您即将发布一款已经开发了几个季度的产品。最有可能的是，这是一个移动应用程序。你从一开始就对自己很诚实，并且从一开始就了解游戏的复杂性。
此外，看看美国，你会发现，如今用户每天在手机上花费的时间大约为 5 个小时，平均安装了 33 个应用程序，每天使用其中 12 个，并且 80% 的时间都花在三个应用程序上。三！也许这个世界的情况会好一点？不幸的是，凯鹏华盈却持相反的观点：美国居民和全球居民之间的唯一区别在于花在手机上的时间。而且这种差异高达一个小时——德国人或匈 Viber 数据库 牙利人打电话的时间不是 5 个小时，而是 4 个小时。
新技术如何帮助销售您的产品
资料来源：KPCB 互联网趋势 2016，第页。 109
所以没有人关心你的新应用。
作为专业人士，您事先就明白 CPA 网络显然不足以推广新产品。这就是为什么您要制定市场进入战略，当然还要有一套用来实施该战略的工具。说到这，每年市场上都会出现越来越多不同的服务，旨在简化或自动化数字营销人员的工作。看看 游戏化终极指南：4个商业应用领域 这些数字：2011 年，营销人员可用的工具不超过 150 种，而 2017 年则有大约 5000 种。这个数字增加了33 倍。
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其中，已经有一些产品隐藏了AI机制。看看提供机器智能的产品数量：
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资料来源：
正如你所注意到的，人工智能和机器 手机号码 学习正在兴起。在前面的部分中，我们发现如果一项技术发展迅速，那么营销人员就需要考虑如何采用它。如果您不知道从哪里开始，这里有一个可以激发灵感的链接：书籍：营销人员的机器学习——综合指南。
因此，假设您选择了一堆正确的产品。然后进行大规模个性化沟通、再营销、高级分析、像素、A/B 测试、设置AARRR漏斗……
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呼！你做得很好！现在我们等待安装…
但自发布以来已经过去了一个月，你对世界的印象变成了这样：
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没留下什么印象？全部正确。就应该如此。吸引新用户并不重要，激活和保留才是关键。一些用户来了又走，而另一些用户则留下来。如何提前预测一个新用户的LTV？ A/B 测试、数据收集、机器学习、新假设、实验。这一切都在重复。当然，用肉眼是不可能发现规律的；一切都需要深入分析，包括借助机器学习。这是精益和数据驱动营销的世界。
传统营销和数字营销之间的差距日益扩大，用户需求也在不断增加。受众要求营销人员快速响应，企业通常需要移动优先策略来吸引潜在客户。