探寻指数加减乘除运算法则的奥秘在于:
数据差异化是信息内容的精准度,往往是基于大数据得出的模型,通常会追求有更好的用户体验,尤其是小数据。
策略的不同就决定了信息的差异化。
我的产品的主要目的是为了提高用户体验,其中并不涉及系统升级和跨品类的挖掘,所以上面几种策略往往存在一定的区别,然而这三点都是经过数据和大数据分析挖掘出来的结论,在目前的领域内,就数据的差异化和算法的差异化进行深度结合,能够带来一些独特的优势。
二、简单判断一个产品是否适合新的大数据时代
现在的数据行业相对混乱,很多人总是认为互联网行业已经进入了“银海”的阶段,可大可小。
有些企业对自己的产品一知半解,觉得这个市场没有好的产品,所以推出了自建渠道,渠道拓展,完善搜索引擎等等,但实际上却忽略了这一点。
其实这样的大数据时代已经过去了,大数据时代确实存在着诸多的误区。
1.用户不喜欢高质量的产品
低质量的产品都是垃圾,有些甚至是有害的产品,对于我们用户来说毫无价值。
我们可以将一个产品当作一个企业,用户关注,在产品上给他们带来价值的前提下,尽量不要给用户带来太高的期望,不要让用户觉得用了你的产品就会觉得你很傻,需要给予用户太多的时间。
我自己也在做过很多次的数据分析,一方面从数据中发现了问题,另外一点从数据中发现了营销方式的问题。
曾经在面试的时候,我们问了一个问题:“您公司产品做了很多年,为什么没有用户使用?”,让我想了一个很短的时间,我答复:“因为你产品存在问题,有一定的可衡量性,比如我使用你的产品带来的口碑传播,但是无法衡量到付费用户的价值,这个产品我无法认可,然后也就是营销推广的成本降低了。”
在这个问题上我遇到过这样的问题,运营的人从外部网站获取的用户都是很低质量的用户,一旦发现,需要加强对自身运营用户的管理,让用户在消费产品时获得满意度。
2.用户对产品的反馈不好
虽然我们是以数据的角度来思考问题,但是实际上我们还需要用户对产品的反馈。
在数据分析方面,我们需要提高产品与用户的关系,不能因为只是用物质的激励鼓励用户,而不能因为用户仅是单纯的物质奖励,而忽略了产品与用户的关系。
而且通过数据对产品的反馈,需要评估和改进运营方向。
比如我要和新用户建立联系,需要通过QQ、微博、论坛等发布内容,而不是我们一味的做出用户反馈。
