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星云有客CTO郁佳杰:公私联动+AI驱动下的用户营销实战

作者:龚作仁 文章来源:Laborer

2025-11-11 11:59

作者:龚作仁 文章来源:Laborer

2025-11-11 11:59

邦小白快读

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当前用户增长模式从流量驱动转向经营用户深度,核心趋势包括多渠道融合、复购设计和AI应用。其中实操干货包括:

多渠道融合经营

1. 通过OneID技术跨渠道聚合用户身份,支持圈选不同平台用户进行联合运营。

2. 使用星云有客工具轻松配置订单满赠、抽奖等多渠道营销活动,提升用户体验和效率。

围绕复购设计策略

1. 复购有礼功能系统性融入业务场景,如联动直播场次抢占用户消费力,避免高频触达疲劳。

2. 设置月度或年度复购任务激励,培养用户心智,提升复购转化,运营可参考头部企业实现复购量翻倍案例。

AI驱动应用实战

1. AI重构用户标签工作范式,输入核心诉求后自动挖掘订单、社交等数据打精准标签(如压力情绪管理),低成本获得洞察。

2. 在创意内容生成中,使用预置模型和Agent模式降低门槛,保持品牌调性,快速生成电商素材。

品牌营销核心在于顺应消费趋势和提升用户粘性,文章提供多项实操策略及用户行为洞察。具体干货包括:

消费趋势与渠道建设

1. 用户注意力分散背景下,多渠道融合经营是趋势,需跨渠道聚合身份提升品牌触点覆盖。

2. 公私联动能力增强,如微信场域一键搭建分销体系,KOC成为销售触点,拉近用户距离强化品牌互动。

产品研发与用户行为观察

1. AI挖掘会话数据(如用户反馈产品使用刺痛),为产品改进提供直接需求洞察,帮助优化服务发掘机会。

2. 复购策略设计避免高频营销,通过月度复购激励培养用户心智,案例显示私域用户订单量达公域2-4倍提升品牌忠诚。

AI辅助品牌营销

1. AI整合创意内容生产,保持品牌调性一致,从历史内容提炼风格提高素材可用性。

2. 用户行为标签(如体重管理)基于专有数据治理,为精准营销赋能,提升品牌用户体验转化率。

文章揭示消费需求变化带来的增长机会和可学习策略,包括政策转化、应对措施及风险提示。重点干货包括:

增长市场与机会提示

1. 多渠道融合是应对存量竞争的关键机会,OneID技术联合运营可抢占分散注意力市场。

2. 复购设计策略中系统化工具(如复购有礼)在直播场景联动机会,培养用户心智以提升复购量翻倍潜力。

事件应对和商业模式

1. AI应用避免过度营销风险,用可追溯工具构建确定性策略;会话洞察自动聚类反馈(如活动路径问题),防止人工遗漏优化服务。

2. 可学习头部企业私域案例:用户进入私域后年人均订单量增加2-4倍,模式包括微信分销体系让导购成为新触点。

风险规避与合作方式

1. 单一渠道经营风险加剧,建议跨渠道圈选多主体用户降低频次下降影响。

2. AI概率出错需工具保证可靠性,星云合作提供低门槛解决方案,如画布交互创意生成降低运营成本。

文章提供产品设计和数字化电商启示,包括用户反馈洞察和商业机会。关键干货包括:

产品生产和设计需求

1. AI会话洞察挖掘用户具象反馈(如产品使用后刺痛),直接揭示改进需求帮助企业优化产品设计。

2. 公私联动数据(如订单和社交行为)揭示消费趋势,可驱动新产品研发定位(如健康诉求分类)。

商业机会和电商启示

1. 多渠道融合带来分销机会,微信生态一键搭建体系启示工厂推进KOC合作触点。

2. AI应用如用户标签(压力情绪管理)基于大模型知识跨行业推理,提供低门槛精准洞察商业机会。

推进数字化启示

1. 星云工具分钟级搭建会员权益体系启示自动化处理履约问题,降低电商门槛。

2. AI赋能数据治理启示:从非结构化信息提取需求推进数字化,避免高成本定制化项目。

文章聚焦行业趋势、技术和客户痛点解决方案。干货包括:

行业发展趋势和新技术

1. 多渠道融合成核心趋势,OneID技术支持跨渠道用户聚合和圈选能力。

2. AI在B端应用爆发趋势,专有数据治理构建可追溯Agent模型(如标签重构、会话洞察)。

客户痛点和解决方案

1. 痛点:高频触达导致用户疲惫,数据分散无法持续更新(如问卷标签)。解决方案:复购策略系统化融入场景,AI持续挖掘数据打标降低成本。

2. 痛点:创意生成需人工调教,AI不确定性问题。解决方案:星云整合多种模型加Agent模式自动拆解任务,确保输出可靠可用。

行业案例启示

1. 大健康品牌案例显示AI用户标签从多维数据中推理诉求分类,提供精细化洞察方案。

2. 会话数据价值挖掘案例解放人效,自动聚类反馈优化体验揭示增长机会。

文章揭示平台需求和最新运营做法,包括招商合作管理。重点干货包括:

平台需求和问题解决

1. 商户需要跨渠道支持聚合用户身份(如OneID技术),以应对单一平台消费频次下降问题。

2. 平台需保证AI确定性(如概率出错容忍),星云解决方案提供可追溯架构满足严苛要求。

平台最新做法和运营管理

1. 微信场域最新做法:权益和内容运营迭代,如一键上架虚拟商品和搭建分销体系让KOC成为销售触点。

2. 公私联动工具增强(如订单满赠活动),提升多平台用户圈选灵活性和管理效率。

平台招商和风险规避

1. 星云AI工具提供低门槛赋能(如画布交互创意生成),支持商户合作降低运营学习成本。

2. 风险规避:避免依赖高频触达提示,建议系统化复购策略(如有礼功能)维持用户粘性确保长期稳定。

文章探讨产业新动向和新问题,包括政策启示和商业模式分析。干货内容包括:

产业新动向和新问题

1. AI在企业应用下半场动向:基于专有数据和垂直场景构建B端可信应用,解决确定性核心问题(如出错容忍机制)。

2. 新问题:传统用户标签方法局限(如手动维护难持续),AI重构范式带来数据治理挑战。

政策法规建议和商业模式

1. 建议政策启示:公私联动工具增强(如跨渠道权益运营)显示需支持数字化政策降低电商门槛。

2. 商业模式创新:星云定位为长期同行者,通过产品化赋能(如一站式AI模型),打造用户经营深度价值长期模式。

案例和观点

1. 案例研究:头部企业私域用户复购量翻倍数据验证价值涌现模式趋势。

2. 观点:工具AI非核心,决定品牌能走多远在于用户用心经营的双向奔赴策略。

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Current user growth strategies are shifting from traffic-driven approaches to deep user relationship management. Key trends include multi-channel integration, repurchase design, and AI applications. Practical insights include:

Multi-Channel Integration

1. OneID technology aggregates user identities across channels, enabling targeted campaigns for users from different platforms.

2. Tools like Xingyun Youke simplify multi-channel campaigns (e.g., order-based gifts/lotteries) to enhance user experience and efficiency.

Repurchase Strategy Design

1. Systematic "gifts for repurchases" features integrate with scenarios like live streams to capture spending power while avoiding outreach fatigue.

2. Monthly/annual repurchase incentives cultivate user habits, boosting conversion—top brands have doubled repurchase volumes using these methods.

AI-Driven Applications

1. AI automates user tagging by analyzing orders/social data for low-cost insights (e.g., stress management cues).

2. Pre-built models and Agent workflows lower barriers to branded content creation, accelerating e-commerce material production.

Brand marketing success hinges on aligning with consumer trends and boosting user loyalty. Key strategies include:

Consumer Trends & Channel Development

1. Multi-channel integration is critical to capture fragmented user attention, using cross-channel identity aggregation to expand brand touchpoints.

2. Public-private collaboration strengthens—e.g., instant WeChat分销 systems turn KOCs into sales channels, enhancing brand interaction.

Product R&D & User Behavior

1. AI extracts insights from conversations (e.g., product pain points) to directly inform product improvements and opportunity identification.

2. Repurchase incentives avoid over-messaging; private域 users show 2-4x higher order volume than public channels, boosting loyalty.

AI-Assisted Marketing

1. AI maintains brand consistency in content creation by learning from historical materials.

2. Proprietary data-driven tags (e.g., weight management) enable precision marketing for higher conversion.

Changing consumer demands create growth opportunities. Key takeaways include:

Market Opportunities

1. Multi-channel integration via OneID helps capture attention in a saturated market.

2. Repurchase tools (e.g., gift incentives) combined with live streams can double repurchase rates by cultivating user habits.

