我希望大家跟我一起思考一些底层的问题、搞清楚底层的逻辑：

公域是什么，私域是做什么，两者的关系是什么，是截然不同，还是本质上就是一回事？

如果你没有在这些问题上搞清楚，那么你如何就确认他一定适合你？

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全域并不是一个全新的形态，它是私域早熟的背景下，一个正常的文艺复兴和思想启蒙的过程。

但是当时听的人还是太少，我希望的，是你真的懂了。

一、当我们谈公域时究竟在谈什么

1、全域营销

全域营销，是谁发起的，比全域营销是什么更重要。

全域营销，是在新零售的背景下，是由阿里巴巴在2016年提出的，数据驱动、以消费者为中心的数智化营销方法论。

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全域营销是全洞察、全渠道、全触点、全链路，以数字化“AIPL消费者运营”为方法论，助力品牌全面加速营销数字化的升级。

全洞察：人、货、场多维度的消费者全洞察；

全渠道：线上线下全渠道的数字化营销渗透；

全触点：全媒体触点的规模个性化触达；

全链路：对品牌全链路营销从局部到整体的效率提升

看起来是不是很美好，但是，我告诉大家，阿里的理论是没有问题的，但是阿里做的是有问题的，多少有点屁股没做正，为什么呢？

两年后，在全域2.0的表述中，阿里将跨端消费者运营能力的升级面数为：

👋

消费者AIPL运营可以串联起手淘、天猫、支付宝、饿了么、天猫超市、淘鲜达、线下商超、品牌自有门店等多个端，实现跨端消费者资产沉淀、跨端洞察和跨端触达应用的打通。

发现什么问题了吗？除了阿里系，这里还有其他的端被跨到嘛？

为什么，阿里倡导2016年刚开始倡导的全域，似乎又变成了淘系私域了呢？

到底，在国内的互联网生态环境下，我们还能不能实现真正的全域。

这就不得不和大家一起回顾一下，流量究竟有多少种来源。

2、流量的三大来源

流量一共就三个来源：公域、它域、私域。

公域	以网站为代表的互联网、移动互联网生态，其本质就是公开、去中心、不被单一商业公司所操控。
它域	面向大众却拥有绝对决策权的平台、媒体渠道、合作伙伴联盟等，社区、门户、社交媒体等，其本质是媒体。
私域	即品牌自有的流量，具有品牌排他性。满足这个条件的，都可以称之为私域，邮件、会员、公众号。

本来在搜索引擎面前，所有的人都是弟弟。但是，不好意思，简中互联网的搜索引擎带来的体验，不能说可有可无，只能说是啥也不是。初代门户、初代社交媒体，都还秉持着公域、它域的开放精神，但自从淘宝屏蔽搜索引擎抓取，再到公众号用一次性邮件取代博客，再到IM对各类社交媒体的屏蔽，我们有公域，但是不多，用户更像是三体里的火鸡，看着农场主在栅栏上的壁画，广告主更像是个跨栏运动员，追着客户，从一个私域跨到另一个私域。

因此，我们的公域，是一个个大的私域拼凑而成的公域。因此，想要搞清楚全域运营，就必须搞清楚私域，尤其是当前私域运营的本质是什么。

3、究竟什么是私域

私域，是注定可以写到商战史上的当代第一阳谋。

为什么这么说，我们来看看作为国内和国际营销的风向标，腾讯营销洞察和美国的波士顿咨询给出了他们的看法。

在他们联合发布的《2021中国私域营销白皮书》，开篇提到，私域，是品牌方自有的用户资产，可反复触达、唤醒，并通过精细化和个性化的运营手段高效转化，并可由用户进一步扩散。

同时，腾讯特意补充道，是微信小程序、直播带货、社群运营的蓬勃发展，推动了私域流量运营的到来。

有没有品出来一点点味道。

咱们接着看，左边这栏是表面上腾讯想向大家展示的定义，右侧是实际上，他没有直接说出来那些定义。

• 第一点，腾讯是想要建立一套品牌方和腾讯共享的流量池。大家去看报告的话，腾讯在给你梳理私域流量的时候，他基本上是在咱们原有的官网注册、表单用户、博客订阅用户、App注册用户之外，单独列出来一列微生态。他把微生态里面的流量称为私域流量。
• 第二点，表面上看，可以主动反复触达唤醒。但仅仅是表面上。其实任何一种触达方式理论上讲都可以反复触达。但是为什么说腾讯为大家提供的触达的方式，可以推动私域去成为一种趋势的发展？后面老师会给大家做一个对比，你就能瞬间明白，这里腾讯在说什么。
• 第三点，精细化和个性化。这是腾讯举起私域大旗，最利在千秋的一件事。首先，我们要明确，精细化和个性化，这些都是实现目标的手段，在国内的营销领域，精细化和个性化，已经不是第一次被提及，目前在头条系算法为主导的内容分发领域，做到了半个精细化和个性化，但是在最重要的销转领域，得益于淘系、拼多多系不断掀起的下沉攻势，让规模扩张成为主要商业模式，精细化和个性化是没有市场的，在这一点上，是我们距离全链路实现精细化和个性化最近的一步。

无利不起早，腾讯之所以愿意推动，是因为头条系，从腾讯手里抢走了顶部的内容分发能力，而且就目前来看，腾讯系已经不大可能再抢回来了。但是，头条系，同样力有不逮，就是没有自己的杀手级的触达能力。

触达能力，我在后面一节课会专门讲到，不是今天讲座的重点。我告诉大家，很多人对触达能力，认知太初级，认为认为触达只是推送，这是完全错误的观点，当我们在整个用户旅程的视野上去看触达能力时，你才能明白触达能力，是和分发能力同样重要的能力。

在这一点上，大家应该学会读懂——视频号，是全村的希望，到底是什么。

把品牌方死死的困在自己的战船，让头条在自己划定的楚河汉界内发展。品牌方也不傻，谁不想我的用户只有我自己可以接触的到，最好是用我自己的服务器，自己家的系统，自己的后台，去反复触达，为什么腾讯一推动大家就要跟着参与？

