Hogyan lehet megtalálni a fogyás vezetőit a Twitteren

Ön egészségügyi szakember, dietetikus, gyógyszermarketinges vagy leányvállalat, aki kapcsolatba kíván lépni a potenciális ügyfelekkel a Twitteren?

Mivel a Twitter olyan zajos, nagy mennyiségű közeg, az ólmok keresése sok időt felemészthet. Ez sok egészségügyi és gyógyszeripari marketingszakértőt arra késztet, hogy csalódottan dobja fel a kezét, és ne próbáljon megfelelni az ügyfeleknek a világ legnagyobb nyilvános hálózatán.

De ennek nem kell így lennie. A megfelelő megközelítéssel és eszközökkel naponta néhány perc alatt tömegcsökkentő termék- és szolgáltatási leadeket generálhat szervezete számára.

Nem kereshetem csak a kulcsszavakat?

Sok fogyókúrás és egészségügyi szakember a Twitter Advanced Search vagy annak egy harmadik fél általi verziójának használatával indul.

Egyetértünk abban, hogy a Twitter keresési eszközei remek kiindulópontot jelentenek a potenciális leadek megtalálásához a Twitteren. Különösen, ha ismeri, amit az emberek mondanak a Twitteren; jó a komplex kulcsszó-keresésekben; és ne bánja, ha vadászik, és végigpörgeti a gyors és zajos folyamokat.

Sajnos, mint minden kulcsszóalapú keresőeszköz esetében, a Twitter által elért eredmények többsége sem lesz hasznos lead. Főleg azért, mert nincs valós mód a vásárlási szándék szűrésére.

Ezért pazarolja az idejét a rengeteg médiamegosztó bejegyzés és spam végiglapozásával, hogy megtalálja azt, amit keres. Ezért sokan lemondanak a Twitterről mint leadek forrásáról.

Egy okosabb út

Egy lépéssel tovább megyünk, és többet kínálunk 70 előre tesztelt felderítő adatfolyam amelyeket kifejezetten arra fejlesztettek ki, hogy a marketingszakemberek megtalálják a potenciális ügyfeleket és kapcsolatba lépjenek velük a Twitteren, a világ legnagyobb nyilvános közösségi hálózatán.

Kifinomult algoritmusok segítségével elemezzük, hogy mit mondanak az emberek, kik ők, hol vannak, és a bejegyzéseik kontextusát, hogy kiszűrjük az adatfolyamodat a fontos emberekhez és bejegyzésekhez. Valós időben elemezünk mindent, és hozzáférést biztosítunk 30 napos előzményekhez minden adatfolyamban.

Például az alábbi képernyőkép egy előre tesztelt adatfolyamot mutat a NeedTaggeren, amelyet a számára fejlesztettünk ki Fogyás ipar. A kép semmilyen módon nem doktorált.

„A fogyásról beszélgető emberek”Egy előre megtervezett, élő Twitter-közvetítés, amely a lehetséges módokat vitatja meg csökkentse a súlyát, fogyjon és javítsa önképét.

Észleljük naponta több ezer ilyen vezet.

Fogyás vezet a Twitteren - A fogyásról beszélgetnek az emberek.

Könnyen testreszabható az Ön vállalkozása számára

A fentihez hasonló, előre tesztelt adatfolyamok könnyen testreszabhatók a célpiac számára néhány keresési paraméter beállításával:

az ügyfél helye: korlátozhatja a keresést olyan emberekre, akik a helyi piacon élnek, és olyanokra, akik éppen tweeteltek az Ön tartózkodási helye közelében.
vitatémák és kulcsszavak: adja hozzá a termék/szolgáltatás nevét, vezető márkákat, hashtageket, blokkszavakat stb.
profil/életrajz: kulcsszavak beírása és szavak blokkolása bizonyos munkakörrel és érdeklődéssel rendelkező emberek profiljainak kereséséhez; vagy válasszon az előre tesztelt profilszűrők közül.
és több

A szándékolt marketing előnyei a Twitteren

Számos előnye van ennek a közvetlen marketing stílusnak a Twitteren, többek között:

Hogyan működik a NeedTagger

Ha tudsz egy kicsit az API-król, ma négy egyszerű lépésben elkezdheted bányászni a közösségi adataidat az ilyen potenciális ügyfelek számára:

Szerezze be az API kulcsát. A 30 napos ingyenes próbaverziónként napi 1000 üzenet osztályozható.
Hozzon létre egy NeedTagger App-fiókot. Alkalmazásunkat az adatszűrők összeállításához és teszteléséhez használja. 30 napos Twitter-adatot biztosítunk a teszteléshez.
Küldje el közösségi adatait (tweetek, Facebook-bejegyzések stb.) Az API-n keresztül. Minden bejegyzést szándékkal jelölünk meg - valós időben.
Használja a szándékkal címkézett adatait, hogy cselekvéseket és döntéseket hajtson végre az ügyfél felé fordított alkalmazásokban, üzleti alkalmazásokban és a közösségi média elemzésében.