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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

11/08 19:00

Steven 社群小教室 - 做口碑行銷時,如何讓口碑能見度持續發展?
Q:「老師,做口碑行銷時,如何讓口碑能見度持續發展?(三)」
我:第五個,回歸官網。
我們在官網放置內容專區,打造「內容型網站」。比如,iCook、旅知,他們本身可以賣東西,也有自己的相關文章。
產出這些文章時,我們同時也能做到「佔地」。文章一多,假使其中一篇紅了,就可能展現連環效益,帶來更多流量。
你也可以將口碑集結到網站中,「收容」這些口碑。
這是什麼意思?就是把圖片、文字等等放入,打造口碑、背書專區。
第六個,靠 SEO 及關鍵字廣告。
搜尋時,就會被需求者抓住,而開始比較產品。取得這上面的人,也是一個關鍵的方法。
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歡迎搜尋:Steven 數位社群行銷研究室​
🤝 各單位邀課或行銷需求:歡迎私訊聯絡!
或洽 smallballmj@gmail.com
圖片來源:
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15小時前

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02/08 00:00

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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

11/07 19:00

💡 亞瑞特數位社群趨勢週報 1104-1108 期間總結 💡
#每日第一手國外社群新知 #數位社群行銷平台的變化
【 LinkedIn 在增加的貼文中加入了潛在客戶開發目標 】
LinkedIn 增加了另一種方式來從您的潛在客戶開發工作中獲得更多收益,潛在客戶開發現在可作為提升貼文的目標。
1️⃣ 當您從 LinkedIn feed 中推送貼文時,您將能夠選擇「潛在客戶生成」作為目標。
2️⃣ 該選項將提供另一種方式來建立您自己的聯絡人列表,同時還可以收集對受眾的洞察。
3️⃣ 提升貼文被設計為一個更輕量級的選項,因此,它不提供與 LinkedIn 的行銷管理器中相同深度的定位選項。
【 Netflix 新增了將節目剪輯分享到社群媒體的新選項 】
Netflix 新增了一個新選項,可以讓您更輕鬆地在社交網路上分享 Netflix 節目的剪輯。
1️⃣ 暫停畫面很快就會有一個新的「時刻」選項,點擊該選項後,您可以建立正在觀看的場景的剪輯。
2️⃣ 該剪輯將保存到您的「我的 Netflix」選項卡,同時您也可以將其分享到您選擇的社交平台。
3️⃣ 該剪輯將包含返回 Netflix 上完整電影或節目的鏈接,代表該平台有效推廣 Netflix 內容,同時還使您能夠向朋友突出顯示特定片段。
🔹 Snapchat
【 Snapchat 在 Snap 地圖上添加萬聖節鏡頭和腳步聲 】
Snapchat 在最新的功能更新中添加了一些新的萬聖節激活功能,同時還在 iOS 上集成了新的鎖屏,以及在 Snap 地圖上跟踪你的旅行的「足跡」。
🔹 YouTube
【 YouTube 為短片添加投票貼紙,為頻道添加廣告類別屏蔽 】
YouTube 為 Shorts 添加了新的民意調查貼紙選項,同時還更新了「觀看次數」顯示以反映 Shorts 觀看量的增長,並正在嘗試為超級聊天添加新的遊戲化元素。
🔹 Instagram
【 Instagram 降低觀看次數較少的影片品質 】
Instagram 老闆 Adam Mosseri 在上週關於 IG Stories 的每週問答中指出,Stories 和 Reels 貼文的影片品質可以根據每個影片收到的參與度在不同時間降低或提高。
🔹 Meta
【 Meta 正在開發一個搜尋引擎來為其人工智慧聊天機器人提供支持 】
Meta 正在尋求為 Meta AI 建立自己的搜尋工具,以減少在其 AI 聊天機器人中進行網路搜尋時對谷歌和微軟 Bing 的依賴。
🔹 Threads
【 Threads 為日本用戶帶來熱門話題 】
Threads 正在擴大對應用程式中熱門話題的測試,日本用戶將從本週稍後開始存取自己的熱門元素。
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學習精靈

