再現可能な4つの洗練された操作方法!

再現可能な4つの洗練された操作方法!

核分裂のゲームプレイ テンプレートは重要ですが、さらに重要なのは核分裂の方法論です。核分裂の理由と原理を知り、核分裂の方法論を理解することで、あらゆる核分裂ゲームプレイ テンプレートでプレイできるようになります。

この記事は、低価格のトラフィック生成に関する実践的なケーススタディのレビューです。著者は、「コース共有のための現金報酬」配布分裂活動における4つの再利用可能な分裂方法論を詳細に説明および分析し、そのプロセスにおける思考ロジックの一部を要約して、参照と学習のためにすべての人と共有します。

長い間、ケースレビューを投稿していませんでした。今日は、教育業界における低コストのトラフィック生成に関する最近のケーススタディを皆さんと共有したいと思います。4 日間のプロモーション期間で、80 人の教師と 1,000 人のシードユーザーを通じて、15,000 件の注文の販売と 52% の有料コンバージョン率を達成した方法についてです。

1.洗練された操作はどの程度重要ですか?

弊社にイベントの実施を依頼する前に、パートナーはすでに社内でいくつかの配信活動を行っていましたが、活動全体の有料コンバージョン率は平均で約 35% でした。協力後、プロジェクトを一つ一つ確認していくと、実際にはコースのパッケージング、活動の道筋、ユーザーのインセンティブ、宣伝・プロモーションのリズムなどに問題が現れていることがわかりました。

粗作業支払いの転換率は 35% ですが、主な理由は次の 3 つです。

  1. ユーザーパスは長く複雑です
  2. ユーザーを動員して情報を広めることができなかった
  3. 宣伝と反復に対する意識がない

多くの顧客は、従業員のチャネルを使用して、最小限の予算で「自転車をバイクに変える」方法と、独自のチャネルの分裂促進を奨励する方法を知りません。

その後、私たちはパートナーと同じゲームプレイと同じツールを使用しました。ユーザー心理に対する深い洞察力と、洗練された操作と配信ゲームプレイの根底にあるユーザー心理を組み合わせ、重要な最適化を実行しました。最終的に、支払いコンバージョン率は52%に増加しました。 4日間のプロモーション期間中に、15,000件の注文を達成しました。

洗練された操作では、主に次の 4 つの重要なポイントが最適化されます。

  1. ユーザーの洞察(プロモーションの機会をつかむ)
  2. ユーザーのタッチポイントエクスペリエンスを最適化する
  3. 社内の従業員やユーザーに情報を広めてもらう
  4. データ分析、最適化、反復

2. 4つの再現可能な改良された運用方法論

私たちは教育業界の 3 つの軸、つまり共同購入、流通、グループ分裂について常に話してきましたが、この流通活動の「4 つの軸」は、ユーザーのニーズを把握すること、すべてのステップで優れたユーザー タッチポイントを作成すること、ユーザーが口コミで広めること、そして継続的な反復的な思考です。

1. 異なる時間帯に応じたユーザーニーズを把握する

各活動の開始時にユーザーインサイトと製品パッケージを作成する段階は、私たちにとって最も長い時間を要する段階です。結局のところ、ユーザーに喜んで「お金を使わせる」ためには、ユーザーの真のニーズと問題点を明確に理解する必要があります。

例えば:

山翔教育:ちょうどその頃、疫病が流行したため、多くの試験が延期されました。教員採用試験に向けて準備する受験生は、すでに大きな心理的プレッシャーにさらされており、その多くが独学で勉強しているため、不安や混乱の状態に陥りやすいのです。現時点では、ユーザーの「学習支援」に対する需要は非常に強いです。

英語の流暢さ: 12 月の終わりになると、誰もが旧正月の準備を始め、リラックスするために家に帰ります。これは核分裂に適した時期でしょうか?確かに、主要な休日の前後には、ユーザーの学習意欲は非常に低くなります(人々は怠惰になります)。そこでパッケージのアイデアを変えて、英語学習者向けの新年ギフトパッケージ(買いだめコースを考えて)としてコースをパッケージ化し、最終的に14,000個の販売を達成しました。

したがって、異なる時期のユーザーのさまざまなニーズと製品の機能や属性に基づいて、適切なプロモーション時期を選択する必要があります。ユーザーの需要があってこそ製品が生まれます。ユーザーの需要を目標にしない人はただの悪党です。

では、ユーザーインサイトプロセス中に、ユーザーの真のニーズを発見し、プロモーションの適切なタイミングを選択するにはどうすればよいでしょうか?

