射手網早兩日突然宣佈關站,其後人人影視也表示會清除一些內容,對於不少影視迷來說都感到情天霹靂。除了那些熱門的電影劇集之外,事實上在外國買了些冷門影片,也會想多一層究竟可否找到字幕協助觀看。其實射手網現時並非完全關閉,我們仍可透過別的途徑取得字幕;而另一箱,其實除了射手網以外我們還有別的選擇,以下就為大家介紹一下:
網上營銷有法(一):推高流量、增加曝光率有妙法
網上營銷乃五花八門,但最終目的只有一個,找尋訂購者購買商品。其實今天不少店舖依賴電郵向大眾售賣產品,但在人們變成訂講者讓你加入電郵清單前,有很多功夫可以做令自己增加銷售機會,現在分為三集詳細探討如何網上營銷,今回先探討如何推高網絡流量。
奧巴馬靠電郵籌款 7 億美元
奧巴馬在競選總統連任時,十分依賴電郵提升競選資金。2012 年時,電郵為他帶來約 7 億美元捐款收入。奧巴馬競選團隊為此設立兩個重要目標,第一,建立涉及過百萬人的電郵清單;第二,推動人們捐款。
如果電郵有可能對競選總統有所影響,並能推動人們捐錢,那麼可以想像,活躍電郵推銷如何能帶來無限商機?現時也有不少網上行銷以電郵為主導,以下為一些探討網上營銷箇中奧妙:推高網絡流量。
在你從電郵得到訂購者前,你需要為接收者預備一張好的訂購表,不過能否說服他們填訂購表是一個樽頸位,而推高網絡流量是一個很好的說服理由,但是,如何實踐?
一)贈品攻勢未必需要實體禮物
貪小便宜是人類天性,見到有贈品送的計劃會比較容易心動。AppSumo 創辦人 Noah Kagan 只花十個月時間,就能提升 14 萬 7 千個訂購人士,而每個訂購人士為他帶來 0.83 美元淨收入。換言之新一批訂購者為他帶來超過 10 萬美元利潤。
他如何做到?贈品,不過不是實體贈品,而是附帶服務。
AppSumo 為了讓訂購者能夠把訊息傳到潛在客戶,除了一般交易外,還能協助訂購者選擇分享信息到 Twitter ,這就是他們的贈品。
眾所周知社交網絡的強大力量,而這種服務能幫助客戶短時間地接觸到大量人群,同時又能間接幫助AppSumo 宣揚旗下產品,可謂雙贏局面。
但贈品並不是必定帶來正比收入,AppSumo 當中 25 樣贈品,有高效贈品(每個訂購者帶來 6.9 美元收入)及低效贈品(每個訂購者帶來 0.24 美元收入)。
如何介定?最實際贈品是為初生企業帶來免費客戶;而最不實際贈品是提供一部免費最新款電腦,但未必對業務有所幫助。想想如何協助企業持續尋找客源比只追求人數上漂亮才是贈品重大意義。
二)主動以博文出擊增加曝光率
博客,社交傳媒也成了網購兵家必爭之地,能否主動以博文爭取曝光率也是膀負關鍵。當網上營銷店主 Henri Junttila 開始撰寫博文時發現,其他人在看他的博文前應該已看了其他類似文章,所以佢主動出撃代替守株待兔。
在他頭 101 天,他以客席寫手身份在不同社交網站及博客發了 50 篇文章,結果已經獲得約 1,000 個訂購者,非常驚人。假如企業家集中火力在大型博客及社媒撰寫文章,說不定成就可能比 Henri 更好。
自由作家 Bamidele Onibalusi 曾經使用軟件作出調查,研究結果顯示,他其中五個最受歡迎的文章,為他帶來約 1,100 個訂購者,而那五篇博文質素的確是比較出眾,其中單一篇就已帶來 400 名訂閱者及引得 1,308 名網民瀏覽網頁。
他認為要訣在於刊登博文時,應選擇較多人跟隨的博客網站,鼓勵人們訂閱及提高文章質素,包括多用案例、少憑空想像,這樣才會帶來真實讀者。
至於企業家可以想想選擇正確的平台刊登博文,寫一些質素好的內容及鼓勵訂閱,久而久之訂購者必會有所增加。
三)提升搜索流量更勝依靠社交網絡
除了不斷地發好文外,還有不少跟進工作才能持續地增加流量。雖然開始時有不少博客追隨者或訂閱者,但有沒有想過當中有多少人會持之以恆地觀看?可能數目不多。
