在数字营销瞬息万变的时代，数据驱动决策已成为制定有效内容策略的关键。通过运用分析和见解，营销人员可以深入了解受众行为，优化内容，并最大限度地提高其可见性和参与度。
数据分析为营销人员提供了丰富的见解，用于了解：
通过遵循本文中概述的步骤，你可以创建数据驱动的内容策略，有效地吸引你的受众并实现你的营销目标。
内容被日益关注绝非偶然，在人口红利褪尽、流量成本激增的情况下，原先可以获得巨大流量红利的赛道（工具、平台、社交网络）早已被以BAT为代表巨头牢牢把持。“流通”环节的生意没有机会了，机构只能把目光投向“生产”环节——做内容吧。在可预见的未来，内容将会成为新的“流量红利”来源。
然而，并不是有了好的内容，流量和用户就会随之而来，正所谓酒香也怕巷子深。那么如何才能找到流量和用户呢？现在移动端的用户数已经大幅超越PC端的用户数，随之而来的是流量入口从以网络为代表的搜索引擎转向以微信、微博、今日头条、手淘等为代表的超级APP。
看到内容的风口之后，众多机构纷纷投入其中，生产内容的成本随之快速上涨。虽然都知道超级IP的威力巨大，但是打造却并非一日之功。与此同时流量渠道的日益分散化，导致机构需要在渠道运营方面投入更多的时间和精力才能获得足够的流量和用户，运营的成本也在无形之中被推高了。面对这种形势，机构想要在竞争中取得一席之地，就必须开始摆脱之前的粗放式运营，开始用数据驱动用户的增长，构建精细化的运营体系，提升内容的传播效果，找到投入产出比最高的流量渠道。
然而，想要开展数据驱动的机构却面临无法获取数据的窘境。比如在微信上面发布直播，只能使用第三方工具，但是由于第三方工具没有和微信进行对接，同时也没有开放后台的数据查看权限。导致完全无法了解用户观看直播的情况，数据驱动和精细化运营也就无从谈起。
基于这样的现状，以连接机构和用户为目标的学伴软件应运而生。在学伴软件看来，有内容的地方就是机构，无论ta的形态是企业、网红还是学校。
在机构的整个生命周期中，有五个要素是不可或缺的，那就是机构自身、内容、用户、数据和渠道。机构生产内容，比如直播、录播、图文等，然后通过门户网站、移动APP等渠道将内容提供给用户，用户消费内容后产生反馈。在机构、内容、用户三者的互动过程中，数据源源不断的产生。机构在获取数据后可以判断渠道、内容的好坏，了解用户的行为路径和画像，进而调整内容的生产和传播策略，从而扩大用户量。这个过程中数据就实现了驱动用户增长的作用。
对于机构而言，自然是希望有全方位的流量入口，以便更好、更快地进行内容的传播。但是想要实现全方位的流量入口，就需要整合大量的第三方系统，这对于众多中小微机构而言是无法实现的。因此相对于全方位的覆盖策略，更应该有的放矢，抓住主要的渠道。
鉴于微信已经成为国内的第一APP，在打开频率和使用时长方面都占有绝对的优势。学伴软件推出了微学伴这款产品，把机构装进微信。微学伴是基于微信公众号实现在线教育的一套解决方案，帮助机构把学校装进微信。提供在线视频直播、录播课程上传、社群管理、用户管理、内容管理等一整套支持在线教育的功能，同时还可以接入短信、邮件等营销工具。教育机构可以通过微学伴进行在线教学，更可以完成从招生、上课到课后管理的一系列行为。
教育机构在绑定微信公众号后，可以方便的开展用户运营、内容运营和活动运营。基于微学伴提供的数据统计和分析功能，机构可以对不同类型的用户进行区分，有针对性的开展相关的营销等工作，提升微信粉丝的购课率和续费率，扩大招生规模，提升教学效果。
在大多数人的理解里面，开展微信运营的时候仅仅将用户划分为粉丝和非粉丝，但是在我们研发的微学伴这款产品中，我们基于用户的行为路径，根据用户对教育机构的忠诚度，将用户分成了五层 ：
潜在用户 ：顾名思义，就是机构的目标用户，但是还没有和教育机构产生直接关系的用户；
微信“粉丝” ：关注微信公众号的用户，当然也包括添加了微信个人好友，加入了微信群的用户；
注册用户 ：成为“粉丝”之后，对于教育机构具有一定的认可，从而产生了注册行为，但是还没有产生购买行为的用户；
沉睡用户：产生购买行为的用户但是最近30天内没有进一步的互动行为。这部分原因因为种种原因不再使用消费机构生产的内容，这时候就要思考如何通过促销等手段将这批用户再次激活；
