內容生成很重要,但內容分發(Content distribution)更重要。
雖然說內容生成時,你所抓的主題,就決定了 Content distribution 的難易了,就像是好產品就會比較好推,好的內容主題也會比較好推。
但除此之外,Content distribution 還有超多事得做。
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內容生成很重要,但內容分發(Content distribution)更重要。
雖然說內容生成時,你所抓的主題,就決定了 Content distribution 的難易了,就像是好產品就會比較好推,好的內容主題也會比較好推。
但除此之外,Content distribution 還有超多事得做。
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最近許多人在分享 Product Led Growth, 你去 Google 大概可以找到以下描述。
來自https://www.productled.org/~
Product-led growth (PLG) is a business methodology in which user acquisition, expansion, conversion, and retention are all driven primarily by the product itself. It creates company-wide alignment across teams—from engineering to sales and marketing—around the product as the largest source of sustainable, scalable business growth.
以下內容,摘自數位時代訪談我的內容,歡迎大家聆聽:數位關鍵字18 | 做好產品經理三法則:目標客戶、創造價值、數據驅動。這一段大概是從 25:42 開始。
透過數據幫工作加分這件事,最近的重要性是越來越高了。我舉個例子好了:
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在 2021 舉辦了兩次六週 線上產品經理學習營,其中一個訓練題,就是幫服飾品牌的品牌電商,做一個 網站/APP 優化的專案。
因為我並沒有 U 牌電商 GA 的權限,所以包裝上是以面試考題的情境,要面試者提出「提升網站結帳轉換率」為主的 網站/APP 優化提案。這個題目本身因為很具體,也和大家生活息息相關,把這個當訓練題,蠻受到大家歡迎的。
不過在看了上百個來受訓的 junior 產品經理的提案,我發現三個最常見的優化型產品專案,在提案時最常犯的錯。對照這些錯誤,其實 Senior 的也常常踩中這些地雷,所以想在這邊也整理一下,至於關於產品優化專案中,數據面要做些什麼事情,有空再來寫一篇。
錯誤一:直接從用戶痛點切入,而不談「為什麼要做這個優化」
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SaaS 服務通常都是訂閱型的服務,通常在設定續約率目標時,應該是要設多少?80%?70%?還是要 90% 呢?
我上網 Google 了一下,有人說,如果月付,這樣這數字至少要 95%,因為月續約率 95% 的話,過了一年之後是 95% 的 10次方,原本的用戶大概就剩下剛好一半。
聽起來好像有點道理,但又有哪裡怪怪的,一半是我們追求的數字嗎?
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這是我當天的簡報,與大家分享。
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數據歸因在實務應用上,五個值得我們注意的應用限制。
一、不同屬性的 Channel,數據歸因的結果不要直接比較
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數據歸因這個領域,我一直都沒好好花時間徹底了解,剛好趁一次機會,跟同學介紹數據歸因的機會,整理了一些文稿,也整理在這邊和大家分享一下。
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「常常看到一種狀況,部落客帶來的流量是不少,但好像都不會直接帶來訂單,你覺得這樣的話還需要繼續投資在部落客身上嗎?還是有其他考量?」
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現在的數據非常多,光是 Google Analytics 上就有上百個維度,超過500種以上的數據,呈現在你眼前,再加上交易數據、廣告投放數據…等等,數據太多很容易讓人埋首數據當中,大多數的行銷人員其實是被數據給淹沒了,不知道該從何處著手,現在是不缺數據的年代,缺的是怎麼解讀數據,還有利用數據讓營收真正有感成長。
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關於漏斗,有幾個常見的誤區,在這邊想跟大家提醒一下。
先前有提到,漏斗的每一個步驟,都不會是100%的轉換率,一開始最多人,每經過一個步驟,就會少一些人。所以呢,就有些人會誤會,那漏斗會不會是越少步驟越好,經過的步驟少,人也會掉得比較少。
這其實是常見的一個誤解,讓我舉個團購網站的例子。
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這是在 Product Tank Taipei 分享的關於怎麼訂立北極星指標的分享。還拿了 商業思維學院 的北極星指標當例子,說明是怎麼一步一步篩選出專屬的北極星指標。
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