オンラインデータからユーザーの父親を素早く理解する7つの簡単な方法

どのようなマーケティングを行うにしても、まず顧客の関連する特性を知る必要があります。 • 製品とサービスに関しての主な懸念事項は何ですか? • ウェブサイトを訪問する目的は何ですか? • どのような情報が購入のきっかけになったのでしょうか? では、どのような点を理解すべきでしょうか?今日はそれらを一つずつ明らかにしていきます。 1.ヒートマップ ヒートマップをクリックすると、訪問者がどのコンテンツを気に入っているか、または気に入っていないかを直感的に確認できます。 2 つの異なる商品のリンクの色を比較することで、訪問者がどの商品を好んでいるかを明確に区別することができます。右側と下部の一部のセクションで色が濃い場合は、その場所のクリック数が多いことを意味し、また、これらの場所は明らかに遠隔地であるにもかかわらず訪問者に好まれているため、訪問者が特に関心を持っている場所であることも意味します。

上記のヒートマップから、「携帯電話を購入する」、「パッケージを申し込む」、「ビジネスを処理する」、「アクセサリを選択する」などのクリック数が多いことがわかります。これは、訪問者が明確な購入動機を持っていることを示しています。また、右下のカラーブロックに明らかな「売れ筋商品」がこの点を強く裏付けています。同時に、右側の「マイコレクション」と「商品注文」、および下の「今すぐチャージ」の色が非常に濃いことがわかります。これは、Web サイトの訪問者の多くが古い顧客であることを示しています。したがって、上記から、ウェブサイトの改善は電子商取引に拡大し、既存の顧客向けの優待商品を発売し、新規訪問者の割合を拡大することにも注意を払うことができると結論付けることができます。クリックヒートマップに加えて、訪問者が Web ページのどこに長く滞在しているかを示す注目度ヒートマップもあります。下の図は、「期間限定プロモーション」の注目度が高いことを示しています。ただし、これは、新製品の紹介や口座開設のプレゼントなどに比べて、訪問者が一目で注目できるコンテンツである価格割引に関心が高いことを意味します。したがって、Web サイトを改善したい場合は、最初の画面に割引情報を配置し、明るい色でマークすることができます。

ヒートマップを観察することで得られる結論は他にもたくさんありますが、ここでは一つ一つ詳しく説明しません。ヒートマップの背後には多くの有用な情報が隠されており、製品や企業と組み合わせて調査する必要があります。 2. 需要マップ index.baidu.com を開き、キーワードを入力して「Demand Map」をクリックすると、特定のキーワードを検索しているユーザーが実際に何を探しているのかがわかります。 Baidu Indexの公式発表によれば、需要マップは「ネットユーザーの情報への注目度と製品サービスの問題点を理解する」のに役立つとのことだ。「TOEFL トレーニングクラス」という単語を入力すると、需要マップから多くの関連語が表示されます。これらの単語が「TOEFL トレーニングクラス」に近いほど、関連性が高くなります。赤は検索インデックスの増加を示し、緑は下降傾向を示します。

「TOEFLトレーニングの費用はいくらですか」、「TOEFLトレーニング料金」、「料金」、「どのTOEFLトレーニングが最高ですか」、「TOEFLトレーニング機関」などの関連語は、ネットユーザーがTOEFLトレーニングクラスを検索するときに注目するものです。つまり、ネットユーザーがTOEFLトレーニングクラスを選択するときは、トレーニング料金と評判を非常に重視しています。下のタイムラインをドラッグすると、さまざまな期間のさまざまな焦点ポイントが表示されます。

また、需要マップの下にある関連語の分類、「TOEFLトレーニングクラス」を検索する前後の訪問者の検索行動、および百度インデックスの「群衆ポートレート」機能も一定の参考意義を持っています。

3. 検索用語を確認する 検索用語、つまりネットユーザーが検索するキーワード、特にロングテールキーワードは、ネットユーザーの内なるニーズを真に反映することができます。検索はネットユーザーの積極的な行動であるため、検索を通じて訪れる訪問者は通常、そのような商品に対して強い意図を持っています。コンバージョンをもたらすロングテールキーワードに注目すると、強い意図を持った訪問者が実際にどのようなニーズを持っているかがわかります。繰り返し出現する類似の検索用語から、潜在的顧客のニーズをまとめることができます。

