打造个性化社群的必要性

如今顾客追求个性化服务,社群运营也可如此。当前很多社群成员活跃度低,可通过划分年龄层等方式提高活跃度。如互联网旅行公司可针对宝妈、中老年人、小年轻、相同地区客户打造不同社群,做好客户分层,提供个性化服务,引发情感共鸣。

现在顾客越来越追求个性化服务,希望体现出自己的与众不同,商家在产品设计、包装上做出相应的改变,同样的,社群也可以追求个性化服务。
现在出门消费就会有导购让你扫码加入群聊,一群陌生人就组成了一个社群,依靠商家的活动、优惠券留住你,但并不是每个成员都会活跃,更多的是一种观望的态度,可能是没有什么话题可以引起他们的共同话题吧。
之前在上家公司就遇到过这种情况,一群来自全国各地、男女老少皆有的客户拉了一个群,其中一个客户刚进群,就退群了,我们去问其原因,他说群里都是年轻人,找不到共同话题,觉得自己格格不入,针对这一现象我们提出划分年龄层来做社群,效果更明显,群里客户活跃度就提高了,就像找到自己的归属感一样。
就我前公司而言,作为一家互联网旅行公司,可以根据很多种类型来打造不一样的社群:
(1)针对宝妈的社群:首先,宝妈们会有很多共同话题,群主日常分享的带孩子旅行的照片,能够引起宝妈的共鸣,旅行可以增长孩子的阅历,拓宽知识面,读万卷书不如行万里路嘛,平时她们也都可以在群里分享有什么好的带娃经验。
(2)针对中老年人的社群:这部分人群都是退休的人群,她们的生活就很休闲,她们喜欢看花花草草这些,群主的日常分享就是这样的风景图,也能吸引她们,还有老年闺蜜团的出行,重点突出留下美好记忆的点。
(3)针对小年轻的社群:二十几岁的小年轻更追求的是朋友圈好友的关注,一种炫耀的心理,宣传的重点就是网红打卡地,民俗风情等等。
(4)针对相同地区的客户社群:由于公司性质,客户来自五湖四海,可以根据不同的地区建立不同社群,可以增加客户对公司的信任感,对于落单的客户而言,可以很好的找到同伴,不需要公司内部协调。
总而言之,做社群也要做好个性化分类,投其所好,做好客户分层,就像市场细分一样,同质型客户聚集到一起,有了相似的偏好,才可以更能引起顾客情感上的共鸣,每天群主在群里发布一条给大家讨论的话题,有人回答,就会引起讨论啦,这个群就不会变成没人冒泡的僵尸群,所以提供个性化的社群服务也是很有必要的。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值