ニーズを探るとき、私は通常、まず定性的な方法、次に定量的な方法を使用します。

最初に定性的な一対一のインタビューを実施することで、対象ユーザーのニーズや行動習慣をより早く理解できるだけでなく、ユーザーとの共感ポイントを見つけて、より多くの会話を促すことができます。

インタビューの過程では、異なるアイデンティティを使用して、異なるターゲットユーザーと1対1のインタビューを実施できます。これにより、ユーザーがブランドに対して「肯定的なフィルター」を持つことを防ぎ、彼らの本当の考えを知ることができます。

例えば:

公式スタッフとしてユーザーに「競合製品と比較して、なぜ当社のブランドを選んだのですか?」と尋ねると、ユーザーからブランドを称賛したり褒めたりする声が聞こえてくるかもしれません。

しかし、ユーザーのアイデンティティに基づいて質問すると、得られる答えはユーザーの本当の考えに近いものになります。 (関係性=情報)

定性的な一対一のインタビューを経て、ユーザーのニーズと行動習慣を大まかに把握することができました。

次に、定量的なアンケート調査を実施し、ユーザーの基本情報、行動(どの価格帯のコースを購入したか、最も消費量が多いのは何かなど)、嗜好などを把握し、客観的なデータを用いて意思決定を支援します。サンプルサイズを大きくすると、調査エラーが減り、ユーザーインタビュー中の一貫性のない言葉や行動による偏見を避けることができます。

要約すると:

定性調査: ユーザーとの1対1のインタビュー

  1. サンプル数: 典型的なユーザー 8~10 人
  2. インタビュー対象者: ユーザー/公式スタッフ
  3. インタビューの目的: 典型的なユーザーの購入動機とニーズを深く理解すること

定量的:アンケート調査

  1. サンプル数: 200以上
  2. アンケートの質問数: 8〜10 (ユーザーの忍耐力には限りがあるため、あまり多くしないでください)
  3. 研究目的: ユーザーニーズの真正性を判断する

さらに、より多くの直接的な情報を掘り起こす必要があります。ユーザーと最も多く接触し、ユーザーを最もよく理解している教育研究の教師を見つけ、その教師と深く話し合い、学生に関するより多くの直接的な情報を得るのが最善です。

さらに、ユーザー調査で初心者が最も陥りやすい落とし穴は、機械的な質問と回答です。調査は十分に網羅的ではなく、ユーザーの情報を深く掘り下げていません。実際には、ユーザーにもっと話させ、ユーザーがもっと話したときに「なぜ」をさらに質問する限り、効果的に回避できます。

ユーザーのニーズを把握した後、開始時期と現在のホットなトピックを総合的に考慮する必要があります。たとえば、非常にエンターテイメント性の高い祭り(バレンタインデー、中秋節など)の期間中は、コース学習アクティビティを開始しません。

そのため、ユーザーのニーズと適時性に基づいて、2020年の採用(適時性)、特別なスコアの向上、テスト受験スキル、高頻度のテストポイント、正確な質問回答(レジャーを愛し、仕事が嫌い)というパッケージのキーワードをすぐに固定しました。

次に、これらのキーワードを対応するソリューションに変換し、コースの内容に基づいてコース パッケージのセールス ポイントを抽出します。

コースのパッケージ化も、過去の研究結果から切り離すことができず、盲目的な運用上の自己満足の観点に陥らないという原則に従う必要があります。

(1)コピーライティングの自己点検:「何が得られるのか?」をユーザー視点で考える

5つの主要な自己診断の質問:

  • ターゲットユーザーが誰であるかは明確ですか?
  • 彼にとってのセールスポイントは何ですか?それは明らかですか?
  • ユーザーが理解できない概念や名詞は多くありますか?
  • ユーザーの注目を集めることができますか?
  • ユーザーに認識を形成させたり、次のアクションを取るように誘導したりできるでしょうか?

(2)内部レビュー:さまざまな視点からユーザーニーズを探る

最初のドラフトから最終設計まで、少なくとも 3 回の内部レビューの議論が必要です。

2. あらゆるユーザータッチポイントでエクスペリエンスを最適化する

Liang Ning 教授の言葉を借りれば、ユーザー タッチポイントとは、ユーザーがサービスに接触してから目標を達成するまでの間に、製品と接触する部分を指します。あらゆるユーザータッチポイントは運営者にとってマーケティングチャンスであり、これらの領域でユーザーに優れたサービスを提供すれば、コンバージョン率は自然と高まります。

流通活動においては、キャッシュバック収入、購入経路、ユーザー定着という3つの主要なユーザータッチポイントがあります。コードのスキャンから購入、グループへの参加、学習まで、ユーザーはコンバージョン ポイントを確立する必要があります。

