最近几年， “私域”的概念真的太火了。但是，在经历了各个品牌纷纷上马各个形态的私域用户运营模式，度过疯狂的井喷期后，目前私域红利已经逐渐消退，“竞品激增”、“用户越来越挑剔”、“消费疲软”的市场现状，这也让不少企业直言私域难做。
反思，私域价值为何难以兑现
当处于这个阶段，我们需要的是反思：私域的本质到底是什么?从存在价值来讲，私域的意义就是在于，能够精细化触达到在公域/公海很难触达到的用户，甚至可以一对一的进行沟通，培养自己的核心用户群体，达到精细化运营“鱼塘养鱼”，从而达到提升用户粘性、带动产品复购、口碑扩散、精准营销等目的。
但是对比美好的设想，现实中私域又在发生着什么?
1、社群越运营，活跃度越低;
2、忽略用户核心，只在意社群SOP;
3、运营者无法充分对接用户，了解用户声音。
症结在于，品牌往往只是把私域组织起来了，但是用户到底在想什么?产生哪些数据?数据如何指引营销策略?品牌方很多时候是很模糊的，因为私域用户即使产生了数据，数据的结构往往无法支撑建模研究;同时，私域内缺乏和用户真实互动，获取关键用户体验信息的底层设计，大量的流量也被浪费了。归根结底一句话：私域越建越大，却越来越无法听到用户的声音。
那么什么才是更好的私域设计呢?先抛出一个可能的答案：调研型社区(MROC)或许是品牌私域的终极形态。
答案？调研型社区价值何在
近些年来，不少品牌通过实践与反思，提出了“调研私域“的想法，简单来说，他们想通过建立一个能够和用户快速、0距离沟通的私域桥梁，和核心客户群体产生联系，当遇到课题时，能够在私域内快速获得答案。这样，不单利用好了用户流量，也大量节省了调研的时间和经费，还能够运营好核心用户群体，经营好品牌的口碑，为营销决策甚至产品决策提供有效依据。这就是“调研型社区”。
其实这不是一个凭空产生的概念。“调研型”社区在海外早已是一种成熟的研究形式。“调研型”社区，或者叫“社区研究方法”，是通过将用户招募至网络社区中，依托于互联网技术，开展各种市场调研方法，得到结论的研究方法。GRIT报告显示，移动+在线社区研究已经成为最成功和使用最广泛的新型研究方法。
调研型社区的真正形态，并不是常见的一个微信服务号，一个小程序，一个企微群，或者一个APP就解决了。调研社区的意义在于从各个模块的底层开始，就为研究而设立。
创新，从底层逻辑到敏捷应用
调研型社区的模式创新具体可以在以下三个方面体现：
1. 调研型模块的设计
成功的调研型社区的模块设计非常有技术含量。首先，调研型社区模块是一个用户能够正常参与、看得懂的正常互联网社区模块的形式。它可以是游戏、可以是问答、可以是BBS、可以是产品评价、可以是PK互动，可以是服务中心;但是，每个模块在底层设计的时候，就已经知道这个用户通过这些模块，是要产生什么样的用户声音，能够进行何种研究。
举个例子，某美妆社区将上线一款“口红机”游戏，外表看起来是一款用“口红”戳水果的休闲模块，但是其实里面蕴含着不少门道。比如，用户在选择口红形态的时候，可以了解到用户对于口红品牌、色号的偏好和认知;通过用户成功通关授权的领奖信息，可以获得用户的使用偏好或者消费习惯等信息。
同时，丰富的研究模块设计，也极大的提升了用户在社区内的活跃度和忠诚度。比如上面提到的“口红机”，用户通关后获得的奖励积分，可以直接兑换品牌的优惠券、商城礼品甚至口红实物，也可以将礼物通过“礼品卡”赠送给亲朋好友，达成了培养核心用户和口碑扩散的目的。
以调研为底层设计的模块，支持定量研究(游戏、投票、星座问答等)、定性研究(讨论会、多媒体日记、BBS，PK赛等)，还可以利用私域可以精准一对一联系用户的能力，开展进一步的线下研究邀约(家访等)，或者在开展营销活动的同时，搭载研究课题，完成调研目的。总结就是，让用户在最放松愉悦的情况下，发表最真实的声音。
2. 数据的结构化存储
调研型社区得以成立的底层逻辑还有数据的结构化存储。很多私域的运营方认为，自己有很多数据了，私域的数据他们都有，问题只在于怎么用。而这恰恰是最大的问题所在，因为这个认知是有局限性的。