腾讯拥有机会蓝星最强大的触达能力：

经过经玩了命的优化之后，我们发现线上各渠道在实现用户激活和销转方面，腾讯的触达能力具有统治性的优势：

你会发现10类触达场景（注意是场景，不是手段）前五名全是微信生态提供的场景，12种手段里有8种是以来腾讯的触达能力。

再看销转，销转前五名除了第一的直播可以不依赖腾讯，后面四个场景也都是微信提供的。

有些东西，其实不是大家不够努力，不是大家尝试得不够多，只是因为信息差的存在，导致有些东西只有少数人知道。这样的东西，你需要做的不是去试错，而是要知道，我们LinkFlow能够通过一系列的课程，让大家知道这个东西到底是什么，降低乃至规避大家的试错成本。

二、全域营销的核心动力究竟是什么

第一，高效转化

做生意嘛，就是应该赚钱，多赚钱，其他的都是锦上添花。

任何商业模式的第一核心，都是销售转化，判断一个商业模式的唯一标准，也是在销售转化方面的表现，是客单价更高了、还是销转效率提高了、是转化率提升了还是销售额整体提升了。

没有在销售转化有所突破的商业模式，就是这个商业模式的原罪。我希望大家把这个基本概念刻在脑子里边，以后就算有再多的人提出各种花里胡哨的模式，你都不要盲目的否定和盲目的推崇，你先去看他有没有高的转化率或转化效率。

任何模式扩张的核心动力，都在于创造了远高于同时代的转化率或转化效率，为什么呢，我们来看一下这个推演的过程：

📌

利润=单位时间内销售额-成本

单位时间内的销售额=客单价*客户规模

成本=获客成本+人力成本+运营成本+原材料+设备折旧+贷款利息等

客单价=总售价/售出商品数量

客户规模=（新客规模+老客户规模）可有效触达数销转率

利润=客单价*（新客规模+老客户规模）可有效触达数销转率-（获客成本+人力成本+运营成本+原材料+设备折旧+贷款利息等）

只有销转率，是小数，她对于整个量级的变化影响巨大

所有减数里大家不要忽略一点就是单位时间，即所用时间越短，即销转效率越高成本越低。

提高销转率，如何提高，搭建标签体系，做好用户打分，分层、分组等，这些做好之后都是为了你能够更快地把更适合的东西卖给更容易下单的人。

私域也不例外，所谓私域的转化能力，大家要始终记住下面这两点：

销转效率	直播销售加速短期转化	即任何企业打算启用直播作为销售转化的手段时，优先要考虑如何通过这个手段，尽可能让销转周期缩短，或单位时间内卖出更多的东西，不要过分要求直播能卖得出去所有品类，也不应该追求直播一定要买高客单产品，你应该选择那些能成为爆款或能带来长期复购的产品。
销转率	社群销售提升长期转化	即社群的核心优势在于体现了人与人交互在销售转化过程中不可取代的价值，因为任何策略优化和SOP都是在尽可能拆解销冠的动作，并可能通过个性化和精细化保留人与人之间交流的温度。

我们之前在提供咨询服务的时候，就会有非常深刻的感悟，所有的业务首先需要产生的，其实不是强大的对手，而是我们自己对件事的无知，就是说我们经常会好高骛远，提前把好多东西都安排好，但是基础的体验这块没有去做，或者说是这个里面还有一种倾向，一种倾向是说关键体验我们没有定义，另外就是我所有的体验，我都要定义好，追求极致，这样也不行。

每个行业都有资深的销售惯性，但是大多数人并不知道自己行业究竟有什么特性。

为什么卖洗衣粉不需要销售代表，为什么卖大型医疗器械不需要做电视广告？

洗衣粉的客单价，是支撑不住庞大的销售团队的，但是一个电视广告可以让成千上亿的人群跑到超市去购买；医疗器械的广告做得再好，也不会有医院院长去找到你主动购买。

不要以为这个例子很好理解，其实大多数人根本不理解自己在干什么。

大量照搬其他公司的业务模式，学着搭建了私域运营的社群体系、SOP，也做了大量的直播带货，采购了多个第三方scrm工具，花大价钱招聘所谓的专家和人才，怎么判断这些东西是不是你需要的？这其实完全取决于你的产品是不是支撑得起。

不要过度的好高骛远。把事情做对了，能够活下来，再去追求美好的事情。那些一上来就跟你说，要追求极致的人，一定要谨慎一点。有毒。

第二、高度数字化

我认为，有人并不是真的明白，为什么私域一定要高度数据化。而是已经数据化，有什么数据就搜集什么数据，能看什么数字就看什么数字。

这种意识之下，几乎不可能做好私域，取数并不难，难在你知道要看什么，以及怎么看这些数，这些数应该怎么分析。

无论是直播销售还是社群销售，其要求销售人员单位时间内能达到的销售强度都远高于传统销售，但是同时传统销售基于对人的管理在这个模式下是失效的必须让渡给对数据的管理，否则失去管理的销售过程必然走向失控，因此即这种模式下，比传统销售更强调每个动作都是有意义可衡量的。

这种能力，只有数据化才能帮你规模化实现。

一起来验证一下，下面这个流程图，是一个非常常见的公域转私域之后的销转流程：

如果我不给你标注每个环节的转化率，你能准确说出，每个环节应该投入多少人力嘛？你能确定每个阶段卖多少客单价的商品保证业务模型能够跑通吗？

还有，当你准备做一场直播时，你知道你应该看哪些数据嘛？

我给大家罗列一下，你从里边挑选出来两个最重要的数据指标：

触达人数，到播人数，平均在线人数

平均在线时长，每分钟在线人数，每分钟离开人数

每分钟出单数

每分钟点击小风车或抢购数量，每分钟点击支付数量，老用户到播人数或次日到播人数

为什么？你知道每个的意义都是什么吗？

第三，高强度、饱和式的个性化触达

私域的核心能力是什么！

触达。但是，触达也要分层次。在第四课，我还会为大家讲明白，大多数人理解的触达都是错的。

首先，高强度。

首先大家一定要摆脱一个误区，即好的用户体验是少打扰用户。你不打扰他，他怎么知道你的卖点是什么，有什么优惠，什么时候买合适，买完之后有什么好处，适不适合他。打扰，一定要打扰。而且还要在力所能及的范围内高强度打扰。

