很多人一聊起网络推广就是苦不堪言!不知道做什么样的推广才能带来好的效果,作者11年的互联网营销推广经验,给大家盘点一下,21种最有效最常见的推广方式!感觉有用的朋友,可以收藏下!
1.问答推广:最常见的就是百度知道和问答了,通过一问一答的方式,利用人的想获取答案的心理,在用户心中留下深刻印象。问答类有一个好处:只要你输出的内容够优质,就会一直显示,即便是过几年,还依然有推广效果。我们在操作时,也可以自己操作就可以了。
2.自媒体渠道:包括今日头条、小红书、微信公众号、百家号、网易号、大风号、一点资讯等,定期制作优质原创内容。
3.SEM搜索引擎竞价:互联网时代,遇到问题大家第一时间想到的都是去搜索引擎搜索。如何让自己的网站排在搜索结果的前面变得至关重要,竞价推广也是我们能快速获得精准流量的方法。
4.SEO搜索引擎优化:让自己的网站或者内容排在搜索引擎首页,另一个重要的方法就是SEO优化,优化是一项长期坚持要做的推广工作,可以和SEM竞价互补,减少推广费用的浪费。
5.视频推广:制作一些关联度较高,质量上乘的视频上传到像抖音、快手、爱奇艺等这样的平台,每天就会有很多人注意到你。目前短视频也是最火爆的推广方式之一。只要你的内容够好,也能给你持续带来效果。现在小红书也大力扶持短视频创作,也证明了这个推广渠道的火爆程度。
6.微信营销:微信是一个坐拥12亿月活用户的软件,现在涵盖:微信个人号、微信公众号、微信企业号、微信视频号;还有朋友圈等信息流广告覆盖,是企业绝对不能放弃的一个营销阵地!【微信营销涵盖面广,后期我将会推出一个系列,来为大家深度解释微信营销,关注我,敬请期待!赞越多,内容推出越快!】
7.APP广告:每个人的手机里多多少少都会安装一些软件,包括微信,qq,抖音,今日头条等,每天活跃的人数数以亿计,只要找准你的目标人群,投放效果不会差。
8.信息流广告:这一点大家可以投放,而且基本上都可以精准投放,让自己的广告内容准确地触达用户!像广点通等平台大家可以了解,后期我将专门为大家提供一篇信息流广告的内容!
9.社群推广:私域流量也是近期各大企业的营销重点,以内容为核心,结合自己的行业,将目标用户圈在一起,形成社群,定期组织社活动。这种方法受很多教育类公司青睐,是需要比较长时间转换的产品。
10.资源合作:通过网站交换链接、广告交换、内容合作、用户资源合作等方式,实现类似目标网站之间的相互推广。最常见的资源合作方式是网站链接策略,它利用网站访问和合作伙伴之间的资源合作相互促进。【后期将给大家提供一篇:线下异业合作的专题文章!】
11.裂变式营销:通过某些奖励机制,让用户替你去推广。很多知识付费的平台都用这个方法,其实也适合装修公司,教育行业等。
12.微博推广:微博开放性比社交软件开放性要强,持续地输出内容,提升关注度,利用好转发抽奖等功能,能够快速吸粉。
13.分类信息网站:比较有名的是58同城,赶集网等,不同行业效果差异比较大,可以根据自己情况酌情处理。
14.数据库营销:包括IM推广、EDM邮件发送、SMS短信发送等,转化率根据人群匹配度而定,总的来讲成本低,回报尚可。针对第二条和第三条,有很多软件能够批量导出qq群成员的号码,结合使用,营销效果倍增。
15.软文推广:一篇好的软文总是在结尾让你忍俊不禁,但是又非常贴合主题。需要很深的文字功底,效果比硬广好很多。
16.图片推广:图片推广分两种,一种是和搜索引擎合作,用户点击图片跳转至相关链接。例如建筑装修类。另一种是做图片生意的,最近比较火的“视觉中国”就是典型。
17.IM推广:QQ,微信,旺旺等,操作成本低,以量取胜。这一点也有许多的小方法,以后有机会再给大家更新。
18.论坛推广:将精心准备的帖子发到热门的论坛上,迅速取得共鸣,适合健康类产品,例如祛痘、减肥、脱发等等热门话题。
19.地图推广:在百度或高德地图上标记品牌或公司名称,用户在使用地图时就能看到你,地图传播面广,受众大,使用频率高,尤其适合大众消费品的推广。
20.百科推广:利用某些平台在搜索引擎的权重,创建相关的百科词条,达到营销的目的。
21.招聘网站:以招聘的名义,增加企业的曝光度,如果运用得当,零成本就能有不错的回报。
网络推广不是一朝一夕之功,还需要大家落地执行!