Risk Mitigation & Models

1. AI prevents over-marketing risks with traceable strategies; conversation insights auto-cluster feedback (e.g., campaign issues) to optimize service.

2. Learn from top brands: private域 users achieve 2-4x annual orders, using models like WeChat分销 for new touchpoints.

Collaboration & Reliability

1. Diversify channels to counter single-platform frequency declines.

2. Partner with solutions like Xingyun for low-threshold AI tools (e.g., canvas-based content generation) to reduce operational costs.

Insights for product design and e-commerce digitization:

Product Design & Feedback

1. AI analyzes user conversations (e.g., product irritation) to reveal direct improvement needs.

2. Public-private data (orders/social behavior) uncovers trends (e.g., health demands) for R&D positioning.

Business Opportunities

1. Multi-channel integration enables分销 opportunities; WeChat ecosystems facilitate KOC partnerships.

2. AI tags (e.g., stress management) use cross-industry reasoning for low-cost insights.

Digitization Lessons

1. Tools like Xingyun automate membership systems, reducing e-commerce barriers.

2. AI-driven data governance extracts needs from unstructured data, avoiding costly custom projects.

Industry trends and client pain-point solutions:

Trends & Technology

1. Multi-channel integration is core, enabled by OneID for user aggregation.

2. AI adoption surges in B2B, with proprietary data powering traceable Agent models (e.g., tagging, conversation insights).

Client Solutions

1. Pain-point: User fatigue from frequent outreach; outdated manual tags. Solution: Systematic repurchase strategies and AI-driven tagging.

2. Pain-point: Unreliable AI content generation. Solution: Xingyun’s multi-model Agent workflows ensure reliable output.

Case Studies

1. Health brands use AI to infer demand categories from multi-dimensional data for refined insights.

2. Automated feedback clustering optimizes体验 and reveals growth opportunities.

Platform demands and operational practices:

Merchant Needs

1. Cross-channel identity aggregation (e.g., OneID) counters declining engagement on single platforms.

2. AI reliability is critical; Xingyun’s traceable architecture meets strict error-tolerance requirements.

Operational Updates

1. WeChat innovations: Virtual product launches and分销 systems turn KOCs into sales touchpoints.

2. Enhanced public-private tools (e.g., order-based gifts) improve multi-platform user management.

Partnership & Risk Management

1. Low-threshold AI tools (e.g., canvas content generation) reduce merchant onboarding costs.

2. Mitigate reliance on frequent outreach with systematic repurchase strategies to sustain long-term engagement.

Industry shifts and policy implications:

Emerging Trends

1. AI’s next phase: B2B applications built on proprietary data and vertical scenarios, addressing reliability (e.g., error tolerance).

2. Challenge: Traditional user tagging fails; AI introduces new data governance complexities.

Policy & Business Models

1. Policy insight: Public-private tool advancements (e.g., cross-channel权益) require supportive digital policies.

2. Model innovation: Xingyun’s productized AI empowers long-term user relationship value.

Case Analysis

1. Top brands double private域 repurchase volumes, validating emerging value models.

2. Perspective: AI is an enabler; lasting brand success hinges on mutual user-brand commitment.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

当前,依靠流量驱动的增长模式已然失效。下一个十年,竞争的核心将从“获取用户的效率”转向“经营用户的深度”。在这一转变过程中,企业不可避免地面临以下问题:

过度营销令用户疲惫,如何让复购成为用户的主动选择?

AI应用发展迅速,如何让AI成为解决业务痛点的伙伴?

