
如何通过统计分析工具做好app的数据分析和运营;如何通过统计分析工
每个女演员挑战武则天这个角色都绕不过“剃头”这道坎儿,作为对角色的牺牲、对艺术的奉献,每次女演员的“剃头”壮举也必被热炒,可是范冰冰的这个版本从来没提剃头的事儿,直到媚娘发配感业寺观众才突然发现了这个眉眼俊俏的大头ET。
没错,这就是产品经理范冰冰的杰作:不漂亮、毋宁死!至于剧情,那是为了“凹造型”才存在的。
不知从多少年前开始“烂片女王”范冰冰的作品就始终难逃剧情魔咒,除了服装、造型、摄影和插曲之外《武媚娘传奇》可谓乏善可陈。但奇怪的是这么多年以来观众一边骂一边看,总的来说只要有这个天赋异禀的产品经理范冰冰压阵,无论是电影的票房还是电视剧的收视率,都还是说得过去的。
产品经理就是要对结果和用户体验负责任,艺不艺术真不重要,产品经理的任务就是制造话题、创造用户体验。
就电视剧而言,产品经理范冰冰的这五招都切中要害:
一、 准确定位用户群体
《武媚娘传奇》定位精准,高中生、大学生以及初入社会的年轻人,他们(当然更主要的是她们)就是这部泡沫剧服务的群体。
二、掌握年轻人群的心理诉求
就像新版黄飞鸿电影跟黄飞鸿其实毫无关系一样,新版武则天也只是借用了武则天的皇冠,讲述了一个华丽美女被三个以上优秀男人追求的故事,这是少女心里的终极幻想,也是所有偶像剧的标配。
年轻女孩子幻想自己出入上流社会,幻想自己被比李治廷更帅的高大年轻男性死乞白赖地追求,她们幻想每天早上从土豪都住不起的屋子里醒来再在一众美女羡慕嫉妒恨的眼神中无辜地解释:这些真的不是我要的,我只想要一份单纯的爱情!
好!我就花3个亿把这个童话拍给你看!这就是产品经理应该有的态度。
三、泛娱乐化战略
网上的种种争议,她总能转化成对自己有利的声音,久而久之,她找到了产品宣传的利器。
“牧哥哥”刚刚随剧情出现在频幕上,一张范冰冰李晨和李晨姥姥的合影就适时流出,一时间舆论哗然。两人的恋情瞬间登上热搜榜榜首。其实从选角之初产品经理的用心之处已令人咋舌:比范冰冰李治廷一起出现在同一部戏里更有“戏”的是李晨张馨予居然出现在同一部戏里,这也就难怪四人的关系在很长的一段时间里成为人们津津乐道的话题。
四、营销模式从广泛曝光到深度互动
除了广告主更倾向“蓝筹大剧”来进行集中化投放,如今互动的价值也进入了广告主的视野。对《武媚娘传奇》的营销而言,创新的互动模式、丰富的媒体化运营手段都在这位网游代言人出身的产品经理身上得到验证。
其中腾讯视频《首映礼》、《名人坊》等独家原创节目不断为该剧造势,甚至还围绕该剧打造了原创追剧节目《武则天天天见》,不断提升用户的观剧粘性,在媒体化运营手段上,腾讯视频为《武媚娘传奇》建立了新闻专区进行报道,对该剧的热点、看点、花絮、幕后等内容进行全方位呈现,使其关注度和媒体曝光率一直处于高位。
范经理身上所具有的互联网基因不容小觑,腾讯视频在该剧的运营上采用了弹幕互动技术,观众不仅可以边看边聊,还能与明星进行深度互动——首播当天产品经理范冰冰就第一时间上线参与了弹幕。除此之外,一系列微信互动游戏,充分利用Play 2.0模式,将用户牢牢锁定。
五、粉丝经济及衍生
随着粉丝经济浪潮的到来,再加上移动化、互动化趋势的推动,今后围绕大剧本身催生的衍生营销价值将层出不穷,比如粉丝营销模式的应用、视频互动产品的创新、互联网产品的联动营销等手段将进一步把视频网站电视剧的营销价值推至一个新的高地。
就如同博客时代,新浪推出徐静蕾,微博时代推出了姚晨,明星永远有号召力。有人会因名著而留名,但也有人会因为把握住了时代脉博而成为一个时代的缩影,至于剧情怎样遭人诟病,就如范经理接受采访时谈及自己的进化史一样:“我从16岁开始演戏,一点一点累积,遇到了很多好与不好的事情,然后去总结去反省去改进,这才有了现在的范冰冰。我本来就不想做一个从一开始就很完美的角色。”
完不完美不重要,把握住目标客户的需求就好。
当然,对于观众而言,一个不算坏的消息是并不是所有演员都有能力和意愿成为产品经理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11