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01
2025-08
IMO マーケティング データを選択するにはどうすればよいですか?罠にはまらないように、これら 3 つの側面をマスターしてください
IMO は中東、東南アジア、アフリカなどで引き続き普及しており、海外トラフィックやプライベート ドメイン変換への重要な入り口として IMO を考える企業が増えています。しかし、IMO マーケティング データを収集または購入した後、多くの人はコンバージョン率が非常に低く、アカウントが頻繁にブロックされ、データを活用することがほとんど不可能であることに気づきます。何が問題ですか?データは正しく、方向も正しいですが、重要な点を見落としている可能性があります。フィルタリングのディメンションが正しくないため、データはビジネス ニーズをまったく満たしていません。この記事では、IMO マーケティング データの 3 つの核となるスクリーニングの側面を詳しく説明し、「落とし穴を回避」して、本当に使用可能、変換可能、収益化可能なデータのみを選択する方法を説明します。
28
2025-05
正確なマーケティングデータは性別や年齢を確認できますか?人々を素早くスクリーニングする方法
海外マーケティングで働く人の多くは、このような状況を経験したことがあります。何千もの顧客番号を持っているのに、どれが女の子で、どれが男の子で、どれが 20 歳で、どれが 50 歳なのかがわかりません。あなたはスキンケア製品を売りたいと考えていますが、それを大勢の大物男性に販売していることになります。子育てコースを販売したいと考えていますが、子供がいない多数のユーザーに販売する必要があります。正確なマーケティングデータは性別や年齢を確認できますか?人々を迅速に選別するにはどうすればよいでしょうか?これは、ますます多くのマーケティング担当者が解決を望んでいる中心的な問題です。
28
2025-05
正確なマーケティング データをフィルタリングするにはどうすればよいですか?実際のアクティブ ユーザーのみを選択する方法
マーケティングにおける最大の恐怖は、誰もお金を払わないことではなく、反応も行動も価値もない大量の「コールドデータ」にエネルギー、予算、ツールを費やすことです。多くの実践者が「プレシジョン マーケティング」について語りますが、実際に使用されるデータはデッド アカウント、ゾンビ アカウント、バーチャル アカウントです。送っても誰も読まないし、電話にも誰も出ない。ここで、正確なマーケティング データをどのようにスクリーニングするかという質問が生じます。本当にアクティブなユーザーのみを維持する方法はありますか?
28
2025-05
どのようなデータが正確なマーケティング データとしてカウントされますか?フィルタリング基準はありますか?
多くの企業やチームが顧客開拓を行っているとき、数千、場合によっては数万の電話番号を持っていますが、これらの人々がターゲット顧客であるかどうかはわかりません。メッセージを送っても誰も応答しない人もいますし、電話を切るだけの人もいますし、苦情を言われたりブロックされたりする人もいます。この時点で、「私が使用しているデータはまったく不正確なのでしょうか?」と疑問に思うかもしれません。本当の意味での「精密マーケティングデータ」とはどのようなデータなのでしょうか?審査の基準はありますか?
28
2025-05
正確なマーケティング データはどこで入手できますか?電話番号を直接エクスポートできますか?
顧客がいないからではなく、本当の潜在顧客が誰なのかわからないため、マーケティングを行うことがますます難しくなってきています。多くの人はたくさんの連絡先を持っていますが、どの連絡先が電話に出たり、WhatsApp に参加したり、Telegram を開いたりしてくれるのかさえわかりません。このとき、正確なマーケティングデータがコンバージョン率の鍵となります。そこで問題は、これらの正確なデータをどこで見つけられるかということです。また、直接使用できる電話番号をエクスポートすることは本当に可能でしょうか?今日はこのトピックを詳しく説明し、非常に実用的なスクリーニング プラットフォームについて説明します。
12
2025-05
携帯電話番号による男性と女性のスクリーニング、マーケティング データの精度を最適化する方法
現代のマーケティングでは、データの正確さが広告とマーケティングの効果の正確さを決定します。特に、明らかな性別指向の製品やサービスのプロモーションでは、適切な男性データと女性データを選別することがコンバージョン率を向上させる重要な手段となっています。クラウド管理のファンダム、大量のテキストメッセージング、ソーシャルプラットフォーム広告などのツールを使用したことがあるかもしれませんが、ソースから適切な男性と女性のデータをフィルタリングして除外しなければ、マーケティング活動がすべて無駄になる可能性があります。
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