识别KOP用户特征的能力私域流量不是=微信群 ， 不是=建立社群 。
真正高价值的私域流量来自基于数据驱动的KOP打法 ， 拼多多和淘宝都在干 ， 而爆出财务危机的瑞幸咖啡也干的很好 。
通过几十个团队的项目咨询辅导 ， 我发觉很多企业都不知道数据驱动下的KOP是什么 ， 该如何下手 。
无论是用经典的互联网广告投放的方式去获取主要用户 ， 还是通过“私域”的方式 ， 比方说通过微信群也好 ， 通过自身产品的社交功能及内容来获得更多用户也好 ， 背后的逻辑的绝不能就是单纯基于结果指标来判断产品和运营做的好不好 ， 比如：
1）点击量
2）转化率
3）GMV
回到私域流量这件事情 ， 本质上应该是利用的互联网用户社交关系的能力 ， 在一个联系紧密的小圈层内部引发一个产品的推荐和传播 ， 这和KOL是完全不同的做法 ， 但效果在海量的小圈层中效果和ROI都会高于找连产品都没有概念的KOL 。
KOP的理解其实很简单 ， 所谓大道至简 。
某一位特定用户假定他是叫用户A 。
当用户A在一个小群体（比如一个100人群）中对其他用户的在某个特定领域的产品推荐能力特别强的时候 ， 我们称之为一个KOP 。
比如我一位朋友的太太B ， 本身就很喜欢美食而且经常可以安排出一桌好菜 ， 所以每次当B向她朋友、同事和家人关系中的任何一位去推荐一个新的菜谱或者是一个新款食品 ， 这些人都会非常积极的去阅读观看 ， 甚至当场下单购买 。
如果你去仔细观察一下 ， 其实每个人身边都一定存在着这位朋友太太B类似的人 ， 他们在某个领域的产品知识和经验远超过身边的人 ， 因此他们就是这个领域的KOP 。
一个企业 ， 特别是消费类企业 ， 核心能力是你必须可以识别出企业客户/用户群体中的KOP 。
低效但传统的做法 ， 当然业务或者运营人员可能会对自己的客户比较熟悉 ， 通过自己的业务经验和对客户的了解 ， 分析推出某类客户/用户（某个群体）可能有能力去推荐产品和内容 ， 但可惜的是这种方式有几个明显的缺点：
1）无法科学量化KOP的选择标准 ， 过于主观（就有自己的业务偏见）
2）无法自动将有价值的KOP行为特征扩散到企业其他同样具有同样能力的KOP寻找过程中 ， 其人力成本将无法承受 ， 可以理解为企业内部的LOOK-Like过程 。
3）由于是基于历史业务经验 ， 无法意识到用户自己的人生阶段和生活状态会产生新的变化 ， 并且这才是影响用户当下做出选择的重要行为的原因 。
比如用户为何对某类商品特别有研究 ， 在原因上可能有很多种解释（人类就喜欢干这个） ， 但在数据层面 ， 用户在任何一个电商/商城类小程序/APP上的屏幕滑动行为 ， 比如对某类并不非常有名 ， 但质量和品牌其实相当好的产品的主动搜索 ， 主动长时间浏览和分享 ， 这些数据层面的的特征将完全可以自动通过特征工程的技术给此类人群赋予业务上有意义且可以观测指标变化的人群标签 。
这种能力就是企业可以自动去识别KOP的数据能力 ， 等于给市场营销部门揭开了一道神秘的面纱 ， 彻底理解用户和用户之间的巨大不同 ， 从而制定有针对性的裂变增长策略 ， 或者说是数据驱动下的MGM 。
但是如果在数据产品层面缺乏此等机制或者工作流程的企业就完全没有办法对于自己拥有的所有用户进行这样计算 ， 也就是只能低效地用CRM软件去人工处理 ， 效率和效果可想而知 。
4）单个业务人员去人力构建出一个随着用户特征变化而变化的触达流程 ， 以及触达平台、具体话术、产品价格策略和人群特征这是不可想象的 。
正确的方式应该让人去做有创造性的工作 ， 比如话术和营销策略 ， 让数据和系统去产出自动的触达流程和人群标准 ， 并提供数据观测的结论 。
注：人类的大脑是很难对三个以上纬度的决策场景给出迅速且有力的判断的 ， 比如我们曾经给几十个团队一个问题 ， 需要他们去判断到底是山东地区的Android女性用户 ， 还是河北地区的iPhone男性用户更加有可能下单这么一个常见的运营策略决策 ， 但经常是各执己见 ， 无法决定 。