До тексту
  1. Articles/

Від даних до інсайтів: Трансформація контент-стратегії Momspresso

551 слово·3 хвилини·
Наука Про Дані Контент-Маркетинг Аналітика Даних Контент-Стратегія Залучення Користувачів Metabase Grafana
Діпанкар Саркар
Автор
Діпанкар Саркар
Працюємо над деякими з найкращих технологій у світі.
Зміст

З новим конвеєром даних та системою рекомендацій Momspresso ми вступили в захоплюючу фазу: перетворення необроблених даних на дієві інсайти. Сьогодні ми розглянемо, як Momspresso використовує свою інфраструктуру даних для формування контент-стратегії та підвищення залучення користувачів.

Сила прийняття рішень на основі даних
#

Нова інфраструктура даних Momspresso надає багато інформації про поведінку користувачів, ефективність контенту та моделі залучення. Ось як ми перетворюємо ці дані на цінні інсайти:

1. Аналітика в реальному часі з Grafana
#

Використовуючи Grafana, підключену до нашого сховища подій, Momspresso тепер може:

  • Відстежувати використання функцій в реальному часі
  • Моніторити ефективність конверсії
  • Виявляти аномалії в поведінці користувачів або роботі системи

Цей погляд в реальному часі дозволяє швидко коригувати просування контенту, впровадження функцій та оптимізацію системи.

2. Аналіз поведінки користувачів з Metabase
#

Використовуючи оброблені дані в нашій базі даних User View, ми налаштували панелі Metabase, які надають інсайти про:

  • Моделі споживання контенту
  • Сегментацію користувачів на основі поведінки
  • Тенденції залучення з часом

Ці панелі допомагають контент-стратегам зрозуміти, які типи контенту резонують з різними сегментами користувачів.

3. Відстеження ефективності рекомендацій
#

Аналізуючи ефективність нашої системи рекомендацій, ми можемо:

  • Вимірювати вплив персоналізованих рекомендацій на залучення користувачів
  • Визначати категорії контенту, які добре працюють в рекомендаціях
  • Виявляти можливості для вдосконалення алгоритму рекомендацій

Ключові інсайти та дії
#

Ось деякі з ключових інсайтів, які ми отримали, та дії, які вжила Momspresso:

  1. Уподобання форматів контенту: Дані показали, що відеоконтент ставав все популярнішим серед молодших користувачів. З тих пір Momspresso збільшила інвестиції у виробництво відео.

  2. Оптимальний час публікації: Аналіз виявив пікові часи залучення для різних сегментів користувачів. Розклад публікації контенту було скориговано для максимального охоплення.

  3. Тренди тем: Відстежуючи популярні теми та пошукові запити, Momspresso тепер може проактивно створювати контент на теми, що набирають популярність.

  4. Мапування шляху користувача: Дані про шляхи користувачів по сайту вплинули на покращення UX, полегшуючи користувачам пошук релевантного контенту.

  5. Вплив персоналізації: Метрики показали, що користувачі, які отримують персоналізовані рекомендації, мали на 30% вищі показники залучення. Це призвело до розширення використання персоналізації на всій платформі.

Виклики та рішення
#

Перетворення даних на інсайти не обійшлося без викликів:

  1. Грамотність щодо даних: Ми впровадили навчальні програми, щоб допомогти команді Momspresso ефективно інтерпретувати дані та діяти на їх основі.

  2. Баланс: Хоча дані мають вирішальне значення, ми підкреслили важливість балансу між рішеннями на основі даних та редакційним судженням і цінностями бренду.

  3. Проблеми конфіденційності: Ми тісно співпрацювали з Momspresso, щоб забезпечити відповідність усього використання даних нормам конфіденційності та очікуванням користувачів.

Плани на майбутнє
#

Продовжуючи вдосконалювати стратегію даних Momspresso, ми з нетерпінням чекаємо на кілька майбутніх ініціатив:

  1. Прогнозна аналітика: Розробка моделей для прогнозування ефективності контенту та відтоку користувачів.

  2. Обробка природної мови: Впровадження NLP для аналізу контенту та коментарів користувачів для глибших інсайтів.

  3. Автоматичне тегування контенту: Використання машинного навчання для покращення категоризації та пошуку контенту.

  4. Персоналізоване створення контенту: Використання даних користувачів для керування створенням контенту, забезпечуючи постійний потік релевантного контенту для всіх сегментів користувачів.

Висновок
#

Шлях від необроблених даних до дієвих інсайтів трансформує підхід Momspresso до контент-стратегії та залучення користувачів. Використовуючи свою надійну інфраструктуру даних, Momspresso не просто реагує на поведінку користувачів, а передбачає та формує її.

Продовжуючи вдосконалювати та розширювати можливості даних Momspresso, ми з нетерпінням чекаємо, як інсайти на основі даних ще більше покращать платформу, створюючи ще більш захоплюючий та цінний досвід для її спільноти користувачів.

Майбутнє контенту персоналізоване, і з новим підходом, заснованим на даних, Momspresso має хороші позиції, щоб лідирувати у наданні індивідуального, захоплюючого контенту своїм користувачам.

Related

Гейміфікація інтелекту: Розробка платформи IQ-тестів та винагород Ubermens
814 слів·4 хвилини
Розробка Програмного Забезпечення Споживча Техніка Гейміфікація IQ-Тестування Споживчі Продукти Веб-Розробка Залучення Користувачів
Інновації у взаємодії з клієнтами: Розробка передової системи управління балами лояльності
684 слова·4 хвилини
Розробка Програмного Забезпечення Стратегії Утримання Клієнтів Програма Лояльності Взаємодія З Клієнтами CRM Гейміфікація Масштабована Архітектура Розробка API
Модернізація платформи маркетингової автоматизації: Редизайн API та багатомовна інтеграція
641 слово·4 хвилини
Розробка Програмного Забезпечення Архітектура API Дизайн API Маркетингова Автоматизація Багатомовна Інтеграція RESTful API Архітектура Програмного Забезпечення Досвід Розробника
Розробка масштабованих бекенд-сервісів для телевізійних приставок нового покоління
674 слова·4 хвилини
Розробка Програмного Забезпечення IoT Рішення Телевізійна Приставка Розробка Бекенду Масштабована Архітектура IoT Хмарні Сервіси Дизайн API
Створення масштабованої платформи електронної комерції з інтеграцією користувацької платіжної системи
700 слів·4 хвилини
Веб-Розробка Рішення Для Електронної Комерції Електронна Комерція Платіжний Шлюз Satchmo Користувацька Розробка Соціальна Інтеграція Python Django
Революція в електронній комерції: Створення системи рекомендацій для платформи окулярів Lenskart
1053 слова·5 хвилин
Розробка Програмного Забезпечення Машинне Навчання Наука Про Дані Електронна Комерція Системи Рекомендацій Word2Vec Python MongoDB AWS