LinkedIn 비즈니스 개발은 점점 더 어려워지고 있습니다. 35세 이상 남성 고객의 데이터가 더 안정적인가요?

존재하다LinkedIn 비즈니스 개발 시나리오에서 응답률 감소는 일반적인 현상이 되었습니다. 업종과 포지션이 정확하게 포지셔닝되더라도 안정적인 피드백을 얻기는 여전히 어렵다. 이러한 변화는 채널이 실패했다는 의미가 아니라, 사용자 구조와 통신 환경이 바뀌었다는 의미입니다.

이러한 배경에서 일부 팀은 연령 그룹 및 성별 구조와 같은 보다 상세한 인구 특성에 초점을 맞추기 시작했습니다. 안에,'35세 이상의 남성 고객'이 자주 언급되는 이유는 이 그룹이 특정 비즈니스 시나리오에서 보다 안정적인 커뮤니케이션 행동을 보이기 때문입니다.

LinkedIn 개발이 예전으로 돌아가기 어려운 핵심 이유는 무엇인가요?

현재 환경에서 사용자는 익숙하지 않은 비즈니스 정보에 훨씬 더 민감해졌습니다.

정보의 빈번한 개발은 사용자 피로를 유발하고, 무분별한 접근은 전반적인 신뢰도를 감소시킵니다. 타겟 그룹 자체가 응답할 의향이 없거나 최근 활동이 없었다면 내용이 정확하더라도 피드백을 받기 어려울 것입니다.

따라서 문제의 핵심은 단순히 단어를 최적화하는 것이 아니라 군중 선별에 있습니다.

35세 이상 남성 고객에게 별도의 주의를 기울이는 이유는 무엇인가요?

부분적으로B2B 및 비즈니스 의사 결정 시나리오에서 이 그룹의 사람들은 특정한 유사점을 가지고 있습니다.

예를 들어, 그들은 의사결정에 더 높은 수준으로 참여하고, 더 합리적인 의사소통 논리를 가지며, 정보를 필터링하는 강력한 능력을 가지고 있습니다. 이러한 특성으로 인해 명확한 가치 정보에 직면했을 때 반응할 가능성이 더 높아집니다.

하지만 이는 단지 추세일 뿐 절대적인 법칙은 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

이 그룹의 사람들에 대한 데이터가 정말 더 안정적인가요?

기업 서비스, 공급망, 기술 협력 및 기타 분야와 같은 특정 산업에서는 이 그룹의 응답 안정성이 상대적으로 높습니다.

그러나 특정 비즈니스 시나리오에서 벗어나 연령과 성별만 필터링 조건으로 사용하는 경우 효과가 이상적이지 않을 수 있습니다. 사용자의 반응 여부는 활성 상태, 업계 매칭, 현재 수요 단계 등 여러 요소의 영향을 받기 때문입니다.

따라서 이 라벨은 두 번째 측정기준으로만 사용할 수 있습니다.

사용자 가치를 등록 상태만으로는 판단할 수 없는 이유

LinkedIn 계정이 존재한다고 해서 사용자가 해당 계정을 사용하고 있다는 의미는 아닙니다.

많은 계정이 오랫동안 활동량이 적은 상태로 있어 정보를 보내도 제때 확인이 어렵습니다. 따라서 심사 논리가 등록 상태에만 기반을 둔다면 다수의 저가치 사용자를 대상 모집단에 포함시키기 쉽습니다.

현재 환경에서는 활동 판단이 더욱 중요합니다.

비즈니스 개발에 더 적합한 크라우드 스크리닝 로직

보다 합리적인 선별 방법은 일반적으로 다차원 중첩입니다.

먼저 기본 식별을 수행하여 사용 가능한 계정을 필터링할 수 있습니다. 그런 다음 연령 그룹과 성별을 기준으로 예비 그룹화를 수행합니다. 그런 다음 최근 활성 사용자를 선별하는 데 중점을 두고 업계 특성에 따라 일치시킵니다. 이러한 방식으로 대상 인구의 질이 점차 향상될 수 있습니다.

실제 운영에서는 Digital Planet을 통해 사용자 선별, 활동 식별, 기본 데이터 필터링 등을 수행할 수 있습니다.전체 응답률을 높이려면 LinkedIn 개발 프로세스 전에 초기 심사를 완료하세요.

필터링 순서가 개발 결과에 영향을 미치는 이유는 무엇입니까?

먼저 태그로 필터링한 후 활동을 살펴보는 등 필터링 순서가 불합리한 경우 편향된 결과가 발생할 수 있습니다.

보다 효과적인 방법은 먼저 사용자의 사용 행동을 확인한 다음 그룹을 분할하는 것입니다. 이렇게 하면 대응할 기반이 없는 계정에 리소스를 투자하는 것을 방지할 수 있습니다.

심사 순서 자체는 효율성의 일부입니다.

~에서'광범위한 개발'에서 '군중 중심'으로 변경

LinkedIn 비즈니스 개발의 논리가 변화하고 있습니다.

과거에는 더 많은 잠재 고객에게 다가가는 것이 더 강조되었지만 이제는 반응할 가능성이 더 높은 사람들에게 초점을 맞추는 것이 더 강조됩니다. 데이터의 크기가 계속해서 증가함에 따라 이러한 변화는 더욱 분명해질 것입니다.

안정적인 전개 효과가 요구되는 시나리오에서는 크라우드 스크리닝 역량이 핵심 경쟁력이 되고 있다.

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