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谈谈目标市场和用户群

洪波写了一篇博客:用户群多大才算大?有些想法想和大家交流。

如果很多网站还在想着为大众服务,那么他们的出发点就错了。学过市场营销的都应该很清楚,要想成功必须找对细分过的目标市场,在网络营销中就更是这样了。

没有什么网站是真正满足大众需求的。要想建立成功的盈利的网站,你就必须精准的找出你的目标市场,找出你的目标观众群面临哪些问题?需要什么产品或服务?然后你再去发展这项服务或产品,提供给你的目标市场。

追求流量,追求适合所有人或大部分人需求的网站,是最费劲,成功可能性最低的商业模式!

有的人可能怕目标市场太小,也就是洪波所说的用户群太小,最后做不大。实际上这种担心是不必要的,尤其在中国,这个担心就太不必要了。中国有13亿人口,1.1亿人在上网。这上亿人里面喜欢某一样东西的,哪怕这个东西特各色特冷门,它所能聚集的人群也会大得足以支撑一个产业。

几年前刚开始研究电子商务的时候,一个给我留下最深影响的例子是,著名的电子商务专家Corey Rudl做了一个网站,他的目标市场看起来是非常狭窄的。他在这个网站上卖汽车配件,而且只卖奔驰的汽车配件,而且只卖奔驰车上那个著名的标牌,只卖这个东西。

你可以想象这个目标市场是多么的精准。它只服务于那些拥有奔驰车,并且车上的标牌被人偷了的那部分人。他的网站设计也非常简单,就两页内容,他这个网站每个月的利润是一万多美金。

所以想搞电子商务的人, 根本不要怕我的目标用户群是不是太小了。

实际上目标用户群小,有它的优势。你可以更方便更准确的寻找到你的用户,你可以更专业化的提供他们需要的产品或服务。

目标市场准确或者说用户群看起来比较小,并不意味着这个行业做不大。微软够大吧!但仔细想想,它是为大众服务的吗?不是!它其实只服务于它自己的并不宽的目标市场,也就是使用电脑的人。当然现在这个目标市场已经很大了,但几十年前这个目标市场哪有现在这么大。

微软也不是什么都做,它只卖计算机软件,尤其是操作系统。这并不意味着微软不能干别的。比尔盖茨可能投资房地产,可能投资饮食业,但他一定会建立另外的单独的公司或投资于其他的公司,不可能在微软内成立一个单独的部门去干这些。

世界上还没有什么真正能为大众服务的公司。

再举一个我们自己的例子。我们是新加坡虚拟主机提供商,新加坡市场和中国市场相比,那是小的不值一提。但在新加坡也有很多家虚拟主机提供商,其中也有几家很大的公司,当然不是指我们。

在我们考虑进入中国市场的时候,发现我们只能对准虚拟主机市场的其中一小部分。或者说我们所能服务的中国市场用户群比较小,只是那些愿意把主机放在国外的,并且要用Unix/Linux系统的。我们注意到中国网站大部分是运行在Windows主机上的。

但我们在这方面没有一点犹豫,如果我们能顺利吸引到这个我们瞄准的目标市场的用户,这已经足够我们茁壮成长了。

来源:SEO每天一贴 Zac 昝辉


Public @ 2019-06-30 15:40:46

说说个人站长做什么网站比较实际

个人站长可以考虑做一些具有实际价值和需求的网站,例如: 1. 博客:可以记录个人的经验和感悟,分享知识和技能,吸引学习者和爱好者。 2. 资讯类网站:可以关注某个领域的最新资讯和热点话题,吸引感兴趣的读者。 3. 文化类网站:可以介绍某个地区或文化背景的传统文化和艺术,提供学习和欣赏的平台。 4. 知识问答类网站:可以提供专业领域的问题解答和交流平台,吸引有需求的用户。 5. 在线教育类

Public @ 2023-03-30 09:00:22

7条经典传统定律指导网站运营

1. 滴水穿石的积累 这个定律告诉我们,网站运营需要持续努力,不断积累经验、数据和用户群体,才能取得长足的进步和发展。 2. 良好的用户体验是关键 用户体验是网站成功与否的决定因素之一,因此,网站运营者应该时刻关注用户的反馈和需求,并努力改善用户体验。 3. 数据驱动决策 网站运营需要根据数据进行决策,了解用户行为、需求、偏好等信息,并根据数据分析结果制定运营策略。 4. 快速迭代 快速迭代

Public @ 2023-04-04 20:50:25

7条经典传统定律指导网站运营

1. 杠杆定律:利用少量的投入实现更大的产出。在网站运营中,可以利用各种营销手段,如SEO优化、社交媒体推广等,提高网站的曝光和访问量。 2. 邓巴定律:80%的结果来自20%的原因。在网站运营中,可以花更多的时间和精力在关键的领域,如用户体验、内容质量等方面,以提升网站的整体效果。 3. 彼得定律:员工的晋升往往是因为他们在当前职位上的表现,而不是他们适应下一级职位的潜力。在网站运营中,要注

Public @ 2023-07-21 07:50:36

互联网数据化运营管理:流量篇

摘要:互联网行业中,哪些数据需要分析,怎样分析,分析的价值是什么。本文将从收入相关的数据分析、成本相关的数据分析、风险(为了持续发展)相关的数据分析、综合管理篇来阐述。现在的工作会接触到很多互联网公司做bi分析的朋友,想就着这个机会,把自己所见到、学到的整理一下与大家分享,同时也希望通过分享来增加与相通兴趣的朋友的交流。文章中存在的各种不足或者错误,欢迎大家评论。关于数据化管理的文章书籍已经非常多

Public @ 2010-04-14 15:57:36

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