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PS一人分饰两个或多个角色修图分享
来源：网络转载
　　一人分饰两个或多个角色修图分享!
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总结去年的推广经历和数据反馈，发现我们的问题很多，最主要的就在于我们的营销平台很多，但基本都是“各自为政”，或是重复内容转发，导致效果非常不理想，比如从付费推广来说，付费推广与seo做的自然优化就有重合，没有很好的搭配，线下广告打得很凶，线上基本没有更多信息满足用户的业务决策等等，所以问题如下：
1、如果涉及到线上线下，如何更好的通过线上线下宣传进行整合达到宣传的互相促进循环影响的一个营销效果？
2、线上自媒体的多广和渠道的复杂多样，如何有效的整合这些平台，更具针对性的发挥不同平台的不同效果，通过什么来聚合？个人暂时想到的是通过目标关键词进行延伸扩展来形成关键词包，针对每个目标关键词所延伸出来的关键词包去定位内容的编撰与发布，而不是像以前一样由渠道来决定内容的发布。
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1、如果涉及到线上线下，如何更好的通过线上线下宣传进行整合达到宣传的互相促进循环影响的一个营销效果？
在线下进行促销活动的时候，可以在线上设置一个领奖区，如十块钱的电子券等，在线上可以申请这代金券，同时线上可以直接领取代金券，在现场活动的同时，可以通过关注微信或是直接用手机注册账户，可以直接在现场领取小礼品，从而使用户在现场关注你的微信，并能过微信对客户进行营销。线下活动，其实是一个很好的宣传线上产品，以及拉垄更多周边用户关注产品的行为，而对线上来说，可以通过线下的活动促进线上交流、线上购买的结果。
对于企业网站来说，可以通过现场关注微博、微信的形式发放纪念品，以此让更多的人关注你的“双微”通过对微信的营销来挖掘深层用户。而在线上可以设置交流平台，发放小礼品。这样才能更好的建立起一个小的交流圈。
2、线上自媒体的多广和渠道的复杂多样，如何有效的整合这些平台，更具针对性的发挥不同平台的不同效果，通过什么来聚合？个人暂时想到的是通过目标关键词进行延伸扩展来形成关键词包，针对每个目标关键词所延伸出来的关键词包去定位内容的编撰与发布，而不是像以前一样由渠道来决定内容的发布。
产品的聚合，是要通过沟通或是线上活动形成的聚合，可以将各种的营销，最终跳转到您的网站，因为只有你的网站这个平台才能更好的受你控制，以做更多的转化几率。而对于口碑以及品牌营销来说，应该做好品牌以及产品的关键词搜索跳转页面，比如搜索你的品牌或是产品时能够很快的进入到你的官方网站，其实关键词的形式发布在过去会好一些，但在双微时代，似乎这些几率都不太大了。应该更大范围的拓展思路，寻找更多的线上支持，因我最终的用户转化才是我们的终极目标。
网民如何转化成你的客户？
不断地从各方面了解
要知道一个网民不可能第一次就成为你的客户，必须经历这些过程，一次次的经过转化漏斗才有成交。
网民会第一在论坛看到你的品牌，感觉还不错合口味，在搜索引擎找一下，看到我们是做什么的。第二次又在某个地方看到了，觉得这个品牌还可以。第三次第四次听说看到，那么品牌的印象就很深刻了，用户需要买东西或者做某件事的时候就能够想到你，或咨询或购买。
所以网络推广重在品牌推广。知道的的客户的上网习惯 他们都在哪里？然后布局推广方法，不是有几十种网络推广方法吗？可以看看哪些可以做，哪些要摈弃。
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微信自媒体实战案例
从零开始玩转微信自媒体
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专注、、运营
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······初次见游客，大熊猫幼仔抱着饲养员的腿不放。