之所以很多私域认为他们的数据不知道怎么用，正是因为他们“记录了数据”。确切来说，是他们“什么数据都记”。在模块设计初期，没有对存储的数据进行结构化设计，不清楚会用哪些数据进行哪些分析，那自然导致大量的无效数据存储，不但占用了宝贵的服务器资源，而且在真正需要可分析数据分析的时候，找不到数据或者不知道哪些数据对应哪些结果，造成的结果就是“不知道怎么用”或者“不知道用什么”的困境。
调研型社区的一大优势就在于从底层设计确立了数据存储的结构化。由于其格式高度结构化、规则化，结构化数据通常存储于关系型数据库中，其可通过结构化查询语言来轻松管理查询这类数据。迄今为止，绝大多数企业都依赖结构化数据进行数据存储和预测分析。随着一些新技术的发展与普及，例如物联网、云数据库等，近年来越来越多的公司及组织将其核心商业数据以结构化数据的形式存储于关系型数据库中。
例如云捷亮数旗下的国内首个真正意义上的调研社区“Yooclub”，采用索引存储方法，除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址，不但提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，而且通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
通过这样的标准化数据结构的梳理，建立完善的数据字典，进而实现对于用户基础静态数据、动态访问数据、调研模块沉淀数据等多维度数据的高效调取应用，为进一步的建模分析、研究和决策输出奠定基础。总结就是：底层设计建立数据结构，最大化实现私有数据资产的应用层转化。
3.敏捷研究课题的支持
调研型社区的另一大特点就是对于敏捷研究的支持非常友好。
“敏捷研究”的概念是源自于互联网和软件开发中的“敏捷开发”。敏捷开发简单来说是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成。而敏捷研究的概念类似，就是把一个大型的研究课题(比如车型研发)进行模块化拆分消化。
敏捷研究目前业内认为有四种发展趋势：
1. 既要品质，也要速度;
2. 社区研究数据的应用;
3. 人工智能的智慧化应用;
4. 模块化创新方法的普遍应用。
【Virginia Well and Alllyson Leavy，Ipsos，2018】
调研型社区完美的契合了敏捷调研的四种发展趋势。
首先，调研型社区最大的优势就是对于课题的快速消化能力。再以目前商业化较为成功的中国中高端消费者社区“YooClub”为例，一个具象的产品功能需求或者价格感知的小课题，YooClub通过模块化消化研究产出，可能7-10天就可以完成从立项、设计到执行，最后完成报告输出(标准化报告)的全流程。并且经过了长期服务沉淀之后，研究品质也可以保证。
然后，调研型社区对于数据的高精度掌控，保证了社区用户的长期观察数据、即时反馈数据和调研数据的有效产出，并运用至敏捷调研输出中。同样以Yooclub为例，社区的多媒体日记“Yoodairy”模块通过积累用户长期产品使用数据，可以快速反馈消费者对于某一款产品的使用频次、评价、结合市场数据可以帮助该款产品确认市场机会潜力点等研究输出。
第三，调研型社区的底层结构化数据逻辑保障了数据可视化和智能AI建模分析等进一步智慧化应用的可能性。配合基于私域的CEM和CDP体系的完善，可以建立起基于【产品研发-用户反馈-数据分析-研发策略】的小闭环敏捷研究模式。
最后，调研型社区与普通私域社区的最大不同点正是在于社区模块的调研型设计。这是数据技术与调研方法创新并集的产物。而这对于传统的产品创新过程是极具实践价值的。比如，云捷服务设计过的某品牌调研型社区汇集了社群智慧、快速创意和概念测试以及快速产品原型设计的模块设计，来推动从创意生成到产品开发的全新流程。这种敏捷方法最终能够帮助品牌更快速的融入市场并提供更好的IDEA，这显然比传统方式更快速、更容易并提供更多的学习驱动(Learnings-driven)。
综上所述，调研型社区或许是品牌私域的终极形态。因为它不但能够为品牌带来“忠诚”和“机会”，也能够带来“价值”和“答案”。
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