02/08 00:00

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知識貓星球

喵星人

5小時前

PM 如何開始學習數據分析?由淺至深的學習步驟分享
學習數據分析對產品經理(PM)來說非常有幫助,透過掌握數據分析技能 PM 可以更深入理解用戶行為、產品績效以及市場趨勢,進而支持產品策略制定、優化功能、並做出更準確的決策。下面是更詳細的學習步驟和重點:
1. 學習基礎概念
- 統計基礎:了解平均值、標準差、變異數等統計學概念,這些基礎知識有助於理解數據的分佈和趨勢。例如,標準差可以幫助 PM 判斷數據是否集中,而變異數可以用於評估不同用戶群之間的行為差異。
- 概率和分佈:學習常見的數據分佈 (如常態分佈、正態分佈) 有助於理解 A/B 測試中的數據變異。了解基本的概率知識可以幫助 PM 理解樣本數據代表性,以便在小樣本測試中做出更可靠的決策。
2. 掌握數據處理工具
- Excel 或 Google Sheets:這些表格工具是初學者最容易上手的,且功能豐富。PM 可以學會如何使用公式進行數據篩選、樞紐分析 (Pivot Table)、VLOOKUP、篩選和排序。這些技能有助於簡單的數據清理和匯總,能快速得到初步結論。
- SQL:學會 SQL 是 PM 提升數據處理能力的有效方式。SQL 可用於直接從數據庫中提取和分析數據,如 MySQL、PostgreSQL 等。推薦練習查詢語句 (SELECT)、篩選條件 (WHERE)、分組和聚合 (GROUP BY) 等基礎語法,這些技能讓 PM 能夠有效地自助式查詢數據。
- 數據庫基礎:了解數據庫結構和基本概念(如表、字段、主鍵和外鍵)有助於 PM 更好地與數據團隊合作,並理解數據架構如何支持產品的數據需求。
3. 學習數據可視化
- 可視化工具:學會使用 Tableau、Google Data Studio 等工具來創建數據圖表,這可以幫助 PM 把複雜的數據結果以圖表呈現,更直觀地向團隊和利益相關者展示關鍵數據。
- Python 視覺化:若 PM 希望進一步加強數據分析能力,可以學習 Python 基礎語法,並使用 Matplotlib 和 Seaborn 等視覺化庫來生成高度自定義的圖表。透過這些工具,可以創建用戶行為趨勢圖、產品使用頻率圖等可視化報告。
- 了解圖表選擇:學會選擇合適的圖表來呈現數據,比如用折線圖來展示趨勢,用長條圖來比較類別數據,或用散點圖來查看兩個變量的關係。這樣 PM 可以根據數據特性選擇最佳圖表,有效呈現洞見。
4. 進階分析技能
- A/B 測試:A/B 測試是一種經常用於產品決策的方法。學習如何設計和解讀 A/B 測試結果有助於 PM 在產品改動中做出更科學的選擇,例如測試新功能的影響或不同設計版本的效果。了解統計顯著性和樣本量計算是 A/B 測試中重要的概念。
- 假設檢定:掌握 t 檢定、卡方檢定等基本統計檢定,這可以幫助 PM 驗證假設,判斷某項改變是否具有顯著性影響,從而更科學地進行功能優化。
- 回歸分析:學習簡單的線性回歸分析,這能幫助 PM 找出不同變量之間的關係,例如評估用戶行為(如登入次數)對留存率的影響,這有助於預測產品某些改動對用戶的影響。
5. 練習解讀結果
- 分析數據報告:PM 可以從定期數據報告中開始練習,學會辨別和解讀指標變化、趨勢走向,並根據數據中的異常找出原因。例如,使用者活躍度異常降低可能與某次功能改版相關。
- 數據駕駛儀 Dashboard:學會設計和使用數據駕駛儀 (Dashboard) 有助於追蹤產品的關鍵指標,PM 可以根據需要定期檢查主要數據,快速掌握產品現況,並及時反應問題。
- 形成洞見並提出建議:除了查看數據變動,PM 應練習從數據中發掘潛在洞見並提出改進建議。例如,若數據顯示用戶在某些步驟的流失率較高,可以考慮簡化操作流程,提升轉化率。
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