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知识星球的推广传播需求取得用户的认可,需求开掘用户需求

2025-05-25

咱们每个人在构建常识星球时,首先要开掘自己的拿手点,比如,钢琴弹得好,产品文档写的十分专业,对财政范畴十分通晓或是对咖啡特别有研究,这都是自己的优势。咱们发现自媒体做的比较好的博主,他们都有自己的共同标签,例如:

  • 专业资质:10 年 + 职业经验 / 权威认证 / 成功操盘事例(曾带领团队完成年营收破亿的营销专家)
  • 共同资源:独家职业数据 / 稀缺人脉 / 未公开方法论(把握某细分范畴供应链资源的创业者)
  • 思想特质:结构化拆解才能 / 跨界整合视角 / 痛点洞察敏感度(拿手用心理学解析职场交流的 HR 总监)

关于个人而言,咱们需求用「100小时定律」淬炼中心技能。以我自己为例,自己的拿手范畴在于信息化产品、财政以及支付,有多年办理经验,具备事务办理和技能复合布景,这些技能可认为企业供应十分专业的咨询与解决方案设计,一起也可认为职场人士供应指导,根据自己多年的经验为他人供应最优解决方案,少走弯路,节省成本。

一起,咱们从根底层、专业层和跨界层构建「三级常识金字塔」。

  1. 根底层:通识才能,如逻辑思想、常用的方法论和认知模型;职业资料,聚集于同自己专业技能以及常识星球定位相关联的信息,陈述,作为专业常识范畴的补充信息;图书共享,一些好书共享,提高常识星球的附加价值,构成交流,为后续开展读书活动供应素材。
  2. 专业层:表现常识星球笔直范畴深度,现在AI比较火,需求量比较大,自己也有技能布景和事务布景,因此在AI范畴的深度加上产品的技能,能够打造根据特定场景的AI运用,生成可落地的解决方案,这也是专业范畴的优势,相比单纯讲理论的AI常识共享,结合实践的AI常识技能更简单被咱们理解和把握。跨界层:立异连接点,我自己一直有开咖啡馆的执念,而咖啡馆为产品共享和读书会的活动供应了空间,以咖啡、产品、读书会为支点,构建「场景-认知-价值」三位一体的常识交融生态,将咖啡品鉴转化为商业思想练习,用读书会孵化产品立异工坊,为常识星球成员供应增值服务,完成共同生长。


1.2 精准捕捉市场需求缺口

知识星球的推广传播需求取得用户的认可,需求开掘用户需求。市场需求缺口的本质是需求缺口(顾客需求未被现有产品或服务充分满意)和供应缺口(现有供应无法匹配需求,如传统常识付费渠道缺少深度笔直内容)。

因此,常识星球的中心在于填补市场需求缺口,尤其是未被大渠道覆盖的细分范畴。咱们能够运用三大东西定位机会。

1)渠道调研

在常识星球查找栏输入关键词,分析同类星球的内容同质化程度、用户差评集中点(如 “缺少实操事例”” 更新不规律 “)。我自己是计划做AI+产品的内容,现在AI的博主十分多,自己假如也单纯做AI类常识内容,无法构成有用竞赛力。因此自己的常识星球是需求走差异化路线,在叙述AI技能的一起,能够结合实际工作,能真实运用到工作中,提高功率。

内容同质化是很多常识星球面临的一大挑战。很多类似主题的星球涌现,使得用户在选择时往往感到苍茫。例如,在 AI 范畴,由于其近年来的火爆开展,涌现出了海量的 AI 类常识星球。据不完全统计,截至 2024 年末,在常识星球渠道上以 “AI” 为关键词能查找到的相关星球数量超越数千个。

对这些星球的内容分析发现,超越 70% 的星球在根底常识遍及、技能概念介绍等方面存在高度的同质化现象。许多星球都是环绕 AI 的基本算法、常见模型等内容展开,且讲解方式和深度也较为类似。这种同质化竞赛不仅导致创作者难以锋芒毕露,也让用户在获取真实有价值且共同的内容时耗费了很多的时间和精力。

选用SWOT 分析法对常识星球同类竞品进行系统化评价,树立包含内容矩阵、运营形式、用户画像的三维坐标系。以 “AI + 产品” 范畴为例,经过关键词聚类分析(N=127 个竞品星球),发现 78% 的竞品存在内容同质化问题,集中表现为:

  • 技能导向型(45%):侧重算法原理与模型解析,实操转化率仅 12.3%
  • 资讯整合型(33%):依赖职业陈述编译,用户月留存率低于 25%
  • 东西测评型(22%):聚集 SaaS 东西运用教程,深度需求满意度不足 40%

用KANO 模型对用户差评进行需求分级,经过自然语言处理(NLP)解析 5000 + 条用户谈论,识别出中心痛点:


咱们经过引入蓝海战略画布,在价值立异维度重构竞赛要素:

  • 剔除:纯理论教学、通用东西测评等红海竞赛要素
  • 削减:职业资讯推送频率(从日更改为精选周报)
  • 增加:企业级实战项目拆解(占比提高至 40% 内容量)
  • 发明:AI 产品经理认证体系(联合企业树立才能评价模型)

某差异化运营的 “AI 产品实战营” 星球,经过上述策略完成 6 个月用户规划破万,ARPU(Average Revenue Per User,用户平均收入)达职业均值 2倍,验证了结构化竞品分析的商业价值。

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