本文由@开绿皮火车的飞行员原创,关注我,分享更多有用的知识!
营销人员需要了解他们的顾客。为了了解顾客,公司需要收集顾客信息并且储存在专门的数据库中,以便今后进行数据库营销。顾客数据库 是将现有的、可接近的与可接触的每一顾客或潜在顾客的众多信息,以组织化的方式收集汇总成一个系统,以实现一些营销的目的,如[微风]产生顾客信息、挑选顾客信息、执行产品或服务的销售、维系顾客关系等。数据库营销 是建立、维系与使用顾客数据库与其他数据库(产品、供应商、零售商数据库)的过程,以达到联系、处理与建立顾客关系的目的。
一、顾客数据库
许多公司将顾客邮寄名单与顾客数据库混为一谈。顾客邮寄名单 仅仅是一组姓名、地址和电话号码。而[微风]顾客数据库则包含许多由顾客交易、注册信息、电话询问,以及与每个顾客的接触记录等所累积而来的信息。
一个理想的顾客数据库还应该[微风]包括顾客的过去购买信息、人口统计信息(年龄、收入、家庭成员、生日)、心理信息(活动、兴趣、观点)、媒体信息(喜欢的媒体)以及其他有用的信息。目录管理公司Fingerhut 在其大众顾客数据库中拥有3000万个家庭的信息,每个家庭有大约1400条信息。
一个理想的商业数据库 应当包括企业顾客的[微风]过去购买记录,过去购买的数量、价格、利润,采购团队成员的名单(括他们的年龄、生日、爱好和喜欢的食品),[微风]现有合约的状态,[微风]在销售与服务顾客方面对其竞争优势与劣势的评估,以及相关[微风]顾客的采购实务、模式和政策。
例如,瑞士诺华( Novartis)制药在拉美的分厂保留了10万多个阿根廷农民的资料,知道他们在保护谷物时所购买的化学药剂,并根据不同的价值水平对其进行分类,且以不同的策略对待不同的顾客群体。
二、数据库和数据挖掘
[微风]聪明的公司收集每次顾客与公司任一部门接触的相关信息,不管那是一次顾客购买、电话咨询、在线咨询,还是邮寄现金退款卡。银行和信用卡公司、电话公司、目录营销人员,以及其他公司都会有很多与顾客相关的信息,这些大量的信息不仅包括地址和电话号码,还包括交易记录,以及经过整理的有关年龄、家庭规模、收入等人口统计信息。
这些数据由公司的联络中心收并系统地储存在一个数据仓库 中,在数据库里营销人员获得、查询和分析这些资料,对顾客个别的需要与反应做出一些合理的推论。电话销售人员可根据对顾客关系的分析结果来回应顾客的询问。
dunnhumby
dunnhumby是一家英国调查公司,通过对忠该计划数据和信用卡交易数据进行查漏补缺,已经提高了很多艰难度日的零售商的盈利能力。该公司还帮助零售巨头乐购调整针对众顾客的代金券和折扣程度。 dunnhumby t的分析发现乐购销售不畅的面包是很多顾客的“目标商品”,一旦找不到该商品,这些顾客就会去别的商店购物,于是,乐购没有取消该产品。其他美国客户包括 Kroger超市、Macy's百货和家得宝等也是如此。在一家大型的欧洲目录销售公司所做的研究中, dunnhumby发现不同体型的顾客需要不同的衣服,他们购物的时间也不同:苗条的顾客喜欢在换季产品上市的初期购买,其他比较壮的顾客没有那么大胆,愿意多等一段时间来观察新产品是否时髦。
通过数据挖掘、营销统计分析人员可从大量的资料中将有关[微风]顾客把个人流行趋势与不同细分市场等有用的信息挖掘出来。数据挖掘使用复杂的统计方法和数学方法如[微风]聚类分析、自动交叉检验、预测建模和人工神经网络等。有些观察家认为专用数据库可以给公司带来显著的竞争优势。图提供了更多例子。
数据库营销案例
通常,公司可以从五个方面使用数据库:
