私域里“人货场”的构建模型

业务逻辑中的“人-货-场”其实也可以贯穿到私域。 把产品当成“货”，把私域用户当成“人”，“场”正好对应场景。 这个逻辑在转型后仍然成立。

“人”部分需要了解并能够满足用户的需求，涉及标签系统的设计、获取、应用；

“货”需要关注产品属性、产品组合/进度、产品迭代；

“场”涉及用户旅程、用户行为、客观场景和时间节点。

在《私域用户黄金运营周期》视频课程中，分3节深入讲解了私域“人-货-场”的话题。 现将部分课程记录整理呈现，如下，欣赏：

01人——标签设计、获取、应用

“人”部分最需要的是了解并能够满足用户的需求。 总结起来就是标签系统的设计，标签的多通道获取，标签的应用。

首先，根据“人”可以得到的标签分为五类：来源属性、基本属性、行为属性、业务属性和预测属性。

通过源头属性，我们可以分析出用户可能被哪些点吸引，以及在被吸引之前消费了什么。

根据用户的年龄、性别等基本信息，可以逐渐在运营商脑海中描绘出他的画像，甚至可以根据位置推测他的消费水平。

更重要的是用户的行为属性，他的访问、停留、收藏、关注，甚至加入购物车，都是他的行为。

业务属性大家都知道，包括用户购买的商品，消费频次，客单价，消费偏好，所有与订单相关的信息。

最后是预测属性，有时基于判断，有时基于数据分析。 比如在和用户交流的过程中，发现他反复关注某个点，而这个点恰恰是转化的关键。 这个标签可能类似于“我对某事感兴趣”，或“我很可能会买某物”，或“如果我解决了一个问题，我会买某物”，或类似的东西。

最后收集所有的用户标签，在脑海中画出一个比较完整的用户画像，将画像相似的人放在一起形成一个人群包，形成所谓的分层策略。

我们要获取这些用户的信息，这些信息从哪里来呢？

大致分为四类：渠道标签、系统标签、私域标签、人工标签。

渠道标签主要是指来源渠道，比如线上发布、公众号、线下店铺等都是渠道标签。

系统标签来自会员数据库和CRM系统，包括历史保留的用户信息。

业务信息是指订单，来自业务系统。

私域标注是指不管是1V1，社区，公众号，甚至是视频号，用户在私域有什么行为和互动，这些用户在私域的行为理论上是可以追溯的。

人工标注是指客服对用户有什么判断，特别是店面接待处的前台或收银员给用户留下特别深刻的印象。 我认为这种印象是有价值的，可以形成标签供有策略的同学检索。

上面提到了标签系统的组成和标签的来源，那么如何使用标签呢？

标签的用法大致有两种，一种是，一种是reach。

分析分为模型分析和场景分析。 和大家熟悉的分析模型一样，事件分析、漏斗分析、留存、归因、LTV分析都是分析模型。 另一类是RFM模型，流失预测，拆解用户旅程，记录用户生命周期行为和状态变化，然后分析。 这些其实方便我们更好的了解个体用户和用户群体。

在应用端更容易理解。 当人群被筛选出来，意向用户被筛选出来之后，就需要一些触达的手段。

无论是金融保险中常见的1V1接入，还是餐饮、新零售中常见的社区游戏，包括AI外呼、客服消息等，圈出来，有针对性地触达他。 这是标签应用的场景。

综上所述，用户标签、用户来源、分析和应用场景都可以通过ONE ID串联起来。 ONE ID是私域基础设施中非常关键的一环。 有的企业ONE ID很容易打通，因为原来是在微信，或者原来线下的场景。

什么样的业务很难通过？ 就是那些在多个平台上卖的，或者说用户来源很分散，全是头部平台。 他们之间相互的数据在一定程度上是孤岛，包括用户ID的识别和判断，这些逻辑都是不同的。

这件事真的很难。 我们只能尽量把私域和现有的业务系统打通为ONE ID，分阶段就够了，后面还需要留点时间让更性感的东西发酵。

02 Cargo——产品属性、组合/进度、迭代

说完“人”，再说说“货”。

我们首先要关注产品的属性，包括产品对应用户有什么需求，产品本身有什么特点，呈现出什么数据结果，以及整体的交易销售情况，这些都可以让我们有更丰富的认识的产品属性。

比如在保险行业，不同的产品有不同的功能，适用的人群也不同。 如果我们此时使用通用策略或者不关注这些属性，可能会出现需求和产品不匹配的情况。

产品本身有什么特点，用户是否不感兴趣，整体转化率如何，是否达到行业平均标准，或者有什么独特之处？ 其实可以通过整体的销售数据来分析。 整体交易分析是指单个产品及该品类的所有相关产品，根据产品的基本属性建立基本认知。

其次，产品往往可以组合或形成递进关系。 基于产品属性，逻辑推导，数据分析，其实是可以结合产品，明确递进关系的。 有了这些，我们就可以在后续的产品推荐过程中有的放矢。

递进关系是指用户不购买任何产品，在有基本需求后获得免费保险，然后逐步购买百万医疗，最后购买重疾、人寿保险、年金保险，并花费15%他每年固定收入的20%放在保险保障的过程中。

