1，分析你的產品優(yōu)劣勢，

2，分析你的目標客戶是誰，他們是在哪里出沒

3，付費用戶調研，如果你已經有一部分人群已經購買了你的產品或是服務，那么你需要向他們發(fā)送問卷，深度挖掘他們?yōu)槭裁磿徺I你，想達到什么目的，從哪里了解你，他們還有哪些需求沒有被滿足等等

4、深度了解你的競爭對手，看你的競爭對手在哪里出現，在哪些平臺做了推廣，你就把哪些平臺也跟做去做，去做的同時，把你上面的整理好的內容發(fā)送出去

5、內容、渠道，都準備好了，剩下的就是你的數量和執(zhí)行力是否能到位了，以上全是基于免費推廣思考方式，付費的另說，如果想深入了解付費和免費結合，可以私信給筆者。

不同的產品階段，應該有不同的主要推廣階段目標，在產品萌芽期，應該進行多個營銷渠道測試，快速找到效果的渠道1~2個，然后再細致優(yōu)化。

在產品發(fā)展期則應該把少數核心渠道做專精，為的是持續(xù)穩(wěn)定的帶來有效流量。

而在產品成熟期，則應該營銷效果最大化，對舊渠道做持續(xù)優(yōu)化，看效果來決定是否增加或減少投放，同時對新渠道作測試，效果好做專精測試，效果不好還是及早放棄好。把錢要花在效果更好的渠道，把工作流程化。

總之使用的渠道多不意味著引流效果好，需要把精力放在更能獲取有效流量的渠道上，不要貪大求全的，效果位，數據分析會告訴你結果。把效果好的渠道挖到底。

幾個常見的數據分析誤區(qū)：

轉發(fā)閱讀數等于宣傳效果好 別再信轉發(fā)評論閱讀數了，假如，A內容轉發(fā)2000，帶來了20個流量，0轉化。而B內容轉發(fā)20，帶來了200個流量，50個轉化。把數據分析等同于大數據用行業(yè)數據給自己的具體業(yè)務做依據其實并沒有什么鳥用，和你的具體業(yè)務相關的數據才有意義。宣傳的目的是后的轉化效果，而不是看起來好看。要以終轉化情況來判斷效果。把數據分析等同于大數據 用行業(yè)數據給自己的具體業(yè)務做依據其實并沒有什么鳥用，和你的具體業(yè)務相關的數據才有意義。投放維度不以數據做依據 像微博粉絲通、競價廣告等，都能選擇地域和興趣維度等，不能腦補選擇，而應該以數據作為依據。沒頭蒼蠅一樣選擇推廣渠道 什么推廣渠道都做過，都效果不理想，因為根本不知道每一個具體的工作，到底是帶來了盈利還是看不見的虧損，因為沒有有效數據反饋。產品調整靠腦補，不看用戶行為 數據會告訴你用戶在你的網站上是怎樣流動的，調整產品和優(yōu)化流程才有依據。

總之：數據思維不等于看數字，解讀出對你業(yè)務的指導數據才有效有用，關注和自己具體有關的數據 ，數據分析工作目標應該是后的轉化率。幾個常見的數據分析誤區(qū)：轉發(fā)閱讀數等于宣傳效果好別再信轉發(fā)評論閱讀數了，假如，A內容轉發(fā)2000，帶來了20個流量，0轉化。要建立自己業(yè)務的數據監(jiān)測和收集方式，比較常用的有GA，真實的數據能指導產品和營銷的調整與優(yōu)化，還能挖掘不斷的新的機會。

為此，將產品生命周期模型和決策模型結合，就能找到一些洞察：

前面說過了，在導入期，企業(yè)要注重消費者決策中的“需求識別”環(huán)節(jié)，這個階段，營銷更主要的工作就是明確消費者的需求并喚起他們的消費動機。

那么，在產品順利度過導入期、進入增長期，也就是消費者動機問題已經得到解決后，營銷的焦點又應該轉向哪里呢？

很顯然是“信息搜尋”階段——畢竟產生了購買手機的需求，接下來就需要知道去哪里才能買到了。

這一階段的普遍做法是盡量多地鋪設營銷渠道，從而讓目標消費者一產生需求就能讓產品“觸手可及”——也就是常說的精準投放。