问题，并不是出在了强度上。而是你能否用体验更好的形式传递价值，用体验更好的方式让价值落地。

我是个奶茶爱好者，我能接受你每天中午、下午和晚上给我提供适我爱喝的奶茶，适合送朋友的奶茶，适合发朋友圈的奶茶。我接受不了的，是你每天都给我发同一款，还是基础款，你埋汰谁呢，我是喝不起新款吗，或者每天给我推莓莓、桃桃的，我一个男生，你给我推个奶茶三兄弟挺好，我偏爱的口味你给我来一个也行，下午了你给我来个奶咖也是可以！

知道问题出在哪里了吗？

其次，饱和式。

华为，最为推崇饱和式营销。

即用所有能触达到你的方式触达你，将所有你需要的信息全部都送到你眼前。

因此，我有一个女性朋友，极度喜欢做护理。你可以做户外广告、大屏幕广告，让他感受到品牌的格调，你可以在小红书、大众点评等渠道用UGC让她产生探店的兴趣，你可以通过私聊推荐最新项目，你也可以通过短信发送限时优惠券。

但是，请你不要，全渠道都给我推优惠券，我不在乎你是否给我便宜了20块钱，我在意的是这一两个小时，你能不能让我全身心的放松。

最后，个性化。

其实，高强度、饱和式都没有原罪，最大的原罪是没有个性化。

你是否真的关心过，用户90天用80ml眼霜，是工作辛苦还是年龄增长？

你是否真的关心过，用户每次花20买爱茶也不原在店里点酒水，是因为贵还是品质一般？

因此，个性化的原罪其实，也不在于你有没有去尝试做个性化的体验，而是你的个性化是否带有一些温度。

三、正视你的营销成熟度

全域不是这个时代才有，也不是我们迎来了全域时代，而是我们始终处于全域的时代。

在过去的叙事风格中，国内对待营销、运营理论的认知，被我们不太成熟的发展阶段惯坏了：

先看到一轮又一轮的体制改革红利

再是看到一轮又一轮的技术迁移红利

又是看到一波又一波人口规模红利

接着又是垂类红利、地域红利、人群红利等等

……

大家都习惯了每个一段时间就能横空出世一个全新的概念，就像是等待救世主一样，人们期待的不仅仅是带来一些改进一些不同，而是希望一次性解决所有问题，而不幸的是之前，大家都等到了。

💡

最可怕的事情，不是用一个正确的方法，获得了失败的经历，因为只要你坚持，你还可以取得比当前追求的更大的成功；但最可怕的是，用一个错误的方式获得了成功，因为你会将其作为成功经验，在后面的动作中不断坚持。

即便是buff叠满的全域营销的情况下，我们都应该接受一个基本事实：

任何模式，都应该回归到一个发生、积累、发展、成熟、巅峰、变革、蜕变的客观过程。

每个公司每个团队都只能在这个客观的过程中，去分阶段的完成自己的使命，阶段没有早晚、高低之分，最大的差异在于条件是否成熟，只是因为我们能够使用的理论工具、技术栈的限制，让我们对全域的使用存在历史的阶段性的差异。

过往我们倾向于判断整个行业或整个社会的技术条件具备之后才有可能迎来营销技术的变革。但是，这是一个错觉，真正的事实，是每个公司都有自己营销积累的不同的成熟度，你的公司所处的发展阶段决定着你能获得的数据丰富程度也决定着你需要的学习哪些营销理论、需要哪些营销策略、需要哪些营销技术栈。

营销成熟度模型是谷歌和BCG（波士顿咨询集团）提出的一个框架，用于帮助企业评估其营销能力的成熟度和发展方向。该模型主要从五个方面来评估企业的营销成熟度：数据基础、战略与组织、用户体验、整合营销和营销技术。

具体来说，营销成熟度模型包含以下五个层次：

1. 数据基础层：企业在这个层次主要是拥有并有效利用自己的客户数据，包括客户数据的收集、整合和分析，从而可以了解客户的行为、兴趣和偏好等信息。
2. 战略与组织层：企业在这个层次主要是制定并执行了一套成熟的市场营销策略，同时拥有一个良好的组织架构和流程，以支持市场营销策略的实施。
3. 用户体验层：企业在这个层次主要是拥有一个高度优化的用户体验，包括网站、应用程序、营销活动等，从而可以提供个性化的服务，吸引更多的用户和增加用户黏性。
4. 整合营销层：企业在这个层次主要是能够整合不同的营销渠道和平台，实现协同作用，并通过多个渠道和平台来实现品牌宣传和营销活动的传播。
5. 营销技术层：企业在这个层次主要是拥有一套成熟的营销技术体系，包括基础设施、数据分析工具、自动化营销工具等，以支持营销策略的实施和营销效果的评估。

营销成熟度模型可以帮助企业了解自己的营销能力的成熟度，并确定发展方向。企业可以通过评估自己在不同层次上的营销成熟度，制定相应的改进计划，提高营销效率和效果，进一步提升市场竞争力。

一、精细化，全域营销的精神内核

全域营销的三大核心动力来源：

高效转化

高度数字化

高强度、饱和式的个性化触达

在全域营销的背景下，无论是用户的激活、留存还是转化、复购，都对销售人员在单位时间内能达到的销售强度提出了比传统销售模式下更高的要求。高在那里呢？

1、全域流量，集中管理，许多动作的影响被极大放大，比传统销售更强调每个动作都是有意义可衡量的。

2、传统销售基于对人的管理在这个模式下是失效的，必须让渡给对数据的管理，否则失去管理的销售过程必然走向失控，因此，就需要搭建标签体系，做好用户打分，分层、分组等，这些做好之后都是为了你能够更快地把更适合的东西卖给更容易下单的人。

3、拿到全域数据是可以更高效的做个性化，而个性化就是在不断模仿销冠与客户交流的人与人最佳交互的过程，这就不得不借助于高强度饱和式触达，之所以在这一点上我们此前做不好，并不是饱和式触达不对，而是我们做不到精细化。

