「客層和興趣」資料分析 | 私立大學五星教授網

2020年12月7日 — 設定目標客群利用年齡、性別、職業、興趣等「屬性」來分類目標客群。在那之外，還有這兩個不同的分類方式：◎用價值觀或生活方式來分類。

僅限Google Ads這一欄會針對Google Ads 廣告活動中由Floodlight 活動追蹤的轉換，顯示其來源客戶年齡層。 年齡層指標的分類如下： 18-24 歲25-34 歲35-44 歲45-54 ...

即便同樣為25歲的女性，經濟收入、家庭背景、興趣喜好等細節輪廓一定各有所別。因此，若只是用性別、年齡、居住地…等基礎資料去分類目標客群，會稍顯粗略且無法即刻找出對 ...

2020年12月23日 — 利用年齡、性別、職業、興趣等「屬性」來分類，寫下目標客群的個人資料，是設定目標客群的一個常見方式。然而事實上，設定目標客群還有另外兩個方法。

2015年3月16日 — 很多商家針對年齡的定位，認為自己的目標客戶群是18～35歲之間的女性群體，或25～35歲的女性群體，其實不然。我們仔細分析一下目標客戶群的年齡段問題， ...

2023年7月25日 — 持續分析目標客群. 了解目標客群的香氛喜好，創造獨一無二的「品牌識別」. 什麼是目標客群？透過「香氛」範例了解目標客群定義. 根據性別、年齡、收入 ...

2023年11月12日 — ... 目標客群，並對他們進行行銷推播。此時，品牌便可透過第三方數據，如消費、電信、垂直媒體數據等，分析消費者的瀏覽行為、人口輪廓與興趣，找到目標受眾。

2022年5月13日 — 根據現有與潛在的消費者性別、年齡、職業、居住地等人口統計資料進行分類，可幫助商家初步瞭解目標客群的雛形，例如消費者大多為18～25歲的女學生，其中有 ...

您可以鎖定發起的工作階段中包含這組網頁的使用者，查看他們的年齡和性別詳細資料。 開啟「客層年齡」報表，即可查看相關的「客戶開發」、「行為」和「目標轉換」資料。

第一步其實很簡單，針對目前購買過商品的客戶進行完整分析，從年齡範圍、居住地點、生活喜好等，仔細了解他們的基本條件與共同點。 除了調查既有客群之外，也可以回顧過去 ...