的朋友们，打破信息差，早日上岸！明确方向，尽早规划 𐟔 我身边那些一毕业就成功上岸的朋友们，包括我自己，都有一个共同点：很早就明确了目标和方向，并开始为之努力。越早确定方向，就能越早行动，稳扎稳打。我在硕士第一学期也经历过迷茫的阶段，但我很快就锁定了digital marketing方向并集中火力准备。一旦你确定了方向，你的努力就会变得更有指向性，效率更高。不要盲目转行做数据分析 𐟓Š 很多人都在讨论转行做数据分析，毕竟市场需求大，薪资也诱人。但我还是建议大家不要单纯为了找工作而转行。数据分析岗位对技术要求偏高，如果你纯粹是为了迎合市场而转行，不说你准备和学习的过程有多痛苦，即使你最终上岸也未必能做得长久。对于digital marketers来说，数据分析工具和技能在这个行业十分重要。但我认为，理解和应用数据并运用其来做出营销决策远比单纯的数据技能更重要。我很建议大家从Excel、Google Analytics入手，掌握基本的数据分析和可视化技巧，并多关注数据的实际应用。与其追求全面的编程技能，不如重点培养提取洞察的能力，让数据成为决策的支撑。利用本地实习打磨核心技能 𐟒𜊊对于传媒和市场营销来说，实习尤其重要。有至少一两段的北美本地实习经历会成为你的有力支撑，因为实习最能体现你对行业的理解和打磨你的技能。我在全职之前有三段美国的营销相关实习，前期也是从无薪开始的。但我也不太建议为了实习什么都投，聚焦你想做的领域并找高度相关的实习，这样不仅简历更有说服力，未来在积累面试故事时也更有针对性。保持自信！ 𐟌Ÿ 很多人都因为市场环境不乐观而没信心，我特别想说的是：我身边那些下定决心要留下来找工作的人，最终都上岸了！在这个过程中自信和坚定非常重要！我当时也是将信将疑，但如今回头看，只要方向明确并且为之做出正确的努力，结果一定不会让你失望！之后我会详细介绍marketing和传媒的分支和所需技能，以及分享一些找工作的技巧和职场感受！欢迎关注！𐟎‰

7种数据分析思维，轻松解决90%难题很多人学了各种数据分析工具和技能，但依然做不好数据分析。其实，掌握技能和工具只是第一步，真正重要的是数据分析思维。数据思维就像一个框架，能帮你确定分析角度、选择方法、指标体系，最后得出结论。不过，数据思维可不是一两周能锻炼出来的，下面我给大家分享7种常用的数据分析思维技巧。对比法 𐟓Š 对比法是一种挖掘数据规律的思维，可以和任何技巧结合。一次合格的分析一定要用到无数次对比。对比主要分为：横向对比：同一层级不同对象比较，比如江苏不同城市的茅台销售情况。纵向对比：同一对象不同层级比较，比如江苏南京2021年各月份的茅台销售情况。目标对比：常见于目标管理，比如完成率等。时间对比：如同比、环比、月销售情况等，很多地方都会用到时间对比。象限法 𐟓ˆ 象限法是运用坐标的方式，人工对数据进行划分，从而传递数据价值，转变为策略。应用非常广泛，像RFM模型、波士顿矩阵都是象限法思维。比如RFM模型就是利用象限法，将用户分为8个不同的层级，从而对不同用户制定不同的营销策略。漏斗法 𐟓‰ 漏斗法本质上是一种流程思路，在确定好关键节点之后，计算节点之间的转化率。这个思路适用于很多地方，比如电商的用户购买路径分析、app的注册转化率等等。著名的海盗模型AARRR模型就是以漏斗模型为基础，从获客、激活、留存、变现、自传播五个关键节点，分析不同节点之间的转化率，找到能够提升的环节，采取措施。二八法 𐟒𐊢€œ世界上80%的财富掌握在20%的富人手里”，这句话你一定听过。这就是二八法则，也叫帕累托法则。围绕找到的20%有效数据，找到其特征，使之产生更大的效果。比如一个商超进行产品分析的时候，就可以对每个商品的利润进行排序，找到前20%的产品，那这些产品就是能够带来较多价值的商品，可以再通过组合销售、降价销售等手段，进一步激发其带来的收益回报。分类法 𐟓š 分类法是根据数据的某种特征进行分类，以便更好地理解和分析数据。比如在一个电商平台上，可以将用户分为活跃用户、潜在用户、流失用户等不同类别，然后针对不同类别的用户制定不同的策略。聚类法 𐟔 聚类法是根据数据的相似性进行分组，发现数据中的隐藏模式和结构。比如在市场调研中，可以将消费者分为不同的消费群体，然后针对不同群体进行精准营销。预测法 𐟓ˆ 预测法是根据历史数据和趋势进行预测，帮助企业做出更明智的决策。比如在销售预测中，可以通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来的销售情况，从而制定相应的销售策略。回归分析法 𐟓ˆ 回归分析法是研究两个或多个变量之间的关系的一种方法，可以帮助企业了解变量之间的关系和影响。比如在市场营销中，可以通过回归分析了解广告投入和销售额之间的关系，从而优化广告策略。这些数据分析思维方法并不是孤立的，它们可以相互结合使用。希望这些方法能帮助你更好地进行数据分析！

