在数字营销中，转化率是衡量广告活动或营销活动的有效性的关键指标。转化率是指为响应营销信息（例如，点击、注册或购买）采取所需行动的人数与总受众数量的比率。提高转化率对于企业至关重要，因为它可以带来更高的投资回报率和收入增长。
提高转化率的关键策略之一是细分受众和创建有针对性的内容。通过细分受众，您可以将受众划分为更小的、更具体的人口统计组，这些组具有相似的兴趣、需求和行为。这使您可以创建量身定制的内容，满足每个细分受众群体的特定需求和痛点。
细分受众
以下是一些用于细分受众的方法：
- 人口统计数据：年龄、性别、收入、教育水平、职业
- 心理因素：价值观、信念、态度、动机
- 行为数据：购买历史、浏览历史、网站互动
- 地理位置：国家、州、城市、邮政编码
通过收集和分析有关受众的数据，您可以识别不同的受众细分，并针对每个细分创建定制的消息传递和内容。
创建有针对性的内容
细分受众后，下一步就是创建有针对性的内容，吸引每个细分受众群体。有针对性的内容应包含以下元素：
- 明确的价值主张：说明你的产品或服务如何解决受众的特定痛点或需求。
- 相关内容：提供与受众兴趣和需求直接相关的有价值的信息和资源。
- 个性化元素：使用受众数据（例如姓名、公司或行业）来个性化内容，使其更有意义。
- 号召性用语：引导受众采取所需行动，例如注册、下载或购买。
通过创建有针对性的内容，您可以增加与受众建立联系并说服他们采取行动的可能性。
提高转化率的附加策略
除了细分受众和创建有针对性的内容之外，还有其他策略可以进一步提高转化率，其中包括：
- 减少摩擦：优化网站和登录页面以简化转换流程。
- 提供激励措施：为采取行动提供折扣、免费试用或其他激励措施。
- 进行 A/B 测试：测试不同的内容、号召性用语和页面布局，以确定最有效的方法。
- 建立信任：使用客户评论、推荐信和品牌认证来建立与受众的信任。
通过实施这些策略，您可以提高转化率，推动业务增长并实现营销目标。
结论
提高转化率是数字营销中的一个至关重要的目标，可以通过细分受众和创建有针对性的内容来实现。通过了解您的受众并提供满足他们特定需求的内容，您可以建立联系，推动行动并显着提高投资回报率。
数据精准营销的七个关键要素
数据精准营销的七个关键要素说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。 01用户画像用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。 具体包含以下几个维度：用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。 1.采集和清理数据：用已知预测未知首先得掌握繁杂的数据源。 包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。 这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。 比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。 还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。 我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。 2.用户分群：分门别类贴标签描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。 数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。 指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。 这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。 在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做一对一的精准营销。 举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括80后生鲜做饭日本料理等等，贴在消费者身上。 3.制定策略：优化再调整有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。 例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。 除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。 反复试错并调整模型，做到循环优化。 这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。 我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。 数据分析和挖掘还是有一些区别。 数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。 而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。 02数据细分受众“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。 但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收问卷寄出3小时内回收35%的问卷5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的一对一定制化，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。 举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。 03预 测“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。 当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。 这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。 我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。 进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。 大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。 在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。 预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。 以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。 你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。 过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。 预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。 04精准推荐大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，精准推荐成为大数据改变零售业的核心功能。 譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。 这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。 数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。 未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。 05技术工具关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。 但无论哪条路，都要确定三项基本能力：1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。 06预测模型预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。 “过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。 这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。 我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。 这里列举一些其他模型参考：参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。 可以通过模型来确定EDM的发送频率。 并对趋势做预测，是增加还是减少活动。 钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。 然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。 价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。 关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。 预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。 07AI在营销领域的应用去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。 我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。 而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。 还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。 针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：1、无监督的学习技术无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。 比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。 所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。 2、 有监督的学习技术通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。 3、强化学习技术这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。 这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。 从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。 强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。 最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。 按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。 除了强化学习，还在迁移学习。 迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。 强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。
营销型网站建设的标准是什么有哪些要求
营销型网站建设的标准和要求：
建设营销型网站需要考虑多个方面，以确保网站能够有效吸引目标受众、提高转化率和推动业务增长。以下是一些营销型网站建设的标准和要求：
1.目标受众分析：
在建设营销型网站之前，进行深入的目标受众分析。 了解目标受众的特征、需求和行为，以便更好地定位网站内容和设计。
2.用户体验优化：
确保网站具有良好的用户体验，包括简洁的导航、快速的加载速度、易于理解的页面结构等。 用户体验的提升有助于访客更容易找到所需信息。
3.响应式设计：
采用响应式设计，使网站在各种设备上都能提供一致的用户体验。 移动设备越来越普及，响应式设计对于吸引移动用户尤为重要。
4.强调品牌形象：
突出品牌形象，确保网站设计与品牌一致。 包括颜色、标志、字体等方面的一致性，有助于在用户心中建立品牌认知。
5.搜索引擎优化（SEO）：
优化网站以符合搜索引擎的算法，提高网站在搜索结果中的排名。 有效的SEO策略有助于提高网站的曝光度，增加有针对性的流量。
6.强化内容营销：
提供有吸引力和有价值的内容，以吸引并留住访客。 包括博客文章、案例研究、白皮书等，有助于展示公司的专业知识。
7.清晰的呼叫到动作（CTA）：
在网站上明确显示呼叫到动作按钮，引导访客进行期望的操作，如填写表单、联系客服或购买产品。 CTA的明确性有助于提高转化率。
8.社交媒体整合：
整合社交媒体元素，使访客可以轻松分享网站内容。 社交媒体的活跃参与可以增加品牌的曝光度和用户互动。
9.数据分析与优化：
使用网站分析工具（如GoogleAnalytics）收集数据，了解访客行为并进行优化。 根据数据分析结果，调整网站内容和功能，以提高效果。
10.安全性保障：
确保网站的安全性，采取适当的安全措施，保护用户信息和网站数据。 用户对于安全性的信任对于营销型网站至关重要。
通过遵循上述标准和要求，可以建设一个更具吸引力、用户友好且具有营销效果的网站。
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