我们可以瞄准那些兴趣之一为“链接建设”且每周在 SEO 上花费超过 50 小时的基本用户。我们将这个群体称为“Basic-50-LB”。根据数据，这确实是一个有效的群体： 我们现在对这个细分市场感兴趣的内容了解很多，因此我们可以针对它进行测试和优化。 现在让我们将其与重度 SEO 用户和拥有 Pro 帐户的企业主的兴趣进行比较。
它似乎有些不同
我们想要回答的问题是，为什么？我们如 电话号码数据库 何推动这些基础用户成为专业用户？有很多事情值得在基础用户身上进行测试，看看我们能否发现哪些因素影响了他们对 Moz 价值的看法。 定义好该细分后，Moz 可以跟踪哪些类型的内容效果最好，然后在用户登录时动态显示该类型的内容。Moz 还可以跟踪该用户类型需要查看特定类型的帖子多少次才有可能成为专业用户。
这时，马特·彼得斯博
士和皮特·迈耶斯博士等天才便开始 这些数据对于跟踪进度 发挥作用，他们建立了预测模型，而 Moz 的整个数字营销组合开始让 Target 的怀孕预测策略显得过时。 此外，Moz 可以了解特定细分市场最喜欢使用哪些产品，并以此为依据制定产品路线图。Followerwonk 发布后，该细分市场是否成为 Pro 用户？Social Authority API 推出后，注册人数是否增加？最后，Moz 可以更积极地进行这些测试，并向取消的用户发送分段电子邮件，希望将他们带回 Pro。
例如，对链接建设非
常感兴趣的用户将收到包含所有最新 回波数据 链接建设帖子、问答和讨论的电子邮件。 但要做到这一点，我们首先需要设置 Google Analytics 来测量群组。为此，我们需要创建一个新的自定义细分，以查找我们将在用户开始会话时设置的自定义变量。 操作步骤如下： 点击细分名称下方的向下箭头 点击创建新细分 单击“高级”下的“条件” 选择“用户”并包括“过滤器”旁边的 在下拉菜单中选择您将要设置的自定义变量，该变量为您提供了可供选择的尺寸。
选择“包含”，然后输入
段名称“Basic-50-LB”的值 我们还会对我们想要与之比较的细分市场执行此操作，并捕获更高级别的细分市场“Basic-50”，以获得更全面的洞察。 这实际上是我们在 iAcquire 与客户一起在测量规划阶段所做的事情。这实际上非常简单，当用户登录时，只需提取他们的个人资料并确定他们属于哪个细分市场，然后触发自定义变量，如下所示： _gaq.push([‘_setCustomVar’,1,’userSegment’,userSegmentName ,1]); 触发自定义变量之前的步骤将需要一些自定义编程，但我向您保证，这只不过是一堆 if-then 语句。