增长黑客手册——02
增长黑客的数据分析方法
趋势分析
多维分解
漏斗分析
用户画像
细查路径
留存分析
A/B测试
增长黑客的能力
市场营销技能
搜索引擎优化(Search Engine Optimization)
营销自动化(Marketing Automation)
病毒传播(Viral Refferal)
内容营销
工程开发技能
应用程序接口
A/B测试
数据分析技能
数据统计
数据分析
数据的9款工具
市场营销工具
产品工程工具
数据分析
增长黑客的数据分析方法
趋势分析
通过对业务指标的检测研究用户规律,寻找增长点
多维分解
从多个维度进行拆解发现深层次原因
漏斗分析
将用户转化过程中的每一步流量呈现出来,流失最多的环节往往是增长的机会点
用户画像
精细化分组用户,制定化用户推送
细查路径
观察用户行为轨迹、交互过程
留存分析
留存率 = 回访网站/app 的用户数占新增用户的比例
探究用户行为和访问之间的关联程度
A/B测试
实验组/对照组测试,控制变量,通过某种指标规则(用户体验、数据指标等)选择最优方案
增长黑客的能力
市场营销技能
搜索引擎优化(Search Engine Optimization)
常用的SEO:提高关键词的密度和权重、增加长尾关键词数量、建立外联、优化页面结构等
例如:对CSDN的搜索引擎优化,定期自动将最受人们欢迎的5W个标签提交给搜索引擎
营销自动化(Marketing Automation)
整合EDM(邮件直接营销)和CRM(客户关系管理)
例如:电商平台自动触发优惠引导邮件,引导感兴趣用户重新返回下单;连续两周未访问的用户自动触发调研邮件,了解用户兴趣,及时调整系统推送,避免用户流失
病毒传播(Viral Refferal)
完整的流程
– 发送者
– 接收者
– 传播内容
– 传播环境
通过付费或者邀请好友加入Dropbox实现
内容营销
撰写理财技巧博客文章获得大量的访问
工程开发技能
应用程序接口
通过逆向工程方式将企业信息同步到发布的平台上
A/B测试
控制变量测试得到不清晰的选择
数据分析技能
数据统计
数据统计是数据分析的前提
定量数据+定性数据
数据分析
数据分析应当建立在实际的业务需求上,避免过于追求模型和算法
数据的9款工具
市场营销工具
主要目的:
获取新用户(acquisition)
营销自动化(Marketing Automation)
主要工具
百度站长平台(Google Search Console)
帮助开发者管理和优化其在搜索结果中的排名
增长黑客快速提高网站链接被收录的概率,提升网站在搜索引擎搜索中的排名
获得大量的免费自然流量
UTM(Urchin Traffic Monitor)
成熟的流量检测机制
区分渠道流量大小和转化率
从而获取新用户
检测机制的五个参数
utm_source(广告来源)
utm_medium(广告媒介)
utm_campaign(广告名称)
utm_content(广告内容)
utm_term(广告关键字)
通过给不同投放链接打上参数标签,精细化检测渠道流量,大幅度提高推广效率
HubSpot / Mailchimp
营销自动化(Marketing Automation)
将潜在客户转化为客户
SaaS(软件即服务)企业
产品工程工具
UNbounce
Sketch/墨刀
Optimizely(个性化推荐、 移动端优化、A/b内容测试)
数据分析
Python/java
考虑目标页面结构、是否要登陆访问、反爬虫限制、下载格式
Google Analytics(结果型数据分析)
GrowingIO
结果型数据分析不能很好解释背后的用户行为逻辑
要想增长,需要洞悉用户行为和其逻辑
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