細(xì)分是營(yíng)銷的重要武器，可以讓我們將正確的營(yíng)銷信息傳遞給正確的人群。
但并非所有的營(yíng)銷者都對(duì)自己的用戶結(jié)構(gòu)有清晰的了解，沒有清晰地了解就很制定出有效的營(yíng)銷策略。因此了解一些用戶細(xì)分的方法和原理將有助于營(yíng)銷者抓住目標(biāo)客戶的幾個(gè)重點(diǎn)群體，達(dá)到傳遞合適信息的目的。
本文就從如何細(xì)分社交網(wǎng)絡(luò)受眾的角度出發(fā)，為社會(huì)化營(yíng)銷者的營(yíng)銷活動(dòng)提供一些用戶細(xì)分啟發(fā)。下面是營(yíng)銷者可以用來細(xì)分受眾的三個(gè)方向：
人口統(tǒng)計(jì)特征
影響者
用戶間的隱性相似因子
為了更好地解釋上面的三個(gè)方向，下面我們通過案例來看：
通過年齡和性別來細(xì)分
我們來看@nikeuk這家運(yùn)動(dòng)服飾的受眾情況，它擁有117K粉絲，并通過不同的方式來分別與男性或女性觀眾互動(dòng)。
Nike的粉絲群體中，男女比例是5：2，男性尤其喜歡談?wù)撟闱颍\(yùn)動(dòng)和游戲。而較少的女性用戶除了談?wù)撨\(yùn)動(dòng)外，還喜歡討論電視劇和圣誕。
了解誰在影響你的粉絲
找出影響你粉絲的100或10000個(gè)意見領(lǐng)袖，尋找他們關(guān)注啥，他們是能夠調(diào)動(dòng)你的其他受眾的力量。
比如分析@Nokia的1.1百萬粉絲發(fā)現(xiàn)，有1700位意見領(lǐng)袖影響著超過100個(gè)以上的Nokia帳號(hào)粉絲。這前1700個(gè)Twitter帳號(hào)可以覆蓋超過50百萬帳號(hào)。
這些影響者位于不同的國(guó)家，擁有不同的內(nèi)容和品牌偏好。
找出是什么因素讓他們關(guān)聯(lián)在一起
在這一步，你需要觀察用戶的行為和互動(dòng)，并使用聚類算法基于他們的偏好來找到一致性群體
以美國(guó)奢侈品零售商品牌Bergdorf Goodman (@bergdorfs)為例，通過聚類分析可以發(fā)現(xiàn)如下四類人群：
1、首飾愛好者占4.6%。這部分人討論時(shí)尚節(jié)目，紐約時(shí)裝周和2014春夏系列
2、時(shí)尚一族占14.9%。這部分人也討論紐約時(shí)裝周，但跟第一類人群不同的是，他們也對(duì)巴黎，論壇和米蘭時(shí)裝周非常追捧。
3、談?wù)摷彝ハ嚓P(guān)的時(shí)尚話題的女性占11.9%。她們討論Style電視網(wǎng)絡(luò)，紐約兒童服飾商店。
4、追星族占15.3%，這個(gè)群體較少參與時(shí)尚或服裝內(nèi)容，但更多討論諸如OneDirection這些樂隊(duì)。
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