无论是保险还是其他产品，往往都有属性的组合。 保险是自然的。 重疾险、意外险、财产险、人寿险相结合，形成完整的保障计划。 像净水器和滤芯的销售，自然也是绑定的。

再看产品整体的迭代。 无论提供的是具体的实体产品还是服务，都不能一成不变，过程中需要迭代升级。

产品的每一次迭代升级都需要与用户相关联。 一个好的方法是让现有用户先体验，让现有用户提供有价值的正面或负面反馈，包括提供更多更好的服务。

因此，产品升级需要不断升级，无论是功能还是性能，甚至是产品设计，包括整体外观和易用性。 如果我们在这个过程中采用“小步快跑”的迭代思路，私域其实是一个很好的试验田，我们的天使用户会给我们很多反馈。

同时，应重视用户共创。 在这里，我们首先要基于私域与用户建立一个相对固定的沟通渠道。 比如教育团队可以保证所有产研老师每个月至少有两天时间在社区里做用户运营，听取用户反馈，包括主动做一些用户调研工作，收集用户反馈，多感官用户体验。

除了定性分析，还可以基于用户数据进行分享。 比如内容使用时间的分享，用户原本每天花10分钟看网课，但新系列上线后，这个时间变成了5分钟。 这可能不对。 其实基于这一点，我们很容易从用户侧挖掘出很多经验和反馈。

最后，还有个性化的满意度。 去年9月参加真人大会的时候，泡泡玛特分享了一个用户共创，包括一个满足用户个性化需求的案例。 我当时感到非常震惊。

当我们和用户建立了一定的联系，当用户认为他参与了我们的生产过程时，他就会释放出更多的个性化需求。 虽然他的个性化需求只是短期的个性化，但将来可能会成为普遍性或代表性的需求。

另一方面，当我们了解了某类用户的需求后，其实我们可以在营销上有更多的参考，我们不会再向他推荐不相关或者相反的产品。 这是我们对个性化感到满意的另一个方面。 收入。

03“场”——用户旅程、行为、场景/时间

先说“场”。

第一个起点是用户旅程。 用户旅程是精细化运营的基础。 当我们不了解用户旅程时，我们可能只会使用通用策略或独立的“T+”策略。 当我们了解了用户旅程，我们就可以清楚地定位到用户在当前阶段可能的需求，以及他可能的过渡策略，这件事情就变得更加可控了。

从住所的曝光到转化，再到成为忠实用户，乃至流失，其实是旅途中的一个节点。 如果粗略地划分阶段，可以分为转型前、转型后和忠诚度。

操作的每个阶段都会有不同的目标。 在转换之前，我们需要急于转换。 在追求转化的同时，尽量不要太打扰用户，不要太影响留存。 所以，我们这里的目标定义为“用户留存+首单转化”，在这个过程中用户会回流。 ，留存策略，贴标签，持续种草，包括回复用户查询，最后希望完成订单推广，让他过渡到第一个订单转化步骤。

第一次购买后，我们希望用户购买一次再购买，或者定期回购，或者消费除了这个产品以外的其他产品。 如果能提出一些有效的建议，那绝对是参与共创过程的最佳方式。 好的

这个阶段，我们会实施用户分层和频次提升策略，根据用户已经消费的策略，推荐产品组合和增值服务，让用户在这个地方继续消费，最终转化为忠实用户。

进入忠实用户的步骤有两个关键。 一种是基于会员制，本质上是长期的生命周期管理。 第二，我们希望用户可以成为品牌代言人，帮助我们传播口碑，包括裂变。 在这个地方，我们需要定期回访，鼓励他分享他的裂变行为。 如果用户已经丢失，我们需要召回它。

第二个出发点是用户行为，用户有哪些行为，比如访问、收藏、加购、咨询、购买、复购、裂变。

这个“场”是用户创造的，他的行为创造了一个机会让我们了解他的需求并给我们合理的理由，无论是以服务的形式，直销的形式，还是其他委婉的形式，只要你知道如何他行为举止，你有现场做事。

第三个出发点是基于客观场景/时间节点。

我们先来看现场。 在很多情况下，我们不仅仅做在线业务。 一些客观场景来自线下，比如当天在门店消费，或者当天参加线下活动，或者去餐厅等位等。 所有这些都是客观的。 场景。

还有一些营销节点，双11、618、女神节，包括品牌自己的大促、会员日、粉丝节、生日月，这些都可以称为营销节点。

用户可能的需求也需要时刻关注。 比如下午3点，瑞幸基本都会在社区发放优惠券，有时上午11点，因为中午可能是用户消费咖啡或者下午茶的时间。

有了这些准备，底层还需要哪些能力？

其实就是数据中心的能力。

在私域中，需要接入用户数据，分析产品特性，记录用户行为，这些都需要在数据中心进行采集。 私域一方面是这些信息的来源渠道之一，另一方面也是它的应用渠道之一。 这东西和私域不是100%匹配，但是是必要条件。

我在做企业营销咨询的时候，很多时候都会包括CDP。 当企业不具备数据中心的能力时，很多计划和战略就不会实施。 这件事是从私域咨询和营销做的。 咨询实现了企业的数字化转型。 而且我们发现，缺乏这种能力的不仅仅是中小品牌。 有很多行业龙头，甚至有几十年的企业。 他们的数字能力和数字基础设施也需要不断更新迭代。

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