购买用户：产生过购买行为的用户，可以是付费课程，也可以是0元体验课；购买用户又可以按照最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三个维度进行进一步的分层。根据不同的用户属性制定后续的营销和服务方案；
以前，机构在微信中基本上是只能发送语音、图文和小视频，借助微学伴，机构可以发布的内容形式可以更加多样化，比如直播、课程等，通过形势更加丰富的内容，增加与用户的互动。
机构在微信生态圈中开展内容运营和用户运营的过程中，会有各种各样的动作行为，通过微学伴提供的整体解决方案，可以实现对于数据有效的监测与收集。机构在微学伴看到相关的数据后就可以对内容进行优化，对用户进行分层管理。有了数据，教育在开展营销推广和内容制作的时候就不再是“盲人摸象”，而是“有的放矢”。
问题一：数据驱动是什么就像是一种媒介吧，比如你用瓶子喝水，瓶子是媒介，水是数据 问题二：什么是数据驱动就像是一种媒介吧，比如你用瓶子喝水，瓶子是媒介，水是数据 问题三：什么是数据驱动编程数据驱动开发也就是说基于持久层的设计来完成整个模块开发的过程。 Java界在这方面也是引起了重视、由此推出的bstek，就是在java方面的数据驱动上做到了实现。 数据驱动的开发由定义持久层(数据表或持久层对象)、创建数据集(查询语句)以及绑定数据集至相应的表现层组件(树、表格)三个步骤来完成，此时基于此数据集的显示、维护、查询等均得到了实现 问题四：数据驱动测试的介绍数据驱动测试，即黑盒测试（Black-box Testing），又称为功能测试，是把测试对象看作一个黑盒子。 利用黑盒测试法进行动态测试时，需要测试软件产品的功能，不需测试软件产品的内部结构和处理过程。 数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求，也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。 数据驱动测试并不是白盒测试的替代品，而是用于辅助白盒测试发现其他类型的错误。 问题五：大数据驱动是怎么样运营的可以去大讲台看看，站内有大数据Hadoop教程、Spark教程等等，希望可以帮助到你。 问题六：什么是数据驱动模型使用vfw应该可以 问题七：元数据驱动 什么是元数据驱动这个应该是说 通过使用元数据，不断的完善现有的技术元数据与业务元数据。 通过完善的过程来指导整个数据仓库的建立。 元数据驱动的数据仓库开发过程可以细分为以下阶段： 1) 建立元数据 a. 定义元数据的数据源； b. 定义元数据的内容和属性； c. 定义元数据使用规则； d. 声明元数据联合使用的规则； 元数据驱动，螺旋上升的数据仓库开发方式优点包括： 1. 建立中央数据仓库系统数据的统一视图； 2. 统一的元数据管理； 3. 灵活的体系结构； 4. 可扩展的架构； 与之相对的是“模型驱动构架”（MDA），它是OMG定义的一个软件开发框架。 MDA的关键之处是，模型在软件开发过程中扮演了非常重要的角色。 在MDA中，软件开发过程是由对软件系统的建模行为驱动的。 问题八：数据驱动的表现，有哪些数据对业务决策至关重要数据当然很重要的，备份更重要。 但可惜的是，很多企业的管理员一直在重复着错误的操作。 要更好地备份，提升备份效率，则要掌握好一些关键点。 容灾备份行业的和力记易专家给大家一些很不错的建议： 1. 备份数据时必须要考虑的 备份数据首先要做的是将我们的数据复制到备份介质上，比如硬盘、光盘（CD-R或DVD-R）或局域网上的存储设备甚至是云备份服务的服务器上，当然有一些企业还将数据拷贝到磁带上。 关于磁带的备份，我们将在后面讨论，因为这种备份方案相对比较通用。 现在要考虑的是，数据备份中最重要的两个因素：容量和时间。 容量：如果你想通过磁带来备份系统，那你需要更多的空间。 比如你使用80GB DLT磁带机来备份系统，那你每天只能备份小于80GB的数据。 如果数据量超过了这个数值，我们就要考虑另外的方案了。 当然，可选方案有很多，最为通用的规则有：不要对系统进行完全备份，而采用增量备份，这样只需要较少的空间，将发生过变化的数据备份起来；如果磁带已经满了，更换新的磁带来备份数据；使用自动切换磁带的机器，这样半夜里备份数据时，它会自动换磁带或换到另一面来进行数据备份；增量备份方案要慎用，如果采用这个方案，那我们在恢复数据时，将需要更多的磁带，才能够达到完全的恢复。 