没错，就是精细化上。

二、为精细化正名

（一）真正的精细化

精细化运营是指根据用户的行为数据和特征，对用户进行分析和细分，进而制定相应的营销策略，从而提高用户的留存率、转化率等关键指标。

一般主要包括以下几个方面：

1. 用户画像：通过对用户的基本信息、行为、偏好等数据进行分析，构建用户画像，了解用户需求和行为模式，为后续的运营决策提供依据。
2. 数据分析：通过对用户行为数据、营销效果数据等进行分析，了解用户群体的行为特征和喜好，挖掘用户需求，制定相应的运营策略。
3. 个性化营销：根据用户的画像和数据分析结果，制定个性化的营销策略，如针对不同用户群体推送不同的内容、优惠券、活动等，以提高用户留存率和转化率。
4. 用户沉淀：通过对用户的积累、沉淀和培养，建立良好的用户关系，增强用户忠诚度，提高用户留存率。
5. 运营闭环：通过对精细化运营的数据效果进行监测和分析，及时调整运营策略，不断优化用户体验和运营效果，形成良好的运营闭环。

由此可知，实现精细化需要理解三件事，即

先决条件是什么？

关键过程是什么？

终极目标是什么？

先决条件是什么，是用户分析

关键过程是什么，用户细分和对应策略

终极目标是什么，是转化率

（二）导致精细化运营失败的原因

1. 用户洞察不到位
2. 个性化营销不足

三、全域精细化客户运营框架

从精细化的本质和导致精细化运营失败的客观现实出发，我们认为全域精细化客户运营应该搭建如下框架：

1. 用户洞察框架，包括用户画像在内的用户研究体系、贯穿用户运营始终的用户标签体系和用户数据分析体系
2. 个性化运营框架，包括用户分层、用户分组、用户分群三大模块，纵向分层，提高效率，横向分组，提高质量，横向分群，兼顾规模。
3. 数字体验管理框架：包括用户触达体系、数据资产管理体系、内容活动管理体系

接下来我们就结合着问题，来逐一展开说明如何搭建这些完整的运营框架：

（一）用户洞察框架

大多数客户都能理解全域的概念，每次听完分享和讲座都很激动，但是回去到团队落实时就发现，我时候我们甚至连一步都迈不出去。究竟问题出在那里了，首先第一步可能就没做到位——用户分析不到位。

精细化运营的逻辑起点，在于对用户洞察（用户分析）的精细化上。

用户分析，究竟是在分析什么？

1. 用户行为维度：包括用户访问量、停留时间、点击率、转化率等，通过对这些行为的分析，可以了解用户的兴趣、偏好、购买行为等。
2. 用户属性维度：包括年龄、性别、地域、职业等，通过对这些属性的分析，可以了解用户的基本情况和消费能力。
3. 用户来源维度：包括搜索引擎、社交媒体、广告等，通过对这些来源的分析，可以了解哪些渠道对用户的吸引力更大。
4. 用户画像分析：通过对用户的行为、属性、来源等多维度数据进行深度分析，构建用户画像，更准确地洞察用户需求，提升用户体验。
5. 用户价值分析：通过对用户的消费行为、购买力、留存率等数据进行分析，识别高价值用户和低价值用户，制定差异化营销策略，提高用户留存和复购率。
6. 事件分析：通过对用户在产品或网站上的行为进行分析，识别关键事件和行为路径，了解用户的行为习惯和需求，提升用户体验和转化率。
7. A/B测试：通过对不同版本或不同策略的比较，分析用户的反应和行为，确定最优的运营方案，提高用户转化率和满意度。

仅仅在这个层面理解用户分析，对不对呢？

对，但对的地方不多。

用户分析，最本质的任务就是要无限接近用户在具体购买决策过程中的影响因子的真实状态，并将整个决策过程进行解构，从而能够找到针对性的推动用户更快完成购买。

1、用户需求洞察

实际上，首先应该被分析的，是用户主动暴露的需求，即你通过对用户的反馈、评论和投诉等信息进行分析，可以直接提炼出的实际需求和痛点。

你需要首先广泛搜集用户的反馈

接着过滤、整合用户反馈的信息并从中分析提炼用户需求

初步达成对需求优先级、满足方式、成本方面规划

接着通过试验、调研等方式验证判断和解决方案合理性

最终得出用户需求分析的阶段性结论和对策

你的洞察，不是汇总数据，也不是制作彪哥，而是提炼用户的需求，到此还不应该结束，你还需要探索判断和解决方案的合理性，并最终决策出一个对策，这才是一个完整的洞察流程，即最终你是可以的结论，并即将做出决策。你想想，你去洞察的目的是什么，就应该坚持走到这一步。

2、用户偏好捕捉

当用户需求分析的基础打好之后，才应该开始关注每一个可能会影响需求被满足的因子。

这些因子总结起来，可以概括为两大方向——用户行为和用户习惯——也可以统称为用户偏好。

用户行为：通过对用户的点击、浏览、搜索、购买等行为进行分析，可以了解用户的喜好、偏好和购买意向，从而为企业提供精准的产品推荐和服务。

用户习惯：通过对用户的使用习惯和使用场景进行分析，可以了解用户的行为规律和消费习惯，从而更好地设计和推出相关产品和服务。

需要注意的，在这个部分，数字的绝对值的高地，并不具有决定性的意义。

这要求企业要有一定的技术能力和数据处理能力，并且有战略定力，愿意投入大量的时间和精力。

此外，用户分析体系，与用户标签体系是息息相关的，我先给大家展示一个用户标签体系的规范，大家可以先截图阅读，后面我会专门开一门帮大家理解什么才是真正的标签体系。

（二）个性化运营框架

好不容易，大家买过了用户分析的坎，没有淹没在数据的海洋里和看似有用的报表里的小伙伴，接下来的灵魂拷问就是——

大哥，然后呢？

对用户进行深入洞察是精细化运营的逻辑起点，那么接下来是否能够制定针对性的策略才是最重要。这种针对性的营销策略，就是狭义上我们讲得精细化运营的内核。

如果说用户洞察是想到，那么个性化营销就是做到，想到和做到之间的这道坎并不是所有公司都能迈的过去，即便企业已经对用户数据进行了深入分析，但是没有正确的做好用户细分，就会让用户细分变成一个无休止的筛选游戏。

