Các công ty khác thực hiện phân tích kênh như thế nào? [Phát lại hội thảo Datarian | Tháng 3 năm 2024]

Hội thảo Datarian

Vào tháng 3, chúng tôi sẽ giới thiệu về công việc phân tích dữ liệu !

Hội thảo Datarian tháng 3 là 🔍

Tôi khuyên bạn nên làm điều này với những ai đang có những lo lắng này ✅

• Các nhà lập kế hoạch và doanh nhân muốn phát triển dịch vụ của mình thông qua phân tích dữ liệu nhưng vẫn tò mò về cách thực hiện.

• Tôi nghe nói rằng phân tích phễu bán hàng rất tốt, nhưng tôi là người thực hành và không biết bắt đầu từ đâu.

• Các nhà phân tích dữ liệu và nhà tiếp thị đang tiến hành phân tích kênh bán hàng và tò mò muốn biết các công ty khác đang thực hiện như thế nào.

• Tôi thấy thuật ngữ "phân tích kênh" rất nhiều trong các bài đăng tuyển dụng, nhưng là người tìm việc, tôi tự hỏi nó thực sự có nghĩa là gì.

Giới thiệu bài giảng ⏰

# Tìm kiếm manh mối để phát triển sản phẩm của bạn bằng cách sử dụng phân tích kênh

✔ Diễn giả Seo Seung-hwan

• Chủ sở hữu sản phẩm Delight Room Alarmy

• Cựu Chủ sở hữu sản phẩm Buzzville, Global BD

• Trước đây) Chiến lược quảng cáo, quan hệ đối tác, hoạt động, v.v. của Mobidays

• Tôi đã làm việc trong ngành khởi nghiệp được 10 năm. Tôi đã đảm nhiệm nhiều vai trò khác nhau, bao gồm chiến lược, tăng trưởng, lập kế hoạch, vận hành và kiếm tiền. Tôi chịu trách nhiệm tăng trưởng sản phẩm tổng thể tại Alarmy, một ứng dụng chăm sóc sức khỏe buổi sáng với 2,5 triệu người dùng hoạt động hàng ngày.

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 💬

Đánh giá sự tham gia trực tiếp
Nếu bạn tò mò 👏

Điều ấn tượng nhất mà bạn học được trong buổi hội thảo là gì?

• Tôi rất ấn tượng với lời giải thích của bạn rằng bạn nên xem xét tỷ lệ truy cập trước khi xem xét tỷ lệ chuyển đổi kênh, chẳng hạn như truy cập trang chủ và truy cập nudge. Khi lên kế hoạch cho một tính năng mới, điều này khiến tôi suy ngẫm về giả định của chính mình rằng "Một khi tôi tạo ra tính năng này, sẽ có người tìm thấy và sử dụng nó".

• Nếu bạn không có răng, hãy phân tích chúng bằng lợi. 😊😊 Còn ẩn dụ nào hay hơn không? Nó hoàn toàn phù hợp. Vì bạn không thể khởi nghiệp khi mọi thứ đã sẵn sàng, tôi nghĩ điều quan trọng là phải tìm ra cách đạt được mục tiêu bằng những công cụ và phương pháp hiện có, rồi bắt tay vào làm.

• Thật sự rất thú vị và hữu ích khi được nghe các ví dụ về cách các công ty khác (thậm chí cả Alamy!) tiến hành phân tích dữ liệu trong thực tế, cùng với những mối quan ngại mà họ gặp phải vào thời điểm đó.

• Trước khi cải thiện tỷ lệ chuyển đổi kênh, điều quan trọng là phải xem xét tỷ lệ truy cập trước! Trên thực tế, chúng tôi thường yêu cầu các tính năng mới ra mắt tăng tỷ lệ truy cập bằng cách đặt banner ở đầu trang (trang chủ) và thông báo đẩy. Chúng tôi thường nhận được những câu hỏi về việc liệu nỗ lực này có vô ích hay không, vì nó sẽ hiển thị cho những người dùng không quan tâm đến tính năng. Mặc dù đây không phải là giải pháp chung, nhưng tôi đã hiểu rõ hơn về cách tiếp cận tốt nhất cho quy trình này bằng cách truyền đạt tầm quan trọng của tính năng cho nhóm sản phẩm (PO, phát triển, thiết kế) và thuyết phục họ ủng hộ sáng kiến.

