No sistema de marketing transfronteiriço, a extração e filtragem de dados de usuários do Instagram tornam-se uma base importante para a construção do tráfego em domínio privado. Este artigo analisa sistematicamente todo o processo, desde a aquisição de dados até a filtragem e a conversão.
A concorrência pelo tráfego em domínio privado no Instagram está entrando em uma fase orientada por dados
No sistema de marketing social transfronteiriço, o Instagram evoluiu de uma simples plataforma de conteúdo para um ponto de entrada para grupos de usuários de alto valor. As empresas não dependem mais apenas da exposição de conteúdo, mas prestam mais atenção ao acúmulo de dados de usuários e à eficiência da conversão.
O método tradicional de aquisição de usuários por meio de tráfego orgânico está sendo gradualmente substituído por modelos orientados por dados. A capacidade de extração de dados de usuários determina diretamente o limite superior da conversão de marketing subsequente.
Especialmente na construção do tráfego em domínio privado, a filtragem precisa de usuários e a análise comportamental tornaram-se competências essenciais, e não habilidades adicionais.
Portanto, o sistema de extração e filtragem de dados de usuários do Instagram está se tornando um componente importante da infraestrutura de marketing transfronteiriço.
A lógica central da extração de dados de usuários e a estrutura de fontes
As fontes de dados do Instagram geralmente são divididas em duas categorias principais: dados de comportamento público e dados de comportamento interativo.
Os comportamentos públicos incluem relações de seguimento, interações com conteúdo, comentários, etc. Essas informações constituem o perfil básico do usuário.
Os comportamentos interativos incluem a frequência de mensagens diretas, o tempo de permanência no conteúdo e as visitas repetidas. Esses dados refletem melhor os interesses reais.
Ao integrar dados multidimensionais, um modelo de comportamento do usuário mais completo pode ser construído.
Este sistema de dados estruturado fornece um suporte básico para a filtragem e estratificação subsequentes.
Como a filtragem de dados afeta a qualidade do tráfego em domínio privado?
O núcleo do tráfego em domínio privado não está na quantidade, mas na qualidade.
Se as fontes de dados de usuários não forem precisas, mesmo entrando no domínio privado, nenhuma conversão efetiva pode ser alcançada.
O papel da filtragem de dados é filtrar antecipadamente os usuários de baixa qualidade e reter os grupos-alvo com potencial de conversão.
Este mecanismo de filtragem pode melhorar significativamente a eficiência do marketing subsequente.
Na prática, o grupo de usuários após uma filtragem de alta qualidade geralmente apresenta taxas de conversão notavelmente superiores às dos dados não filtrados.
A aplicação da análise de comportamento do usuário no sistema do Instagram
A análise de comportamento do usuário é uma ferramenta importante para avaliar o valor do usuário.
Ao analisar curtidas, comentários e caminhos de navegação, é possível determinar a direção de seus interesses e seu nível de atividade.
Ao mesmo tempo, os dados comportamentais também ajudam a identificar grupos de usuários potencialmente de alto valor.
Por exemplo, usuários com alta interação geralmente são mais propensos a entrar no caminho de conversão.
Este método de análise pode melhorar consideravelmente a precisão das decisões de marketing.
Construção de um sistema de processo completo para tráfego em domínio privado no Instagram
Um sistema completo de tráfego em domínio privado geralmente inclui quatro fases: aquisição de dados, limpeza de dados, filtragem de usuários e sedimentação de usuários.
A fase de aquisição de dados resolve principalmente o problema das fontes de usuários.
A fase de limpeza de dados serve para eliminar dados inválidos e de baixa qualidade.
A fase de filtragem de usuários determina a qualidade dos usuários que finalmente entram no domínio privado.
A fase de sedimentação de usuários é responsável pela operação de longo prazo e pela conversão.
Estas quatro fases são inseparáveis e juntas formam um ciclo completo.
O design do caminho-chave da aquisição de tráfego à conversão
A aquisição de tráfego é apenas o primeiro passo – mais importante é o design do caminho de conversão subsequente.
Sem um caminho de conversão, mesmo o tráfego de alta qualidade não pode gerar valor comercial.
Os caminhos de conversão comuns incluem o direcionamento por mensagens diretas, a sedimentação em comunidade e o segundo alcance de conteúdo.
Por meio de um design de múltiplos pontos de contato, a confiança dos usuários pode ser gradualmente aumentada.
Assim, é realizado um ciclo de conversão completo do tráfego para o cliente.
O papel do modelo orientado por dados na melhoria do ROI
O valor central do modelo orientado por dados está na otimização da alocação de recursos.
Ao filtrar usuários de alto valor, os investimentos de marketing ineficazes podem ser reduzidos.
Ao mesmo tempo, a eficiência da conversão é melhorada, aumentando o ROI geral.
Na operação de longo prazo, este modelo pode otimizar continuamente a estrutura de marketing.
Cenários de aplicação dos dados do Instagram no marketing transfronteiriço
No marketing transfronteiriço, os dados do Instagram são usados principalmente para a construção de perfis de usuário e a otimização da veiculação publicitária.
Ao analisar os interesses e comportamentos dos usuários, pode-se alcançar uma segmentação publicitária mais precisa.
Ao mesmo tempo, os dados também podem ser usados para remarketing e a elaboração de estratégias de estratificação de usuários.
Estes cenários de aplicação constroem conjuntamente um sistema completo de aplicação de dados.
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