小红书线索种草:生活服务的范式重置
创始人
2025-11-08 12:42:21

这两年,明显能感到自己的消费支出在变化——买衣服、买包的兴趣淡了,但花在带娃旅游、自己健身美容、看演出的支出却越来越多。吃喝玩乐几项中,“玩乐”占的比重越来越高。

这种体感,其实在宏观数据上也有清晰映射。如果我们把消费者价格指数(CPI)拆成商品与服务两部分来看:

今年9月商品CPI同比下滑0.5%,而服务CPI仍上涨0.4%——换句话说,在整体消费偏冷的情况下,服务类需求依然保持正增速。其中健康行业、教育行业的CPI分别增长0.5%和1.2%*。

事实上,从制造走向服务,是所有发达经济体成长的必经之路。几乎所有G7国家都走过这条路径——

当人均GDP达到1万美元时,经济的重心开始转向服务;人均GDP达到1.5万美元时这个趋势加速——1980年,美国人均GDP为1.26万美元,服务消费占居民消费的53%,而现在美国服务消费占居民消费的比重增长到了70%。相形之下,中国人均GDP1.3-1.4万美金左右,但服务消费占居民消费的比重约为40%**,差距还比较显著——所以从宏观上看,未来的中国消费图景中,服务消费仍然是最有潜力的部分。

不过,服务业是一个和“人”直接相关的行业。从业者的素质,表达;用户的体验,感受,都千差万别,所以标准化程度低,品质的管理控制都更困难。

比如像房屋租售、保险、健身、培训、咨询、旅游……这些都属于客单价较高的“线索行业”——它们需要先获取客户的联系方式(即“线索”),再通过电话、信息、见面等方式进行推广,才有可能完成交易、提供服务。

这种商业模式有两个天然痛点:

  1. 极度信息不对称:用户难以辨别良莠,往往陷入“逆向选择”,出现柠檬市场(所谓柠檬市场,指的是质量差的产品以低价吸引客户,反而将质量好的产品驱逐出市场),最后往往选择了“有坑”的产品。

  2. 信任建立更难:高客单价需要深信任,但“软磨硬泡”的推销方式恰恰在消耗信任。从业者疲于奔命,口碑却往往不尽如人意。

之前商家想要解决这两个问题,主要依靠权威背书或者大规模推广——

比如在中央电视台打广告,让大明星念广告语,或者在地铁、电梯、公交车身上刷大幅宣传海报,甚至是更古老的挨家挨户进行地推。

跟他聊完之后,我突然想起很多年前有个老爷子跟我说的一句话——件事,你去求人,很难成,但如果你将路铺到对方脚下,他顺着路走过来,找你聊,这事成的概率就高很 多。”

当年我是当人际交往准则来聆听的。但今天想起来,其实和线索行业的“内容种草”是一样的:原来是商家吆喝,用户选择听不听,商家叨扰,用户选择是否接受,相当于“你去求人”,但现在合适内容去精准触达,激发了用户兴趣,然后再深入沟通,就相当于“把路铺到对方脚下,他走过来”,自然成交效率要高很多。

前两天,我在成都参加小红书的2025年生活服务大会,会上听到了“线索种草”这个概念——意思是从内容中去理解用户需求,用内容去激发需求,建立信任,促进成交。我觉得对今天的服务行业,尤其保险、健身、培训这些高人力资本的服务业来说,这个概念更重要。因为和买件衣服,吃个汉堡还不太一样——无论是考公、考研、全家旅行、月子中心还是结婚,背后都代表着一次重要的人生体验——因此,理解消费者在每个环节中担心什么、期待什么、为什么想要这次体验、体验后有什么反馈,对于消费决策就非常重要。而且一旦信任建立,复购率、客单价、连单率,都会有大幅的提升。

小红书能做“线索种草”,确实也是得益于自己独特的社区内容生态——用户极其乐于分享、表达和互动,也特别“听劝”,经过这些年积累,内容与搜索已渗透到用户生活的方方面面,有足够多的细颗粒度数据可供分析。而且,这两年AI能力的进步又进一步提升了这种分析理解的质量——不仅仅是关键词,还能捕捉语言表达背后的情绪。有个小团队,做零基础手绘课程的,就是通过这套分析,发现用户买课的理由特别多元:有对二次元的热情,有下班后打发时间的,也有想弥补童年没系统学画的遗憾——理解了动机,就更容易促成销售。

我今年在“共潮生”上也提到过,现在的消费市场,卷的真的不是“供给”如何充足,而是谁能更细腻,更深入地理解用户。当时我们提出了一个消费者视角的4C模型,帮助企业去找到用户,激发需求,持续成长。

  • Consensus(小共识):重新定义功能,不追“大共识”,而是找到一群人的“小共识”。

  • Context(微场景):把产品放进具体的场景,用内容和体验激发情绪价值。

  • Co-creation(强共创):让用户的真实声音提前进入研发和上新环节,降低试错。

  • Compounding(长复利):把数据沉淀成资产,让内容—场景—交易形成自我强化的飞轮。

这次小红书生服务大会上几个案例都让我感到,线索种草的本质,和4C的逻辑一致,本质上都是从消费者视角出发,用好的内容去寻找目标圈层的“小共识”,用具象的场景去激发用户需求,利用用户的反馈来提升种草效率。

