#用户分析

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对“下沉市场”祛魅 这是我最近一段时间在一线做marketing最大的感触 因为市场在变聪明 所以很多项目在想 既然一些degen高端玩家搞不定 那就去做下沉市场 做一些不那么有认知的用户 他们或许“人傻钱多” 很多区域性的agency 也在跟项目劝说 瞄准线下的大爷大妈 但是二八定律在这个市场依然存在 基于我们过往的数据 项目80%的利润/交易量 其实是由20%的用户来贡献的 一方面市场做得越下沉 项目其实暴露的风险是越高的 收入和风险之间的比值是否合理 项目确实需要衡量 另一方面 下沉市场真不一定“人傻钱多” hyperliquid上一个专业玩家贡献的手续费收入 那可比一整个下沉市场社区要高多了 所以项目在瞄准市场的时候 更多的不是思考“在哪个市场好收菜” 而是基于自己的产品特点 哪个市场更匹配 当然这都是比较理想化的了 现实情况是 在流动性稀薄的市场下 对于大部分项目而言 哪里还有残存的流动性就去哪儿...
#下沉市场 #市场营销 #用户分析 #风险评估 #流动性
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Yachen Liu
3周前
多少次帮用户分析问题，最后发现是配置里的符号不是 ASCII 字符或者有隐藏字符…
#配置问题 #ASCII字符 #隐藏字符 #用户分析 #程序调试
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Mr Panda
1个月前
我今有个贴子说其实涨粉很容易， 我觉得对于内容创作者来讲，最重要的是要具备迭代思维， 不同的平台特点不同，用户画象不同， 调性也不同， 内容当然也不能千篇一律。 说到底就是内容要能契合到平台的用户画象、内容调性。 比如 抖音， 用户画像是文化水平低、年轻， 内容调性情绪爽感、视觉刺激、强节奏， 内容要3秒抓人眼球！用冲突、反转、搞笑、情绪类内容引爆推荐 小红书， 用户画象是一二线女性、爱美爱生活、精致消费，内容调性就应该是真实分享、轻干货、轻种草， 内容最好是抓住“生活方式”，比如“怎么变好看”、“如何提升品质感” X 推特， 用户画象是思考型、创作者、KOL, 内容调性是信息密度大、反应快、专业度强， 内容最适合输出观点、建立人设、多蹭热点和大V互动。 公众号， 用户画象高粘性用户、职场、泛中产， 内容调性深度内容、专业性、可收藏， 内容最好输出体系化观点、打造“个人品牌的作品集”。
#内容创作 #平台用户画像 #内容调性 #迭代思维 #用户分析
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昨晚花了一晚上用 Claude Code做了一个推特 MBTI 机器人，可以根据抓取用户推特内容喂给 LLM 来分析 MBTI 类型。 我随机选了一些我 fo 的人测试，发现怎么好多都是 INTJ😂 只要关注+转发+回复本条，我回复给你一个基于推特历史内容的 MBTI 诊断。 有点好奇大家的 MBTI 分布情况！
#MBTI #推特机器人 #Claude Code #LLM #用户分析