怎么玩才能在快手直播怎么聊天能留住粉丝中留住人 百度网盘

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-25 23:25 标签： 快手直播怎么聊天能留住粉丝

有很多主播一直在问为何自己矗播的时候，粉丝来来往往却留不住自己该怎么留住粉丝？

其实严格说来这个世界上根本就不存在什么留住粉丝的最好手段。靠长相就算你长得再漂亮，也总会有容颜逝去的一天靠才华？就算你琴棋书画样样精通外面也总会有更厉害的。靠感情要是他不喜欢你，就算成了你的守护也只是一个空名。

人不是动物也不是物品，人都是自由而独立的没有人有理由必须留下，一切看他的意愿和意誌而你并不能去干涉。

直播确实需要经营但要是对方不想看了，铁了心要走了就算你使出浑身解数，也无法将其留住的就像亦舒說的，当一个人不爱你的时候哭闹是错，静默也是错呼吸是错，就连死了也是错土豪就像手心里的沙，你握得越紧就流失得越快。

与其想方设法地想要留住那个土豪还不如把注意力放回到自己身上，好好经营自己

比起留住一个粉丝，我们更应该做一个让粉丝想留住的主播啊！

  1. 起更长的时间想和你约会，想和你一起去旅行这些都是他对你的需求，或者说欲望。就是让粉丝想在你身上得到更哆可是这些要怎么做到呢?

    我举个例子吧。比如说你一时兴起想买一样东西你进了一家商店，发现没有这样的东西然后你再走遍了很哆家商店，走得都几乎快要放弃了最后在一家商店买到了你想要的东西。相比较的是你一时兴起想买一件东西，然后随便走进一家店僦买到了你可以代入场景考虑，同一样东西那种方式你得到的满足感更大？所以明白了吗前者得到的满足感会大大多于后者得到的滿足感。费尽千辛万苦得到的要比因为冲动而得到的东西，显得更珍贵满足感也更强。

    说到这里大家明白原理了吗？

    关键是要设置障碍吸引法则里面有一个叫障碍吸引，心理学上叫罗密欧朱丽叶效应

    一杯无论在哪里都能喝到的一杯水，和历尽千辛万苦穿越沙漠之後喝到的一杯水虽然是同样的一杯水，但是价值却完全不同如果钻石是在你的门口能够随便捡到的，那么也就不会那么珍贵了有些東西的价值不同其实也就是心理上的区别而已，经济学的边际效应有些事物的价格其实是由边际效应决定的而不是绝对价值决定的。你偠做的是让自己产生这种边际效应。

    设置障碍的作用是可能粉丝最初对你只是有轻微的欲望，可是如果一直得不到这种欲望就会积累，等到最后你满足了他的欲望的时候他所得到的满足感就会越来越大。所以才不能予取予求一定要先拒绝一次对方的要求。要是直接满足对方的欲望不但没法给予对方成就感，甚至还会让你在对方心里的价值降低适当的拒绝，就是提升对方欲望的心理战术

  2. 比如說，你去吃一样很好吃你也很喜欢吃的东西只允许你吃一口，和让你吃到饱到吐两种情况，哪一种情况会让你更想回头去再吃一次答案我想你肯定也知道。我们吃东西的时候会产生很好吃的感觉，但是我们都会化为印象来记忆这种印象直接决定了他对你的刻画和態度。

    一般来说第一印象和分开时留下的印象是非常重要的，很多时候我们无法预言我们什么时候会预见所以第一印象具有不确定性，可是我们可以控制分开时留下的印象这个关键点就是，慎选下播的时间点在最开心的情况下播，那么对方就会对你意犹未尽还会期待下一次的见面。

  3. 一般说来空虚寂寞的人、无聊需要消遣的人、真心热爱的人、现实中无法得到满足的人才会玩游戏，寻找虚拟的快感其实仔细揣摩一下，你就会发现这跟看直播的人心理是一样一样的

    作为主播这时候就要明白自己存在的价值，要替你的粉丝解决他們的心理问题这样才会获得粉丝的关注及有效的打赏。

    粉丝不开心了你要哄他们开心；

    粉丝无聊了，你就要唱歌跳舞讲段子...；

    粉丝想尋找存在感你就要及时与他们互动；

    粉丝给你送礼了，你要第一时间表示感谢给足面子；

    主播如果能解决粉丝的痛点何愁没有礼物弹幕和关注。

  4. 网游里有国战团战、副本、帮派、任务系统、皮肤...

    直播里面有年度赛、月度赛、节日活动，家族PK/主播PK、主播连麦、各种礼物...

    這些看起来名字不一样其实套路都是相同的。

    网游要打怪升级直播需要关注刷礼物。网游爆出装备主播给粉丝微信/QQ/房间管理作奖励。团战国战玩家PK就是主播大赛游戏刷副本类比主播连麦。网游有帮派家族直播有经纪公司和公会，同样多半都有团队运作

    从这里看來，直播是网游的升级版是真人版的网络游戏，实时互动更有代入感。

经验内容仅供参考如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等領域)，建议您详细咨询相关领域专业人士

吸引眼球而且不违规的做法可取学会换位思考，假如你是粉丝你想看什么抱团玩，和别人一起直播组成联盟，营造氛围和看点

你对这个回答的评价是？

我要回帖

更多关于 快手直播怎么聊天能留住粉丝 的文章

 

随机推荐