我们问你：在牛市还是熊市中，营销更难？ 👉 56.7% 说牛市 👉 33.1% 说熊市 👉 10.2% 说无所谓，没关系 真相是：这不是关于哪个更“难”。而是关于你如何根据市场状态调整你的策略。 🐂 牛市营销 心理学：稀缺性转变为FOMO。每个人都想参与，噪音淹没了信号。注意力分散，期望膨胀。 理论联系：定位理论（Ries & Trout）。在拥挤的市场中，关键不是“更好”，而是占据观众心中的一个清晰心理位置。 战术： 叙事 > 噪音：围绕一个宏观故事（例如，“链上身份”，“RWAs”，“AI代理”等）进行锚定，而不是推销功能。 细分 > 广撒：使用行为细分来过滤投机者和粘性用户。不要在游客身上浪费CAC。alpha：钱包细分在这里可能会改变游戏规则。 ( 教育 > 炒作：当人们好奇但信息过载时，简化。将复杂概念分解为易于消化的学习内容。 🚩 错误：追逐虚荣指标。在牛市中拥有10万粉丝，如果80%在价格下跌时消失，那毫无意义。 🐻 熊市营销 心理学：风险厌恶。人们过滤得更严格。市场安静，但信任信号比以往任何时候都重要。 理论联系：品牌资产理论（Aaker）。在下行周期中，每一次互动都在建立或侵蚀品牌资产。这是忠诚度复合增长的时候。 战术： 一致性 > 病毒传播：应用单纯曝光效应：重复曝光即使在没有人积极购买/参与时也能建立信任。 讲故事 > 投机：人类天生喜欢故事，而不是图表。使用叙事运输理论，吸引用户情感的引人入胜的故事。 实验 > 规模：在熊市中CAC较低。使用精益营销循环：小规模测试，迭代，放大有效的策略，然后再进入下一个牛市。 🚩 错误：保持沉默。看不见 = 忘记。 什么应该始终保持一致？ → 社区声音：所有接触点的一致性建立可信度。 → 透明度：行为经济学告诉我们，在信息不对称的市场（如加密货币）中，信任迅速侵蚀。 → 数据驱动增长：归因建模不仅仅是web2。在web3中，衡量驱动转化的因素（链上行为 > 点赞）。 什么必须改变？ 牛市：打破炒作 → 锐化定位，进行质量增长的筛选。 熊市：建立信任 → 更加注重教育、品牌资产和讲故事。 TL;DR： 市场周期。心理变化。但核心剧本是： 策略 = 不变（声音、价值观、品牌）。 战术 = 适应性（叙事、渠道、支出）。 如果你的营销只在一个周期内有效，那不是策略，而是运气。