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【叶开问道:对话微信】之二 好友数量+关系强度决定你的微信价值

本文作者:老缅 2013-03-15 16:36
导语:【编者按】《叶开问道:对话微信》是汉拓科技叶开从资深的相关从业经验出发,对微信各方面的解读,内容丰富阐述深入,非常值得一读。由于原文较长,故分为三篇文章发表,这是第二篇。这篇分析微信的用户关系、权限许可、数据和语音。对话微信之六:关系无论是QQ还是Facebook,你的

【编者按】《叶开问道:对话微信》是汉拓科技叶开从资深的相关从业经验出发,对微信各方面的解读,内容丰富阐述深入,非常值得一读。由于原文较长,故分为三篇文章发表,这是第二篇。这篇分析微信的用户关系、权限许可、数据和语音。

对话微信之六:关系

无论是QQ还是Facebook,你的好友都是无差别的,都是一个静态的点,最多你可以给自己的好友分组分类,但是不太容易对一个好友进行关系强弱的标识,即不能在时间上对你与他的关系变化的生命周期进行管理,更很难在空间上对与他的关系的来源和延伸进行管理。

对于关系的强弱,可以划分为无关系、潜在关系、弱关系、强关系、长关系和亢关系等六个阶段。其中,长关系是持续的强关系,而亢关系是长关系或者强关系的休眠、流失阶段,需要进一步激活或者再生。

人与人的关系是分强弱的,也是分层次的,有时候在现实社会中有着很严谨的规则。比如,B好友是你的A好友推荐认识的,当有某些事情的时候不能迈过A好友而直接与B好友达成,而是要先跟A好友打个招呼或者拉上A好友一起。

这就涉及到朋友圈和群组。由于关系是有分类和层次的,因此朋友圈也需要有分类和标签,不能全部混为一谈;群组需要有属性或主题,以便对人群或内容进行过滤和控制。对于好友,如何进行关系强弱的标识和层次的分级,这是个很有意思的话题。

思考:微信的朋友圈应该考虑有个分类,你不分级分层次,至少有个分类吧?或者关系的属性设置?

每个人都有自己的社会资本,这个来源于自己所能够影响的关系网络的节点数量和强度。你的微信上的好友数量+关系强度基本上决定了你的微信价值,当然很多人还只是看到微信好友数量,而忽略了关系强度。

在微信上强调更多的一对一交互,因为交互而带来的关系转化和信任提升,从而在营销上转化率高;而微博上,往往以传播到达为目的,却忽略了到达后的持续的一对一交互,才是建立信任实现价值转化的关键。但如果微博能够补充这块,一样也可以实现高的转化率。这就是Social CRM的存在价值。

如果要对微信关系进行一个衡量,可以尝试一下这个公式:微信关系回报 =(相关性+时效性+空间性)*信任系数 。其中,相关性为内容和属性的相关程度,时效性为与好友的关系时间和互动频率,空间性为与好友的空间距离,而信任系数为关系强度的权重系数转化。

思考:微信的群组要设置属性,设置标签,同时坚决限制人数!

对话微信之七:许可

早期鼓吹微信营销的人经常说的一个词是微信是真正的许可营销。可惜的是,他们将客户识别和客户许可混为一谈了。消费者加入你的微信,只是加入和让你识别他,并未许可你可以任意推送消息和推送任何消息的,这并不是许可营销。

处于研究目的订阅了40-50家的企业微信账号,每天早晨和晚上打开都会看到4、50个信息提醒,几乎看不过来,一个个点击一下取消未读提醒。试想一下,你可能会因为促销、因为好玩、因为某次活动而加入某个企业账号,当超过50个以上时,你便会开始一个个的取消关注;如果再有企业再不分差异的狂轰滥炸的话,你一定会忍无可忍的。

许可,不只是接入,而是在于要给消费者opt-in的许可选项,包括渠道、时间和内容范围,而这个内容范围即相关内容的标签。所以,出入的内容都应该有标签,没有标签无从认知是否属于许可的范围。

记住:消费者关注你的微信,并不意味着你就了解他们了,也并不意味着你可以对他们开始无休止的发送消息。关键在于,你有没有进一步了解他们的需求,了解他们的喜好,了解他们许可的渠道和时间,然后再进一步发送个性化的差异化的消息?

互联网信息方面,需要制定一个节操的东西,即保护用户隐私的最低标准,以及许可营销的规则,这个即NO-SPIM的行业规范,也涉及到刚刚颁布的个人信息隐私法规。这个节操,其实是为了让消费者更大限度的接受广告,而不是让其泛滥最终不得不全部扼杀。好吧,你能够理解么?规范是为了保护而不是扼杀!

思考:微信可以考虑如何让用户来设置许可的名单和订阅的标签?微信应该提早考虑Do Not名单机制。

许可营销的核心不仅仅是opt-in,还有opt-out,也就是除了选择进入,还有选择退出。但对于微信而言,不仅仅有选择进入和退出的问题,还有一个选择在线的问题:也就是他什么时间在线?什么时间查看消息?什么时间可以被打扰?什么时间可以进行对话?

你一定要了解并理解,如何选择一种消费者可以接受的方式来进行对话,或者来进行打扰,而且是消费者可以忍受的方式。这就意味着,你不仅仅要让消费者选择进入,还要选择在线,选择时间、选择地点、选择方式,当然最好的是可以选择即时,能够让消费者随时随地的想起你并与你对话,这才是真正的消费者驱动的对话,说白了,类似于要鼓励消费者来邀请我们以他们选择的方式去打扰他们,是不是很拗口?

