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ChatGPT推出的时间并不长，但其火爆程度显而易见，大家都在担忧其是否会取代自己的工作以及真实的落地效果如何？我们可以怎样利用ChatGPT，提高自己的运营效率？作者从与私域业务结合的方向展开分析，希望对你有所启发。

ChatGPT仅仅推出两个月，月活用户就突破了1亿，其火爆程度，让人惊喜的同时，也让人们担忧ChatGPT是否会取代其工作以及真实的落地效果如何？

要记住：能清晰表达需求的人，会更好地驾驭AI工具，提升运营效率，不会被取代！

ChatGPT回答版：

私域业务可以通过ChatGPT来提升用户体验和增加粘性。

例如，可以使用ChatGPT来开发智能客服机器人，让用户能够通过对话来解决问题和获取服务，从而提高用户满意度和忠诚度。

此外，还可以利用ChatGPT来生成个性化的推荐内容和营销信息，根据用户的行为和偏好来推荐最适合的产品和服务，增加用户的购买意愿和转化率。

总之，ChatGPT作为一种强大的自然语言处理技术，可以为私域业务带来更多的机会和优势。

ChatGPT在私域营销上，通常应用于两类场景：

第一类，结合Chat GPT举办活动。例如吸引用户和ChatGPT对话，用户可以直接向ChatGPT提问任何他不懂的理财问题、专业问题，以及接触的业务问题。

这种方式可以抓住用户对Chat GPT的猎奇心理，为企业沉淀一些私域流量。我们之前的业务中，曾帮助过一个企业在没做任何宣传的情况下，用这样的方式为他们带来了3万多的用户增长。

第二类，协助私域运营产生内容。在私域运营过程中，需要生产大量的活动内容，以及与自己业务息息相关的行业内容。

如果我们的客户是以制造企业为主，那我们就要对不同的制造业，例如：塑料制造业、钢铁制造业、建材制造业等，生产对应的内容。

但生产垂直于行业的内容，对任何一个私域运营的操盘手来说，都是非常艰难的；而ChatGPT可以帮助我们在行业内容的生产上快速达到及格分。

如果我们在做私域运营时，能够充分使用好ChatGPT，那么它可以帮助我们加速生产更多内容，同时在组织层面上帮我们减少70%-80%的生产成本。

事实上，如果我们直接用ChatGPT替代私域运营，对于ChatGPT来说难度也不小。为什么呢？

• 因为一方面，ChatGPT使用的语料库只截止到2021年；
• 另外一方面，ChatGPT的模型是对全量语料库做结构化的梳理和输出，我们很难指定它为我们输出表达某种含义或者某种目的的内容。

也就是说ChatGPT的产出在某种程度上是不可控的，我们难以预料。

而对于企业来说，例如医药和金融领域，都有非常强的合规要求，几乎所有的消费者、用户，以及行上下游的合作伙伴，他们输出的内容都必须合规且确定。

面对这样的状况，ChatGPT就不是一个好的内容输出者，因此企业应该做一个专属于自己的对话机器人。

如果是为企业量身定制的对话机器人，就有许多可以自定义的部分。例如，我们之前在为某大规模零售企业提供服务时，我们首先确保所有的内容和物料库都符合规定。

• 这些内容在面对客户时能有一个明确的节奏感，尤其合适于关系的破冰期；
• 其次能够吸引客户，让他了解更多关于我们的信息，在吸引客户的这个兴趣期里，我们就非常有必要给对方关于我们产品相关更多的案例，以及我们产品和竞品之间的对比；
• 最后在客户的决策下单期，紧跟价格以及价格合理性相关的内容是必要的。

也就是说在私域运营上，面对客户的不同阶段，需要非常明确的节奏感的输出。

换句话说，客户加我们微信的第1天和第20天发的内容并不是同一套内容。那么对话机器人就可以根据客户与我们添加微信后的关系阶段来做定制化的推送。

另外一方面，如果我们的客户是高净值客户或普通观望的客户，他们感兴趣的产品和付费率也会有所不同。面对这样有明显不同消费能力的客户，我们输出的内容产品也应该有所不同。

面对低购买力的客户，我们不能够给客户营造价格高的印象，因为客户很可能在第一时间放弃我们；但面对高净值的客户，我们就需要强调，我们只为高净值客户服务，让客户相信我们可以提供优秀的服务。

除了客户的消费能力，我们还有另外一个维度，就是客户的兴趣爱好维度。

这个维度的一些信息可以反向吸引对方的注意力，例如我们是金融机构，判断出某个客户的兴趣爱好可能是打球、踢球或者是羽毛球，我们就可以个性化的推送一些对方会比较感兴趣的活动内容，通过这样的方式加强客户粘性。

甚至我们之前在某个银行的社群里面，通过判断发现这群客户比较喜欢唱歌跳舞后，我们就在群内发起了一个听音乐、猜歌名的活动，得到了客户们的深度喜欢，并且很多用户都参与进来了。

所以说，其实在私域运营上ChatGPT可用性并不强，它可能只能应用于短周期的活动，或者是内容生产者的支撑工具。但对话机器人的应用场景是非常强的，在我们之前服务的零售企业身上，最终就实现了一个非常美好的效果――就是作为一个一线的零售业务员，登录企业微信后台之后可以进行选择。

我可以选择我是一个什么样的人，是一个沟通比较轻松还是严谨的人；是一个对阅读还是运动比较感兴趣的人；以及我比较擅长卖的产品和品类是什么。

然后，我会选择本次重点服务的客群是谁，并进行筛选。例如，我要服务的客群是高净值客群或低消费能力客群，那么本次的目的是为了激活这些长期没有沟通的客群，还是为了完成才开始联系的客群的破冰呢？

