A versenyképes iparági árazási modellek feltérképezésétől és a belső webáruházak vásárlási szintjének összegyűjtésétől a termékpiachoz illeszkedő közösségimédia-elemzésig és a célközönség keresési trendjének nyomon követéséig – ezek azok az adatkészletek, amelyek biztosítják, hogy cége a játék élén álljon.
Ebben a cikkben a következőkről lesz szó:
- Adatalapú piackutatás készítése
- Megtalálni a piacnak megfelelő terméket
- Valós idejű fogyasztói/versenytársi trendek azonosítása
Tartalomjegyzék
Adatalapú piackutatás készítése
Sok startup végez piackutatást; azonban nagyon kevés adatvezérelt. Az adatok lehetővé teszik, hogy egyértelmű visszacsatolási hurkon keresztül működjön, hogy valós idejű képet kapjon iparágáról és célközönségéről. Ugorjunk bele, és nézzük meg azokat a piackutatási adatkészleteket, amelyek lehetővé teszik a startupok számára új termékek bevezetését és piaci részesedés megszerzését:
#1. Árképzési/tagsági modellek felfedezése
Sok startup bizonytalan abban, hogy melyik legyen a legjobb árazási modell terméke számára:
- „A termék vagy szolgáltatás ingyenes, a hirdetésekből származó bevétel és a kritikus tömeg.”
- „A termék ingyenes, de az ügyfelek fizetnek a szolgáltatásokért
- „Freemium” modell, azaz az alapszolgáltatások ingyenesek, de a prémium szolgáltatások felár ellenében vehetők igénybe
Ahelyett, hogy figyelembe venné terméke légüres térben való boldogulási képességének ezt a fő szempontját, érdemes elkezdeni feltérképezni, hogy más hasonló szolgáltatások hogyan árazzák termékeiket/szolgáltatásaikat. Ezen adatok gyűjtése egy olyan automatizált eszköz segítségével, mint amilyet a kínál Fényes adatok segít eldönteni, hogy az lenne a legjobb, ha egy meglévő árazási modellt alkalmazna, vagy a piaci részesedés megszerzése egy jelenleg nem létező modell elfogadásával a piacon.
Gondoljon az egyedi bevételi modellekkel rendelkező vállalatokra – Take Hukkster, például egy eCom-központú startup, amely egy egykattintásos kuponkövető bővítménnyel állt elő, amely valós időben frissíti a felhasználókat. Bevételi modelljük piactéri/szállítói leányvállalati díjon alapul. De soha nem jutottak volna el egy ilyen egyedi megközelítéshez anélkül, hogy először feltérképezték volna, mi létezik az iparágukban.
#2. Tranzakciós adatok gyűjtése
Ez azt jelenti, hogy fel kell fedezni, hol vásárolnak jelenleg az ügyfelek. Itt kulcsfontosságú lehet az alternatív tranzakciós adatok gyűjtése. Íme néhány példa:
- SKU szintű elérhetőség
- Napi áringadozások
- Első féltől származó webáruház vásárlási szintjei
- Harmadik fél piactéri termékforgalma
A legtöbb vállalkozásnak törődnie kell azzal, hogy valójában mely termékeket értékesítik/vásárolják, és ezek az adatkészletek segítenek rávilágítani erre. Lehetővé teszik a startupok számára, hogy megértsék, hol rejlik az aktuális piaci kereslet, lehetővé téve az alapítóknak, hogy költséghatékony döntéseket hozzanak anélkül, hogy befektetnének az időszerű/drága koncepcióbizonyítványba (legalábbis előzetesen).
#3. Megtalálni a piacnak megfelelő terméket
A startupok általában megoldásokon alapulnak. „Látják”, hogy egy vállalkozásnak vagy magánszemélynek problémája van, és termékük látszólag megoldja ezt a problémát. De a célközönséggel és a meglévő megoldásokkal kapcsolatos feltételezések gyakran inkább fikciók, mint tények. Íme néhány alternatív adatpont, amelyek segíthetnek ötletei érvényesítésében, és megtalálhatják a hőn áhított termékpiaci illeszkedést.
