社区营销的口碑效果与SEO营销联合获取精准意向客户

社区营销做为品牌营销的关键点，可以很好的发挥品牌营销和口碑营销的作用，让用户更加深入了解企业品牌和产品，并且认可品牌和产品。SEO营销能有效获取搜索引擎流量，并将社区内容展现在用户面前，让每一个用户更有效的读 到社区营销的内容，并且结合官网SEO流量，共同获取高度精准的意向客户群体。

社区数据化营销的方法与精准效果配合SEO能够获取到精准用户，通过社区获取更多的潜在用户，再进行数据化跟踪找出用户行为，然后再社区内部或者通过社区的优势进行内容的推广与发布，进而筛选出最佳的用户体验，找出用户搜索的关键词。通过大数据的方式对用户群体进行细分，并且把每一类用户的方向提炼出来，能够增加寻找精准用户的速度，同时也能对用户实施有针对性的管理。社区化营销的目的就是营销，有了用户再实施推广，能够增强用户的向心力。

获取精准用户
获取精准的用户是最重要的，也是获取用户的第一步，获取用户的方法：
1. 新媒体平台推广获取用户
2. 即时软件推广获取用户（QQ群）
3. 平台网站获取用户（电商、视频、社区、游戏、搜索）
4. SEO、SEM
这四点是全网网络营销获取用户常用的方法，把用户来源平台整合之后，进行内容发布，确保用户能够第一时间找到相关的网站，通常这就是企业平台，用户可以通过注册入驻平台、浏览在网站中找自己的信息。作为企业推广来说就获得了一批潜在用户。其实获取用户我们还有一些方法，但是不同的行业，都有其属于自己的一些方式，这需要去根据行业的属性划分，要是做互动营销等等这些方式都是有职业特点。

获取用户之后还要分析用户，分析用户的方式就比较复杂了。
1. 通过人群属性、地域属性，来分析用户。
2. 通过页面点击图来分析用户，分析用户喜欢的内容。
3. 对用户实施分类，查看用户流量，追踪一类用户去向。
4. 对用户进行属性细分，把用户分出来之后，在进行第二步的工作。
一般到了用户分析之后，就是要这对用户进行数据分析，大企业可以聘请数据挖掘师，来分析用户的行为，对于小企业来说，用户量有限，通过谷歌趋势、统计等等SEO和SEM日常使用的一些工具就能够分析出来，也能够把用户的日常搜索行为模式给分析出来。此时的工作就是要分析用户来源，根据用户的来源，对用户的需求有一个深度分析。通常网站在实施推广、获取用户的时候，都会考虑用户来源，然后挖掘关键词，并且布局到网站的不同层级。此时SEO的作用就凸显了，一定要找准精准用户的需求，至于说非精准用户，往往实施SEO显然是刻舟求剑的做法，根本没用。如果是非精准用户，想要让这样的相关关键词有排名，最好要实施SEM，能够增强用户的相关搜索。
记住了，SEO的人力、时间要超过SEM。
获取到了用户就要考虑用户的浏览深度，现在的网站排名整体的衡量用户浏览深度很重要，SEO、SEM的用户跳出率很高，这个网站非常失败，或者说没有用户体验。因此实现用户分享传播，网站能够追踪用户的行为，获取用户需求，实现深度浏览。电商网站往往是非常好的案例，一般电商类的网站都愿意收集用户信息，推送相关产品。也能够在不断收集用户体验的过程中，提升口碑。现在的自媒体网站的出现，也让很多资讯网站学会了LBS的地域推送或者用户相关内容的推送，这是一种升级。

数据分析

针对用户进行数据分析很重要，跳出率是重中之重，不管是SEO、SEM最害怕的是跳出率，如果是哪一个页面的跳出率相当高（非节点页面），要针对页面进行调整，根据用户的喜好进行页面得内容调整与设置，进而增加用户二次点击率。现在的电商、视频、自媒体网站，用户一旦注册，就已经定义好了用户图谱，当然了，很多用户为了保密自己的注册信息，不想被大数据分析，填的都是不正确的，但是这些网站会根据用户后续的点击，进行数据的分析，不管咋样，用户都被大数据了，除非不用登陆。

用户分析方式：
第一步：准确的获取到用户基本需求。
第二步：初期的用户需求点给抓住。
第三步：追踪用户浏览行为。
第四步：二次分解用户行为，找到用户期望需求点，并且深度分析。
第五步：确定用户在网站中的页面流向，推荐给潜在用户。
第六步：找出用户兴奋点需求。
第七步：推送给用户产品（内容），多推送几类，然后分析用户流向。

不断分析用户需求，分析用户数据，才能把用户服务号。通常小型企业无法满足培养一个数据工程师，不过没有关系，小型企业一般数据量有限，SEO、SEM可以自行分析，通过图标定义用户需求与用户属性，并且使用统计类工具挖掘用户点击需求就好了。

产品经理必须要掌握用户的基本需求、用户期望型需求、用户兴奋点。现在电商、自媒体通过用户流量分析，通过用户流向分析，给用户提供更有价值的内容。

特殊需求用户

特殊需求的用户根据样本比例，划归到一类，然后推送大众化产品（内容），能够给企业节约成本。

大数据营销

不管是商业战略还是企业布局，大数据营销其实是任务图谱的个性化推送，是为了实现最大化销售，现在的电商、新媒体、视频类网站都实现了用户推送，通过JAVA语言实现用户数据的挖掘，并且找到用户的需求点。包括很多App也是根据自身的条件与需求来推送，这是给产品的人工智能实现了非常好的模式，用人工智能的方式去推广产品，既能够精准营销，也能够增强用户的依赖感。
用户本身就是一个变量，时间、环境、性格、经济都是不断变化，数据分析就变得比较复杂了。数据分析不定期要针对用户群体进行类别的划分，不断获取用户需求。有针对性的推广，把用户所需产品推广到每一个人，这是最成功的数据化营销。

中小型企业中，SEO与SEM其实就担负着数据挖掘工程师的工作，把每天获取来的数据报表，分门别类，根据不同的用户行为，在表格中对用户进行细分，然后再制定推广方案。根据不同的用户属性，制定不同的推广文案、设计，把更能吸引、更符合这一类用户群的内容推广到每一个人眼前，进而引导用户的点击，当然了这样的方案所说是非常细致的，做起来也是比较复杂的一个工作。但是没有关系，在初期，即便是中小型企业，你只要获取到一批用户数据之后，搭建数据模型，到第二步就是对用户分类，即便用户在这期间有所变化，只要还在你的模型之中你只需要观察就好了，当然了超出了你的数据模型架构，你还需要根据样本的数量来搭建第二期用户模型，基本上有几版数据之后，你的用户群体也就固定了，除非你还去开辟新的业务。

用户数据模型是针对电商和垂直类网站说的，综合性网站的数据模型很大，数据的不断变化和用户群体也经常变化，数据分析的时候，要观测推广的数据，实施细分，把小的数据模型集合起来，并且不断分配成数据单元，根据庞大的数据了扩展单元的模型，其实说白了是把用户实施管理，让他们成为你的客户，并且愿意买单，同时也能不断诞生新的用户，数据模型也正是基于此原理，不断诞生新的用户获取更多的用户。在推广的过程中实现大数据化的推广与营销，能够最好的实现销售，进而企业也能最大化的实现收益。

用户从搜索行为产生，到浏览社区营销内容和官网内容，再到用户明确认可品牌，最后到签单，每一步都离不开优质的内容、良好的SEO优化和明确的行为分析，通过社区营销和SEO营销获取精准意向客户并签单，过程强大而且需要细化。