基于以上问题思考,星云有客CTO郁佳杰在星云有客2025私域未来峰会「公私联动 数智生长」上,带来《公私联动+AI驱动下的用户营销实战》主题分享。以下为郁佳杰的演讲精要内容。

经历过去几年的发展,私域已经完成从必要性质疑到价值涌现的关键跃迁。关于私域量化价值,分享一下最一线的行业数据。我们圈选公域年复购3次以上的忠诚复购人群,可以看到用户进入私域后年人均订单量是未进入私域的2倍。2倍是平均数,如果去看运营效果更头部的企业,这个值甚至能达到3-4倍。

这个数据背后代表着用户进入私域之后产生了更强的粘性和更持续的反哺交易。这就是私域在今天所涌现出的硬核价值。而要持续放大私域的价值,我们需要顺应经营环境的变化趋势。

01

多渠道融合经营

第一个趋势,是多渠道融合经营。我们观察到今年更多的企业,尤其是达人,开始开启多渠道经营布局。过去三年,几乎所有单一渠道的用户消费频次都在下降。背后的原因也很简单,存量用户的注意力在被更多平台争抢。所以,企业如果仍然以“单一渠道”做增长,会变得越来越难。

但多渠道运营的核心,不是简单地多开几个账号,而是要能真正地“跨渠道读懂和联合运营用户”。通过OneID技术和运营策略,把同一个用户的不同身份聚合起来,可以为后续的跨渠道联动和精准营销打下坚实的基础。

今年,星云有客对多渠道的公私联动能力做了进一步的打通和增强,可以更灵活地对多渠道多主体的人群进行圈选。同时,对广泛使用的一系列公私联动的工具进行了非常务实性的升级,现在运营可以轻松配置多渠道,能同时参与订单满赠、下单抽奖等营销活动,极大地提升了用户体验和运营效率。

而在微信场域,星云有客在权益运营、内容运营和导购分销方面进行了一系列迭代。

权益运营方面,借助星云的营销工具和供应链服务,可以分钟级搭建一个完整的会员成长和权益体系,可以从权益商品库中一键上架优质的虚拟商品和实物商品,无需关心复杂的履约问题。

内容运营层面,更多团队结合内容社区这个灵活的容器来做活动预热、产品种草、用户互动和活动导流,拉近了与用户的距离,提升了互动。

私域变现层面,借助微信小店全新的开放生态,可以轻松地在微信内搭建分销体系,让一线员工、门店导购,或者KOC都能成为新的销售触点,无论是直播、短视频还是商品卡,都能轻松分享带货。

02

围绕复购设计策略

私域经营的终极目标是复购。过去很多人简单地把复购,理解和落地为重复的触达,但事实已经证明,依赖高频触达的私域是没有未来的。更多企业开始围绕复购来设计策略,这是第二个趋势。

为支持这一转变,星云有客与客户共创复购有礼功能,旨在通过系统化工具将复购策略融入关键业务场景:

例如跟开播场次联动,在主品机制类似的情况下去抢占用户的消费力;

或者是设定月度、季度的短周期的直播间复购任务激励,培养和增强用户心智,提升看播人次和时长;

达人可以设置更长线的年度购物激励,锁定并回馈自己的顶级价值用户。

我们认为,通过一套系统来埋下复购信号,让营销潜移默化地影响用户心智,是一种与用户建立长期默契的更优方式。

03

AI开始扮演「第二大脑」

第三个趋势是AI,今年是大模型能力和Agent应用井喷的一年。在企业场景中AI也已经开始扮演我们每一个人的第二大脑,也就是一种通识性顾问的角色,但想让AI融入更多核心的业务流程中,远比想象的要难。

究其原因,可以归结为一个核心问题:商业场景对确定性有非常严苛的要求。当AI概率性出错时,业务流程能否容忍,使用它的人能否识别、介入和修正就是矛盾的核心。

这恰恰为我们指明了AI在企业应用的下半场方向:也就是基于专有数据与垂直场景,构建可追溯,可解释,可信赖的B端应用。

所谓“专有数据”,并不是把企业所拥有数据一股脑扔给AI就能产出价值,我们需要面向大模型做数据治理,形成语义清晰的、AI可用的专有数据资产。只有建立在这类资产和强大的AI引擎之上,才能在营销、洞察、创意、分析等核心场景中,让AI从一个通识性顾问,变为一个可信赖的业务伙伴。

04

基于专有数据与垂直场景

构建B端AI应用

星云AI就是基于这套架构和逻辑来构建,并在多个场景陆续落地了一些智能体应用。

用户标签是实现精准营销的第一步。在用户标签的应用场景上,AI的介入可以重构传统的工作范式。

以大健康品牌为例,这个品牌提供了多元化的健康产品。若采用传统的用户分层打标方法,通常面临以下四种选择,且存在明显局限:

运营人员手动维护标签,在用户量较大时难以持续;

