万能的朋友圈:如何区分高中低意向客户?

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编辑导读:如今,朋友圈已经成为了运营的一个基本场景。在朋友圈发了广告之后,不同意向的客户会有不同的行为,运营需要根据这些行为调整运营策略。本文作者将从三个方面对此进行分析,与你分享。

今天早上我发了一条朋友圈,是吐槽领导的。

5分钟后,我收到了2条回复,3个点赞。

这可能是很多打工族的日常,但却让我想到了一些可能的营销逻辑。

如果我们将朋友圈视作一次推广或者投放,那么能够看到这条朋友圈的无疑就是我的好友中的部分(会有一部分人不看朋友圈、设置不提醒或者不开放朋友入口),而留言和点赞的无疑都是比较有意向客户。

接下来,这些点赞或者留言的人可能会收到一条私信:您好,请问您知道安利么?

再往后的剧情通常有几种:成交、无回复、被拉黑。

你看,妥妥一套微商获客逻辑是不是出来了?

但毕竟我们不是微商,我们更希望通过这样一次互动看到谁对我们有意向、有好感,并且据此来区分不同的客户类型,后续对其进行营销。

一、高意向客户:行为+语义判断

一般就是指能够主动回复我们内容的。起码从主观上,这类人是相对认真地阅读了我们的内容,或者是对发布者有好感度的,可能是一直暗中观察的、也可能是回头客。

这时候,我们应该干什么?

应该把这些人找出来,然后快速转化。

怎么找?

用比较通俗地花讲,应该给这些观众“打标签”。如果想细分一点,其实每个人不只一个标签,应该是1个通用标签+1个/多个精准标签。

通用标签是指高意向客户这种,主要是通过行为来区分;对应的,没有留言或者点赞的可能是一般或者低意向客户。

精准标签可以通过客户留言进行语义判断,比如它是对产品的性能、价格、还是某一句特定文案感兴趣,从而进行精细化识别。最后的标签可能包括:价格敏感、宝妈、一线白领等等这种不同维度的标签。(当然,标签也不是越多越细越好,主要还是看后期如何管理和触达)

这样,客户分层里最头部的一层就划分出来了。

一般相对而言,高意向度是最好划分的,因为活跃度较高,主动性较强,如果是高净值和多复购的产品,维护好这类客户的忠诚度,再利用其自身圈层进行传播推广,会让企业事半功倍。

二、中意向客户:基于行为区分

中意向客户往往是比较“低调”的庞大群体,如果能够将之不断转化成高意向客户,企业获客就不愁。

那么这种中意向客户怎么找?

因为中意向客户往往行为和语义不那么“积极”,甚至你无法直接感受到其存在。对应到其朋友圈的行为可能是:

  • 点赞:也许仔细地看了,也许没怎么看,也许只是对品牌有单纯的好感度
  • 收藏:发布的内容里有一些实用信息,直接存下来,显然是认可品牌的
  • 转发:认为实用,或者对身边的人实用
  • 口碑传播:直接告诉朋友关注你或者加你好友等

这些人可能没有在短期内直接成交,但无疑其行为已经说明了后续的“无限可能”。

所以,我们应该把这些客户“拎”出来分层。必要时候强行推一把,也能成交。

显然,这个时候基本需要依赖行为分析,上述涉及的这几个行为如果能被监测和追溯到,无疑能够快速的帮助我们识别出这类客户。

目前也有技术在做了,但是还需要做的更深更细。

三、低意向客户:行为监控+统计

最后一类是低意向客户,也就是沉默的大多数。

前两类客户转化的希望较大,但其中也有不少是从第三类低意向客户转化而来。

低意向客户怎么转化呢?

首先切忌“刷屏式触达”。对方本来就对你没什么好感,你还要强行推销,效果基本是适得其反。

这个时候,反倒应该降低推销时强触达(朋友圈分组发送和屏蔽),可以用一些低频软触达手段,先润物细无声地建立起认知(比如偶尔对其问候、转发非广告类文章、特殊时间节点发促销信息等),后续再通过朋友圈发布“试探”他们是否已经变成了中高意向客户。(注意:这些触达内容担任着客户教育和试探的双重任务)

因此,对于这类客户,我们更多需要“实时监控”其行为,并且计算这些行为的权值分数等,达到一定数字(转化为中高意向客户),就可以上“硬手段”来促成交了。

上面说的这一套,比较类似营销里的“培育”。

这就是利用朋友圈进行客户分层的逻辑。其实在很多渠道都可以套用类似的思路,比如

  • 抖音的评论、点赞、私信、收藏、下载等
  • 大众点评的收藏、点评、推荐、打卡等

都可以视作行为和分层标志。

最后还有一种“万年沉默”型客户,就不建议特意去激活了,主要等他们哪天自己“醒过来”即可,因为这类客户通常是有着一些不可理解的“执念”。

文章中说的内容,其实从逻辑和实操上都可以做到(起码是一部分),无非是人工需要时间和细心,我们缺的不是平台和渠道,更多是分层的逻辑和相对的技术能力。

现在会有一些工具,其实也不过是在流程节点上加入了一些自动化,或者补全了技术上的不足,但作为“卖货者”本人,还是要想清楚自己要如何“玩转客户”。

 

本文由 @营销小吉吉 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于CC0协议

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