  
  

• Tôi nhớ từng bước trong quá trình phát triển và kiểm tra các giả thuyết. Nội bộ công ty đã có một số thảo luận về việc thử nghiệm nhiều phương án khác nhau vì dịch vụ này rất cấp bách, nhưng tôi ấn tượng với ý tưởng rằng bằng cách phát triển các giả thuyết và kiểm tra chúng, ngay cả khi dịch vụ không thành công, chúng tôi vẫn sẽ rút ra được bài học.

  
  

• Tôi hoàn toàn không có kiến thức về phân tích dữ liệu, nhưng với tư cách là một PM mới, tôi cảm thấy cần phải làm điều đó, nên tôi đã bắt đầu tham gia khóa học! Việc tìm hiểu về tầm quan trọng của dữ liệu, từng trường hợp một, thực sự rất bổ ích.

• Tôi thích những ví dụ thực tế của Seunghwan không chỉ là tập hợp nhiều trải nghiệm thực tế khác nhau mà còn thể hiện rõ ràng mục tiêu của dịch vụ và mục tiêu kinh doanh để đạt được mục tiêu đó.

  
  

  
  

Một lời gửi tới Datarian!

• Tôi vừa đăng ký tham dự hội thảo này cùng các đồng nghiệp và chúng tôi hoàn toàn hài lòng. Cảm ơn các bạn đã nỗ lực chuẩn bị cho hội thảo chất lượng cao này. Tôi rất mong nhận được sự ủng hộ của các bạn cho hội thảo này!

• Tôi biết đến blog của bạn thông qua blog này, và vì nó chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, tôi rất biết ơn vì có cơ hội được đọc và học hỏi từ những bài viết chất lượng cao của bạn. Chúc bạn tiếp tục tạo ra những bài viết và hội thảo tuyệt vời.

• Tôi đã nhận được rất nhiều thông tin hữu ích từ bản tin, nhưng cảm ơn bạn đã cung cấp nhiều thông tin hữu ích hơn thông qua hội thảo ♡

  
  

• Tôi vừa đọc bài đăng trên blog và tình cờ tò mò về chủ đề này nên đã tham dự hội thảo đầu tiên và thấy rất hữu ích!

• Đây là một buổi hội thảo rất bổ ích! Cảm ơn bạn 🤗

• Cảm ơn Datarian rất nhiều vì luôn cung cấp những bài giảng chất lượng!

• Tôi thấy động lực của đội ngũ đằng sau Datarian, đơn vị lên kế hoạch và vận hành dịch vụ, thực sự đáng chú ý và truyền cảm hứng! Là một người đăng ký nhận nội dung chất lượng cao thông qua bản tin thường xuyên của chúng tôi, tôi rất trân trọng tất cả các bạn . 👍

• Luôn chiến đấu :) Tôi đang xem video và bài viết của bạn~!!

  
  

• Tôi thường xuyên tham gia các chương trình giáo dục, và tôi bắt đầu quan tâm đến dữ liệu khi biết đến khóa học này qua Instagram. Đây là bài giảng thỏa mãn và rõ ràng nhất mà tôi từng tham gia. Tôi rất vui vì đã được tham gia một khóa học chất lượng cao như vậy! Cảm ơn ❤

• Là một nhà thiết kế, tôi cần làm quen hơn với dữ liệu, và nhờ Datalian, tôi cảm thấy mình đang tiến gần hơn đến điều đó. Cảm ơn bạn!

• Cảm ơn bạn đã làm việc chăm chỉ đến tận khuya! Tôi nghĩ mình sẽ thường xuyên ghé thăm trong tương lai :)