业务逻辑中的“人-货-场”也可以贯穿私域。以产品为“货”，以私人用户为“人”，“场”正好对应场景。这个逻辑在转型之后依然成立。
“人”的部分需要被理解并能满足用户的需求，涉及到标签体系的设计、获取和应用；
“商品”需要重点关注产品属性、产品组合/递进和产品迭代；
“场”涉及用户旅程、用户行为、客观场景、时间节点。
《私域用户黄金运营周期》视频课程分三个板块深入讲解私域“人-货-场”主题。欢迎在文末扫码或点击阅读原文订阅课程。现在我们将整理并呈现课程的部分录音文本，如下，欣赏:
01
人物标签的设计、获取和应用
人最需要的是理解和满足用户的需求。总结起来就是标签系统的设计，标签的多渠道获取和标签的应用。
首先，基于“人”可以获取的标签分为五类:来源属性、基础属性、行为属性、商业属性、预测属性。
通过源属性，我们可以分析出用户有可能被什么吸引，在被吸引之前消费了什么。
基于用户的基本信息，他的年龄和性别可以逐渐描绘出他在运营商心目中的画像，甚至可以根据他所处的位置推测出他的消费水平。
更重要的是，用户的行为属性，他的访问、停留、收藏、关注，甚至他的购物车都是他的行为。
业务属性众所周知，包括用户购买的产品、消费频率、客单价、消费偏好等所有与订单相关的信息。
最后是预测属性，这个属性有时基于判断，有时基于数据分析。比如在和用户交流的过程中，我发现他在反复关注某个点，而这个点恰恰是转化的关键。这个标签可能是“你对什么感兴趣”，或者是“你有可能买什么”，或者是“如果我解决了什么问题我就会买”等类似的标签。
最后收集所有的用户标签，在脑海中描绘出一个相对完整的用户画像。把画像相似的人放在一起，就可以形成一个人群包，形成所谓的分层策略。
我们想得到这些用户的信息。信息从哪里来？
大致有四类:渠道标签、系统标签、私有域标签、手动标签。
渠道标签主要是指货源渠道，如线上发货、微信官方账号发货或线下门店，都是渠道标签。
系统标签来自会员库和CRM系统，包括历史用户信息。
业务信息是指来自业务系统的订单。
私域标签是指用户在私域中的行为和互动，无论是1V1、社区、微信官方账号，甚至是视频号。理论上，这些用户在私有领域的行为是可以追溯的。
人工标记是指客服对用户的判断，以及店内前台或收银员留下的特别深刻的印象。我觉得这种印象是有价值的，可以形成一个标签，让策略生去找回。
上面提到了标签系统的组成和标签的起源。标签怎么用？
标签用法有两种，一种是分析，一种是到达。
分析可分为模型分析和场景分析。像我们熟悉的分析模型，事件分析，漏斗分析，保留，归因和LTV分析，这些都是分析模型。另一类是像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。这些其实是方便我们更多的了解个人用户和用户群体。
在应用端，很容易理解当筛选出人群，筛选出意向用户时，需要一些触达手段。
无论是金融保险中常见的1V1触控，还是餐饮、新零售中常见的社区玩法，包括AI外呼、客服留言等。，这些都是触控端的应用。我可以把这些人圈起来，有针对性地接触他们。这是标签应用的场景。
综上所述，用户标签、用户来源、分析应用场景可以通过一个ID 串联起来，这是私有域基础设施非常关键的一部分。有的企业一个ID很容易获得，因为原来是在微信上或者线下。
什么样的企业比较难打通？但是那些在多个平台销售的，或者说用户来源非常分散的，头部平台都有。他们之间的互数据某种程度上是一个孤岛，包括用户ID识别和判断。这些逻辑不一样。
这个事情真的很难。只能想办法打通私有领域和现有业务体系之间的ONE ID，分阶段就够了，还要留些时间给后面更性感的东西发酵。
02
商品-产品属性，组合/累进，迭代
在“货物”之前说“人”
我们首先要关注产品属性，包括产品对应什么需求，产品本身有什么特性，呈现什么数据结果，以及整体的成交和销售情况，可以让我们对产品属性有更多更丰富的了解。
比如保险行业，不同的产品效果不同，适用人群也不同。如果这个时候我们使用通用策略或者忽略这些属性，可能会出现需求和产品的不匹配。
产品本身有什么特点，用户是否感兴趣，整体转化率如何，是否符合行业平均标准，或者有什么独到之处？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以及与该品类相关的所有产品，基于产品的基本属性建立一个基本认知。
其次，产品往往可以组合或者形成递进关系。基于产品的属性，逻辑推演，数据分析，实际上可以结合产品，清晰判断递进关系。有了这些，我们在后续的产品推荐过程中就能有一个明确的目标。
递进关系是指一个用户不买产品，有基本需求后获得一份免费保险，然后逐步购买百万医疗，最后购买重疾险、寿险、年金保险，每年将固定收益的15%-20%放在保险保障上的过程。
