社区化营销与数据分析应匹配对应

整合营销中，社区化营销是非常专业的一个方式，我们发现社区化营销与数据分析必须要匹配对应，在数据分析与数据挖掘过程中，把用户分类，尽管用户量有限，但是经过分类与细化，能够更好地给用户进行有效推广。通过对海量用户进行细分，进而提炼出用户方向，通过数据分析来分析用户体验，充分挖掘出潜在用户，并且针对用户进行整理以及效果推广追踪。社区化营销最重要的一点是先营销，获取用户，其实我们也都了解，获取用户的方式是很多企业都需要的，特别是互联网行业。

通过渠道获取用户

通过渠道是第一步。在这阶段中，通过QQ群的推广、新媒体的吸引把很多用户吸引到网站中，然后最重要的是对用户进行数据分析，当然了这里所说的更多的内容还是以交互型功能网站为主。这样的以用户为中心的网站像电商、视频、社区、游戏、搜索类的网站是必须要进行数据分析和页面上下游分析的，还有一类就是，商业网站的功能性（用户交互、视频）类页面，总之，交互性强的网站都是以用户浏览和页面上下游来衡量用户走向的。我们先获取用户，通过平台吸引用户进入到自己的网站中，再进行用户的数据分析。

分析用户的方法有：通过百度指数的人群画像、然后采用百度的页面点击图等等工具，对网站有效性转换的区块，以及页面上下游来分解，获取的用户属性，在获取用户之后，下一步集中用户，通过第二项：数据分析，查看用户流量，追踪用户去向。用户去向追踪之后，还要对用户属性进行分类，分门别类把每一类用户进行分解与分析，当然了，现在的数据挖掘师或者大数据开发人员早已经把功能性强交互的网站进行了多次开发，更便于统计用户群体，以及用户属性。在获取第一批用户之后，想要持续不断地增加新用户，其方式就是不断优化用户需求，争取这一类用户的口碑，通过分解用户的走向、用户的需求来重点做SEO优化，把这一部分用户日常搜索行为模式找出来，挖掘出关键词，然后在专门的页面进行SEO的优化工作，来获取这一部分用户。

获取用户并且形成用户的深度浏览，还要考虑页面下游走向，往往通过SEO或者SEM进来的用户跳出率很高，这其实是没有详细分析用户的点击热点在哪里，页面的深度浏览又少，只优化了某一页面，其实这样做是根本无法获取到用户需求的，必须要有页面分析图，获取用户需求模块，来分析出该用户的浏览深度，以及如果通过用户来吸引更多的用户。用户自我传播的口碑，往往是非常好的，还有一点就是追踪用户行为，进而获取用户的根本需求。所谓社区化营销，其实产品（包含电商）是某一类用户的聚集地，在这一类用户中产生良好的口碑。前几年的女性网站、以及现在比较热门的自媒体类网站是非常好的例子，他能够获取到某一类的用户所在，并且在这一类用户中产生口碑，用户获取用户，不断增加用户量。

数据分析

用户流失、跳出率高是很多交互类网站必须要解决的，这主要是没有对用户进行数据分析，作为网站运营者以及SEO或者是站长来说，需要对用户进行深度的分析，把不断涌入的用户进行分类，可以根据产品分类、可以根据用户喜好分类，这完全取决于你的网站页面设置，吸引用户点击的方式。还有就是现在比较热门的电商、视频、自媒体类的网站，在用户注册的时候就已经定义好用户的图谱，用户自己就已经把喜欢的内容以及方向递交到网站后台，然后通过后台的数据分类，为用户进行推广。这是目前非常流行的大数据分析来获得用户需求，以及推广给用户。

其实电商类网站和自媒体网站对于用户的数据分析是非常实用的，能够准确的获取到用户基本需求，这是笼络住用户的第一步。------>当大型电商网站或者自媒体类型的网站把初期的用户需求点抓住之后------>追踪用户浏览行为。把追踪到的用户行为进行二次分解，来找到用户期望的需求点，往往在这个阶段，就不是单一的商业类网站能做到的，恰恰是功能类型的网站可以做到的。在二次分解之后了解了用户的流向，此时可以推荐更多的相关类型产品（内容）给潜在的用户，进而获取用户的兴奋需求。当然了，我这一节说的比较难，但是很实用。------>第三步，也就是最后一步，推送给用户相关产品（内容）可以多推送几类，然后看这一类用户的点击流向。只有不断通过数据分析、用户分析，才能够服务号某一类用户。当然，很多小型的电商或者小网站是无法做到如此细分，也没有经济实力去培养一个数据工程师，其实也没有关系，这里就是要根据统计类工具挖掘用户的流向，进而深度优化这些内容，促进用户点击。

在针对数据分析和追踪用户浏览行为这一点上来说，其实就是产品经理必须要了解的用户基本需求、用户期望型需求、用户兴奋点的三步，只是这三步演化到电商、自媒体等网站中，就是用户流量分析，通过用户流向分析，给用户提供更有价值的内容。还有一个问题，那用户分类了，对于特殊用户应该如何处理呢？其实这个问题是必须要清楚的，特殊用户属性也是必须要做好维护，针对特殊的样本用户，归到一类，然后给这些用户进行大众化产品（内容）的指引，这样也能够给企业解决用户方案上节约了大量的成本。

推广与大数据

现在很多企业在推广上都融入大数据营销，其实这是商业战略，所谓大数据营销其实说的明白一点就是人物图谱个性化推送，电商、自媒体、视频类网站的个性化推送，不断挖掘用户需求，通过一些编程语言来追踪用户的需求点。很多用户往往都感觉到某一类的网站产品或者App很符合自己使用，感觉产品赋予了人工智能，其实是追踪到了用户浏览行为。当然了一个新用户的入驻，通常如同白纸，作为平台运营商也会推送自身网站热度较强的内容或者让用户自己来选择，进而获取用户需求。

不断获取用户需求，用户其实是一个变量，根据时间、环境、性格、经济等因素不断变化，在不断变化的过程中，数据分析也是不定期要针对用户群体进行类别的划分，不断获取用户图谱。有针对性的推广，把用户所需产品推广到每一个人的眼前，这是最成功的数据化营销。在很多中小型企业中，SEO与SEM其实就担负着数据挖掘工程师的工作，把每天获取来的数据报表，分门别类，根据不同的用户行为，在表格中对用户进行细分，然后再制定推广方案。根据不同的用户属性，制定不同的推广文案、设计，把更能吸引、更符合这一类用户群的内容推广到每一个人眼前，进而引导用户的点击，当然了这样的方案所说是非常细致的，做起来也是比较复杂的一个工作。但是没有关系，在初期，即便是中小型企业，你只要获取到一批用户数据之后，搭建数据模型，到第二步就是对用户分类，即便用户在这期间有所变化，只要还在你的模型之中你只需要观察就好了，当然了超出了你的数据模型架构，你还需要根据样本的数量来搭建第二期用户模型，基本上有几版数据之后，你的用户群体也就固定了，除非你还去开辟新的业务。

刚说的用户数据模型是针对电商和垂直类网站来说的，现在说综合类网站，综合类网站的数据模型是一个庞大的数据群，数据变化和用户图谱也常变，作为一个数据分析师，在综合性网站观测推广与数据，必须要细分，把一个个小的数据模型集合起来，做成数据单元，往往人群图谱是无法突破这样的数据单元，一旦突破数据单元，就要扩展单元的模型量，说这些有点多，其实就是为了让很多商家如何去获取与管理你的用户，并且让你的用户带来新的用户