私域数据等于企业资产！但做不到这4点，等于白做！

周一我们发布了国家数据局与私域之间的关系的分析，感兴趣的同学戳这《国家数据局来「发钱」了：做私域和会员的企业，你们的时代来了！》

对于已经做了私域和会员的企业而言，拥有越多的用户数据，就等于拥有越多的资产。

不过，却并不是所有做了私域和会员的企业都能吃上数据红利。

真正能够为企业带来价值并且增值的，是「高价值数据」。

只有把一般数据转化为高价值数据，我们才算是站在了这次国家政策所带来的风口。

所以，什么是高价值数据？

多渠道的、可挖掘的、多媒体的，也即与用户相关、与业务相关，是可以透视出企业经营状况的数据，才有产生价值的可能。

比如，多媒体的，在当下的媒体化营销环境中，企业必须拥有来自各个媒体平台/电商平台的的消费者数据，才可能完整了解市场反馈。

如果只有单纯的「私域」数据，即便由国家牵头划定数据即资产，对于企业增长而言，实则毫无帮助，市场竞争激烈，不进则退。

对于企业而言，这更像是一场 「赌局」 ：

数据是筹码，但每个人拥有的筹码都基于自己的积累，如果不巧你只有少量筹码，以小博大是唯一的出路。

从理论数据来分析，在赌博场上，有百分之八十的人都会输。赢的，永远是少数人。

如何利用有限的筹码扳回最大赢面？如何一直保持赢面？最终成为百分之二十的赢家？

如果你做了私域/会员，手握一定的筹码并决定要赌一场，此刻会是下注的最好时机。

关于如何成为赢家，如果把手里的小额筹码换成高价值数据，这里有几个建议：

建议1

重构私域，让用户穿透业务

1、不止一个用户

用户中心化已经成为各行各业都要面对的话题，用户从来都是企业营销核心这一点毋容置疑，只是为什么大家都知道用户是重点，却总是无法做好用户运营，达到增长的目标？

不妨回想，过去说用户中心化，是不是都把重点放在消费者端？

实际上，在一个企业的业务中，所要面对的不只是消费者这一「用户」，还是B端客户、经销商、渠道商。

企业需要重新审视自己的生意，从C到B每一环节的利益相关方都是运营的重点，增长来源于这些细节。

比如，联合利华除了C端消费者，还有B2B领域的用户，也即厨师，联合利华会通过烹饪技能竞赛和与地方餐饮协会举办活动的方式，聚集厨师群体，并赋能业务员对厨师进行线索转化。

