做塞浦路斯Telegram获客时,经常会碰到一个很实际的问题:到底应该先找活跃用户,还是先筛目标客户?
有人觉得活跃最重要,因为账号不用,再精准也联系不上;也有人觉得客户画像更重要,因为一个人天天用Telegram,但和产品完全没关系,也没有开发价值。
其实这两个方向都没错,真正关键的是顺序要根据业务来定。
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只筛高活跃,很容易得到一批“好联系但不一定会买”的人
高活跃Telegram用户确实有优势。
账号近期还在正常使用,消息更容易被看到,后续沟通也更顺。
但问题是,活跃只能证明这个人在用Telegram,不能证明他对你的产品有兴趣。
比如做塞浦路斯企业服务,筛到一批高活跃普通消费者,实际意义就不大;做科技产品,却找到大量只关注娱乐内容的人,回复也不会高。
所以如果只把活跃度放在第一位,很容易得到一批“平台质量不错,但客户质量一般”的数据。
只筛目标人群,也可能碰到大量低活跃账号
反过来也一样。
比如已经确定要找塞浦路斯某个行业的企业负责人,行业、公司和职位都很精准,但如果这些联系人很少使用Telegram,实际触达同样会受到影响。
这时候人群选对了,却没有一个合适的沟通入口。
所以目标画像和Telegram状态最好不要割裂来看。
一个决定“是不是客户”,另一个决定“通过Telegram联系有没有意义”。
做B2C,通常先定人群,再看Telegram状态
如果做美妆、服饰、数码、旅游、本地服务等消费市场,建议先把客户范围定清楚。
比如:
塞浦路斯年轻消费用户;
某个城市的本地客户;
旅游兴趣人群;
科技产品用户。
先确定这些人是不是产品真正需要的用户,再从里面找Telegram可用、近期活跃的人。
这样筛出来的名单更容易和营销内容对应。
如果顺序反过来,先拿一批高活跃Telegram用户,再慢慢找消费兴趣,范围往往会太散。
做B2B,身份比活跃度更应该放在前面
B2B客户开发更明显。
如果卖软件、工业产品、企业服务或者做渠道合作,最重要的是对方是不是目标企业、目标行业和目标岗位。
比如采购、负责人、经销商、商务联系人,这些身份本身就决定了客户价值。
这种情况下,可以先筛:
行业;
公司类型;
联系人岗位;
再确认Telegram是否可用;
最后看活跃程度。
一个高活跃普通账号,价值往往不如一个普通活跃但真正有采购权限的人。
所以B2B里,活跃更像“加分项”,不是第一筛选条件。
Web3、加密和科技社群可以反过来
如果做Web3、加密、科技社区、开发者服务等方向,Telegram本身就可能是重要使用场景。
这种情况下,活跃度的重要性会明显提高。
因为目标用户如果本来就在Telegram群组、频道和相关社区里长期活动,说明平台和兴趣两个条件已经有一定重合。
这类业务可以先看:
Telegram近期活跃;
相关兴趣;
社群参与;
再继续看地区和用户价值。
也就是说,不同业务的筛选顺序本来就不应该完全一样。
最实用的判断方法,是把“匹配度”和“活跃度”放在一起
与其纠结只能选一个,不如把用户简单分成四类。
第一类:高匹配、高活跃。
这类最值得优先联系。
第二类:高匹配、普通活跃。
虽然使用频率没那么高,但因为客户画像准确,仍然值得保留。
第三类:低匹配、高活跃。
看起来很好联系,但和业务关系不大,优先级应该降低。
第四类:低匹配、低活跃。
基本没必要投入太多时间。
这样一分,顺序就很清楚了。
真正最值钱的不是“最活跃的人”,而是“既像客户,又还在正常使用Telegram的人”。
第一轮测试不要只看回复数量
如果拿两组塞浦路斯Telegram用户测试,一组高活跃,一组高匹配,不能只看谁回复得多。
还要看回复的人是不是目标客户。
比如高活跃组回复20个人,但只有2个真正有需求;高匹配组只回复10个人,却有6个进入真实咨询。
后者实际价值反而更高。
所以测试结果最好看:
正常触达;
真实回复;
有效咨询;
客户匹配程度。
不能只看表面互动量。
数据海洋可以按不同筛选顺序准备测试数据
如果不确定塞浦路斯Telegram客户应该先筛活跃还是先筛人群,可以通过数据海洋分别准备两组小样本。
一组以Telegram活跃度为主,再叠加基础地区条件;另一组先按行业、兴趣或目标用户画像筛,再确认Telegram状态。
然后用同样的产品和沟通方式测试真实反馈。
如果是B2B,还可以直接按行业和联系人身份做定制;如果是消费市场,则可以从年龄、地区、兴趣方向先拆人群。
第一次测试不用很大,先申请免费样本,看哪套筛选逻辑更适合当前业务,再继续扩量。
先筛谁,没有统一答案
塞浦路斯Telegram获客里,活跃和精准都重要,但作用不同。
客户画像决定这个人值不值得找,活跃度决定这个人值不值得优先联系。
做B2C,可以先定消费人群;做B2B,先看行业和身份;做Web3、科技社群,则可以把Telegram活跃放得更靠前。
真正实用的做法,不是只选一个条件,而是把目标人群和活跃状态叠在一起看。
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