雖然社媒作用很大,但只局限於找尋短線機會。如要長期保持訂閱者視線,那麼就需要找尋流量資源持續地發放給訪客及觀眾。
幾年前,TechCrunch 是一個十分受歡迎的網站,專門發放科技新聞,但大部分內容都是曇花一現,有不少精彩內容但也很快就被忽視。
後來網主 Neil Patel 醒覺,發現增加搜索機會比專注用社媒更重要,於是他就刪除網站內重複的內容,擴大及緊貼時事,以及增加專頁權限。結果六個月後,TechCrunch 在搜索引擎流量提升了三成,實在是一大進步。
企業家可以嘗試想想,如何增加網絡流量,讓自己的網站排在搜索引擎第一版,這對網上行銷有重大幫助。
(待續)
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何謂大數據核心價值?專家為你打破對大數據的誤解
大數據,彷彿是企業潮流字眼,但企業該如何運用令其增值?很多時市面上都充斥著「大數據解決方案」,令大數據範疇留有灰色地帶,一切變得撲朔迷離。Forbes 最近發表一篇有趣的文章名命為「如何辨認虛假大數據產品」,講述了如何辨認甚麼是大數據科技、甚麼不是,以及講述了一般人對大數據的誤解,人們應該追求革新而不是追求方法。

重點不在於「大」、也不在於「數據」
大數據其實已運行差不多十年,起初進入市場時,「大」是其銷售重點,供應商需要面對很多挑戰,不停地攝取和消化以予改進,包括如何進化為 PB(1,000TB),如何運行這容量及製造一些結果,當時一切都以「大」為主題,故此如何運用、如何演繹都變得次要。
另一具爭議性地方是「數據」。大數據本來就是以大量數據進行一連串分析以找到一些結果,這也不難理解。這的確是個有效方法,過去多年,很多人都希望找尋一個方法去消化一系列數據而找尋結論,然而大數據滿足了這要求。時至今日,消化數據變得容易很多,而這趨勢看似將會繼續不停地發展下去。
那麼大數據不在於「大」,也不在於「數據」,那在於甚麼?以下為一些見解,可助企業分辨大數據工具的真偽。
大數據 VS 大商業智能
大商業智能(Big Business Intelligence,Big BI),有以下三點:
1. 分析相同結構及交易類數據,像過往多年一樣,也許有更多這方面數據。
2. 這些數據是一組組的,也是舊數據。
3. 分析結果後並不能讓企業進行行動。
而大數據則有以下三點特徵:
1. 把新數據及舊有數據連合在一起,尤其是那些有結構性數據及非結構性數據。
2. 可以實時或接近實時進行分析。
3. 製造亮點以採取即時行動。
由此可見,兩者方案其實都是企業的資訊工廠,然而各有特殊不同的特點和觀點價值。大企業智慧創造及維持資訊記憶十分有用;而大數據方案則引領企業徹底地進入另一營運模式及換來另一全新結果。
而第二個「真」「假」大數據工具在於,真大數據能幫助企業融合結構和非結構性數據、實時或接近實時分析、以及析出亮點;而假大數據並不能進行以上行為,所以企業必須小心分辨,以免浪費金錢在假大數據上。
大數據能克服各種限制
數據湖即擁有大量最新數據,儲存在數據倉庫等待進行分析,不過這字眼其實是比較舊,以「湖」形容其實不太準確,雖然數據很多很大,可以以「海量」來形容,故此用「數據淹沒」會比較合適。
腐爛、發臭、骯髒和非常困難發展為一些有用分析,協助企業生產就是數據淹沒的意思。即使再進行數據解壓、轉化及讀取,有不少隱藏數據都已損毀而無法使用。
相反地,好的大數據工具容許數據受到分析、生產、儲存及管理,不論在甚麼地方都可以,包括任何流動裝置、社媒、雲端等。事實上,數據能夠穿越地域限制,即使在小小空位也能隨意運用。如果需要時間移動、轉化、清洗和讀取,那麼這樣的大數據就失去了它存在價值。
大數據必須運行資料夠快和維持數據準確,同時也要容許使用者在過百或過千的數據水坑運作,即使在訊號微弱時也能夠做得完美,而不是受數據淹沒而無力進行分析,這樣才是大數據最大價值。
Source: HP

















