私域流量运营：关系进化论与三个关键点！

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哪些是私域流量

私域流量有哪些具体的表现形式呢？在笔者看来，私域流量本质上是一种可管控的、可经营的、可变现的关系综合体，根据私域流量内营销者或流量拥有者与受众之间的关系紧密程度，可以将私域流量的关系层次分为：最浅层、中间层、次深层和最深层。

（1）最浅层：普通粉丝

最浅层次的私域流量是微信公众号、头条号、百度号等自媒体平台账号上的普通粉丝，这是最初级的私域流量，也是与号主信任关系最浅的一种私域流量。

普通粉丝型私域流量，其接受的信息往往是单向的，靠号主的持续单向输出来维持留存，内容越符合粉丝口味，粉丝对号主输出的内容越喜欢。粉丝与号主的互动方式比较少、互动也不是很频繁，他们主要通过内容推送、评论、留言等方式与号主互动，粉丝和粉丝之间互动则更少。当然，号主可以想办法将这种浅层次的关系向更亲近的关系转化。

（2）中间层：社群

比粉丝更深一层的私域流量是社群，即同一个微信群、QQ 群，彼此是群主与群友的关系，不一定是好友关系，但彼此是通过某种方式聚合在一起，并围绕某一同好或目标进行相互交流。当然，这里所指的社群不包括事实上存在某种社交关系的家庭群、工作群等。

社群型私域流量下，群主与群友、群友与群友可以进行更频繁的沟通，群主与群友的信任程度要高于号主与粉丝，并且通过基于社群的持续运营比如群公告、群活动、群讨论、群直播等，可以加深关系、提升转化效果。另外，社群的纯度也影响着社群内成员之间的关系，群主需要加强对入群者身份的审核，注意及时清除社群内的破坏性分子。

（3）次深层：好友

比社群还要更深的私域流量类型，是好友关系，主要是微信好友和 QQ 好友，因为这两个是目前中国最主要的社交型即时通讯工具，绝大部分社会人的社交关系都沉淀在上面。

好友型私域流量，是目前最受关注的私域流量类型，主要原因是它的信任程度较高，转化效果较好，毕竟好友间是可以直接对话和频繁沟通，只要保证恰当的运营，就可能有很不错的变现。当然，如果老在朋友圈发广告带货也要注意尺度，否则可能连好友都没得做了。最近有个段子特别火：你把对方当朋友，他却把你当私域流量。好友关系需要用心经营，否则可能会被屏蔽。

（4）最深层：铁杆粉丝/忠诚会员

最深层的关系能形成最高品质的私域流量，那么，什么是最深层的私域流量呢？笔者认为：有类似契约型关系的铁杆粉丝或会员体系是最深层的私域流量。比如：知识星球的会员、粉丝俱乐部的球迷等，这种私域流量下流量拥有者与受众之间存在着某种情感联系或付费契约关系，是一种非常牢靠得信任关系，这种关系是可持续的、可长期经营的，而且大部分能通过会员管理系统积淀数据，比如官方网站、独立 APP、微信服务号、小程序、个人店铺、个人号及社群运营工具等，都有 CRM 系统记录着用户从浏览、注册、登录、预约、使用、付费等一系列行为数据，并根据这些数据以及用户信息进行标签自动化管理，可以做到千人千面的个性化互动，是这个流量焦虑的时代最好的转化利器。

所以，私域流量的类型主要包含四类，并且依据关系由浅入深可以得到这样的排序：粉丝>社群>好友>铁杆粉丝，也可将这种关系称为私域流量的关系进化论。

02

如何玩转私域流量

一般来说，建立私域流量的主要目标是为了解决获客、变现、增长等问题，那么，如何才能玩转私域流量达成这些目标呢？私域流量经营的套路很多，笔者认为至少需要抓住3个关键点：关系圈层化、营销精细化、运营数据化

（1）关系圈层化

按照上文提到的私域流量的关系进化论，可以刻意对用户进行关系管理，实现用户从粉丝到铁杆粉丝的进化。通过精品内容输出、IP打造等手段，在公域流量池的各个触点去吸引用户的关注，将公域流量池中的用户转化为粉丝，再引流到私域的环境下，与粉丝建立更为紧密的社群关系。再在社群运营的环境下，通过各种活动刺激粉丝的活跃度和参与感，基于粉丝活跃度与价值对粉丝行分类分层管理，建立圈层化的会员运营体系。

（2）营销精细化

对私域流量体系下的粉丝开展精细化营销，主要从用户洞察、精准营销等方面入手。首先要基于数据整合建立用户统一试图，在用户分类基础上开展精准营销，也就是做到用户类型、沟通内容、接触时机、触点、频次的精准匹配，这当然是一个模型持续迭代和优化的过程。

（3）运营数据化

构建数据化运营体系，用数据驱动私域流量的运营。在引流、蓄水、活水、养鱼和收割阶段都可以利用数据，构建相应的数据挖掘模型，以模型优化运营，提升运营的效率。


总之，私域流量运营的核心还是关系管理，需要在用户数字化洞察的基础上进行精细化运营，用数据驱动运营，用诚心对待用户，增强客户信任度和忠诚度，这无疑需要一种长期主义、精益求精的精神。

作者：Jesse, 一个非主流的大数据应用专家，一个非著名的数据产品经理。曾就职于亚信科技和华院数据等公司，擅长从数据角度分析和解决问题，致力于用数据解读世界，是国内跨行业数据运营领域的探索者和实践者，拥有超过10年的BI应用咨询与解决方案实战经验、4年大数据产品设计与管理经验。

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