如何利用用戶認(rèn)知價(jià)值開(kāi)發(fā)營(yíng)銷策略，這個(gè)我分析是這樣的：

1:用戶分析

之所以先分析用戶而不分析其認(rèn)知價(jià)值，是因?yàn)橛脩舯旧砭褪莾r(jià)值，用戶的基礎(chǔ)信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)獲取用戶的關(guān)注信息，了解用戶的偏好和習(xí)慣非常重要，我經(jīng)常被拉到那些路演項(xiàng)目搞論證點(diǎn)評(píng)之類的事，看過(guò)太多很炫的PPT，聽(tīng)過(guò)很激動(dòng)人心的豪言壯語(yǔ)，也被那些文采激揚(yáng)的才華所折服，更被那些拿著國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略發(fā)展的前景而激動(dòng)，還被那些感人肺腑的煽情故事而觸動(dòng)，然并卵、連用戶是誰(shuí)，用戶在哪、用戶需要什么都不知道，動(dòng)不動(dòng)就什么劃時(shí)代的產(chǎn)品，一張嘴就是什么偉大的事業(yè)，對(duì)這種拿著很漂亮的PPT做路演的人更是嗤之以鼻，這套路賈躍亭玩過(guò)時(shí)了，返回用戶層面來(lái)講，你只需要告訴我，你的產(chǎn)品能給我?guī)?lái)什么。我相信很多搞營(yíng)銷策略的人考慮的更多的是產(chǎn)品本身的價(jià)值，將產(chǎn)品吹噓的神乎其技。

2:用戶認(rèn)知層面

用戶的認(rèn)知很難從某一方面去獲取和分析，這就是為什么機(jī)器人需要學(xué)習(xí)，機(jī)器人也是通過(guò)不斷的獲取用戶的行為，通過(guò)行為來(lái)判斷用戶的習(xí)慣，多少次類似的行為才能構(gòu)成一種習(xí)慣，多少習(xí)慣才能構(gòu)成一種知識(shí)結(jié)構(gòu)。隨著5G和人工智能的發(fā)展，信息的獲取更趨向于碎片化，而這種碎片化的信息具有很強(qiáng)的偶然性，要通過(guò)偶然性的概率來(lái)分析某一種必然結(jié)果，這需要在某一領(lǐng)域內(nèi)或則可以說(shuō)在某一私域內(nèi)獲取大量信息來(lái)完成數(shù)據(jù)分析。比如說(shuō)：我現(xiàn)在回答你這個(gè)問(wèn)題，我也可以回答其他領(lǐng)域的問(wèn)題，你能通過(guò)幾百次的回答來(lái)分析我是某一領(lǐng)域的專家嗎，所以，這種碎片化的信息很難完成系統(tǒng)化的知識(shí)架構(gòu)，也很難去整理出用戶的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。

3:營(yíng)銷策略

本人對(duì)營(yíng)銷不是特別熟悉，我只知道新聞聯(lián)播前30秒的廣告費(fèi)用是好幾個(gè)億，這需要什么策略嗎，當(dāng)年的腦白金廣告鋪天蓋地，需要去分析用戶的認(rèn)知嗎？現(xiàn)在京東淘寶的廣告到處都是，需要分析認(rèn)知嗎？所以建議：在5G和大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，專注于某一產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，服務(wù)于某一領(lǐng)域的用戶，將某一領(lǐng)域的某一細(xì)枝末節(jié)做到極致，用戶就會(huì)有了，先去分析能給用戶帶來(lái)什么價(jià)值，再去分析用戶的認(rèn)知，你不是做科研，我等皆蕓蕓眾生，塵世之一粒子而已，我可以是坦蕩君子，也可以是猥瑣小人，這取決于外在環(huán)境，而非取決于我的認(rèn)知和知識(shí)體系。