如果很难让消费者来填写自己的兴趣、需求或者标签的时候,可以尝试将标签、品牌、动作等设计为一个可以比拼、分享和排名的游戏化活动,让消费者在游玩和PK中实现兴趣需求和标签的图谱设置。

思考:微信的消息必达是个伪命题,你如何确保用户持续在线?

对话微信之八:数据

虽然微信的接口并不传递太多的信息,但是微信是信息的出入口,因此微信带来的数据机会仍旧是个庞大的商机。

通过谷歌或百度的网页搜索,主要是文字数据;通过脸谱或微信的社交搜索,主要是人的关系数据;通过移动终端或O2O的搜索,主要是物的关联数据。作为微信,既可以作为出入通路来管理人与人之间的对话、交互和沟通偏好,聚合人的行为方面的数据,即人性数据;又可以作为移动终端的入口或O2O的入口,来聚合购买历史记录,即交易方面的数据。

你是谁?别人如何形成对你的认识和印象?正是社交过程中的碎片化数据,逐渐形成人的映像,形成人的模型。但是,如何能够将这些碎片化数据如何聚合成人的模型?微信或类似的软件,目前更多相当于一个工具,还不是一个平台,很难进行碎片化数据的聚合。

思考:微信应该考虑如何实现“人”的社会化映像?

消费者的即时即地的个性化需求,即:我需要什么?我在哪里?我什么时间需要拿到?但是,消费者的个性化需求不是唾手可得的,而是需要有一定信任基础,即在一定的关系强度上才可以通过互惠互利来获取的。

那么,互惠互利的价值体现在哪里?消费者更关注:性价比、优惠促销、客户服务、更简单更便捷、没有风险;他们还关注新鲜有趣、好玩创新,比如即时即地的聊天、热门话题的分享传播等等。随着微支付和移动支付的完善,即时即地的交互、促销和购物也越来越成为可能。我们设计什么样的互惠互利来与消费者交换?

从互惠互利的角度来看当前的O2O还都处在初级层次。我们基于消费者生命周期管理可以将O2O营销分为六个层次:客户接触、客户识别、单次促销、差异化营销、自营销和大数据营销,同时对应关系强度的六个阶段:无关系、潜在关系、弱关系、强关系、长关系和亢关系。

从这个层次分解来看,当前微信的扫一扫O2O或者微信会员O2O,其实还只是在前面三个层次,基本上当扫过一次会员或参加过一次促销,就不会再用了。而后面三个层次,则需要有个强大的数据库和Social CRM系统来有效支撑。

思考:微信如何实现对O2O的差异化和自营销?

对话微信之九:语音

从社交的效果来看,人与人之间的影响,视频的效果强于声音,声音的效果强于图片,图片的效果强于文字。从信息量角度而言,人更容易快速把握视频中的信息和内涵,或者快递把握声音中的情绪,或者快速通过图片把握传递的核心信息,而文字是最弱的信息传递方式。

因此,从客户体验出发,企业整合运营的案例大多会先制作视频内容发布到视频网站,再通过其它社会化媒体渠道进行推广、传播和引流。而twitter近期推出的6秒视频功能,也是突出了视频社交的效果。同样,微信的爆发有一部分原因也来自于其语音对讲功能,该功能也是充分利用了语音社交带来的客户体验。
但同样,也有很大数量的消费者虽然使用智能手机,但是拒绝使用微信或者拒绝任何不明来源的消息和陌生人的对话。

这种拒绝,同样来自于声音方面的内容。微信的群组现在开了语音群聊,更适合协同和即时交互了,但是百人群聊,你能够想象么?那些不能识别和不带标签的语音,你听还是不听?最终的效果可能比狂推消息更差!

思考:微信可以考虑将语音助手的识别功能,实现对语音增加随机标签的功能,实现对语音等非结构化信息进行标签分类及过滤、订阅等延伸需求。

在移动智能机时代,越来越细腻的大屏和富媒体的展示能力结合在一起,会产生意想不到的效果,这充分体现在微信上。微信也可以考虑与动漫、互动媒介的融合。但是,富媒体展示带来的一个问题就是标签和分类的问题。由于语音文本识别的技术还没有完全成熟,类似语音助手的应用还只是在初步应用阶段,还不能进行复杂的文字识别。不过,在语音情感识别方面却已经比较成熟,基于语音的音强、音长、音质、音高等可以进行语音的情感识别,通过情感识别来对语音进行分类或标签。

情感识别的关键在于情感是社交关系强度的衡量维度之一,它直接对应着人与人之间的亲密程度。同时,情感指数,也是企业与消费者之间的一个关键指标,消费者的情感指数是企业的社会化媒体运营中的不可或缺的衡量指标。

在基于语音的社交中,语音文本识别和语音情感识别都是关键的技术,都可以对语音内容进行分类和打标签,从而让信息更加结构化和可转化。

思考:微信应该考虑在语音情感识别功能,而不仅仅是语音助手的语音识别。对语音的情绪认知评价,可以成为关系强度的核心部分。

(本文配图来源于网络,作者不详,如果你是配图作者,请与笔者联系。)

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