(1)キャッシュバック収入

私たちは社内でずっと「リアルタイムの収益受け取り」を重視してきました。ご存知のように、「お金が世の中を動かす」ので、金銭的利益の原動力はあなたが思っているよりも強いです。ユーザーが「甘さを味わう」(最初のプロモーション収益を受け取る)限り、それはユーザーのプロモーション意欲を刺激します。収益受け取りの継続的なリマインダーは、ユーザーに非常に強い肯定的なフィードバック刺激を与え、配布を継続して最後までやり通す動機を与えます。

毎日、あなたの言葉やプロモーションのヒントを更新してユーザーと共有するだけで、その活動全体がユーザーの自己分裂を生み出すことができます。

配信ゲームプレイの背後にあるユーザー心理:

  1. 貪欲な心理:コース収入とランキング特典はユーザーのシェアを刺激します。ユーザーが最初の配信収入を受け取ってその甘さを味わうと、シェアする動機はますます強くなります。
  2. 怠惰な考え方:ユーザーは共有リンク/ポスターをコピーして貼り付けるために指を動かすだけでよく、友人はそれを購入することで特典を得ることができます。

ここで、第 2 レベルのキャッシュバックを開くことがどの程度必要なのか疑問に思うかもしれません。実際、第 2 レベルの流通とは、商品を販売する能力を持つ一部の人々がより多くのダウンラインを開発し、継続的に宣伝して分裂することで、より多くの新規ユーザーを獲得できるようにするものと理解できます。

配布 SaaS ツールの以前のデータ分析では、配布レベルが 2 つのアクティビティでは、配布レベルが 1 つのアクティビティよりも共有率が 39% 高かったことが示されました。

(2)購入経路

ユーザーの購入経路全体を通じて、ユーザーとのサービス タッチポイントがある限り、運用側が注意を払う必要がある詳細事項があります。

例えば:

  1. 販売前および販売後の顧客サービス タッチポイント: ユーザーからの問い合わせがあった場合、オペレーション部門はまずユーザーからのフィードバックを受け取り、タイムリーな調整と最適化を行うことができます。
  2. ユーザーが購入してコミュニティに参加した後、配布報酬に関する情報をタイムリーにユーザーに通知する必要があります(効果的なトリガー)。

設定原則: 単一パス

(3)ユーザーの定着

活動の分裂効果を高めたい場合、配布活動にはコミュニティが必要です。なぜなら、人々は群集心理を持っているからです。コミュニティ内の群集心理を誘導すれば、活動の二次的な普及(新しい人が新しい人を連れてくる)をもたらすことができ、活動の効果は再び増幅されます。

ここで、ユーザーに配信戦略を継続的にプッシュすると、クラスに参加する人数やコンバージョン率に影響があるのだろうかと疑問に思うかもしれません。次の 2 つの点を念頭に置いておけば、「合理的なユーザー」の嫌悪感を軽減し、後のコース変換との競合をより適切に回避できます。

  1. ユーザーに選択を許可します: グループへの「自発的な参加」を促す (オプション)
  2. ガイド付き配布と学習コンテンツを組み合わせ、配布ガイダンスのユーザー受け入れを仲介します。

例えば:

ユーザーの定着という点では、新規参入者がユーザーをそらすのは簡単です。実際には、ユーザーを 1 つのグループに集中させ、群集心理を利用してユーザーをアクティビティの共有に誘導するのが最善です (これを覚えておいてください)。

このリンクは、オペレーターが最初にシーン全体をセットアップし、次に風景を選択し、シーン内のすべてのユーザー タッチポイントを使用してユーザーのアイデアを変更し、ユーザーの行動に影響を与えることと同じです。

3. ユーザーに情報を広めてもらうためのトリックを使う

「フィールド」が構築された後、次の焦点は、ユーザーの自己増殖を形成するために、ユーザーを「フィールド」内でアクティブに保つ方法です。重要な鍵は 4 つあります。

  1. 適切な人を見つける
  2. ターゲットを絞ったインセンティブ
  3. ユーザーの成功を支援する
  4. イベントの結果を知らせる

(1)適切な人を見つける

アクティビティの起動回数は重要です。ユーザーの正確性、開封率、参加率は、配信アクティビティの分裂効果に直接影響します。では、外部配信チャネルに加えて、独自のチャネルリソースを2回目に収益化して、ユーザー価値を最大化するにはどうすればよいでしょうか。