第一、确定潜在顾客 。许多公司通过产品和服务的广告来增进销量。[微风]在广告中一般都会提供顾客回应的方式,如企业反馈卡或免费电话号码。公司利用顾客的反馈建立数据库。公司就可以在这个数据库中进行筛选,确认哪些是最佳的潜在顾客,然后向他们发函、打电话或登门联系,努力把他们转变成真正的顾客。第二、决定哪些顾客应当收到特别的产品或服务 。一般的公司在对其产品或服务实施销售、向上销售、交叉销售的时候,设立一些准则来描述打算购买其特定产品与服务的理想目标顾客。然后公司可从顾客数据库中搜索哪些顾客与理想顾客的特征最相似。在经过一段时间记录这些顾客的反应率后,公司就可以更精准地寻找目标顾客群。在与顾客完成项交易后,公司[微风]使用一套自动的连续反馈系统来了解这些客的反应率:1周后寄送感谢信;5周后寄送新的产品介绍;10周后(如果顾客没有回应)打电话给顾客并提供特别折扣。第三、强化顾客忠诚。 公司通过记住[微风]顾客的偏好、发放适的礼物、折扣赠券和有趣读物等培养顾客的兴趣和热情。第四、恢复顾客购买行为 。公司可以[微风]安装自动邮寄程序(自动营销),给顾客寄送生日贺卡或周年纪念卡、圣诞购物提示或淡季促销活动信息。该数据库可以帮助公司及时提供诱人的产品或服务。第五、避免重大顾客失误 。曾经有一家大银行承认,由于没有很好地利用数据库而犯了一系列错误。其中的一个例子是,银行向一个未按期支付抵押贷款的顾客收取滞纳金,但银行忽略了这位顾客所掌管的公司是该银行的存款大客户。于是这位大客户断绝了与这家银行的往来。在第二个例子中,两名不同的银行职员同时致电一位想要办理房屋抵押贷款的客户,但两名职员提供不同的贷款利率。这两名业务人员并不知道已有同事联络过这位客户。在第三个例子中,银行给予一位重要顾客的特别优惠方案只相当于其他国家的标准服务。三、数据库营销和客户关系管理的缺点
容易收集顾客数据的行业经常使用数据库营销,例如酒店、银行、航空、保险、信用卡和电话公司。其他在客户关系管理(CRM)上投资并占有优势地位的公司利用其数据库进行很多交叉销售和向上销售(例如通用电气和亚马逊),或者识别顾客的高度差异化的需求和值。尽管有些包装产品公司已经开始使用数据库,如卡夫食品、桂格麦片、 Purina宠物食品和纳贝斯克饼干都为一些品牌建立了数据库,但总的来说这类公司使用数据库营销的频率较低。一些使用CRM获得成功的公司包括 Enterprise Rent-A-Car、Pioneer Hi- Bred Seeds、富达投资、雷克萨斯、 Intuit和 Capital One。
我们已经介绍了数据库营销的优点,当然我们也需要了解数据库营销的缺点。下面是有效使用CRM要避免的五个问题
在一些情形下是不值得建立数据库的 。(1)公司的产品顾客一生中只会购买一次(例如昂贵的钢琴);(2)顾客不具备品牌忠诚度(有许多顾客摇摆的例子);(3)[微风]单位销量价值微乎其微(例如棒棒糖);(4)信息收集成本过高;(5)销售人员和最终买者没有直接联系。建立和维护顾客数据库需要在[微风]计算机硬件、数据库软件、分析程序、传播连接和技术员工方面做大量的投入。 收集正确的数据,特别是获得公司与单个顾客所有的互动数据非常困难。德勤咨询发现70%的公司使用CRM没有效果或者效果很小,因为:CRM系统设计不好;过于昂贵;用户不能充分利用CRM,或无法报告它的好处;合作者也忽略了CRM体系。有时候公司错误地关注顾客的联系过程而没有改变相应的[微风]内部通讯结构和体系。让公司里的所有人都以顾客为导向,并使用所获得的信息可能是困难的 。员工发现执行传统的营销比CRM简单得多。有效的数据库营销要求[微风]员工、经销商和供应商都接受管理与参加培训。并非所有顾客都愿意与公司建立联系 。