根据这些数据

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此外，我们将拥有在 Google Analytics 中设置细分以衡量此角色所需的所有值，包括哪个兴趣相似细分最能代表我们收集的数据中的角色。我们将使用来自 Google Display Planner、Twtrland、Followerwonk、Moz Q&A 的数据，以及我近一年前从 Moz 用户资料中抓取的数据。

人口统计数据
首先，我将从 Google Display Planner 中提取人口 台湾电话数据 统计数据。如果您还记得 DoubleClick Adplanner，它已经取代了它。从人口统计数据开始，我可以确定哪些功能参数对我想要发现的用户细分有效。虽然 Display Planner 是最相关的，但我们也可以从 Compete 和 Quantcast 等网站提取这些数据。如果您的网站没有数据，请从表现出色的竞争对手网站上提取数据。



大多数访问 Moz 的人年龄在 25 到 34 岁之间，男性，使用移动设备。他们对 SEO、营销、广告和忠诚度计划感兴趣。同样，基于这些数据，建立一个 65 岁以上、女性、重度平板电脑用户、对忠诚度计划感兴趣但不关心 SEO 的细分市场也是有效的。虽然这个细分市场有效，但对 Moz 来说不可行，所以我们不会根据这种组合创建角色。随着我们收集更多数据，我们将集中精力确定谁是角色的属性。

这些数据有一个很大的警告，我注意到，当将其与客户分析进行比较时，设备数据通常相差甚远。您必须记住，每个分析程序的测量方式都不同，最终您的分析是任何假设的试验场。

另一个需要注意的是，由于我非常了解 Moz 品牌，而且 25-34 岁男性移动设备细分市场就是我，所以我很容易依赖自己的假设。这正是我需要从各种来源获取数据以验证任何假设并从此练习中获得最大价值的原因。

用户需求
通常，用户需求最好通过用户访谈来定性地呈现，但作为数字营销人员，我们可以通过内部搜索分析和社交聆听发现我们目前尚未满足的用户需求。以前（未提供）我们也可以查看有机关键字，但现在只有 PPC 才适用于该数据。

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