造成这个现象的本源在于大家对于用户细分、精细化、个性化这些概念的理解和相互关系的基本认识是模糊的甚至是错误。

用户细分（平时所说的用户分层、分组、分群）是手段，通过用户细分，针对特定的人群、特定的需求，提供针对性的精细化营销策略，个性化是什么，就是，发展到极致，精细化的终点就是个性化。

许多人认为精细化没有用或个性化没有用主要的原因就是第一件事没有做好。

1、用户细分

实现个性化，第一个字——分。

做好三件事:用户分层、用户分组、用户分群

（1）用户分层

用户分层是指根据用户的属性、需求、行为等特征将用户分成不同的群体，从而对这些群体进行有针对性的营销和服务。关于用户分层，我会在后面两节课中结合案例去不断展开，大家先跟我把整体的思路理清楚。

（2）用户分组

用户分组指将用户按照一定的特征或属性进行分类，以便更好地了解用户的需求和行为，并为用户提供更加针对性的服务和营销。通常情况下，用户分组是基于用户的个人信息、行为数据、兴趣爱好等因素进行分类，以便企业能够更好地了解用户的需求和行为，为不同用户提供不同的产品和服务，并且能够更好地进行营销和促销活动。

（3）用户分群

用户分群是将用户按照一定的特征进行划分，以便于企业更好地了解用户群体，制定针对不同用户群体的营销策略和服务方案。

用户分组、用户分群、用户分层都是用户分类的方式，它们的本质是为了更好地了解用户，提高用户满意度和转化率。

相同点：

1. 都是为了更好地理解用户的需求和行为。
2. 都需要通过数据分析、用户研究等方式来实现。

不同点：

1. 用户分组：主要根据用户属性、行为等特征将用户进行分类，例如地理位置、年龄、性别等，主要用于针对不同用户群体提供不同的产品或服务。
2. 用户分群：主要根据用户行为进行分类，例如用户购买行为、访问行为等，主要用于定向营销和个性化推荐等方面。
3. 用户分层：主要根据用户的价值、忠诚度等因素进行分类，例如高价值用户、低价值用户等，主要用于优化用户服务、提升用户体验等方面。

应用和最佳实践：

1. 用户分组：适用于各类企业，主要用于产品定位、目标市场划分等方面。最佳实践包括明确分组目标、精准选取分组指标、不断优化分组策略等。
2. 用户分群：适用于电商、社交等互联网企业，主要用于个性化推荐、精准营销等方面。最佳实践包括深入挖掘用户数据、精细刻画用户画像、掌握用户行为特征等。
3. 用户分层：适用于各类企业，主要用于提升用户体验、增加用户黏性等方面。最佳实践包括对用户进行评估、制定合理的服务策略、定期跟进用户情况等。

教你一句话，快速记住三者的关系：

👋

用户分层、用户分组、用户分群三大模块，纵向分层，提高效率，横向分组，提高质量，横向分群，兼顾规模。

2、细分之后如何交付个性化

当完成用户细分之后，企业可以根据不同用户细分群体的需求、偏好、习惯等特点，制定个性化运营策略，以提高用户的参与度、忠诚度和转化率。以下是一些基于用户细分的个性化运营的建议：

1. 推送个性化内容：基于不同用户细分群体的兴趣和需求，推送相关的文章、视频、新闻等内容，以提高用户的粘性和活跃度。
2. 提供个性化产品和服务：根据不同用户细分群体的需求和偏好，推出针对性的产品和服务，满足用户的个性化需求，提升用户的满意度。
3. 设计个性化的活动：基于不同用户细分群体的需求和习惯，设计个性化的活动，如打折、送礼品等，吸引用户参与，提高用户转化率。
4. 进行个性化的营销推广：基于不同用户细分群体的特点，采用针对性的营销手段，如微信营销、社交媒体推广等，提高用户的关注度和参与度。
5. 提供个性化的客户服务：针对不同用户细分群体的服务需求和偏好，提供个性化的客户服务，如在线客服、专属顾问等，提升用户的体验和忠诚度。

（三）数字体验管理框架

经过大流行之后，用户体验逐渐从以前的线上体验和线下体验、网站体验和移动体验区分的表述体系转变为融合体验，是互联网体验的2.0版本，人们这种数字化的体验的需求越来越高，企业需要借助数字化技术来提供一致性、个性化的数字体验，以满足用户需求，提高用户满意度和忠诚度。这个全域体验的趋势呼唤一个全新的营销工具——DXP是Digital Experience Platform（数字化体验平台）的缩写。

DXP通常是一个集成了多种数字化工具和技术的平台，它包括内容管理、电子商务、数据分析、个性化推荐、营销自动化等功能，可以帮助企业在多个数字化领域中实现协同工作，提升数字体验的质量。

• 一体化平台：DXP提供了多种数字化工具和技术，可以在一个平台上实现多个数字化领域的协同工作，如内容管理、电子商务、数据分析、个性化推荐等。
• 多渠道支持：DXP可以支持多种数字化渠道，如网站、移动应用、社交媒体等，实现多渠道一致性的数字体验。
• 个性化体验：DXP可以通过数据分析和个性化推荐技术，根据用户的需求和偏好，提供个性化的数字体验，从而提高用户满意度和忠诚度。
• 开放性：DXP可以集成第三方应用程序接口（API），实现与其他系统的数据交换和集成，扩展平台功能和灵活性。

但是，当下有鉴于我们的全域是建立在几家大的私域的基础上去实现，我们可以将符合互联网精神的DXP作为一个理论和终极目标，我们认可类似系统对于提高营销效率和效果的必然性，那么当下我们需要在这种融合、全域的思路下，去做好我们这一代人可以做好的事情:

• 数据处理与洞察能力
• 全面、实时、个性化的用户触达体系
• 全用户旅程管理体系

数据处理、洞察能力已经在前面有所叙述，这里我们展开聊一下用户触达体系。用户触达体系，字面意思就是我们主动接触用户的过程，那么我打电话用户算触达嘛？我给用户发短信算触达嘛？我给用户设计一套个性化的邮件算触达吗？