有些顾客最近才知道公司在收集自己的个人 信息。网络公司应该向[微风]顾客解释其隐私政策,并且赋予顾客权利——有权拒绝公司储存自己的信息。欧洲国家不看好数据库营销,并且倾向于保护顾客的私人信息。欧盟通过一项法律,其27个成员国应当限制数据库营销的成长。“营销洞见:行为定向出惹的争议”回顾了一些隐私和安全议题.CRM背后的设想不总是对的 。购买量大的顾客通常知道他们对于公司的价值并且能用来获取更好的服务和更多的折扣,所以公司为之服务的成本并不低。忠诚客都期待和需求更多并讨厌公司收取全价。他们可能还会因为公司关注其他顾客而嫉妒。当eBay开始追求像IBM、迪士尼和西尔斯这样的大公司,一些帮助eBay建立起品牌的小店家感到被抛弃了。忠诚顾客也 成为最好的品牌大使。一项研究发现与态度忠诚得分高的顾客相比,那些行为忠诚得分高并且购买很多公司产品的顾客,在口碑传播上不够活跃,态度忠诚得分高者表达了对公司更高的承诺。这样,数据库营销的好处通常伴随着明显的成本和风险,不仅体现在收集原始顾客数据上,也体现在保持和挖掘数据上。当数据库营销发挥作用的时候,数据仓库的产出比成本要高,但数据必须好,挖掘发现的东西必须有效并且能被顾客接受。
营销洞见 行为定向意出的争议
行为定向 的兴起使公司能够在网上追踪目标顾客的行为,发现广告和目标顾客之间的最佳匹配,追踪个人的互联网使用行为依赖信息记录程序——这种技术随机分配存储在用户电脑硬盘上的数字、代码和数据,从中能够发现用户[微风]访问了哪些网站、花费多少时间、浏览了哪些产品或网页、输入了哪些搜索词句等等。
多数行为定向在谷歌、美国在线公司这样的大型网络公司或者类似的大型网络服务运营商的网站上进行。这些在线广告网络,例如 AdBrite(覆盖了70000多家网站),在与其相关的网站上使用信息记录程序来追踪顾客的活动。新顾客在微软网站上注册 Hotmail 免费邮件时,会被要求输入公司或用户名、年龄、性别、邮政编码等。微软公司[微风]用这些数据与观察到的在线行为和顾客居住的地区特质来帮助广告商更好地理解是否应该与该顾客接触,以及在什么时间接触,如何接触。虽然微软必须认真保护顾客隐私公司声称不会购买个人的收入历史 但还是可以给自己的广告客户提供行为定向信息。
例如,微软能帮助一个Diningln的加盟商瞄准目标:在一个既定的范围内,把广告在上午10点之前发送给年龄在30—40岁之间的妈妈们,因为10点之后他们就要准备晚饭了。如果[微风]一个人点击了与车险有关的三个网站,之后访问了与车险无关的运动或娱乐网站,车险广告就可能会出现在后面的网站上。这能确保广告真正地出现在潜在顾客面前。微软声称行为定向能将访问者的广告点击率提高76%。
行为定向的支持者认为这样顾客能看更多的相关的广告。因为广告越有效,广告收益就越多,从而支持网上的免费内容。到2010年,计划花在行为定向上的资金将增加8.6%,达到4400万美元。
[微风]但是顾客能够明显感受到广告商的网上追踪。在2009年的一项调查中,约三分之二的受访者反对,年龄在18—24岁之间的受访者中有55%表示反对。三分之二的受访者认为法律应该赋予人们知情权,知道网站对他们的信息的掌握程度。政府监管者正在考虑行业自律是否足够,是否需要用法律来约束。
行为定向的支持者认为很多顾客并不真正了解不同的追踪行为,也不关心追踪行为究竟是怎么运行的。顾客对匿名性和隐私性问题反应过激,例如,在2006年AOL泄露了650000个用户的网上行为数据后,顾客要求调查 Facebook和其他网络服务运营商获取的数据。
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