有两种方法来进行增量备份：一种方法是多次备份上次增加或修改后的数据，加上完全备份的磁带，有可能需要更多的磁带。 比如，如果我们有一份完全的备份和6个增量备份，则需要7盒磁带才能够满足需求。 另一种方法是只备份上次增加或修改后的数据，这样我们只要一份完全的备份和1个增量备份，只需要2盒磁带就可以满足需求了。 时间：这里考虑两种情况：一种是只需要几个小时就可以备份完成的，另一种是需要好几天才能够备份完成的。 对于前一种情况，我们根本无需担心。 就算你在网络上进行备份，也不要担心它对于公司网络的性能会产生多大的影响。 但如果你备份数据的时间需要几天，那你最好重新建立一个局域网，也可以通过建立虚拟局域网来实现，即VLAN。 我们将其称为BAN（Backup Area Network，数据备份网）。 就算你是朝九晚五的白领，你也需要BAN。 因为你可能需要备份Web服务器的数据，甚至需要做到实时备份（Live Backup）。 如果你每天要备份数据时间超过了30小时（已经多于24小时了），这时你要考虑减少备份数据量，或者将这些数据进行分开备份。 2.确认数据的有效性 备份数据时还有一个要考虑的问题，就是要确认数据的有效性。 如果时间允许，一定要让数据备份软件在写入文件后，确认其有效性，否则有可能文件并没有完全正确写入备份介质，将来就无法恢复，这将是一个灾难。 另外，在备份数据时，一定不要删错文件，服务器上的日期一定要正确，否则有可能会因为日期不对而误删除掉一些文件。 同时，还要让备份地点相对安全，要远离火灾、洪水，并要安装报警设备。 同时，数据一定要在多个地点有备份，这样就算当地发生诸如房子倒塌或地震之类的大灾难，数据也不至于会被毁灭。 当然，一些恐怖袭击事件也会令数据丢失，所以一定要关注备份数据的安全。 最后，我们的数据最好保存在一个比较隐蔽的地方，以防止被偷盗，而造成巨大的损失。 3.关于数据恢复 一旦我们的数据发生问题，我们一定要在第一时间能够恢复数据。 这意味着，我们在数据发生问题时，不仅要第一时间拿到备份数据数据，而且还能够第一时间将这些数据恢复。 这可能需要启动盘、启动光盘、驱动程序等工具、设备和软件，以保证系统能够正常地启动，并能够正常恢复数据。 同时，......>> 问题九：如何成为数据驱动型企业从市场的角度上来讲智慧型企业是动态的不是静态的，无论企业的战略、人员和流程都在随着市场和客户的变化而不断的变化。 同时这种变化不是突发的不可控的而自然的，顺滑的。 智慧型企业的成功模式不是某一个员工或某一个部门组织所专有的他是属于整个企业组织的。 当企业中有一个好的想法和做法时他能够透过企业的信息神经网络得到快速的克隆。 构建智慧型企业 人员意识 企业的发展离不开人，人是一个企业中最灵活也是最关键的因素。 因此构建指挥型企业首先要从人的角度着手。 构建智慧型企业要让员工具有全局意识、协作意识、学习意识和创新意识。 员工只有具有全局意识才不至于存在本位主义，也才能够从公司整体角度考虑提出好的建议。 员工只有有协作意识企业的策略和制度才能够的得到完全的贯彻实施。 企业只有具有学习意识，企业的能力才能够不断成长。 企业只有具有创新意识企业才能够在竞争中处于领先地位。 IT工具在当今这个信息社会里企业的发展肯定离不开IT工具的支持。 智慧型企业更是这样。 首先是智慧型企业的智慧。 我常说某个人很有智慧，很聪明，那企业的智慧从那里来呢。 这主要有两个方面一个是企业内部知识，这部分知识主要存在于员工的大脑中。 另外一个就是企业外部知识，它主要来自于行业组织和竞争对手。 说到这里就引出知识管理中的知识采集和知识共享。 知识采集就是把企业外部知识转化为企业内部知识，知识共享的过程就是把企业内员工的知识转化为企业本身的组织知识。 智慧型企业的另外一个特点就是高效的协同，这就取决于协同工作流的能力，我们如果把我们日常制定的流程电子化就会大大提高企业内部流程的运行效率。 同时能够提高员工之间的协作水平。 智慧型企业除了流程与知识的传承与交流以外还有很重要的一点就是企业文化的推广。 企业文化的推广除了靠人的宣传以外还要营造一种氛围，让这种氛围每天萦绕在员工周围。 企业信息门户正好肩负起这个使命。 企业门户就像企业里的大门，员工每天上班都要经过这道门，如果让这道门去承载企业文化传播的这个工作，那企业文化就在员工的日常生活中被潜移默化。 