比如说旅游服务商「奢享家」,创始人严云是个95后。刚开始的时候, 严云也是做大团游,抓大共识。 但最近几年就感到痛点很多:

首先就是服务质量没法保证。大团游更像拼团中介,当地服务质量没法把控。导游不专业,酒店降配,每天体验像开盲盒,投诉不断,客户回头率很低;加上生意增长见顶,同质化严重,被逼着打价格战,获客成本越来越高,利润越来越低——这样恶性循环,公司陷入不断拉新又不断流失的恶性循环。

2024年10月,严云开始在小红书运营,接到了一个超高净值客群咨询:三个人去九寨沟玩3天3晚,入住当地最顶级酒店,景区内外都是安排豪华座驾专车,最后团款超过9万元——而之前他们做的团游,即使是高标准的,客单价最多也就2000元。这个经历让严云感到,不是没需求,而是自己没找到这些需求,完成匹配。

从去年底开始,严云与小红书深度合作,将品牌从“开心走”升级为“奢享家”,而且不再营销“我们提供的产品”,而是去关注小红书用户每天在搜索什么、点赞什么、向往什么,反向调整服务产品和内容,变成“我们提供用户真正需要的产品”。过程中他们发现,新疆和云南是很多高净值用户重复打卡的目的地,然后全面调整了自己的经营策略:深耕这两个目的地,将客单价从几千元提升到两万元,然后对应地对线路、酒店和用车进行全面升级。

“深耕”意味着放弃粗放式的经营——「奢享家」直接放弃了“5天4晚走遍云南”这类线路,而是开始针对不同用户设计不同需求场景——对年轻家庭,用“自然环境,亲子成长”的内容引发冲动,对银发族,则用“养生,放松”的场景激发向往。

在这个案例中,Consensus(小共识)和Context(微场景)就是线索种草的起点——它要求内容不再是泛泛地面对大众,而是精准地找到那些具有共同兴趣或痛点的细分圈层,并用能引发共鸣的细分场景有针对性地进行“种草”。

广东清远长隆度假区是另一个成功案例——这是一个2025年初刚开业的以动物体验为主的度假区,如何做品牌定位是一个大问题。跟小红书合作挖掘用户的真实体验与反馈后,管理层发现,现在不管是亲子游,还是年轻人出游,短途游是合适的,但大家又都很希望有个“跨国文旅体感”,基于这种洞察,“亚热带气候+动物”=“国内小非洲”是一个差异化需求点,于是他们与小红书博主合作,投放了“野拍体验+非洲大迁徙”等种草内容,25年5月入园人数较4月增长了40%以上。

这就是4C中的共创(Co-create),它意味着用户的真实想法能参与到服务的快速改进更新中。在当下这么权威解构的时代,消费市场上的用户都更愿意倾听“同类人群”而不是专家的声音。所以,共创是线索种草成功的要诀。

4C模型中的最后一个C是Compounding复利——前面三个C的实现,需要靠数据沉淀累积,而这三个C的落地实现,又再次沉淀成数据,复用到下一轮的产品改进迭代中,实现复利效应。线索种草也一样——和一次性拿线索不同,它要求将每一次互动产生的数据资产化,让未来的种草行为更精准、更高效。

以某影像为例,这是一家西安的婚纱摄影品牌,婚摄行业是一个典型的红海行业:依赖结婚刚需人群,每一笔生意都得靠拉新续命,而婚摄企业数量不断增长,供远大于求。

如何实现持续增长,这就是大问题。某影像首先想到了在小红书种草,2024年主推“油画风摄影”概念,当月直接创下销售额新纪录,跃升陕西备婚人群渗透TOP1。

为了进一步把市场拓展到全国,某影像利用小红书内自身风格搜索趋势、站内人群搜索热词等数据资产进行了分析,扩充了“电影复古”和“草坪外景”风格。更关键的是,他们通过人群地域分布的分析,发现了不同城市用户对风格的差异化偏好,例如西安、杭州、上海的用户对这三种婚摄风格认可度都很高,北京用户更喜欢油画风、电影复古,广深用户更喜欢草坪外景等等。面向不同地域的人群,山竹会用匹配的内容来吸引他们。

某影像成功打开全国市场,甚至海外华人市场,品牌声量位居全TOP1。随着内容和数据不断积累,每一个笔记、每一次互动,都会成为下一次精准匹配和转化的“复利”基础。

我一直有种感觉,随着数字技术的渗透,那个“以用户为中心”的消费时代已经从“理想”逐渐落地为“现实”。这也是营销范式的重大变迁:如果之前的营销是市场推广Marketing,那么现在的营销更像是匹配Matching,在更加细微,更加个体化的场景中为用户匹配最合适的产品和服务。所以,今天的营销,要从My product, your need(我的产品满足你的需求)到Your journey, our business(你的旅程,我的生意)。

Your journey, our business,陪伴用户的旅程——我想,这也是小红书“线索种草”的内在含义,在一个人的需求变得越来越精细,越来越抽象的时代,谁能陪伴用户的旅程,谁就能获得信任,获得生意。

*数据来源:国家统计局

**数据来源:美联储、wind数据库

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