上記の検索用語から、ウェブサイトの訪問者が探している減量製品は、環境に優しく、安全で、効果的であることがわかります。しかし、すべての検索語がその意図を明らかにできるわけではありません。「使いやすいダイエット商品」など、目的が不明瞭で意味が広い検索語は、ネットユーザーの考えをまったく表すことができません。まれで頻度の低い検索用語の中には、個々のネットユーザーのみを表すものもあります。また、検索語の数が少なすぎると、結論を推論するのに十分なサンプルデータを蓄積することができません。 4. 検索ドロップダウンボックス ドロップダウンボックスにキーワードが表示される場合、通常、このキーワードには一定の検索ボリュームがあり、検索しているキーワードと強く関連していることを意味します。キーワードを検索すると、検索エンジンは、他のインターネットユーザーと同様に、より正確なコンテンツを必要としている可能性があると考え、ドロップダウンボックスのキーワードをユーザーに提示します。以下の関連検索用語から、TOEFL テストに興味のある受験者は、実際にはテスト時間、プロセス、料金などの問題を懸念していることが推測できます。

携帯電話を開いてドロップダウンボックス内のキーワードを確認すると、携帯電話のドロップダウンボックスには PC よりも多くのキーワードがあることがわかります。これは、携帯電話での入力が不便であり、誰もが情報を素早く見つけたいと考えているため、検索エンジンが検索できるキーワードをさらに推奨するからです。一方、モバイルでの検索ボリュームは大きく、検索キーワードも多様化しています。そのため、携帯電話を使用すると、ドロップダウンボックスでより多くのロングテールキーワードを表示し、より多くのニーズを観察できます。

パソコン

5. 携帯電話での関連検索関連検索は、ネットユーザーが「TOEFL テスト」という単語以外にどのような単語を検索したか、つまり、この単語を検索する前と検索した後にどのような検索行動があったかを反映しています。これは特定のキーワードを中心にしており、ネットユーザーの焦点は前後の検索語、または意味的に関連するキーワードを通じて決定されます。そのため、下の図の「TOEFL」関連の検索語から、TOEFL受験者はTOEFLの準備、TOEFLの登録料、公式サイト、語彙などの情報も探していることがわかります。これらの側面は、彼らにとって非常に重要な情報です。

6. コミュニケーションツールのチャット履歴をチェックして、訪問者が何を質問したかを直接確認します。訪問者が頻繁に質問している場合、その質問は訪問者の購入決定に重要な役割を果たします。すべてのチャット記録を読み、顧客が懸念している共通の問題を抽出します。このようにして発見された顧客のニーズは、間違いなく非常に貴重なものになります。以下の写真を例にとると、複数の相談から訪問者がコースの割引について言及していることがわかりました。これは、このようなトレーニングコースに申し込む顧客が価格と割引に注目していることを意味します。

コンサルティング内容は、トラフィックソースや地域などのディメンションでさらに細分化できるとより良いでしょう。各ディメンションの訪問者が何を求めているかがわかり、より詳細なディメンションから訪問者をより深く理解することができます。セグメンテーションを実現するには、ランディングページのタグに従ってコンサルティングコンテンツを分類したり、コミュニケーションツールのセグメンテーション機能を使用してメッセージを複数の次元で表示したりすることができます。 7. サイト検索ボックス訪問者がコンテンツをより早く見つけたい場合、サイト検索を使用します。検索ボックス内のキーワードを監視することで、訪問者が何を知りたいかを正確に知ることができます。この機能はGoogle Analytics で使用でき、便利で高速です。「行動-ウェブサイト検索-検索語句」では、検索キーワードや閲覧状況を確認することができます。同時に、これはウェブサイトのナビゲーションを改善するのに非常に役立ちます。

上の写真から、訪問者はウェブサイトの試験コース、特に TOEFL と IELTS に興味を持っていることがわかります。 GRE、BECなどの科目も大きな割合を占めています。比較すると、文法や語彙のコースに興味を持つ人は少なくなっています。上記の点に加えて、地域、期間、統計ツールのその他のレポート、クリック率の高いSEMクリエイティブ、画像広告、フォーラムで最も人気のある質問、同僚のクリエイティブなコピーライティングなどから、潜在顧客の特徴をまとめ、より深く理解することもできます。実際、ネットユーザーは、自分が関心のあるコンテンツに対して、クリック、閲覧、検索、共有など、何らかの行動を示します。私たちがすべきことは、これらの「痕跡」を見つけ、製品とデータを組み合わせて訪問者の内面的な活動を分析し、より効果的なマーケティング活動を行うことです。これらの「痕跡」をより小さな次元で区別できれば、掘り出された情報はより価値あるものになります。

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この記事は@朱顺意(Qinggua Media)によって編集され、公開されました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。サイトマップ

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