电商运营中常说的X圈K0和K9具体指什么,如何用来分析用户价值?

做了这么久电商,你是不是也这样:每天盯着GMV、UV、转化率这些数字,头都大了,但总感觉差点意思?😩 好像知道用户来了又走了,但说不清他们到底是谁,为什么走。这时候,老运营嘴里常蹦出来的“X圈”、“K0”、“K9”这些词,是不是听着更懵了?别急,今天咱不聊虚的,就用卖货的大白话来聊聊,这几个词到底是啥,更重要的是,怎么用它来真正看清你的用户,别再盲目搞什么“新手如何快速涨粉”了,粉来了不转化,有啥用对吧?咱们一步一步来。
首先,咱得把这两个端点搞清楚:K0和K9。
你可以把整个用户旅程想象成一条河。K0,就是这条河的最源头,那些刚刚听说你,或者偶然刷到你商品的人。他们可能只是点击了一下你的直通车广告,或者从短视频平台飘进来,看了一眼,甚至都没记住你店名叫啥。说白了,K0就是最广泛意义上的潜在客户,流量大盘里的一个数字。
那K9呢?K9是这条河的入海口,是最珍贵的部分。他们不止自己买,还逢人就夸你的东西好,主动把你推荐给亲朋好友,在你店铺评论区帮着怼差评。这种用户,我们有时候叫“超级用户”,或者“品牌布道者”。他们是免费的、最可信的推销员。
你看,一头一尾,差距巨大。但问题来了,知道头尾,中间咋办呢?用户怎么从K0一步步走到K9的?这就要提到“X圈”这个模型了。它其实就是把从“陌生人”到“死忠粉”这个过程,切成了好几个关键阶段,每个阶段用一个K值标记。不同公司切法不一样,但电商里头,一个比较通用的理解是这样:

用户阶段 (K值范围) 典型电商行为举例 运营核心目标
K0-K3 (认知与兴趣) K0: 点击广告;K1: 浏览商品页;K2: 收藏/加购;K3: 咨询客服 把人引进来,勾起兴趣
K4-K7 (转化与忠诚) K4: 首次下单;K5: 复购;K6: 购买高客单价品;K7: 参与会员体系 让他买,并愿意再来买
K8-K9 (推荐与扩散) K8: 积极写好评;K9: 主动在外部分享推荐 让他夸你,并带来新客户

电商运营中常说的X圈K0和K9具体指什么,如何用来分析用户价值?

好了,定义铺完了。但我知道,你可能正琢磨:云哥,道理我好像懂了,可这玩意儿具体怎么用来分析,指导我干活呢?总不能是摆着好看的理论吧?
当然不是!它的核心用处,就是帮你从看“总数”,变成看“流转”。我举几个实在的例子你品品。
第一个用法:诊断你的流量“质量”
以前我们可能只关心今天来了多少访客(很多是K0)。但现在,你得接着问:这些K0里,有多少人加了购物车(变成了K2)?如果1万个K0,只有10个人加购,那你就要警惕了。这可能说明:

  1. 你的广告吸引来的根本不是想买东西的人(流量来源问题)。
  2. 你的主图详情页太拉胯,让人瞬间失去兴趣(承接页问题)。
    这样就可以立刻去调整,而不是傻傻地继续烧钱拉K0。

第二个用法:找到用户流失的“卡点”
复购率低是老问题。用K值模型看,你可以仔细排查:用户是在哪个环节之后再也不回来了?

  • 是付完款(K4)后就消失了?那可能是物流、包装、首次体验感太差。
  • 还是买过一两次(K5)后停了?那可能是你的产品缺少持续吸引力,或者会员权益没跟上。
    你看,问题一下子具体了,你也就知道该优化物流服务,还是该上新会员专享品了。

第三个用法:盘活“沉默资产”,培养你的K9
每个店都有一批买过东西但沉默的用户(可能就是K5、K6)。怎么激发他们?你可以针对这些“高价值沉默用户”,定向推送:

  • 老客专属优惠券。
  • 邀请他们参与新品试用。
  • 设立一个“核心粉丝群”,提供优先服务。
    当他们感受到特别待遇,就更可能走向K7(活跃会员),甚至开始写好评(K8),最终成为那个替你说话的K9。

说到这儿,我还得提个醒,也是我自己踩过的坑:千万别陷入“数字游戏”。有些朋友非要纠结一个用户“今天算K3.5还是K4”,没必要。模型是地图,但用户是活人,行为会有反复。咱们要看的是整体人群的流动趋势,是漏斗哪一层突然变窄了,而不是纠结于某个点。
最后,聊点我个人的心得吧。用这套东西久了,我感觉它最大的好处,是给了我和团队一套共同的沟通语言。以前开会,我说“咱们要提升用户粘性”,产品经理理解的可能和运营理解的不是一回事。但现在我们说“这个活动目标是提升K4到K5的转化率”,所有人都明白要瞄准哪批人、优化哪个动作。效率自然就高了。
它不会直接告诉你爆款怎么做,也不会保证你立刻销量翻倍。但它像给你的店铺装了一个“用户行为显微镜”和“健康度仪表盘”。让你告别瞎忙和猜测,真正看清楚:你的用户从哪里来,在哪里卡住,又在哪里爱上了你。看清楚了这些,你的每一个运营动作,才会真的打在点上。
希望这篇有点絮叨的分享,能帮你把这个“显微镜”用起来。下次再看数据报告的时候,或许你会有不一样的发现。

电商运营中常说的X圈K0和K9具体指什么,如何用来分析用户价值?

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