#4. A közösségi média hangulatelemzése
A közönség hangulata elengedhetetlen annak eldöntéséhez, hogy a megoldás releváns lehet-e az Ön fogyasztói szegmensében. Vegyünk például egy telekocsi alkalmazást, amelynek figyelembe kell vennie, hogy a női érzelmek nagymértékben eltérnek a férfiakétól. A társadalmi csoportokra vonatkozó adatok gyűjtése és a valódi félelmek megértése, valamint a férfival való utazástól való tartózkodás rendkívül fontos lehet az alkalmazás felépítésének meghatározásában. Például, mint a ViaVanamely egy népszerű telekocsi-alkalmazás Hollandiában, lehetőség van egy vagy több lovas társasággal megosztani egy fuvart, ami jobban megnyugtatja a felhasználókat.
Egy másik ötlet, amely a társadalmi érzelmekre vonatkozó adatok gyűjtéséből fakadhat, az, hogy szeretné, ha az egyedi értékesítési javaslat (USP) képes lenne eldönteni, hogy egy sráccal, lánnyal vagy egy csoporttal utazik-e. Ez csak egy példa arra a sokféle módra, ahogyan a társadalmi érzelmek vezérelhetik a termék-piaci illeszkedést.
Valós idejű fogyasztói/versenytársi trendek azonosítása
Annak ismerete, hogy az ügyfelek/versenytársak valós időben mit árulnak, marketingelnek és keresnek, elengedhetetlen ahhoz, hogy reagálni tudjon és létrehozni tudjon az iparág kontextusában. Íme néhány adatkészlet, amelyeket érdemes megfontolni az összegyűjtéssel:
#5. A célközönség keresőmotor trendjeinek nyomon követése
Sok vásárlási út egy egyszerű keresőmotor lekérdezésével kezdődik. Ezen információk és ajánlatok alapján az emberek valós fogyasztói döntéseket hoznak. Használva dedikált keresőrobot, adatokat gyűjthet a két legfontosabb keresőmotor-adatkészletről:
Kulcsszavak: Ha ismeri a célközönség által keresett keresési kifejezéseket, akkor nemcsak megértheti, hogy mi érdekli őket. Ez lehetővé teszi olyan tartalmak, marketingkampányok és céloldalak létrehozását is, amelyek célja vásárlókká alakítani őket.
A keresőmotorok találati oldalainak rangsorolása: Ezek fontosak, mivel a keresőmotorok algoritmusai nem véletlenszerűen rangsorolják az oldalakat. Inkább a tartalom minősége, a keresési lekérdezés relevanciája, az oldalon töltött idő és egyéb olyan tényezők alapján indexelik az oldalakat, amelyek jó minőségű, nagy értékű tartalomra utalnak. Azáltal, hogy nyomon követi azokat az oldalakat, blogokat, webhelyeket és fórumokat, amelyek az Ön által megcélzott iparágban a legjobb eredményeket hozzák, felfedezheti, hogy jövőbeli fogyasztói mit csinálnak/nem találnak értékesnek.
Összegezve
Bármilyen szakaszban is van az indulás, a piacról, a versenytársakról és a célközönségről készített valós idejű pillanatkép végső soron segít a konverzióban és több ügyfele megtartásában. Ezzel egyidejűleg az adatvezérelt visszacsatolási hurkok lehetővé teszik a felhasználói élmény tökéletesítését, miközben segítenek megtalálni a problémák megoldásának egyedi módjait és árazási megoldásokat, hogy megragadhassa a nagyobb piaci részesedést.
Kezdje el a legtöbbet használni fejlett adatgyűjtési eszközök jelenleg a Fortune 500-as cégek használják.
Élvezettel olvasta a cikket? Mit szólnál a világgal való megosztáshoz?