我是卖情趣用品的，现在主要在微信上面卖，我该如何精准的找到我的客源？？通过什么渠道找到我的精准客源

我说几个简单的方法吧

假如你是做男性保健品的，首先，你要分析你的受众群体都是哪些人

分析好受众群体之后，接下来就需要针对性的去做推广了

首先，哪里有你需要的目标用户呢？

首先，各大自媒体平台都是你优先选择的渠道

知乎，百度，今日头条，简书，豆瓣，微博等等

这么多平台，做哪个好呢？

选一到两个去操作足够了

因为贪多嚼不烂，每一个平台的运行机制其实是差不多的

你把这个平台做好了，其他的平台，很轻松也能做起来

我们拿知乎来举个例子

比如，上面讲的用户群体

第一个关键词：已婚男性

等等，你可以围绕这个关键词多个角度出发去做推广

如何做推广呢？

1、首先，先对用户的处境进行分析，让用户代入进去；

2、讲解决方法，解决掉用户心里的疙瘩；

3、介绍自己产品的优点；

4、讲案例，让用户对你的产品产生信任

照着上面这四个步骤来做推广，你就能引流来精准的用户

那么再说一下你不知道的点

上面我说这个方法看似很简单

但是，你实际上去操作的时候，肯定会碰到很多暗坑

比如，你发着发着，文章就被删除了

比如，你虽然发了很多文章，但是来的人却寥寥无几

这些都是会遇到的情况

那么如何避开这些坑呢？

首先，在一个平台上面做营销，你得把平台的规则熟悉清楚

1、平台的推送算法是什么？

2、平台的反作弊机制是什么？

3、平台什么情况下会容忍用户光明正大的留自己的联系方式？

4、。。。等等，还有很多东西，你都需要搞清楚

我简单说一些解决问题的思路给你

首先，想要做出来效果，单纯靠一个账号去操作，效果肯定是不尽人意的

去哪里弄那么多的账号呢？

可以找接码平台

像我这样

囤积几千个账号

一般你不做处理的话，单纯一个个的去注册账号，肯定是会被平台大批量封掉的

如何处理？

你得解决ip地址、mac地址、机器环境、浏览器环境等等这一系列的问题

有了大量的账号之后，你就可以大量的去平台上面覆盖了

有针对性的去把自己的软文广告放到合适的话题里边

大号，搭配小号，建立自己的引流矩阵

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上面说的是针对个人来操作的方法

如果你是工作室，或者公司的话，那你就得有提高效率的一整套思路了

比如，写软文，你可以抄同行的，或者找几个员工专门给你原创

但是，原创好之后呢？

往平台上面发文章的时候自己一个个字去打吗？

那肯定是不行的

但是不这么做，平台又会把你账号给你封掉

怎么办？

针对这个问题，我是这么处理的

通过把提前写好的文章，复制到工具里边，然后让工具自动去录入文字

模拟真实的人的打字速度

这样，你可以把大量的时间节省出来，然后去做其他事情

这样经过自动录入出来的文章，平台会根据你的打字时间，来给你判断账号的权重

让你的文章权重更高

这样，批量的操作下去，效果自然不言而喻

当然了，引流方面其实还有很多的坑，篇幅原因，暂时分享到这里

如果你有什么引流方面的问题，可以参考下图找我交流

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 1. simple plot with 4 numbers

plt.plot([1, 3, 2, 4])

plt.show()

# 2. points have x and y values; add title and axis labels

plt.plot([1, 2, 3, 4],[1, 4, 9, 16])

plt.title('Test Plot', fontsize=8, color='g')

plt.xlabel('number n')

plt.ylabel('n^2')

plt.show()

# 3. change figure size. plot red dots; set axis scales x: 0-6 and y: 0-20

plt.figure(figsize=(1,5)) # 1 inch wide x 5 inches tall

plt.plot([1, 2, 3, 4],[1, 4, 9, 16], 'ro') # red-o

plt.axis([0, 6, 0, 20]) #[xmin, xmax, ymin, ymax]

plt.annotate('square it', (3,6))

plt.show()

# 4. bar chart with four bars

plt.clf() # clear figure

x=np.arange(4)

y=[8.8, 5.2, 3.6, 5.9]

plt.xticks(x, ('Ankit', 'Hans', 'Joe', 'Flaco'))

plt.bar(x, y)

# plt.bar(x, y, color='y')

# plt.bar(x, y, color=['lime', 'r', 'k', 'tan'])

plt.show()

# 5. two sets of 10 random dots plotted

d={'Red O' : np.random.rand(10),

'Grn X' : np.random.rand(10)}

df=pd.DataFrame(d)

df.plot(style=['ro','gx'])

plt.show()

# 6. time series - six months of random floats

ts=pd.Series(np.random.randn(180), index=pd.date_range('1/1/2018', periods=180))

df=pd.DataFrame(np.random.randn(180, 3), index=ts.index, columns=list('ABC'))

df.cumsum().plot()

plt.show()

# 7. random dots in a scatter

N=50

x=np.random.rand(N)

y=np.random.rand(N)

colors=np.random.rand(N)

sizes=(30 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, alpha=0.5)

plt.show()