算，但不完全是，这是在触达手段方面来看到触达，我们应该从触达能力和客户旅程两个角度去思考这个问题。

首先，触达能力，每个企业都拥有一定的触达的能力。你需要根据你现有的触达能力去分一个层次：

用户触达：可以通过多种渠道进行，如搜索引擎、社交媒体、广告等。

用户互动：用户互动是指企业与用户进行双向交流和互动的过程，可以通过多种方式进行，如在线客服、社交媒体、电子邮件、短信等。

用户转化：用户转化是指将用户的兴趣和需求转化为实际行为的过程，可以通过多种手段实现，如电子商务、注册、订阅等。

但是，是不是发现，哦，原来我的触达能力，在不同目的和场景下，可以完成各种各样的任务，就像是玩游戏，你平A可以用来清兵线，也可以配合技能来抓人，不是技能本身决定了他的用户，是你的使用策略决定了他的效果。

因此，我们需要明确触达，究竟处在怎样的一个体系之内，他在完成什么样的一个任务，整个这个还原过程，就是客户流程。

用户旅程（User Journey）是指用户在与某个产品或服务进行交互的过程中所经历的整个体验过程。这个过程从用户了解到这个产品或服务，到最终完成购买或使用，以及在使用过程中的互动，都可以看作用户旅程的一部分。用户旅程是企业进行用户体验设计的重要工具，它可以帮助企业更好地理解用户需求，了解用户在使用产品或服务时遇到的问题和痛点，以及提供更好的解决方案。

用户旅程通常包括以下几个阶段：

1. 意识阶段：用户了解到产品或服务的存在，开始对其产生兴趣。
2. 探索阶段：用户开始主动搜索有关产品或服务的信息，了解其功能、特点、价格等方面的内容。
3. 决策阶段：用户做出决定，选择是否购买或使用该产品或服务。
4. 使用阶段：用户开始使用产品或服务，这个阶段通常包括安装、注册、配置、使用等环节。
5. 忠诚度阶段：用户使用产品或服务的时间越长，越可能会对该产品或服务产生忠诚度，选择继续使用或推荐给其他人。

单纯这样去理解客户旅程，很难将客户旅程与实际业务结合起来，我们来换一个视图：

阶段	探索觉醒	考虑评估	决策付费	体验共创	倡导分享
阶段定义	客户与品牌在认知层面不断磨合	从功能、服务、内容、品牌多角度评估解决方案质量	开始在决策团队内部推进采购、部署、交付的流程	长期体验产品价值，反馈需求优化产品	主动倡导产品理念、分享产品体验、为价值点背书
阶段任务	提供信息意识觉醒认知共鸣	辅助试用需求匹配建立信任	持续引导搜集反馈引导付费	更好的使用工具从反馈和需求中提炼趋势、搜集方法	提供更多带有社交属性的内容和活动

我们再来看一下：

用户需求	用户行为	障碍	触达渠道	触点	落地形式	任务
器与术	全面搜索大量阅读大量订阅	• 人群分散、行业、岗位不集中 • 无法独立发现和总结问题症结 • 接触许多错误信息和固有思维	网站矩阵	– 投放：SEM- 搜索引擎：博客站技能、技巧层面的内容- 内容分发：媒体矩阵- 主动触达：邮件、服务号、订阅号、社群	– 技能、技巧层面的图文、教程、视频、信息图-基本概念、明星品牌案例、热点解读	提供信息
分析能力	深度阅读系统学习	没有形成体系化的方法论	订阅知识付费	– 投放：垂直社区媒体、垂类订阅号、KOL私域- 搜索引擎：博客站策略、复盘	深度长文趋势解读现状分析方法论	意识觉醒
验证/认同	同业讨论验证假设	验证	直播	– 线下活动：- 线上活动：	Thought Leader类超高维度干货，类似群响	认知共鸣

1. 思路

标签是实现精细化的基本单元和载体，但是缺乏中枢和策略支撑的标签在在建立之初就埋下了难以协同、走向失控的隐患，造成「建了，但又好像没建」的困境。因此，这次梳理标签体系，遵循两个基本原则：

1. 奥卡姆剃刀原则：如无必要，勿增层级。

2. 以实用为导向；

2. 基本框架

新建立的LinkFlow的标签体系，只包含三个层级：逻辑标签、标签组、标签。

逻辑标签：只存在于逻辑之中的标签分组，是为了便于统合存在内在相关性的各类标签；

标签组：标签间自然形成结组关系的分组，即不可被认为划分的标签形成的分组；

标签：是真正存在实操意义的标签，任何运营动作都是对标签而非标签组、逻辑标签的操作；

 

三、通用标签体系

 

1、表格版

 

逻辑标签	标签组	标签	来源	定义
越策标签	易转化
	易复购
	易流失
模型标签	活跃度
	偏好
	客户旅程
事实标签	社会
	自然
	设备
原始标签	触点交互
	关键行为

用户标签体系 – Frame 1.pdf

一、如何定义用户画像

要回到这个问题，首选需要明确，你是否明白用户画像是什么。

关于这个问题，ChatGPT给出的回答是：

或者

用户画像(User Profile)指的是对具有相似特征的一组用户进行聚合和抽象,构建出代表这个用户群体共性的标准化模型。通过收集和分析用户的人口统计学特征、行为数据、兴趣爱好等信息,企业可以更好地理解目标用户群的属性、需求和行为偏好,并据此制定产品和营销策略。 ** 背景知识：

交互设计之父Alan Cooper在上世纪90年代提出的“User Persona”，指的是建立在一系列虚拟属性数据上的目标用户模型。一般是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户，本质是一个用以描述用户需求的工具。

在互联网时代较为通用的“User Profile”，指的是结合用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的标签化的用户模型，其核心主要是通过对海量数据的挖掘，给用户贴上能表示其维度特征的“标签”，用于后续的数据分析和业务运营。**

构建用户画像通常需要收集和分析以下三大类数据:

1人口统计学特征:如年龄、性别、地区、职业、婚姻状况、收入水平等基本信息。这些数据有助于对用户群体进行划分,了解不同用户群体的基本情况。

2行为数据:如浏览历史、搜索关键词、点击行为、购买记录、 App使用情况等。这类数据能够反映用户的兴趣和需求,是构建用户画像的重要组成部分。

3兴趣爱好:如用户的嗜好、价值观、生活方式等。这些数据常通过用户填写调查、人工标注等方式获取,可以让企业更深入地理解用户的内心世界。

但是，如果你沿着这个思路去做的时候，就会发现一个问题：

我们可以理解为用户画像是根据现有的知识和假设，创建一个客户的临时代表。

那么，问题又来了。

如何创建一个代表？

二、创建用户画像的过程

既然是代表，那么产生代表的方法就有两大类——

一种是直接产生，即定量用户画像，通过数据搜集、数据分析、数据呈现，用数据和数字表达用户画像； 一种是间接产生，即定性用户画像，先创建原型角色、再整合原型角色、最终得到最具代表的用户画像。

定性和定量，两者缺一不可。但是，定性需要优先落实。

定量的最大优势在于数据，而最大的限制也在于数据，当数据偏少、数据源不可信或不具代表性、分析结果不具备统计学意义时，都将限制定量用户画像的适用范围。

因此，需要以定性用户画像为靶将用户的代表选出来。

一般而言，画像整理过程如下：

1、明确产品定位、明确创建用户画像的目标；

2、创建原型角色（Proto-Personas）

3、将原型角色整合成最终的用户画像

4、数字化表达用户画像

三、准备工作——达成共识

在讨论用户画像之前，至少需要达成两个方面的共识：概念共识、目标共识和流程共识

概念共识

首先，你要明确你现在需要的是不是画像，因为与用户画像相关的概念有些是可以一定程度上满足你日常需求的，比如用户档案、人口统计学分析、用户行为数据。

(一)用户画像与用户档案

用户档案是对每个用户数据的原始汇总，反映个体特征。而用户画像是在档案的基础上进行抽象和归纳，突出共性。

用户画像相比档案更能展现不同用户群的集体特征。

没错，现在绝大多数工具提供的都是用户档案，根本就没有涉及到抽象归纳的集体特征。

(二)用户画像与人口统计学数据

人口统计学提供的用户属性数据有年龄、地区等。但仅靠人口统计数据划分群体过于宽泛。

用户画像在人口统计基础上增加行为等维度,进行组合划分,获得的用户群体更具区分度。

为什么有的团队的用户画像不好用、不够用，主要是你没有行为数据的佐证，因此没能反映事实，也没有组合划分，是生硬的切割，一刀切下去，谁也看不懂这一群人是什么样子，因此你的用户画像不足以知道具体业务。

(三)用户画像与用户行为数据

用户行为数据反映了用户兴趣和需求,是构建用户画像的重要组成部分。但仅有行为数据仍不足以完整反映用户特征。用户画像融合多源数据,既有行为数据,也有人口统计等其他维度,以提供整体视角的用户理解。

目标共识

对产品定位和创建用户画像目标进行二次确认。不要小看了第一步，如果你的定位和出发点都是歪的或不统一的，很难说最终的用户画像时可用的或受到团队内广泛认可的，即便是例行公事，也需要作为原则和底线，这是大家之所以能够坐在一起聊用户画像的基础。

![[Pasted image 20230401233754.png]]

流程共识

即遵循一定的逻辑和规范讨论问题，不做与用户画像无关的延展。比如，对用户画像的必要性、使用场景、产生步骤、参与人员、TODO做规范性要求，以确保一次关于用户画像的讨论，是结合了所有人的智力成果并终将运用到每一个与会人员的工作中。

![[Pasted image 20230401234529.png]]

四、创建原型角色（Proto-Personas）

大家都希望只看一张图就能掌握客户画像的完整信息，这从实际操作层面是不可能的。

一般情况下，创建原型角色可以从基本属性、行为习惯、痛点困惑、需求目标四个维度展开，对决策链条上的不同角色、对不同细分人群进行逐一创建。

比如说，我们以一款SaaS产品为例，将决策链条上的利益相关方——决策者、资深专家型使用者、执行层三组人群来进行细分人群的原型角色整理：

1、决策者

![[Pasted image 20230401234831.png]]

2、中层、专家

![[Pasted image 20230401234858.png]]

3、执行层

![[Pasted image 20230401234917.png]]

四、整合用户画像

当我们拥有绝大多数细分的原型角色之后，就可以开始整合这些角色，并最终合并成一个具有最广泛代表意义的用户画像。

![[Pasted image 20230401234954.png]]

整合后的客户画像，能够展现客户的宏观特征，但不一定贴近细分人群的特征，需要结合每个人群分层的原形角色来综合分析。

五、数字化你的用户画像

想要构建真实反映目标用户群特点的用户画像,企业需要从以下几个方面入手:

(一)收集多渠道用户数据

要想全面地了解用户,单一渠道的数据是远远不够的。企业需要通过网站、移动App、社交平台等不同渠道收集用户数据,互相补充构建用户信息体系。同时要遵守相关数据隐私规定,在用户授权范围内使用数据。

(二)收集和整合用户数据

通过前文提到的多渠道方式收集用户数据,并将不同来源的数据集成,构建统一的用户数据集作为基础。同时清理异常数据、处理缺失值等,进行数据预处理。

(三)数据清洗和处理

对构建用户画像相关的用户数据进行清洗和处理。包括去掉冗余和噪音数据,转换数据格式,提取特征,等等。这一步对后续用户画像质量有直接影响。

(四)分析用户行为数据

相比于人口统计学数据能反映的用户属性信息,用户的自然行为数据更能体现用户的真实兴趣和需求。分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据,可以加深对用户兴趣爱好的理解。这类数据的应用可以组成用户画像的关键部分。

(五)利用工具绘制画像

business用数据挖掘和机器学习工具,识别数据中的模式,将用户分割为不同的群体,挖掘每个用户群体的共性,并将其可视化地呈现出来。常用的用户画像可视化工具有Mixpanel、Looker等。

(六)不断迭代和优化画像

用户画像需要随着时间和业务的更新而实时迭代。否则用户画像可能脱离现实用户的真实情况。企业要开发持续的数据运营流程,保证用户画像的有效性。比如，对海量用户数据进行挖掘,可以发现数据之间的关联性,识别出不同用户群的特征,构建出用户细分群体。常用的模型包括聚类、关联规则学习、神经网络等。数据挖掘技术可以大幅提升用户画像构建的效率。

