从社群现状出发怎么做运营

现在的社群运营成为了一种商业模式,本质是一种流量的变现,对于用户而言,社群的作用是可以给他们带来收获,运营人员从社群中得到用户的转化。
现在的我们可以看到很多的微信群,各行各业都在拉群做运营,但是效果也是不尽相同,大多数的群的转化率不高,后续成为了广告群、拼多多砍价群、助力群等等,为什么会变成这种现状呢?
1、转化的还是原有的顾客,并没有真正实现拉新
社群门槛低,新老用户皆可进群,老用户可能会在群里帮产品讲话使群氛围不冷清,但是没法触动新用户,最终转化的还是老用户,新用户还是无动于衷,他们只是观望状态,不发言不提问,还是最关键的问题,和新用户没有建立信任关系
2、社群提供的是什么
带货产品的社群,就会在社群内提供策划营销活动,通过提供优质内容给到用户,引发用户的共鸣,共同参与社群活动,实现转化;知识分享的付费社群,则是对提供给用户的资料是真实有效的,并且能够使用户继续续费留在社群里
3、社群的产品属性
社群不是一个标准化的产品,即使有标准的流程存在,但是还是要根据不同产品、不同用户的不同需求去做改变,所以不能套用一个相同的格式
4、社群的边界是人群
社群更需要的还是群成员,用户才是一个社群存在的前提,做好一个活跃的社群,高质量用户是核心资产
那我们如何使一个群活跃起来呢
1、 坚持输出营销活动
三只松鼠社群的群公告每周都会更新,以一个星期为一个周期,每天推出不一样的社群活动,超级会员有一期的晒单赢免单的抽奖活动,周二的朋友圈互动,周三猜新品赢积分,周四的超级会员的单品秒杀,周五的幸运抽奖,周六随机活动,周日是会员晒单赢免单的揭晓时刻。

可以看出,他们的活动设置的很丰富,每天都不一样,社群成员的参与度也就很高,对第二天的活动都有很高的期待。所以维持一个社群的活跃,需要不断的输出,让用户看到社群的价值
2、 内容的驱动
社群的难点在于有优质的高质量的内容输出,若是没有这些输出,社群就像割韭菜。每次分享的内容是经过斟酌筛选的,例如知识分型社群,分享的知识是不是对用户有用的,能不能分享到社群里都是需要商讨的。
3、 群成员的分享
线上活动,可以让用户邀请自己的朋友参与,一些付费社群的线上分享活动,可以免费给群成员2-3张免费的门票,让他们邀请没有参加过的活动的人群,会员带动非会员,将会有很大的机会将非会员转化成会员,给与推荐的新会员的老会员一些奖励机制
4、 真诚
在做社群活动的时候,有成员在群里不说话,但是他都会默默的看着,然后有疑问的地方他会私聊我们,那这个社群也是有价值的,社群运营和微信销售性质是差不多的,核心都是需要运营人员的真诚,有信息的输出。
5、 朋友圈的充分利用
除了社群内的活动,朋友圈也是很好的宣传方式,也是促进成交的一种方式,用激励的方式鼓励群成员去分享海报,要是有成交也会给与老用户一些奖励机制,就是不要错过任何可能会成交的机会
6、 全方面的触达用户
朋友圈每天的定时推送,只要你的内容不是全都是广告内容,一般用户是不会屏蔽的,只要有优质内容,用户还是愿意停留下来阅读的
私聊用户,若是你的目标客户,营销活动又很吸引人的话,针对这样的用户私聊是可以实现成交的
社群就可以一次性通知到全部成员,@所有人会被疯狂使用,实现通知每一位成员,但是频率太高,会引起反感
PDF,用文档给用户看到实在的内容,增加信任,也能体现出自己的专业度
实体书,线下实体书的发送,更能体现出公司的专业程度,也可以当做是礼物送给客户,更真实可靠,说服力强
7、 社群是个集体活动
社群是一群人的社群,需要每一个运营人员的成员的共同参与,可能有的社群没有转化,但是每位成员也是要共同参与的
一个社群是靠人群聚集起来的,社群运营做的也是人与人之间的生意,人与人之间最重要的就是真诚,真诚的、有价值的社群才能持续坚持下去。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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