配置规则化的自动化标签,其设置门槛较高,且仅能依赖结构化数据枚举规则;

借助星云有客等工具的智能问卷,让客户自己填写打标,但是这类数据无法自动更新,随着时间推移会变得不精准;

直接上传统的机器学习和特征工程,但实施成本非常高昂,都是以定制化项目的方式落地。

正因上述限制,导致在营销环节往往仍只能进行宽泛的内容推送。

现在只需告诉星云AI我们希望将用户的核心健康诉求分为6大类,人像侧写就可以从经过深度治理的订单数据 、社交关系、互动行为 ,甚至是和客服的会话在内的多维度的非结构化信息中,持续地挖掘用户的隐藏特征和潜在意图。并且基于大模型自身的知识进行跨行业的自适应推理。为用户打上如“压力情绪”、“体重管理”等精准标签,并给出推理依据和置信度。让企业以极低的成本,获得过去只有技术投入才能实现的精细化洞察与智能营销能力。

在会话场景中,我们基于会话往往只能做一些客服质检、关键词监测之类的简单应用。但会话其实是我们离用户最近的场景,有很多潜在的会话数据价值,传统方式无法获取。比如用户经常会反馈:某某产品使用后刺痛泛红,某某活动路径不清晰等非常具象的主题。这类主题对于改进服务和优化体验,甚至是发掘新的市场机会有极大的帮助。

过去要想实现只能靠纯人工,总会遗漏或者忽略很多重要信息。现在可以提炼用户的情绪化表达,自动聚类关键话题,用会话洞察彻底解放人效,并挖掘更多潜在增长机会。

在数据分析场景上,星云AI可以赋能和放大每一个运营人员的分析能力,让大家都能成为数据驱动的决策者。

在创意内容生产场景上,大家都有去尝试用AI提升创作效率。但一方面很多AI使用门槛较高,运营需要一定的学习成本;另一方面AI没办法了解品牌的调性,需要我们反复和AI多次沟通,时间成本很高。

星云有客一站式集成了多个顶尖AI模型供大家自由选择适合的模型来获得最佳结果,结合画布式的交互,和预置的插件与灵感库,以及内置的Agent模式自动拆解任务,选择合适的创作工具等,有效降低了使用门槛。

同时,私域团队在使用的时候也能更好的保持自己的人设和语言风格的,可以从历史内容中提炼并套用品牌调性来提高内容风格的一致性和可用性。练上手后,普通运营也可以在较短的时间内,快速获取创意灵感,或者完全自助生成高度可用的电商营销素材。

当然,除了在B端的AI赋能,回归到用户运营的范畴,星云有客也在探索AI如何在私域的C端场景中发挥价值,让大家可以以小程序为阵地,更好地与用户互动。

写在最后

工具、数据、AI,这些都很重要,但真正决定品牌和IP能走多远的,是有没有用心去经营用户、去陪伴他们。就像这句话所说:公域是一场茫茫人海的偶然邂逅,私域则是一场与用户的双向奔赴。

作为服务商,星云有客对自己的定位是成为品牌和达人在这场与“用户的双向奔赴”路上的同行者。通过产品化和数智化赋能,帮助大家用更长期主义的方式去经营关系。

星云有客2025私域未来峰会「公私联动 数智生长」已经圆满落幕,更多嘉宾的精彩分享,将在后续陆续呈现,请持续关注星云有客公众号获取最新峰会资讯。在星云有客公众号内回复关键词【2025】即可领取峰会PPT。

注:文/龚作仁,文章来源:Laborer,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

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FAQ回顾

什么是公私联动在用户营销中的核心价值?

公私联动通过OneID技术整合用户多渠道身份,实现跨渠道联合运营。数据显示私域用户年人均订单量是未进入私域用户的2倍,头部企业可达3-4倍,显著提升用户粘性和复购率。

星云有客如何通过AI技术实现精准用户标签?

星云AI基于订单数据、社交关系等多维非结构化信息,通过大模型自适应推理自动生成如“压力情绪”等精准标签,并提供置信度,以低成本实现传统需定制化机器学习才能达到的精细化洞察。

私域运营中如何有效提升用户复购策略?

星云有客推出复购有礼功能,支持与直播场次联动设置月度/季度激励,或年度购物任务锁定高价值用户,通过系统化埋点潜移默化培养用户心智,替代传统高频触达方式。

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