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声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
　　一、友盟
　　1、用户：
　　国内目前知名度最高的移动应用数据统计分析平台，13年被阿里收购。相关用户为国内知名企业，如暴风、今日头条、优酷、唱吧、聚美、南方周末等公司。APP数量级超60W+。/aboutus_partner
　　2、平台：iOS、安卓。
　　优点：
　　1） 数据实时统计。完善的交叉推广和广告监测服务。
　　2） 友盟统计分析给移动应用开发商统计和分析用户属性和用户行为数据，帮助开发商利用数据进行产品运营和推广。
　　3） 网站的产品中心的统计分析从各个方面统计了各个时间段的用户使用行为，并用图表直观表示出来，分析全面、直观；
　　4） 通过友盟统计可以查看到用户的终端属性：例如机型、网络、地域，这样开发商可以根据用户的各个阶层制定相应的开发策略，对于开发商来说是非常友好的；
　　5） 友盟统计可以针对不同的分发渠道进行统计，开发者在集成的时候设置渠道，然后当应用在设备上运行的时候，后台就会统计到渠道信息，方便查看不同渠道的统计；
　　6） 友盟统计分析可以采用漏斗模型去管理多个自定义事件，提高最终目标的转化率，同时也提高了统计效率；
　　7） 友盟统计分析服务是对移动应用的各个方面进行统计分析，可以对应用进行统计，开发商可以对这些统计进行分析，并作出相应改动。对于需要使用到统计服务的开发者来说，友盟统计集成比较简单，统计功能也比较全面，是个不错的选择。
　　8） 友盟用户规模最大，在相应集成与客户服务方面较为完善。
　　缺点：
　　1） 友盟在数据统计的功能设置上，还是比较全面的，但在数据分析略有不足。
　　2） 不支持自定义控制台。
　　3） 在社会化组件分析统计时需要集成友盟社会化分享SDK。
　　二、Talking Data
　　/products.jsp?languagetype=zh_CN
　　1、用户：
　　成立于11年，是国内最大的独立第三方移动数据服务平台。相关客户既有腾讯、百度、网易、搜狐、360、Google、Yahoo、Zynga、宝开、滴滴打车等知名互联网企业，又有中国银联、招商银行、中信银行、平安保险、国信证券、Orchirly、碧桂园、亨得利、全城热恋等传统行业巨头。
　　2、平台：iOS、安卓。
　　优点：
　　1） 相对完善的智能设备TDID（TalkingData Device ID）识别体系，高设备识别准确率。
　　2） TalkingData和多家数据服务商合作，建立了一套基于IP地址、位置、WIFI背景和用户行为分析的归属地分析系统，大大提升了归属地判断的准确度。
　　3） TalkingData致力于数据的研究。数据挖掘分析算法等方面专业。
　　4） 最新灵动分析，免代码打点。简单高效。功能和友盟不相上下。
　　5） 保持独立和专注，数据安全性更高。
　　缺点：
　　1） 不像友盟拥有应用联盟，不能自定义控制台。
　　三、Flurry
　　/analytics/
　　1、用户：
　　Flurry已经被雅虎并购，相关客户基本为欧美企业，如eBay、Yahoo、Hulu和Skype等超过11万家公司。
　　2、平台：iOS、安卓。
　　优点：
　　1） 拥有非常全面的功能，而且并不仅仅限于数据统计、分析功能，目前还提供App Circle广告、推广平台功能。
　　2） 提供了开发者自身应用间的各种用户、会话转化，并提供转化漏斗功能，特别适合开发多个应用的开发者、厂商使用。
　　3） 用户可以更具自身需求自行创建Dashboard面板。
　　4） 精细的用户群划分，以及方便的全局多维度筛选。
　　缺点：