保险，或者其他产品，往往具有组合的属性。保险是天然的，重疾、意外、财险、寿险的组合才是完整的保障计划。像净水器和滤芯的销售，自然是绑定的。
然后再看整体产品的 迭代。无论具体提供的是实体产品还是服务，都无法固定，过程中需要迭代升级。
产品升级的每一次迭代都需要与用户相关。好的办法是让现有用户先体验，让现有用户提出有价值的正面或负面反馈，包括为老客户提供更多更好的服务。
所以，产品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，这些都需要不断升级。如果在这个过程中采用“小步快跑”的迭代思路，其实私域是一个非常好的试验田，我们的天使用户会给我们很多反馈。
同时要强调用户的共创。这里首先要建立一个基于私域的与用户相对固定的沟通渠道。比如教育团队可以让所有的产研老师每个月至少有两天进社区做用户运营，听用户反馈，包括主动做一些调研工作收集用户反馈，多感受用户的体验。
除了定性分析，还可以基于用户数据进行分享。举个例子，对于内容使用时间的分享，一个用户以前每天花10分钟看在线课程，但是一个新系列推出后，这个时间变成了5分钟，这可能是错误的。事实上，基于这一点，我们非常容易深入挖掘大量的用户侧的体验和反馈。
最后，个性化满意度。去年9月份参加会议时，POP MART分享了一个用户共创的案例，包括满足用户的个性化需求。我当时觉得很震惊。
当我们与用户建立了一定的联系，当用户认为自己参与到了我们输出的过程中，就会有更多的个性化需求得到释放。虽然他的个性化需求只是短时间的个性化，但将来可能会成为一种普遍的需求，或者是一种代表性的需求。
另一方面，当我们了解了用户的需求，实际上就可以对营销有更多的参考，所以我们不会向他们推荐不相关或者相反的产品，这也是我们个性化满足的另一个好处。
[S2/]03
“场”——用户的旅程、行为、场景/时间
先说“场”。
第一个起点是用户之旅。用户旅程是精细化运营的基础。在不了解用户旅程的时候，我们可能只会使用通用策略或者独立的“T+”策略。当我们了解了用户的旅程，就能清晰定位用户现阶段可能的需求，以及他可能的过渡策略，这件事就会变得更加可控。
从住所的曝光到转化，再到成为忠实用户，甚至到流失，其实都是旅途的节点。如果粗略划分阶段，可以分为转型前、转型后和忠诚度。
每个操作阶段都会有不同的目标。转型之前，我们需要急着转型。在追求转型的同时，尽量不要过多打扰用户，也不要过多影响留存。所以我们这里的目标定义为“用户留存+一阶转化”，过程中会做用户回流、留存策略、标签化、持续种草，包括回复用户查询。
在第一次购买之后，我们希望用户买一次再买第二次，或者定期回购，或者消费除了这个产品以外的其他商品。如果能提出一些有效的建议，参与共创过程肯定是最好的。
这一阶段要做好用户分层和增频的策略，基于用户已经消费的策略进行产品组合推荐和增值服务，让用户在这个地方持续消费，最终成为忠实用户。
进入忠实用户这一步有两个关键。一种是基于会员制，本质是做长期的生命周期管理。第二，希望用户能成为品牌代言人，帮助我们进行口碑传播，包括裂变。在这个地方，我们需要定期回访，鼓励他分享裂变行为。如果这个用户丢失了，我们需要召回。
第二个出发点是用户行为，用户有哪些行为，比如访问、收藏、购买、咨询、购买、复购、裂变。
这个“字段”由用户创建。他的行为给我们创造了一个了解他需求的机会，给我们一个合理的理由。不管是以服务的形式，还是直销或者其他委婉的形式，只要你知道他的行为，你就会有场景去做事。
第三个起点是基于客观场景/时间节点。
先来看现场。很多时候，我们不只是做线上生意。有一些客观场景来自线下，当天在门店消费，或者当天参加线下活动，或者在餐厅等待。这些都是客观场景。
还有一些营销节点，比如双11，618，女神节，包括品牌自身的促销，会员日，宠粉节，生日月，都可以称为营销节点。
用户可能的需求也应该随时注意。比如下午3点，瑞幸基本都会在小区发放优惠券，有时候上午11点，因为中午可能是用户消费咖啡或者喝茶的时间。
有了这些准备，底层需要什么能力？
其实就是数据中的站的能力。
在私域，需要访问用户数据，分析商品特征，记录用户行为，这些都要汇聚到数据中心。私有领域，一方面是这些信息的来源之一，另一方面也是其应用渠道之一。这件事和私域100%不匹配，但这是必要条件。
我在企业做营销咨询的时候，会把CDP纳入其中。当企业不具备数据中心的能力时，大量的规划和策略就不能落下。这个东西实现了企业从私域咨询、营销咨询的数字化转型。而且我们发现，不仅仅是中小品牌缺乏这种能力，很多行业领袖，甚至是存在了几十年的企业，他们的数字化能力和数字化基础设施都需要持续更新迭代。