六、客户画像的应用建议

客户画像，只是一个帮助我们更好地结构化理解客户的工具，客户画像能够发挥作用还需要每一位同事将画像有意识的还原到到实际工作当中。

我们希望客户画像可以这样被使用：

1、整个团队(包括项目管理人员、设计师和工程师)、利益相关者都能看到整理的客户画像，以开放的心态、明确的态度、问题+解决方案的高效讨论模式，不断完善客户画像；

2、不断探寻对用户画像更加准确的数量化表达

3、当团队对用户有更多的了解时，重新审视和，更新不正确的假设；

3、不断在实际工作中有意识的使用用户画像，并参考他们以保持对用户需求的关注。

获得用户画像之后,企业还需要做哪些工作来真正发挥其价值呢?主要包括:

(一)个性化营销

根据不同用户群体的画像特征,设计营销客户画像模型,进行精准营销。同时不断测试优化营销策略。

(二)精准推荐

根据用户兴趣画像个性化商品推荐、信息流推送等。提升用户黏性。

(三)用户感知研究

借助用户画像更深入地进行用户调研,评估不同用户群对产品和服务的感知。

(四)产品设计

根据目标用户画像,设计更符合用户需求的产品和功能。

(五)商业决策支持

利用用户画像中的洞察,来制定战略规划,开拓新业务等商业决策。

(六)效果评估

评估运用用户画像后的业务效果提升情况,并据此不断优化用户画像运用方案。

通过持续迭代和应用,企业可以充分利用用户画像的价值,来推动业务增长与升级。

但是，对于⽤户触达的理解，不能把它理解成——我就是简简单单地去碰⼀下客户、他动不动你也不管了。

我打电话⽤户算触达嘛？我给⽤户发短信算触达嘛？我给⽤户设计⼀套个性化的邮件算触达吗？算，但不完全是。

⼀、触达，你真的了解吗？

每个企业都拥有⼀定的触达的能⼒。你需要根据你现有的触达能⼒去分⼀个层次：

⽤户触达：可以通过多种渠道进⾏，如搜索引擎、社交媒体、⼴告等。

⽤户互动：⽤户互动是指企业与⽤户进⾏双向交流和互动的过程，可以通过多种⽅式进⾏，如在线客服、社交媒体、电⼦邮件、短信等。

⽤户转化：⽤户转化是指将⽤户的兴趣和需求转化为实际⾏为的过程，可以通过多种⼿段实现，如电⼦商务、注册、订阅等。

但是，是不是发现，哦，原来我的触达能⼒，在不同⽬的和场景下，可以完成各种各样的任务，就像是玩游戏，你平A可以⽤来清兵线，也可以配合技能来抓⼈，不是技能本身决定了他的⽤户，是你的使⽤策略决定了他的效果。

⼆、三步⾛快速梳理你的触达策略

制定触达策略的核⼼，在于特定的触点⽤最合适的触达⼿段提供最好的⽤户体验，从⽽换取最⼤化的转化率。

制定触达策略，有⼀个⾮常清晰的流程：第⼀步，明确⽤户处于什么状态。

很多⼈，会在⼀步就把⾃⼰绊倒，因为这些⼈始终都不知道⽤户处于什么状态。在这⾥，我们建议⼤家学习⼀套⼀轮模型，即⽤户旅程模型（客户旅程模型、消费者旅程模型），它不仅能够规避过去⽣命周期概念下⼀些问题，⽽且能够帮你快速从⽤户⾏为、渠道、触点、触达内容等⻆度快⼿落地的运营动作。

关于描绘⽤户处于什么状态，需要了解⽤户旅程理论，可以预约LinkTalk的直播，其中有⼀个板

块会专⻔为⼤家讲解《如何做好⽤户旅程》

第⼆步，明确⽤什么⽅法能够挖掘⽤户在不同状态下表现背后的需求。

当你通过⽤户旅程模型明确了⽤户⾏为与运营动作之间的对应关系之后，接下来你需要具备⼀个能⼒，就是⽤户洞察能⼒。

什么意思？

⽤户旅程模型，只是帮你框定⼀个范围，帮你快速做对动作，但是当⽤户在触点上与你互动之后，你就会通过数据的、⼈⼯的、内部的、外部的⽅式，搜集到许多信息、许多数据。

你需要从⽤户各种各样的⾏为当中、从各种各样的数据汇总当中，分析出来⽤户某⼀个⾏为背后、数据的某⼀个变化背后，代表了⽤户何种需求。

⽐如，⽤户关注你的公众号之后，点击了⾃动回复的A链接，没有点B链接，同时，⼀部分⽤户留下了企微信息，有的留下了邮箱号码，⼀部分⼈去看了⽩⽪书，⼀部分直接购买了商品，还有⼀部分这些都没做，⽽是在⼀个教给他如何使⽤产品的⻚⾯停留了30分钟，甚⾄还下载了对应场景的详细资料。

这么⼀个⼩⼩的场景，你确定你已经完全掌握不同⾏为组合的需求已经被完全解读了吗？第三步，也是最后⼀步，才是通过触达去讲以上所有的努⼒变成推动⽤户不断⾛向转化。

第⼀，你必须知道，你的每个触达⼿段，转化效率和转会率的具体情况，否则你不知道应该在什么时候⽤什么样的组合，去使⽤你的触达⼿段。

第⼆，你必须知道，你的每个触点上，在特定的时机上，具体的⽤户体验是什么。记住，体验你⽤价值换取⽤户持续投⼊乃⾄于付费的过程，不要只考虑产品推⼴的需求，也不要盲⽬追求极致的体验。你只需要知道你需要怎么恰当换取⽤户的持续投⼊和付费即可。

可以预约LinkTalk的直播，其中有⼀个板块会专⻔为⼤家讲解《如何做好⽤户旅程》

三、通⽤触达体系框架

四、关于触达体系，还有很多问题没有解决

是不是觉得触达体系没有那么难，如果你有这样的想法，建议您再看⼀看下⾯这些问题：

1、如何在触达渠道之间平衡你的精⼒和预算，你的触达动作应该并⾏的、串联的、还是拓扑结构的？

2、触达中要如何做好精细化，是不是分的越细越好，如果不是那应该如何确保体验问题？3、私域触达中企微、服务号、视频号各⾃都处于什么位置？