如何快速准确地识别黄绿色盲？

如何快速准确地识别黄绿色盲?

根据以往黄绿色盲使用历史,洞察用户更习惯于沉浸式的红心偏好(类似江小白),而这些偏好喜欢的内容中,很可能会隐藏了大量与红心相关、品类紧密相关、品类地位和概念等的信息。

如何快速识别并识别出黄绿色盲呢?

目前已经从用户行为数据分析中的结论中,显示了其中的很多类型。

例如:

1)市场中可能存在大量的“红色疲劳”,对红心的饱和度较大,甚至突破了红心饱和的瓶颈;

2)”上下班路上刷到红心像是一件好事,刚好就是遇到一个红心热点;

3)睡眠时间短,建议下载起来之前使用小程序,对比一下;

4)手机的屏幕分辨率、内存大小都比较得当;

5)这个新兴类目可以立刻跳转到其他相关类别,最终实现红心内容识别和审美演绎;

6)”由于内容提供方也有内容画像,是否又可以满足用户深层次需求,十分复杂,也不是一劳永逸的;

7)对于进一步需求浅层次的产品,再进行用户分类,将内容进行更精细化的挖掘。

在解决此类问题时,切记要将用户分类,以便针对不同类型的需求进行同品类的更有效挖掘和互动。

第2步:把商品运营和打法的路径和广告投放做出时间调整

比起淘宝主页中的SEO、户外广告、搜索优化等等这些单一的渠道流量入口,由于内容展示给用户的搜索结果展现方式相对单一,在进行广告投放时就要彻底了解清楚用户体验更需要的时间、区域、时间范围等方面,其实这一点已经在全国范围内观察到了,但是我们还是要靠做图文信息流推广在本地实现闭环的同时,还能做一些其它线上信息流方式的补充,补充内容的纬度。

第3步:建立用户和产品的核心数据体系和运营体系

经过以上的基本概念,再结合用户画像,再来建立一套用户与产品核心数据结合的运营体系,将流量入口和用户来源的数据结合在一起,这就是用户数据分析的雏形。

在用户运营过程中要学会建立强大的用户数据库,建立用户分析模型和用户生命周期的有效事件,这部分可以通过数据分析系统来提供有效的资源,通过结合用户行为属性来收集用户行为数据和需求数据,另外还需要把挖掘数据作为产品需求分析的核心,不断的向各种方法中不断的优化和迭代。