　　1） 数据统计有延迟。精确性与稳定性不能保证。在国内访问Flurry并不稳定，虽然比Google Analytics要好很多，访问速度也可以接受，但这毕竟只是前台服务，数据统计真正的核心在于后台的数据收集，前台服务能够访问，并不能说明后台数据收集也能顺畅进行。
　　2） 概念参数等比较复杂，集成比较耗时。数据计算不正确。
　　3） 不能提供渠道分析，用户地域区分不精确。
　　四、Google Analytics
　　1、用户：
　　Google Analytics 移动版的用户也是海外企业。如Lexad Internet Marketing（享赢）、TrueMetrics（触脉）等。
　　2、平台：iOS、安卓。
　　优点：
　　1） Google Analytics之前主要提供网页统计，可以和网页版的统计数据做整合。
　　2） 统计功能更为强大。支持自定义的控制台。
　　缺点：
　　1） Google最大缺点就是GFW，申请应用需要翻墙，即便翻墙后申请成功，在客户端手机上集成访问，依然需要在手机端翻墙或者使用VPN，这给中国大陆的移动开发者带来了最大麻烦，我们也没有能力强迫所有的手机端用户使用翻墙软件，毕竟面对越狱或者ROOT，许多手机失去了质保功能。
　　2） 数据统计有延迟。精确性与稳定性不能保证。
　　五、移动统计分析工具的选择
　　这个步骤就是正式开始了移动应用分析的实践环节了,是收集和获取数据的过程。
　　选择系统就是指要选择一个适合自己的移动统计分析工具来满足既定的需求,这里仅从满足移动应用基础性需求的角度列举出以下几点供大家参考:
　　1、开发简单
　　移动开发者应该尽量选择SDK轻便易于嵌入的移动统计分析工具,尤其是现在国内大部分开发者都是以小团队为主,技术研发人员不充足的情况下,最好要选用符合行业技术规范的老牌开发者服务公司的产品,不仅开发学习成本较低,也有利于满足后续打通公司内部其他产品 之间数据交换或应用升级的扩展性要求。
　　2、数据全面
　　全面的指标不是一味追求大而全,而是开发者最想要看到的数据指标,所以开发者除了关注基本KPI指标外,还要考虑后续产品升级之后还需要哪些其他数据指标,评估一下分析工具是否 能满足后续的发展需求,避免出现因为某几个指标的缺失而更换整个统计分析系统的情况出现。
　　3、功能完备
　　移动应用统计分析工具应该至少具备用户属性分析、用户使用行为分析、渠道版本分析、终端设备分析等基本功能,这些是最基础的分析功能。
　　良好的受众分析也是必要的,这样能够帮助开发者更宏观地了解自己的用户群体,以指导后续推广和广告投放更精准;
　　而强大的数据多维度交叉分析功能也能提高开发者对于应用数据的使用效率,发现更多深度的问题;
　　还有更高级的开发工具组件功能是否齐全,如自定义事件、错误分析、开发测试环境 等,让开发者能够有更多定制化服务才能满足个性化需求。
　　4)系统可靠
　　由于收集和整理移动应用的历史数据对今后的数据分析至关重要,所以在选择分析工具的 时候要非常慎重,建议选择行业内口碑较好、大型、稳定的统计分析系统提供商,这样的提供商一般都具备较强的硬件资源和数据库安全实力,他们能够保证稳定、长期地提供数据统计分析服务。
　　同时建议选择服务器规模大而且设备在国内的服务商,因为移动应用统计大部分采用 SDK嵌入、回收相关数据日志的方式来收集数据的,若选择国外提供商往往会在数据收集和传 输过程中出现丢包、遗漏等现象,大大降低了数据的全面性和可靠性,参考价值有限。
　　最后建议选择行业中优质、服务全面的数据统计分析服务商,因为开发者很可能将来还会有网站统计、云存储、开发环境等需求,这样将自己的全部产品都放在一个平台上,便于未来产品之间数据的打通,进而方便横向分析和对比,对旗下产品进行整体监测和优化。
　　当然,任何的统计分析工具都只是一种工具,还需要正确的应用分析方法论的理论指导,才能保证恰当地应用到实际运营工作中去。
　　文章来源：简书
　　作者：夜锦凉丶
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