制度与文化智慧型企业除了通过宣传和IT工具进行传播和保障以外，同时还需要通过制度与文化来不断的进行强化。 智慧型企业强调的文化主要有执行力、快乐工作、学习与创造。 问题十：试举例说明什么是数据驱动的智能软件数据驱动 定义： 一个数据驱动的组织会以一种及时的方式获取、处理和使用数据 来创造效益，不断迭代并开发新产品，以及在数据中探索（navigate）。 有很多方式可以评估一个组织是否为数据驱动的，如： 1. 产生的数据量 2. 使用数据的程度 3. 内化数据的过程 作者认为有效地（effectively）使用数据为关键。 商务公司拥有使用数据来改善效益的历史。 任何好的销售人员天性知道如何去向消费者推荐采购。 那些浏览过这些商品的客户同样浏览了另外一些东东……Amazon将该技术移至线上。 这种简单的协同过滤的实现是Amazon诸多特性的一种。 这是一个对于传统搜索之外的机缘巧合的强大的机制。 数据产品是社交网站的心脏。 它们的数据必然是庞大的用户数据集，形成的一张图。 也许对于社交网络来说最重要的产品是某种帮助用户链接彼此的工具。 任何新的用户需要找到新的伙伴，熟人或者联系方式。 让用户去搜索他们的朋友可不是一个好的用户体验。 如同LinkedIn，工程师发明了People You May Know(PYMK)来解决这个问题。 在理论上的确很容易完成这项工作，根据已经存在的关系图，我们可以准确地发现新用户的关系网络。 这样的推荐朋友比自己去选择更为高效。 尽管PYMK现在很新颖，它却已经成为了每个社交网站的必备部分。 Facebook不仅支撑了自身版本的PYMK，他们还监控了用户获得朋友的时间。 使用精密的跟踪和分析技术，他们已经标识了让一个用户长期参与的的时间和连接数。 如果你缓慢地链接一些朋友或者添加朋友，你将不会是一个长期依赖社交网络的用户。 通过学习达到信任的活动的层级，他们已经将网站设计成为能够有效降低新人加一定数量朋友为其好友的时间。 类似地，Netflix在线电影事业完成了同样的任务。 当你注册时，他们强烈推荐你添加你打算观看的电影。 他们的数据组已经发现一旦你增加超过某个数量的电影，你成为一个长期用户的概率将大大增加。 借助这个数据，Netflix可以构造、测试和监测产品流来最大化新人转变为长期顾客的数量。 他们已经简化了高度优化的注册/试用服务，有效利用了这样的信息来快速和高效地黏合客户。 Netflix、LinkedIn和Facebook并不是仅有的使用用户数据来鼓励客户的长期参与。 如Zynga，它不仅仅关注游戏，还会常态化地监测用户身份和他们的行为，生成了一个不可思议的大数据。 通过分析用户在一段时间内在一个游戏中的交互行为，他们已经识别出那些直接导致成功游戏的特征。 基于用户和其他用户的交互行为的数目、前n天内用户建造的房子数目、在前m个小时内他们杀死了怪物的个数等等，他们便可以知道用户将成为长期会员的概率的变化。 他们找到了如何达成参与的挑战的关键点，并已经设计出产品来鼓励用户达到这些目标。 通过持续测试和监测，他们优化了对这些关键点的理解。 Google和Amazon在使用A/B测试来优化网页的展示方面是先行者。 在互联网发展历史上，设计者门借助直觉和本能来完成工作。 这没有任何错误，但是如果你对一个页面作出修改，你需要确保这个改动是有效的。 你卖出更多的产品了么？用户需要多久才能发现想要的东西？多少用户放弃了并转向了其他网站？这些问题只能借助实验、收集和分析数据来完成，这些是数据驱动公司的第二特性。 Yahoo已经对数据科学作出了很多重要的贡献。 在看到Google使用MapReduce来分析海量数据后，他们认识到了自身需要同类的工具来完成自己事务这就是Hadoop，现在是数据科学家的最重要的一项工具之一。 Hadoop已经由......>>
在全域营销中，数据驱动主要体现在以下几个方面的问题解决：1、目标用户精准定位：通过数据分析，企业可以更加精准地定位目标用户群体，了解他们的需求、兴趣和行为习惯，从而制定更加精准的营销策略。 2、营销策略优化：数据驱动的营销策略可以帮助企业根据历史数据和实时数据，对营销效果进行实时监控和调整，实现营销策略的优化，提高营销效果。
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