「成龙呼吁大家到电影院看电影」娱乐圈的大哥都坐不住了，都在呼吁观众去电影院！问题是当今观众审美提高了，在新媒体时代对艺术的鉴赏能力也增加了几个档次。之前的文艺工作者还能靠话题炒作圈里人脉以及水军数据做营销，现在观众什么套路都清楚。与其求观众为艺术买单，不如想一想怎么出让群众喜欢的作品吧

营销号的精髓说话要贱贱的引战就会有人吵架，吵架了流量才能起来 [doge]但是粉丝总是会上这种套做完数据做营销号数据

CDP的五大价值，你知道吗？𐟤” 随着数字化转型的深入，CDP（Customer Data Platform）已经成为企业在精细化运营中降本增效的利器。市面上有许多商业化的CDP产品，如神策数据、火山引擎等，为中小企业提供直接的产品和服务。而一些大型企业则可能基于用户画像自研CDP。那么，CDP究竟有哪些价值呢？ 𐟔堦‰“破数据孤岛过去，用户订单数据、访问日志和浏览轨迹数据、CRM数据等分散在不同的系统中，不同的App（业务线）用户信息不互通，导致精细化运营时数据缺失不全或使用成本过高。CDP作为数据中台业务价值输出的重要产品之一，天然具备打破数据孤岛的能力，汇聚全域数据。 𐟎”覈𗥈†层能力精细化拥有更全面的数据源后，可以根据业务场景进行更加细致的用户画像标签体系建设，从而进行精细化的运营和精准营销。相比过去只有年龄、性别、地域几个标签，现在可以结合站内、站外数据和行为数据等更加丰富的标签。 𐟒𜠥ˆ†层运营降本增效过去想要做精准投放（如流失用户召回），一般流程是业务部门提需求给数据团队，数据团队根据取数条件通过SQL取数取出人群明细数据，再通过文件或Hive表/HDFS路径上传到触达系统（短信、Push等），整个过程依赖研发资源，响应周期长。CDP将这一过程系统化、自动化，业务人员可以通过标签且或组合的方式快速圈选目标人群。 𐟌Ÿ 精细化运营赋能过去，用户画像主要服务于一些分析决策场景，CDP的目标不只是用户洞察，而是要进一步对接前台的业务应用，数据反哺业务，为业务赋能。也就是数据中台的API服务输出能力，将精细化分层的用户人群通过API、Kafka、Hive表、离线数据文件等不同形式，一键输出到触达系统。全流程从过去几周到现在几十分钟。 𐟔„ 数据化营销闭环成功的产品需要不断地AB实验，优秀的营销也需要不断地迭代反馈。每一次运营动作之后，需要对数据效果进行分析，分析哪些特征（标签）的用户效果更加显著，下次迭代时则可重点针对对应人群。

数据可视化：用故事驱动商业决策 𐟓ˆ𐟓Š 在市场营销数据分析的领域摸爬滚打了六年，最近我读到了一本关于数据可视化的书——《Storytelling with Data: A Business Visualization Guide》，真是让我拍案叫绝，收获满满。这里我想分享一些我的心得，记录一下我思维的变化。解释性分析与探索性分析的区别 𐟕𕯸‍♂️𐟔 用数据讲故事，其实是解释性分析的过程。目的是帮助受众更好地理解数据背后的故事，揭示数据的规律和动态，为决策提供更深入的见解。以前在和业务方沟通时，我总是喜欢展示探索性分析的过程，只是罗列事实，没有明确的沟通重点。现在我终于明白，探索性分析只是手段，解释性分析才是目的。明确有效传播的基本情境 𐟓Ⱏ‘€ 用数据讲故事的前提是明确基本情境。主要包括：我和谁沟通？我希望他们有什么行动（产生共鸣、采纳建议、开始讨论…）？有哪些数据点可以实现我的沟通目的？应该采取怎样的方式沟通（报告还是展示）？这些问题都需要我在沟通前想清楚。自信是关键 𐟒ꊊ数据分析师的沟通对象往往是高层的决策者，刚开始做数据分析师时，我总是有点胆怯。但实际上，完全没有必要。正确的思维应该是：我充分研究过数据，我是最了解数据的人，我的推演过程是符合逻辑的。即使分析过程有瑕疵、有局限，这场沟通也是后续探讨的基础。减少受众的认知负担 𐟧 数据分析师在沟通时要用受众听得懂的语言、简洁明了的可视化进行观点的传达，千万不能让受众耗费太多脑细胞。比如统计术语尽可能不出现。另外一点，很多受众是高层决策者，他们的时间有限，那我要锻炼的是，能否在三分钟内把核心观点和诉求表达清楚。数据故事是技术和艺术的结合 𐟎芊数据可视化有很多技巧可以学习，比如图表选择、删繁就简、认知规律、善用文字等，这些都能帮助讲好故事。另一方面，讲数据故事的基础是讲故事。如何巧妙运用故事的力量，让受众产生共鸣、采取行动？这部分艺术性需要在实践中感悟和习得。这本书对于数据分析师、市场营销人员以及所有关心数据和故事表达的人都是一本必读之作！让我们共同掌握数据故事讲述的艺术，让数据在商业决策中发挥更大的作用吧！𐟚€𐟒𜀀

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