明确了要服务的客群之后，会再筛选出一个服务的周期，例如面对一个客群，后台建议我服务周期是7天或15天。

选择了这个服务周期之后，后台就会推送给我这15天所有面对这个客群的营销物料和话术，我浏览一遍这些营销物料和话术，确定没有问题后，就可以由后台代表我发送给我的客户群体。

通过对话机器人的方式去实现，面对客户的运营，就可以非常高效率的实现精准化的内容，且同时可以覆盖比较大面积的客户群体。

那么新的问题又出现了，使用对话机器人经营私域客群，什么时间点比较合适，以及什么样的企业比较合适？

那其实绝大部分的企业，在私域经营上，在我看来可以分为四个阶段，我们来分别说一下每个阶段的代表性成果是什么。

第一个阶段我们称之为上线阶段。

在上线阶段意味着什么？意味着企业开始有了明确的要求：一线队伍必须在销售的过程中添加客户的几率，只是考核标准有所不同，可能是80%的上线率；也可能是100%的上线率。

第二阶段就进入了组织协同和磨合的阶段。

这个阶段通常是比较痛苦的，例如，到底是由总部来策划品牌型的活动和营销转化型的活动；还是总部策划品牌活动，分区策划销售转化型的活动，然后一线只用把用户拉进群里就可以了。

对于不同的企业，在这些分工的边界上需要大量的确认和磨合。那在微信生态上做私域有一个特别好的点，就是它有很多不同的窗口可以影响客户，例如，有一对一沟通、公众号沟通、视频号沟通、群沟通和朋友圈沟通。

从对客户的影响强度由强至弱来比较看，一对一沟通＞视频号沟通=公众号沟通=群沟通大于朋友圈沟通，但影响强度高就一定是好事吗？不一定，因为高强度影响的同时会给客户带来打扰。

对于复杂内容的传递，视频和公众号非常好的表达这类内容的载体；而视频号则更适合故事化的表达简单的逻辑；图文则可以更清晰的呈现一个结构化的复杂逻辑。

对于复杂产品的传递，例如制造业的AI产品，图文内容则是更清晰或更适合客户群体的表达方式。

因此在微信生态有大量的工具可以组合使用，从而能够对客户更好的影响。而在影响的过程中，我们还可以平衡客户不被打扰的感受。

那么这个平衡的过程，就是总部、分区和一线队伍在分工当中需要梳理和明确的。通常在这个过程中会有从大前台、小中台，向小前台、大中台的转型。

初期用什么样的方式可以更好的营销客户，需要一线进行大量的摸索，然后在一定的时间节点上，总部萃取出成熟的销售模式和营销模式，并且把这些模式沉淀到中台，让前端每一个区域的销售都可以调取这些标准化的销售方案，帮助每一个销售都能把销售都做到60分。

到了3.0阶段，私域的运营更加精细化，尤其是客群经营上面。

例如，总部经营意见领袖人群；分区经营中长位的客群，并做批量激活；而一线销售队伍就经营头部客群，再他们自己的核心客群里优先拿到产能，这样一个客户分群的经营方式在3.0阶段就会越来越清晰。

新客户群的跟进方式，背后演变出的是新的流程、新的工具，以及新的组织分工。

例如，总部的KOL人群在宣发过程中可能会一些带来中长位的客户，这些客户就需要一个向分区转移的过程；当中长位的客户被激活后，又需要由销售跟进，因此就需要一个向销售队伍转移的过程。

到了这个时间节点，我们就会看到很多企业开始使用基于企微生态和微信生态的各种各样的用户管理工具去做经营了。当然，不同的工具有不同适合的对象，我们之前也做过一个工具的小盘点，在这里分享给大家。

在4.0阶段，对话机器人可以自动化营销并面对不同客户群体。目前，越来越多的零售企业进展到了这个阶段，也就是把微信用户当成APP端的用户，做精准化的推送和营销。

在这个阶段，我不建议再根据大块的用户分群去做大块的推送，而是建议根据用户在微信对话中的具体行为，做更为个性化的推送。

用户是否打开了；打开之后看了多长时间等，这些行为会继续影响我们对客户的判断，从而做更精准的推送。

因此运营变成了一件定量的事情，我们可以通过后台数据，判断客户的消费倾向性，从1分到10分、再到100分，然后由销售介入。此外，我们也可以通过判断这个客户会因为什么样的内容，而加速他的消费倾向性。

当我们走向定量运营的阶段，基本就可以让每一个企业在私域销售上能够拿到相对确定性的成功了。

然而，企业真的可以一次性跳进4.0阶段吗？是不行的。

要达到4.0阶段，意味着前期需要大量萃取客户群体可能感兴趣的内容以及有效的营销模式，才能转化为个性化推送的策略。

所以，策略本身才是最重要的，而大量的内容沉淀才是每个企业在私域营销中的最高资产和门槛。

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著有《ClickHouse入门、实战与进阶》（最新上架）《Kotlin 极简教程》《Spring Boot开发实战》《Kotlin从入门到进阶实战》等技术书籍。资深程序员、大数据与后端技术专家、架构师，拥有超过10年的技术研发和管理经验。现就职于字节跳动，曾就职于阿里巴巴，主要从事企业智能数字化经营管理、电商智能数字化运营等系统架构设计和研发工作。在大数据和企业级系统架构领域有非常深厚的积累，擅长大数据系统架构和分布式系统架构设计开发。同时在微服务架构和编程语言领域有非常丰富的实践经验，对函数式编程、领域建模和Kotlin、Go编程语言等技术有深入的理解和实践，热衷于新技术的学习和技术分享。