《从SEM、用研、基础服务性能谈数据分析的重要性》交流.pdf

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1、《从SEM、用研、基础服务性能谈数据分析的重要性》交流会纪要前序：本期举办时间：2011年4月24日（周日），分享嘉宾3位。感谢艾德思奇科技的谷文荣、百度商业的高级用研-周竹青，基调网络的副总裁-蒲炜先生的精彩分享！感谢基调网络的赞助、百度音乐的赞助、华章图书的赞助，感谢新媒传信的场地赞助。感谢每一位关心交流会发展、参与或报名的同学，真诚的表示感谢！2011年4月24日Hiued在移动飞信举行了《从SEM、用研、基础服务性能谈数据分析的重要性》为主题的交流会。Hiued用户体验交流会会长-林长青对Hiued小组进行了介绍，Hiued以用户体验交流为中心，以“交流、分享、成长”

2、为理念，旨在促进公司与公司之间的交流。永久公益。目前以北京和深圳为主要的根据地，深圳主要由迅雷提供活动场地，北京由各家公司支持活动举办。交流会的形式会不断地调整，每次交流会报名后，将会按照内容和提交的问题来选择与会人员，以提高交流会的质量。Hiued交流会并非培训式交流会，希望大家可以积极发言与嘉宾共同探讨、相互学习。第一位演讲者是来自艾德思奇的谷文荣，主题为《如何把握搜索营销中的着陆页》。首先她向大家抛出了几个问题：“数据与搜索有什么关系？”、“数据与着陆页有何关系？”、“互联网设计中美学更重要还是实用更重要？”引发大家的深思。对此她认为数据在广告投放中是非常重要的，可提高

3、广告投放的精准度；而在美学和实用的选择上，她认为广告中的实用更为重要，实用性是广告投放的基础。随后她阐述了SEM的概念，SEM（searchenginemarketing）即搜索引擎营销，以搜索引擎为媒体开展多种互动营销，以PPC广告为主，即时投放即时见效。决定sem投放的主要因素有关键字、创意以及着陆页，同时她还列举了“海外旅行保险”百度搜索的案例来说明投放三要素的相应作用。现场照片在着陆页方面她认为正确的选择着陆页必须根据词类的特征以及有效的利用活动或者促销页面，通常在B2C活动中，促销活动更能吸引有效用户。着陆页的优化需要注意以下几个方面：A.注重整体布局，让用户在第一

4、时间即可了解我们推出的产品B.利用客户的购买心理，设计消费冲动点C.利用大众的信任度转移，从众心理以及权威心理D.设计sweetpoint促使冲动型消费者尽快转化E.在页面中实现用户搜索词重，提升页面相关性利用了B2C“春季出游”案例来说明如何利用时间特征以及产品组合引发最真实的购物冲动，多种产品完美搭配，激发客户对其他物品的购买欲望，她认为促销页面的转化率要高于单品页面，一个活动可以带动多种产品的销售。B2C、C2C活动页面利用了消费者的闲逛心理，所以她希望大家可以在网站上多做一些活动。在新用户引导方面，利用某网站的睡眠产品方案来说明如何利用着陆页对新用户进行有效的引导，她

5、认为有以下因素：A.按钮突出B.专家推荐C.纯天然D.客户好评E.页面底部—明显的号召按钮F.退款保证—消除购物顾虑利用《藏地密码》的营销来说明8秒钟内用户将决定是否继续停留在页面上，所以要在页面中尽量增加卖点，同渠道的产品要保持风格统一，将更易提高消费者对产品的辨识度；同时对于理性的消费者需要更详细的介绍以增加其信任感，对于有从众心理的消费者，适当增加符合逻辑的引导，促进此类消费者产生购买冲动。在着陆页的优化方面她提出了几项优化的原则：A.一屏内，信息明确，用户快速掌握B.页面功能划分明确，侧重突出C.用户需求是真正的POINT她还提出了几项Website优化建议：A.突出

6、特点B.信息布局合理，让用户用最短的时间达到目的C.注重有效的分流，避免无效的流失D.图片、button的有效使用E.购物、注册流程合理、顺畅、有效F.关注浏览、操作、增值部分的细节设置针对电商的促销页面她提出了一些有效的促销方式：利用时效增加紧迫感，促使用户快速决定，利用预告的方式，可以帮助用户确定消费时间。讲演结束后，有嘉宾提出“哪些因素是用户继续下去的理由？”谷文荣认为在B2C中，邮费、官网、折扣是重要的因素，她认为有创意固然好，但是创意不仅是把人带入网站中去而是要符合整个网站页面的内容，给用户产生“归属感”，有卖点一定要说出来，我们是给用户提供功能的而不是给用户观赏的

7、。针对嘉宾提出“如何分析用户需求，用户需求有多重要？通过什么方式了解用户？”这一问题她认为，用户需求是产品的目的，必然是重要的，要了解用户就要掌握用户的一手数据，将自己进行换位思考。第二位是来自百度的周竹青进行主题为《体验设计中的数据分析》的演讲。首先她介绍了UE团队的组成以及合作方式与过程，UE团队通常是由用户研究工程师，交互设计师，视觉设计师来组成的。在研究与设计之间有一条鸿沟：研究人员注重什么样的结果将会给设计师带来什么，而设计师本身却并不知晓其中的关系。周竹青提出了与体验设计紧密结合的数据分析要