LinkedIn ユーザーの年齢検出結果をより明確に分類する方法

LinkedIn のユーザーはさまざまなキャリア段階にあり、コンテンツに異なる注意を払っています。職場に入ったばかりの人は、スキル、ツール、求人情報にもっと注意を払うかもしれません。長年の職歴を持つ人は、業界のリソース、経営効率、協力の機会により注意を払うかもしれません。

もしすべてならLinkedIn の番号を同じグループに入れると、広範すぎるコンテンツを書きやすくなります。 Digital Planet は、LinkedIn の年齢フィルタリングをサポートしています。これにより、開設されたアカウントからユーザーの年齢情報が検出され、さまざまな年齢範囲に応じてグループ分類が確立されます。

年齢層をあまり細分化しないでください

仕上げるLinkedIn ユーザーの年齢を検出した後、年齢グループごとにグループを作成することはお勧めできません。分類が細かすぎるとファイル数が多くなり、実際にコンテンツを作成する際に不便になります。

より現実的な方法は、キャリアステージに応じて年齢範囲を設定することです。例えば、新入社員、キャリア形成段階、上級実務者などのカテゴリーに分けることができます。各グループはより幅広い年齢層をカバーしているため、さまざまなコンテンツを簡単に閲覧したり整理したりできます。

デジタルプラネット完成LinkedIn の年齢スクリーニング後、実際の検出結果に基づいて、該当する範囲を選択してエクスポートできます。年齢範囲を調整する必要がある場合、データのセット全体を再編成することなく、フィルター条件を直接変更できます。

初めて働く人に適した基本的な内容

若いLinkedIn ユーザーは、仕事に応募したり、インターンシップに応募したり、キャリアを開始したりしている最中かもしれません。このグループの人々は通常、ツールのチュートリアル、作業効率、履歴書の最適化、求人情報、および基本的なスキルに注意を払う可能性が高くなります。

Digital Planetで該当する年齢層を絞り込んだ後、過度な業界用語を減らし、より分かりやすいコンテンツを用意することができます。例えば、あるツールを導入する場合、具体的な機能や具体的な操作から始めることができます。コース情報を公開する際には、まずどのような人が学習に適しているのかを説明できます。

内容を一度に深く取り上げる必要はありません。まず明確な問題を解決すると、さまざまなトピックに対する実際の反応を確認しやすくなります。

キャリア開発期間では実践価値がより重視される

キャリア形成段階に入ってからは、LinkedIn ユーザーは通常、ある程度の経験を蓄積しており、徐々に専門能力、ビジネス効率、業界リソース、キャリア向上に焦点を移していきます。

デジタルプラネット完成LinkedIn の年齢検出後、これらのユーザーは個別に分類され、以前の相談内容と組み合わせて記事、事例、製品紹介を整理できます。

職種、業界、コンサルティングの方向性が元のデータに保存されている場合は、引き続き年齢スクリーニングに基づいてセグメント化することができます。例えば、同じ年齢層であっても、マーケティングツールに注力している人とチームマネジメントに注力している人では、それぞれ異なるコンテンツを受け取ることができます。

年齢は分類の最初のレベルにすぎません。実際のニーズを追加すると、ユーザーが直面している問題に近い内容になります。

シニアグループ向けのより詳細な情報

年齢が高く、実務経験が長い方LinkedIn ユーザーは通常、ソリューションが成熟しているかどうか、情報が完全であるかどうか、長期的な使用価値があるかどうかにより注意を払います。

このグループの人々にとって、コンテンツは基本的な概念の紹介を減らし、全体的なソリューション、効率の変化、協力プロセス、実際の事例に焦点を当てることができます。ページ構成もわかりやすくなり、気になる部分をすぐに見つけられるようになります。

Digital Planet を使用して該当する年齢層を選別した後、事例ベースのコンテンツ、業界レポート、製品比較を個別にテストし、クリック数と反応に基づいて次の取り決めを調整できます。

年齢の結果は他の情報と組み合わせることができます

LinkedInの年齢審査完了後は、口座開設状況や活動状況、独自の相談記録などと組み合わせることが可能です。

たとえば、アクティブ化されたLinkedIn の番号から特定の年齢層をフィルターして除外し、最近のアクティブ ステータスを表示します。最初に年齢ごとにグループ化してから、役職や業界に基づいて異なるコンテンツを用意することもできます。

より実用的な組み合わせは次のとおりです。

私年齢層はキャリア段階を区別するために使用されます。

私アクティブ状態は、処理シーケンスを調整するために使用されます。

私業界と役職はコンテンツのトピックを決定するために使用されます。

私特定の表現を選択するには、過去の相談記録が使用されます。

もともと携帯電話番号だけだったデータも、複数の情報を組み合わせることで、より明確に人物を分類できるようになります。

テスト結果を使用して年齢層を調整する

初めて年齢範囲を設定する場合、基準を複雑にする必要はありません。まずはデジタルプラネットから行うことができますLinkedIn の年齢検出では、コンテンツをテストするためにいくつかの主要な範囲を選択します。

さまざまな年齢層のクリックや返信、相談を観察した上で、範囲を調整します。 2 つの隣接する年齢層がコンテンツに対して同様の反応を示す場合、それらを組み合わせて処理できます。同じ年齢層内で大きな違いがある場合は、役職や業種を組み合わせることでさらに細分化できます。

Digital Planet はバッチで完了可能LinkedIn アカウントのアクティブ化の検出と年齢のスクリーニングを行い、選択した範囲に従って結果をエクスポートします。年齢とキャリア段階、コンテンツの方向性、および過去のニーズを組み合わせることで、LinkedIn ユーザーの分類は、単純に数値ソースで分類するよりも明確になります。

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