万字指南 | Linkloud SaaS 出海手册 2024
#1 有什么是不变的?
#2 有什么超过我们预期的?
#3 最难但最容易被「拷问」的,我们做全球化有什么优势?
#4 但我们更愿意回答,如何扬长避短?
#5 实践出真知,来自 Linkloud 特邀朋友的建议
##1 Monica.im
##2 HashMatrix
产品分析:明确产品的 USP(独特卖点)、品牌定位和发展阶段,以此为基础选择合适的 KOL。初期产品或测试新功能时,优先考虑与产品特点紧密相关的垂直领域 KOL,以吸引种子用户和提升转化率。对于成熟产品,选择头部 KOL 增加曝光度。
市场与竞品研究:在产品开发前期进行,了解竞品的 KOL 营销策略,以便借鉴和参考。
目标人群画像:确定目标人群及其需求,结合竞品分析来提炼差异化的用户需求。
推广目标:明确是增加曝光、促进购买还是加强互动,以便选择适合的 KOL 和推广策略。
目标与预算:确定 KOL 投放在整体营销策略中的比重和预算,这将影响选择 KOL 的层级。
关键指标:包括曝光量、付费用户转化、下载量和新功能测试等,根据产品和发展阶段的不同进行调整。
##3 ExponentialX 张蓓
Data source: 梳理数据源。比如 B2B 都会有很多数据在 Salesforce CRM 里面,网页数据在 Google Analytics 里面,Google sheets 也会有各种各样的数据。
ETL(Extract, Transform, Load):当有了数据源后,需要高效传到数据库里面。现在家家的数据源都特别多,除去产品内部的数据和 CRM 数据,无数广告平台比如 Google Ads 的数据怎样汇总都是个很头疼的问题。
Data Cloud: 这部分就不多说,都是大家非常熟悉的云端数据库比如 Google Big Query、AWS、Snowflake 及 Databricks 等。
Reverse ETL: 很多时候公司需要发个性化邮件,需要把各种标签从数据库里回传到邮件工具里。这个以前也是工程部给解决的,现在类似 Hightouch 这种 no code 工具就能很方便地在没有工程的情况下做到。
BI & Analysis: 这个部分传统上都是用比如 MySQL 这类分析工具或类似 Tableau 的 BI 工具。分析工具一般比较需要很强的 coding 技能。Tableau 这种 BI 工具也是需要专门的 BI 分析师或者工程能力才能做到比较漂亮,都还是很有技术深度的。
##4 Notta.ai
播客推荐:对话 Linkloud 团队,探讨 AI 时代的出海创业 | 硬地骇客 [3]
参考资料
Notta.ai: http://notta.ai/
[2]Monica.im: http://monica.im/
[3]播客推荐:探讨 AI 时代的出海创业 | 硬地骇客: https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6548de57d46a0350114e3ab5
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