シードユーザー募集: 既存ユーザーと追加ユーザー

既存の古いユーザーグループから、ブランド認知度とロイヤルティの高いシードユーザーグループを募集し、特典(物質的または金銭的)を提供し、イベントの宣伝に招待します。このシードユーザーグループは、製品を配布する際に大きな説得力を持っており、小さなレバーを使用してより大きなユーザーグループを活用し、双方に利益のある結果を達成することもできます。

募集プロセス:事前にコミュニティを作成→募集コンテンツを設計→募集情報を公開(ツイート/個人WeChatモーメント/グループアナウンス)→興味のあるシードユーザーがコードをスキャンしてグループに参加→登録フォームに記入

利用手順:ポスターのQRコードをスキャン→シードユーザー活動福祉グループに入り、登録フォームに記入→活動ルールの説明とトレーニングを受ける→ポスターを共有してプロモーションに参加する

配布活動のために募集する必要があるシードユーザーは何人ですか?グループに参加するためにサインアップしたユーザーと実際にプロモーションに参加するユーザーの間には、一定の参加率があります。通常、少なくとも 1,000 人のシードユーザーがグループに参加するようにサインアップする必要があり、これにより最終的により良い分裂と新しい成長効果がもたらされます。

仮定: 1,000 人が登録し、参加率は 40% です。つまり、400 人のユーザーが参加すると、最終的に 800 人の新規ユーザーが参加することになります。

(データ推定表 - 値は参考値です)

(2)対象を絞ったインセンティブ

通常、配信ユーザー グループを見つけた後、対象を絞ったインセンティブも提供する必要があります。すべてのユーザーが配信手数料を気にするわけではありません。多くの場合、学習を心から愛するユーザーが最も望んでいるのはコース特典です。そのため、ランキングインセンティブでは、コース教材、物理的なオブジェクト、および金銭を組み合わせて、さまざまなユーザーサークルを活用することができます。

通常、ランキングインセンティブとして、3000~10000の手数料、KOL手数料、実物賞品、コース特典などを取ります。ランキングには、ランキング報酬とスター報酬の2種類があります。最大の違いは、一方は場所が限られており、もう一方は場所の制限がないことです。全体的な顧客獲得コストはそれほど変わりません。しかし、ユーザーの参加基準と好みを分析すると、教育業界のユーザーはインセンティブとして星のランキングを使用することを好みます。

種子ユーザーにとっての魅力

  • お得感が高い:通常価格のコースなど
  • 希少性: 社内レビュー資料、カスタマイズされたギフト パッケージなど。
  • 低いしきい値: 報酬を設定するときは、古いユーザーの能力を考慮する必要があります。一般ユーザーの場合、招待のしきい値は 10 以下です。

新規ユーザー向けのアトラクション

  • 希少性: 最初の 500 人の学生にコース教材などが提供されます。
  • 必要なもの:最新のレビュー資料、レビューの落とし穴回避ガイドなど。
  • 実用性: 関連する物理的な学習ツール (教科書、実際の質問など)
  • 営業教師、クラス教師、ティーチングアシスタント配布特典+現金ランキング報酬ドライブ

(3)ユーザーの成功を支援する

シードユーザーを募集した後、継続的にシェアしてもらうにはどうすればよいでしょうか?答えは、ユーザーの成功を支援することです。

一般ユーザーには注文する権限がありません。ユーザーの成功を支援することによってのみ、私たち自身も成功することができます。ユーザーの成功を支援するにはどうすればよいでしょうか? 2 つの小さな方法があります:

1) 昇格研修(現役期:ルール説明)

ユーザーがイベントに参加する方法と、招待者と招待された人がそれぞれどのようなメリットを得られるかを明確に説明します。メリットを強調し、操作をシンプルにする必要があります

2) プロモーションワードを更新し、プロモーションのヒントを共有する

運用担当者は、シード ユーザー向けのプロモーション スクリプトをリアルタイムで継続的に更新し、さまざまな転送スクリプト テンプレートを提供し、Moments に転送する最適なタイミングや Moments で取引を成立させるテクニックをユーザーに伝える必要があります。ユーザーの参加意欲を最大限に高めるには、「確実なプロモーション」でユーザーを支援するのが最善です。

(4)活動結果の報告

登録ユーザー全員が配信プロモーションに参加するわけではありません。収益ランキングの実情や活動結果を毎日更新し、待機中のユーザーにもっと頻繁にリーチし、ユーザーの参加を再度促すことが最善です。結局のところ、競争の時代では、ユーザーリソースは非常に貴重です。今回ユーザーを変換できなかった場合は、次回変換するようにしてください。

