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一個(gè)合格的營(yíng)銷人，絕不僅僅是寫寫文案做做活動(dòng)那么簡(jiǎn)單，他應(yīng)該具備一定的戰(zhàn)略分析能力，應(yīng)該要懂得如何決策，在何時(shí)決策，懂的如何決策會(huì)利益最大化等等。而戰(zhàn)略分析和決策并不是瞎想，不是主觀臆測(cè)，它也是一門需要深入研究的知識(shí)和能力。

市場(chǎng)營(yíng)銷即使科學(xué)又是藝術(shù)，但科學(xué)是營(yíng)銷的基礎(chǔ)，所有的洞察和創(chuàng)意都必須建立在調(diào)研的基礎(chǔ)上，但現(xiàn)如今大多數(shù)的市場(chǎng)營(yíng)銷人則忽略了這一點(diǎn)。

不要過(guò)度依賴數(shù)據(jù) 過(guò)度依賴數(shù)據(jù)，一方面，會(huì)讓我們做很多沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析；另一方面，也會(huì)限制產(chǎn)品經(jīng)理本來(lái)應(yīng)有的靈感和創(chuàng)意。

不要忽略沉默用戶 產(chǎn)品經(jīng)理在聽(tīng)到部分用戶反饋的時(shí)候就做出決策，花費(fèi)大量的時(shí)間開(kāi)發(fā)相應(yīng)的功能，往往結(jié)果，可能這些功能只是極少部分用戶的迫切需求，而大部分用戶并不在乎。甚至有可能與核心用戶的訴求相違背，導(dǎo)致新版產(chǎn)品上線后數(shù)據(jù)猛跌。

選取正確的樣本數(shù)量，選取足夠大的數(shù)量，剔除極端或偶然性數(shù)據(jù)的影響。08年奧運(yùn)會(huì)上，姚明的三分投籃命中率為100%，科比的三分投籃命中率為32%，那么是不是說(shuō)姚明的三分投籃命中率要比科比高？顯示有問(wèn)題，因?yàn)槟菍脢W運(yùn)會(huì)，姚明只投了一個(gè)三分球，科比投了53個(gè)。

從外部如易觀或艾瑞的行業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告獲取，需要帶著審慎的態(tài)度去觀察數(shù)據(jù)，提取有效準(zhǔn)確的信息，剝離部分可能注水的數(shù)據(jù)，并需要時(shí)刻警惕那些被人處理過(guò)的二手?jǐn)?shù)據(jù)。

如果數(shù)據(jù)分析的目的是要對(duì)比頁(yè)面改版前后的優(yōu)劣，則衡量的指標(biāo)應(yīng)該從頁(yè)面的點(diǎn)擊率，跳出率等維度出發(fā)，電商類應(yīng)用還要觀察訂單轉(zhuǎn)化率，社交類應(yīng)用要注重用戶的訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)互動(dòng)等頻次。

運(yùn)營(yíng)網(wǎng)站建設(shè)的人都明白，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人每時(shí)每刻都在不停地忙碌，實(shí)在是忙的不能再忙了！ 聽(tīng)過(guò)網(wǎng)頁(yè)也能3D立體化并且虛擬實(shí)境嗎？以往大多停留在技術(shù)可行但宣傳困難的階段，例如VRML的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)就是很好的例子，以當(dāng)年來(lái)說(shuō)概念實(shí)在太過(guò)先進(jìn)，一般用戶也不愿意使用。如今VR設(shè)備再度卷土重來(lái)，而且還有設(shè)計(jì)者提出了響應(yīng)式的概念，這是什麼情形呢？

隨著建站系統(tǒng)越來(lái)越智能，越來(lái)越簡(jiǎn)單快速，也有更多的企業(yè)開(kāi)始選擇快速建站這種建站方式了。營(yíng)銷型網(wǎng)站是現(xiàn)在比較多的網(wǎng)站類型，也是在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大環(huán)境下的一種趨勢(shì)，營(yíng)銷型網(wǎng)站和傳統(tǒng)的網(wǎng)站相比都有哪些優(yōu)勢(shì)呢？中企動(dòng)力網(wǎng)站建設(shè)專家今天就來(lái)簡(jiǎn)單講講。

要想成功的建設(shè)一個(gè)比較好的網(wǎng)站，就要分析用戶的需求，因?yàn)榫W(wǎng)站就是為了給用戶看的，只有先了解用戶的需求，才能夠更好的滿足用戶，才能夠更好的吸引用戶。