社群运营 ≠ 微信客服

本文解析了社群运营的本质,强调社群运营并非简单的客服工作,而是一项包含拉新、活跃、留存和转化等多个环节的工作。介绍了社群运营的具体表现形式,包括活动运营和内容营销,并探讨了一名优秀运营经理应具备的能力。

随着微商、私域流量等模式的兴起,社群运营行业蒸蒸日上,变成了求职者的香饽饽,但是大部分在职的社群运营工作人员会发现,实际的工作内容和预期中的存在很大的差异。

之前关于社群运营,总有人误解这就是微信群客服的工作。在决定做社群前首先要明白社群的定位是什么?要达到的预期目标是什么呢?这些基础的问题都没有考虑清楚的话,那么只会将社群工作做成客服工作,达不到想要的结果。绝大多数企业的社群运营人员都做成了客服,他们就服从于老板活上级发布的任务,会发生以下的情形:

1、在群里发布消息

2、老板直接在群里回复消息

3、老板在群里@某位成员,让他回复消息

这样时间一长,社群运营人员就是负责宣布规则、推送消息、解决成员问题的微信客服,群一旦多了,就需要手机不离手,时时刻刻盯着手机,等待回复消息。一旦这样的工作做了几个月,就会产生厌烦的心理,讨厌他们的提问,天天回复相似的问题,每时每刻都有人提问,并且群内得不到什么转化。如果真的是这样,那也没有做下去的必要了,因为社群运营并不是客服,那做社群的目的是什么呢?

1、社群的拉新

做社群首先要考虑下社群的成员从何而来,是将现有的老顾客进行转化,还是引进新的成员,慢慢进行了解、培养、裂变。社群成员是社群的一切,没有成员的存在,后续的运营、转化就没有办法实现,社群拉新是社群运营的前提

2、社群的活跃

将成员聚集之后,要做的就是想办法让让用户在群里活跃,增强用户之间,用于与运营人员之间的粘性

3、社群的留存

当做好前两步把群成员都聚集、活跃起来的时候,接下来就是要考虑如何想办法把他们留住,你的社群提供的什么服务才能把顾客留住,体现社群价值

4、社群的转化

根据社群的类型不同,转化的目的也不一样

(1)直接转化

如果社群的目的是让群成员在群内进行消费的话,就是直接把客户引流到社群内,通过策划各种营销活动,运用各种营销手段,吸引成员在群内完成付费

(2)间接转化

社群要是与行业相关,用户是需要付费进入的有门槛的社群,那就会让群成员续费留群、介绍朋友进群、或者消费其他相关的产品

总而言之,社群只有一个目的,就是要用户在群内下单购买你的产品或者服务,社群的拉新、留存和转化是一个持续的闭环,一个真正有价值的社群是具有持续性的

既然社群的核心功能是拉新、留存和转化,那么具体的表现形式有2点:

1、活动运营

无论是哪种类型的社群,在促进客户下单的时候,运营人员都会提供一系列的营销活动去吸引用户

(1)折扣活动

比如在零食社群里,每周都会有满减的优惠券、、无门槛优惠券限时秒杀、拼团更优惠等等的特价活动

(2)分享生活比如在美妆社群里,都会有分享妆容的活动;宝妈社群里,分享育儿经验;旅行社群里,一起分享去过的打卡点等等,或者是邀请相关嘉宾进行知识分享

(3)线下实体活动线下的实体活动会比线上的活动给客户带来更多的信任感,具体的活动形式根据社群的性质来决定,一个健身俱乐部的社群,可以组织一场跑步活动,增进群成员之间的粘性;做一个美食社群,可以邀请成员到店来新品试吃;一个读书社群,可以组织一次线下的读书心得交流讨论会

2、内容营销

做好社群,除了一系列吸引成员的营销活动之外,社群还需要有优质的内容输出,引起用户的共鸣的产生

(1)知识干货分享对于一些知识分享型、兴趣爱好、资源互助等类型的社群,他们更希望运营人员可以提供真正对他们有帮助的干货分享,可以举办知识分享讲座、心得交流等活动

(2)宣传推广

做好社群也要注意对外推广,邀请群成员参与,让他们体会到自己在社群的价值,组织一场线下的活动,除了邀请群成员之外,可以让他们带上自己的朋友、亲人一起参加,和他们一起分享社群福利,起到对外宣传的作用

以我的观点来看,群成员有没有在这个社群得到想要的收获,这才是决定成员去留的关键因素,优惠群想得到折扣,知识分享群想收获知识,所以任何营销活动和内容的提供都是为了给成员更多的收获感。

一名优秀的运营经理,应该具备的能力:

1、社群架构的搭建和运营

2、社群日常活动的组织和输出

3、社群内外资源的整合、协调

4、社群运营的定期总结并作出相应的调整

5、对社群运营的不断探索,实现社群价值的最大化

一个真正的社群,答疑只是社群工作的一部分,运营人员最重要的工作是做好客户的拉新、活跃、留存和转化。
 

**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 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!
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造业环境中构建稳定、高效且具备抗干扰能力的机器学习集成计算流程。文中结合Python代码实现,详细阐述了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略及鲁棒性优化等关键环节,强调在实际工业场景中应对数据噪声、缺失与分布偏移等问题的技术手段。研究通过构建模块化、可扩展的计算框架,提升了制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平,增强了模型在复杂动态环境下的泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习理论知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI应用开发者。; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化;②构建具备鲁棒性的工业级机器学习系统,提升模型在真实制造环境中的稳定性与可靠性;③为工业大数据分析提供可复用的集成计算框架设计思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步实现各模块功能,重点关注数据预处理与模型鲁棒性设计部分,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入理解集成计算流程的设计逻辑与工程落地挑战。
本文旨在系统阐述基于卷积神经网络(CNN)的图像分类模型构建方法,并以猫狗识别任务为具体案例展开分析。该任务所采用的数据集为计算机视觉领域广泛使用的基准数据,其中包含分别标注为犬类与猫类的图像子集,各子集内均有大量样本可供模型训练与验证。 在模型开发前,需对图像数据进行标准化处理。所有输入图像需统一调整为固定尺寸,以适应网络输入要求。同时通过引入随机旋转变换、水平翻转及裁剪等数据增强技术,提升模型对图像变化的适应能力。对于类别标签,需进行数字化编码,例如将犬类映射为数值0,猫类映射为数值1。 CNN架构由多个功能层级构成:卷积层负责提取局部特征,池化层实现特征降维,全连接层完成最终分类决策。实践中可采用经大规模图像数据集预训练的成熟网络架构(如VGG或ResNet系列),通过迁移学习策略在目标数据集上进行参数微调,从而显著提升模型性能并减少训练时间。 模型训练阶段需合理配置多项超参数,包括学习速率、批量样本数及优化算法选择等。分类任务通常采用交叉熵作为损失函数,并配合动态学习率调整机制。训练过程中需持续监控验证集上的性能表现,适时启用早停策略以避免模型过拟合。 完成训练后,需在独立测试集上全面评估模型性能,考察准确率、精确度等关键指标。为进一步提升分类效果,可尝试模型集成技术,如多模型预测结果加权平均或堆叠泛化方法。最终可将优化后的模型部署至实际应用环境,例如开发具备图像上传与自动识别功能的在线服务系统。 通过完整实现该图像分类项目,能够系统掌握深度学习技术在计算机视觉任务中的应用流程,包括数据预处理、网络架构设计、模型训练优化及部署实践等关键环节,从而提升解决实际工程问题的能力。 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!
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