依靠着“用户标签体系”+“精细化运营SOP”，完成了 3 倍的整体复购提升，整体ARPU 值高出了市场均值 1 倍以上，创造了近 300万元的 GMV 。 现在许多的一线品牌从平台电商客服部门，衍生出私域部门，却无法将过往成功的体系顺利迁移到新场景内，从销售话术体系，到整体内容策略调整都很大，两边的ROI（投入产出比）形成了强烈的反差 。 如何解决这类问题？我们约到了高客单价品类私域的操盘手卓航和玉冰，聊了聊这个项目的私域体系和方法论，以及「高客单价私域」 的价值与可能性 。 文中实操经验，如对您有所启发，欢迎在文末分享您的收获和见解 。 1.不是每个品类的私域都要搞「群聊」 Q：我体验了一下这个案例的私域流程，发现我们没有一个长期运营的社群，全靠企微1 v 1私聊成交，不做社群型私域的洞察是什么？A：我们前期主要从「mvp」角度来分析这件事从行业现状看：高端品类的用户普遍不属于价格敏感型，厌恶过度营销 。 该保健品中的用户群体， 孕妇群体大约占 2 / 3，剩下的人群由年龄较大的女性、白领、家庭购置人群（为家里小孩 / 老人购买），用户之间“相同兴趣的话题”区别很大，很难通过“拉到一个社群”完成长期运行 。 而且在没有跑通mvp之前，贸然将用户聚集在一起，万一出现负面口碑，对品牌形象的影响很大，不利于私域长期可持续的运营；或是有些竞对水军的出现，这个社群就完蛋了，恶性影响非常难处理 。 2.绝不轻易打扰用户，产品快用完的时候，就是最好的成交机会 Q：“高客单”品类做私域的关键核心是什么？A：在这个案例里面，产品有“高客单、周期消耗”的属性，关键的内核就是：保健品这种品类，我们要如何准确做好用户的产品消耗把控？我们后续的整套用户分层体系、用户标签体系、 1 v 1 话术体系，都是建立在这个前提上 。 如果我们能了解用户的消费习惯，商品使用和消耗情况，可以更容易判断用户的当下需求，减少不必要的营销打扰 。 减轻用户的反感同时也能结合活跃用户的共性行为，做到有策略的运营动作，培养更多非活跃用户往活跃用户发展，提高用户价值，放大整体的用户 ARPU 值，实现长期的用户增长 。 只要知道这个用户消费了多少钱、是哪类人群（年龄段/额外属性）、产品消耗习惯（服用频次）、额外偏好（感兴趣的话题/个人信息） 。 靠着这些数据沉淀，运营设计好：什么时间时间、用什么内容做回访，所有我们希望在私域完成的降本提效、高效转化、精细化服务、用户的「专享体验」，都能够达成了 。 整个项目阶段，我们都在帮品牌收集“用户消费行为数据”、用来开发一个“周期购Ai系统”，整个链路适用于大部分的高客单、复购频次不低的保健品、食品品类 。 精准把控产生的效用，远大于用泛话题聚集人群，这也是我们只做攻单型私域的关键考虑之一 。 3.行为标签打得越多，分层策略越好做，「护城河」越高 Q：用户的标签与分层体系需要搭建到什么程度？我们的标签与用户分层体系是如何搭建起来的？A：截止 6 月份，整个项目积累了不下 60 个标签，主要划分维度有：渠道，活跃度，购买情况，附加属性 。 标签体系的搭建，其实从引流阶段就开始了 。 “企微1v1私聊”型私域，一定要先完成整条私域链路的梳理，确保能形成闭环 。 在明确用户路径基础上，搭建出用户标签体系 。
文章插图
以渠道标签为例我们会以客单价为锚作一个标签区隔，这次的客单价偏高，价格区间大 。 比如从“有赞渠道”：500 元以下区间的新消费者、进入私域就会形成一个属性标签，项目推进过程，该渠道标签的用户整体转化率偏低（大概是5%），最高峰值也没超过 9 %，首单峰值也在 1000 ~ 1500 元范围内 。 于是我们会阶段性对标签进行分析，对这部分用户的判断是：1）低客单与用户本身的消费力有一定的相关性2）首单用户对于品牌认知较浅相反，通过消费了高客单产品的包裹卡导入的用户，平均私域首单转化率在可以做到 10 % 左右，用户的客单价区间可以接近 2000 元 。 以「 A I 外呼引流」为例我们的引流率接近 20 %，超出市场平均值 1 倍以上，这里我们会在客单价维度上，引入购买周期标签作为因素之一 。 同样是首购尝鲜，消费金额在 100元左右的，与金额 500元左右的用户，在外呼成功率这个节点上完全是两个水平 。 这也是需要分析的标签，后者的低挂断率在我们分析看来，就是消费水平到位了，他（她）们对品牌、保健品的基础认知到位了 。 包括用户活跃上，大致可划分为 3 天、 7 天、 14 天活跃标签；购买情况上，划分已购、未购、客单价、购买频次、时间间隔；还有大量关于用户属性的标签，都是为后续的内容策略提供数据支持 。 标签化运营的「针对性」比如：用户是「孕妇」，她们就会需要更「安全」品质更高的补品；而「白领女性」、「老年人群体」，「健康」与营养成分构成则是最重要的推荐因素，比如老人群体，对各种成分的摄入都需要很细心，以便尽可能控制自己日常饮食的营养结构；在对标签理解的基础上，持续测试用户对各类话题的回复情况，完善标签的丰富度，同时加强话题与标签之间的匹配关系 。 至于标签体系是否需要整合、避免臃肿，我们的考虑是：明确将标签作为数据库，为运营策略的制定提供更多判断基础 。 基于这个前提，标签并不强求自上而下，确保精简，标签的数量越多，用户行为的数据沉淀就越能成为品牌产品运营的「护城河」 。 4.价格敏感用户体系下，话术体系必须分层 Q：可以对整个项目流程中最终的 1 v 1 话术体系的打磨流程做一个简单回顾吗？A：对整个路径作个基本拆分，关键节点有：用户承接–互动展开–转化逼单–留存复购；话术体系紧扣用户生命（ L T V ）路径，重点在于穷举路径下的每一个可能的沟通节点，将关键规律沉淀出来 。 在节点之上，持续测试标签对应的话术能否影响到用户，如何迭代优化？以「留存复购」这个节点举例，我们在复购端的策略会基于标签进行分层 。 总结下来，分为三类用户：低价格敏感度（通常与“高消费额度”标签绑定）高价格敏感度（通常与“对优惠需求强”标签绑定）中等价格敏感度（通常与“对功效需求强”标签绑定）完成分层后，我们会分别制订话术策略，比如：低价格敏感度群体，重点在于回访的时间把控 。 无需提供任何优惠策略，内容主要围绕专业内容输出、服务价值输出、情绪价值提供；高价格敏感度群体，日常百次沟通，不如一次大促优惠 。 反馈到运营动作，就是降低运营频次，确保活动推出后进行第一时间的通知，内容则注重在优惠价值完成价值感知的包装；中等价格敏感度群体，同样需要把控回访时间，为他们建立对品牌与品类的认知，长周期诱导转化 。 内容围绕营养功效、产地、产源、生产工艺等信息，作营销与认知的软性植入 。 依靠极度精细的用户行为判断，我们用户复购（GMV）做了100万元+/月，复购率提升了接近4倍，这是远超我们预期的数据反馈，印证了我们构建闭环的思路 。
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