Content Visit 是我于 2020 年创立的一家网络安全内容营销机构。我们由两名全职人员和自由职业者支持，通过一流的博客、白皮书、解决方案简介、社交帖子、信息图表和其他内容资产帮助网络安全供应商在购买渠道的不同阶段吸引潜在客户。 我们的重点是促进网络和信息安全公司的内容营销 内容推动 B2B 销售周期，但营销内容往往是营销团队最后考虑的事情。 如果您从事营销工作已有一段时间，您就会遇到这样的情况：营销主管及其 CEO 往往乐于花钱购买广告、新网站、参加会议和其他“硬”营销活动。这些人通常将内容视为副产品，并想知道为什么在开展潜在客户开发活动几周/几个月后，他们的潜在客户要么没有参与，要么获取成本高得离谱。 俗话说，你可以把马牵到水边（例如，花钱购买广告位），但让它喝水（与销售团队交谈）需要推动。我们的经验是，高质量的内容才是推动潜在客户越过这条线的关键。 B2B 采购团队不会接触通用信息 Vietn Data 本文简要总结了设计经理如何有效地 越南数据 处理邮寄线索。Vietn Data 它强调了战略设计和沟通对提高潜在客户参与度的重要性。希望最大限度地发挥外联努力的专业人士将获得巨大的价值 在网络安全市场尤其如此。解决方案更新周期可能长达数年，公司网站、社交媒体、销售推广电子邮件等内容接触点数不胜数。复杂的安全交易还涉及具有不同技术知识水平的购买团队，包括首席信息安全官、首席财务官和安全架构师。他们都需要内容来解释您的解决方案为何能解决他们的问题。 在充斥着表面上相似的解决方案的市场中，买家需要接受教育才能掌握每个供应商的实际用例。这就是网络安全营销内容的作用。我们通过与供应商的内部团队合作、制定内容策略和制作内容资产来帮助供应商。我花了四年时间建立了一家网络安全内容机构。 以下是我在这一路上学到的东西 安全供应商为何与内容代理商合作 我必须以牺牲整个商业模式为代价来坦诚相待。在理想世界中，任何企业都不应与营销机构合作。内部专家将直接撰写和分发所有营销内容。首席执行官将撰写所有博客、编写网络研讨会脚本并向社交媒体经理提供内容；首席技术官将从头开始撰写每一份白皮书；首席营销官将规划内容策略、开展 UGC 活动等。 事实上，大多数安全供应商都没有足够的时间来完成这项工作。即使技术创始人了解内容营销的价值并热衷于参与其中，他们几乎总是缺乏内容营销流程和技能方面的专业知识。 技能如下 了解观众如何消费内容。 重新利用内容。 创建可读的白皮书。 社交媒体调度。 设计可浏览的信息图表。 优化分销渠道。 内容营销漏斗。 诸如Content Visit这样的专业机构在此发挥着重要作用。我们通过采访中小企业并将原创研究与多年的内容营销经验相结合来提高内容营销能力。我们帮助供应商和服务提供商了解受众需要的内容，然后根据他们的意见进行创作。 专注于科技内容 我从事内容营销已有十多年。在 2020 年专注于安全品牌之前，我曾担任了五年的通才自由撰稿人，并担任过内部营销职位。 内容访问 (Content Visit) 是我与之前工作中认识的另一位作家合作时产生的。 我们明白，我们需要从单纯的写作扩展到更广泛的领域，包括内容策略。文字本身只具有一定的价值（尤其是在人工智能兴起的今天），但内容与策略相结合的价值要大得多。 经过几次失败的尝试，我们成立了一家代理机构并注册了一家有限公司。然后，我们花时间反复试验，根据与安全供应商合作的经验，开发了以网络安全为重点的内容营销流程。 […]
越南数据
在开发新产品或服务时，品牌往往会关注他们希望影响消费者行为的属性，通常使用选择模型来识别最有说服力的特征。 令人惊讶的是，只有您产品中融入的一些属性才能在购买时引起消费者足够的关注，从而以有意义的方式影响选择。 当离散选择模型 属性注意力作为选择标准的组成部分时，它们最能识别最有可能影响消费者选择的属性。在本文中，我们分享了我们认为解决属性注意力问题的最佳方法，即使用改进的选择建模方法。 经典选择模型假设人们在做出选择时会处理所有属性，从而最大化自己的效用。出于各种原因，人们可能不会处理所有属性，而是选择重要的属性和/或忽略不重要的属性。 多年来，基于选择的联合分析 (CBCA) 一直是市场研究的基石。一个基本假设是，通过向消费者展示全套产品属性，消费者 将在决策过程中使用所有信息。挑战在于如何解释属性的较小重要性系数。它之所以很小，是因为该属性经过了处理，但她并不关心它？还是因为该属性被忽略了，根本没有被处理？选择模型假设人们使用权衡决策过程，该过程会考虑所有可用信息。 利用越南人口统计数据为您 越南数据 的业务做出战略决策。我们的完整数据深入描述了越南的人口、消费者行为和市场细分趋势。制定有针对性的营销策略，创建合适的产品组合，并通过查找准确的人口统计信息来寻找增长机会。根据越南市场不断变化的动态做出明智的决策，保持竞争优势。 但这是真的吗所有属 性都被使用了吗？每个人都使用相同的属性吗？当我们假设每个人都关注所有属性，而不是每个人只关注对他们个人而言显著的属性时，CBCA 的预测是否相同？ 如果您可以估计谁会利用所有属性信息，谁不会利用所有属性信息，并了解这些属性是什么，那么您将获得比标准“所有属性”假设更好的结果。属性出勤选择模型提供了更好的结果，更贴近选择数据，并更深入地了解究竟是什么驱动了选择行为。 为了调查这个问题，我们使用了一种 CBCA 方法，我们称之为基于属性关注选择的联合分析或 AA-CBCA。数据基于一项关于消费者选择不经常购买的耐用产品的研究，该产品具有七个属性：(1) 品牌；(2-5) 产品性能方面的四个评级（取自可靠的产品评论来源）；(6) 保修年限；(7) 价格。 属性关注度的估计 方法是假设某些人关注或不关注每个属性。事先无法得知某人是否关注每个属性，但我们的 AA-CBCA 方法假设每个人对这七个属性的关注程度不成比例。这种“关注度”由七个潜在（即隐藏或未知）二元指标衡量，每个属性一个。 同时，我们提取了基于选择的潜在类别，这些类别告诉我们，处理的每个属性的重要性在不同人群中是否不同。这是对受访者基 深度分析：3大全球性趋势，宣告品牌长期主义时代已来 于选择的细分，揭示了选择驱动因素各不相同的人。在这种情况下，我们还通过使用七个潜在指标来考虑他们是否关注每个因素。 每位受访者完成 10 项选择任务，其中显示 5 种不同的替代方案：四种品牌产品，由其余 6 种属性描述，加上无选项。我们随机选择一项任务作为保留任务，并使用其余 9 种选项估计 AA-CBCA。目前，我们忽略了基于选择的细分的解释。 我们将仅使用九项选 择任务的 AA-CBCA 结果与不考虑属性出勤率的潜在类别选择模型 (LCCM) 的结果进行了比较。同样，只有 AA-CBCA 包括七个潜在二元属性出勤率组。 贝叶斯信息准则（我们称之为 […]