4. MVPモデルを理解し、小さなステップで素早く反復する

すべての事前準備が完了したら、次のステップは製品を発売して「成果」を収穫することです。果物の収穫は思ったほど簡単ではない場合があります。緊急事態に遭遇した場合、作業者は対応する対策を準備しておく必要があります。

よくある 3 つの問題と対処法:

(1)コンバージョン率が低い(過去の流通活動の参考値は35%~52%)

主な症状は次のとおりです。

イベントの購入コンバージョン率が低く、イベントUVと購入者数に大きなギャップがあり、入ってきたユーザーが購入しない。

原因調査:

  1. サンプルデータの量が十分であるかどうかは、主に、活動を開始したばかりのときは、全体的なデータが少なく、データに参考値がないという事実に反映されます。
  2. ユーザーのニーズは正確ですか? ユーザーはこのアクティビティを認識していますか?
  3. コースのパッケージ: コースのランディング ページには、コースのセールス ポイントとユーザーのメリットが明確に記載されていますか?

最適化対策:

  1. アクティビティのサンプルサイズを増やし(500UV以上)、対応する購入コンバージョン率を確認します。
  2. ユーザーが購入しない具体的な理由を把握し、ターゲットを絞った最適化を行うために、ユーザーリターン調査を実施します。
  3. コースのランディング ページの最適化、共通の説得ロジック: シナリオの説明でユーザーの問題点を刺激する -> 解決しない場合にどのような結果が生じるか -> コースのセールス ポイント、コンテンツ、メリットを紹介する -> 適切なグループ -> 信頼の支持 -> 良いレビュー -> 購入手順

(2)核分裂率が低い(これまでの流通実績の参考値は100%~500%)

主な症状は次のとおりです。

ユーザー共有率が低く、新規ユーザー獲得率も低く、当然ながら順序効果も低い

原因調査:

1) 活動のインセンティブ、コミュニティの雰囲気が活発かどうか、ユーザーがコミュニティに参加する意欲と関心を共有しているかどうか

  • 共有人数:ポスターを作成したユーザーの割合(参考値:40%~60%)

2) ユーザーの潜在的効果の評価:共有によって新しいユーザーがQRコードをスキャンできるかどうか、ポスターと言葉が十分に魅力的かどうか

  • 共有成功率:効果的なUVを成功させたユーザーの割合(参考値:9%~15%)
  • ユーザーが密集し、拡散する性質があるかどうか。判断基準:ユーザーグループが独自のグループを持っているかどうか

最適化対策:

  1. ユーザーの競争意識を刺激するために、活動インセンティブとコミュニティ雰囲気の創出を強化する
  2. トークスキル:より優れたトークスキルを提供する。ポスター:ユーザーの注目を集めるためにポスターのデザインを最適化する。
  3. 潜在的可能性の高いユーザーへの1対1のプロモーションにより、上位ユーザーの20%を動機付ける

(3)利益が低い(これまでの流通活動の参考値は80%~90%)

主な症状は次のとおりです。

ユーザーが購入後、購入ページを閉じ、ページの指示に従ってグループに参加したり、クラスの先生を追加したりするためのコードをスキャンし続けないため、ユーザーに再度積極的に連絡を取ることができません。

原因調査:

  1. ユーザーのコレクションパスは単一かつ短いですか?
  2. ガイドページのプロンプトは明確ですか?

最適化対策:

  1. 単一パス原則に従ったパスチェックの最適化
  2. ガイドページのコピーライティングを最適化し、「必ずご確認ください」、「すぐにコードをスキャンしてください」などのガイダンスを強化します。(アクティビティ体験:「必ず xxxx してください」というコピーライティングプロンプトは、「必ずご確認ください」のないコピーライティングプロンプトよりも 19% 低くなります。)

3. 核分裂活動における洗練された操作の思考ロジック

良好な核分裂活動 = 資源 x 潜在的可能性 x 効率 x 社会的利益

核分裂活動には増殖効果があります。爆発的な核分裂をうまく行うには、活動プロセスの各主要ステップを分解し、主要ステップに影響を与える中核的な影響要因を見つけ、洗練された操作を使用して核分裂活動の効果を最適化し、活動の ROI を向上させる必要があります。

各リンクには相乗効果があります。各ページの効果によって、アクティビティの最終的な効果が決まります。わずかなミスでも大きな違いが生じます。

成長とは、単にルーチンを学ぶことではありません。より深いレベルでは、核分裂成長活動全体についてのオペレーターの思考と、人間の性質に対する理解です。

上記は、山翔教育の配布活動を計画する際の私たちの経験をまとめたものです。

著者: 江馮 出典: Operational In-depth Selection

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