联合利华对厨师用户采用的是经销型私域的运营方法，营销的重点与调动厨师群体（B端）的积极性，通过利益驱动，让企业能够更好分销。

经销型私域、线索型私域与强私域，是弯弓研究院在2022年提出的「泛私域」中的三种私域类型，重点是企业画像——

因为，各行各业，或者说，每一个企业的业务不尽相同，一个商业模式的成功的决定因素并不是只有其模式本身，还会受到环境、用户需求和喜好等各方面因素的影响。

要把产品卖给对的人，需要先了解自己，才能击中用户，带来价值。

‍2、‍不止一个用户运营策略

不同的人群对应不同的私域模式，也即意味着企业需要采取不同的运营策略。

而这里所提到的用户运营策略，强调的是「阶段性」。

用户是动态的，用户的习惯、感受、对产品的应用是变化的。因此，用户的生命周期是动态的生命周期，我们需要关注用户的阶段的变化。

比如，存量用户和新用户，需要使用不同策略。比如，围绕用户的不同生命周期，给出的产品也需要不同。

在欧莱雅的案例中，欧莱雅CEO表示会为用户的不同阶段和不同需求研发对应的产品，以满足一个用户从青年时期到中年时期的需要，无限延长用户在欧莱雅的生命周期。

面对用户的不同阶段，需要匹配用户的不同需求，保持优质的用户体验，让用户在不断的使用中增加品牌的忠诚度。

一套策略显然无法满足多元环境下的用户需求，用户的留存时间，由用户生命周期每一个阶段的细化策略决定。

建议2

重视数据分析，让数据带来收益

在国家数据局与数据资产入表确定后，拥有多少数据（私域用户数据/会员数据/业务数据）对于企业而言是一次增长的机会，确实重要。

可能很多企业会因此在犹豫是否入局私域中回过神来，决定重注私域，把用户引到自己的私域中，企图以此增长自己的资产。

思路没错，对于已经拥有的数据的企业而言，这意味着更大的竞争。

因此，我们需要赶紧找到钱生钱的方法。

不过，如果用是「引流」的方法来增长数据资产，很抱歉地告诉你，这是最笨的方法——你肯定还会掉入平台流量的圈套中。

最方便快捷的方式应该是，借助手头已有的数据产生更多数据与价值。

图源：弯弓研究院 数据分析课 利用数据分析优化SOP，提效15倍

一个用户，从进入企业会员体系、进入企业私域的一刻起，也即 TA 成为企业数据资产，同时也意味着 TA 所产生的数据能够永无止境地繁衍：

每一次登录小程序的时间地点、每一次点击商品的次数和停留时间、每一笔消费、消费次数与所消费的产品...

用户作为「数据」，不仅仅是用户本身的属性信息，还包括大量与企业互动所产生的业务数据。

一个平平无奇的数字背后，极有可能是用户的潜在需求。

所产生的这些「数据」意味着什么？而增长，恰恰就来源于数据分析。

举个例子或许更容易懂，民生银行业务员借助思迈特的 BI （商业智能）系统分析自家的数据库，从中匹配出高价值客户，并对这部分高价值客户进行精准运营。三个月后，民生银行的一个分行利用 BI 数据分析，喜提 6.1 亿业绩。

直白说，数据分析就是钱生钱的方法。

不会数据分析，已有的数据于企业而言就只是存款。

会数据分析，就是稳赚不赔的增长。

除了挖掘潜藏的生意，数据还是业务评判的标准，能够判断业务结果的优劣，对业务进一步发展提供方向支持，弥补人工运营的盲点。

在数据成为生产要素的背景下，数据分析扮演的是驱动力的角色，帮助企业在数据和增长之间建立关联，实现数据的价值。

让数据资产继续繁殖出数据资产，让资产变成账面增长，此刻你需要做的就是做好数据分析。

建议3

用数字化内容支撑数字化品牌

对于企业而言，Web3.0 时代，内容与互联网开始成为生意与生活的一部分，几乎所有企业都会布局媒体渠道进行内容营销，但每个平台所需的内容量与每个平台所需的内容风格都不尽相同。

尤其在私域运营中，内容一定是定制化的，基于品牌的现状与消费者特征，甚至细化至社群人群的不同进行针对性输出。

好的私域内容的标准是，用户爱看。不仅爱看，看了还会过来咨询你的产品，甚至直接购买。

而不是用户看了直接删掉你好友。

私域本就是最有效的触点——可以 1V1，如果内容不好，相当于埋没私域的优势，还无法完成数据资产增长和带来转化。

我们需要通过大量输出内容并快速试错迭代找到高转化的内容，而非不以转化为目的的内容。

也即通过内容的数据反馈，找到用户真正喜欢的内容。

在内容上，没有捷径，只有试错。

只不过，人工输出内容效率不高、试错成本太高，用堆人头的方式解决内容难题显然不经济。

以 Chat GPT 为代表的 AIGC （人工智能生成内容）和以 DAM、CMS 为代表的内容科技就是最高效的内容营销工具。

以筷子科技的 AI 成图为例，可以根据企业的需求，匹配大量数据选出最合适的设计元素快速出图，并分发到各个社交平台，同时根据该图与用户的互动数据对图片进行二次迭代，提到点击/转化。

以 DAM 为例，可以帮助企业完成内容的管理、分发、审核、收集内容数据等。

不知道你有没有意识到重点：

企业需要的不再是「内容」，而是拥有技术与数据支撑「数字化内容」。

AIGC 与 内容科技结合，企业能完成数字化品牌在媒体渠道的快速部署，快速建立用户对品牌的认知。

在风口面前，动作的速度，决定一切。

建议4

获取精准增长的能力

消费者用脚投票，用户没有绝对忠诚度。

现在的企业营销拼的，不在多不在全不在不一样，而在「精准」。

你的营销，需要被「正确的人」看见，这个人是谁？他们所需要的是什么？

营销人往往谓之「精准营销」:

精准的用户，精准的钩子，精准提效，精准降本，最后才能精准增长。

炮弹必须放在适当的时机打出去，才能一招击中。

比如，销售人员只有对用户有更精准的认识，也即有详细的用户画像，可以预判用户决策动机，才能更好完成转化。

这一过程中，首先是对每一业务的了解，清楚自己的用户是谁；其次是深层次了解用户；最后是配合针对性内容打动用户。

跑在前线的营销人员能否交出好看的成绩，基于以上。