阿根廷Telegram成品数据实测:活跃账号转化高2倍

15 10月10日,2025

在全球私域流量增长的趋势下,Telegram已成为企业出海营销的“主阵地”之一。尤其是在阿根廷,Telegram用户数量连续三年保持两位数增长,活跃度远超WhatsApp、LINE等传统通讯工具。

那么——如果你手里有一批经过精准筛选的阿根廷Telegram活跃账号,实际投放效果能提升多少?答案是:转化率最多可提升 2 倍以上。

这不是理论推演,而是来自DataSea数据海洋平台的大量实战数据对比分析。本文将带你深入了解如何借助「成品数据 + 活跃筛选」,实现投放效率质变,打造高互动、高复购的私域阵地。


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Telegram成品数据,为什么适配阿根廷市场?

在拉美地区,Telegram具备以下天然优势:

开放式平台,便于营销链接转发与引流落地

用户粘性强,活跃时间长,喜欢加入社区互动

电商/教育/金融/内容创作者等多个行业正在大规模迁移至Telegram私域

而阿根廷用户的数字行为呈现出典型特征:

更倾向社群内互动

接受度高,容易接受“非广告式”信息

喜欢定向优惠、限时促销、语音内容

这些特征让活跃且有行为的Telegram账号成为电商、SaaS、在线教育品牌的黄金流量入口。

DataSea数据海洋平台如何筛选高转化账号?

DataSea专注于全球社交平台用户数据采集与筛选引擎,在Telegram板块的筛选能力极强,支持以下:

 成品账号,免验证即用

所有账号均为已开通状态

已检测为真实注册用户

支持一键导入系统

 多维标签 + 行为数据筛选

3天/7天活跃

最后上线时间精确到小时

标签字段包含:

¢ 用户性别

¢ 是否有头像

¢ 兴趣方向(电商、教育、体育、母婴等)

¢ 城市/语言/设备类型

 格式标准,兼容各类系统

支持 CSV/XLS 输出格式

可用于 WhatsApp 群发系统 / Telegram 自动应答系统 / CRM系统 / 营销分析平台

可按字段自动去重

一句话总结:你想筛选什么样的账号,DataSea都能实现。

典型使用场景:阿根廷本地投放实战案例

电商品牌:鞋服类独立站

目标:引流用户进入Telegram频道,提升新品首发转化

操作:

使用DataSea提取阿根廷 3天活跃 + 有头像 + 18-35岁用户

私信内容引导用户加入频道领取限时折扣

群内建立互动场景,引导二次点击商品链接

效果:

用户入群率 6.1%

新品购买率提升约 180%

30天内实现 ROI 1.9 倍

教育平台:语言学习App

目标:触达阿根廷英语学习群体,投放免费试用课程

操作:

导出Telegram账号 + 教育兴趣标签 + 活跃度高

配合 DeepL 西语/英语翻译,投放多语言内容

提供课程试看链接 + 自动应答客服协助注册

效果:

用户点击试学链接比传统广告提升 240%

注册转化率 8.2%

以上案例仅为DataSea合作客户的冰山一角,说明一个趋势:活跃数据包正在成为品牌切入拉美市场的第一步。

“导出账号”到“成单转化”,只需这3步

第一步:选择目标标签

登录DataSea,进入【Telegram数据中心】→ 地区选择阿根廷 → 标签组合筛选

如:

活跃时间:近7天

用户属性:有头像 + 男性 + 体育兴趣 + 布宜诺斯艾利斯城市

账号状态:已开通 + 非僵尸号 + 有设备记录

第二步:导出成品数据

点击【导出】即可生成.csv格式账号列表

可选择同时导出用户标签字段,方便系统接入

第三步:导入投放工具或CRM系统

绑定群发工具,实现自动化信息投放

接入客服系统或聊天机器人,实现分层运营

标记客户行为,进一步打标签、做再营销

投放的成功与否,不在内容,而在入口。

——选择对的人,是赢的开始。

阿根廷市场爆发在即,别错过高活跃用户这道门

Telegram 正在成为拉美私域运营的新入口,尤其在阿根廷,拥有一批“高活跃 + 可沟通 + 有购买力”的成品账号,是你提升转化率、降低投放成本的核心资产。

别再浪费预算砸在无效用户身上。

DataSea 数据海洋 提供的阿根廷 Telegram 活跃数据包,让你的投放真正「触达对的人」。

 

数据海洋DataSea十年全球品牌沉淀

我们提供严格的筛选检测和验证的WhatsApp / Line / Fb / Ins / Zalo /Telegram / Signal / Skype / amazon / Linkedin / Twitter / Viber等社交软件的手机号码列表,确保超过95%的号码都是开通且有效的。

号码社交软件开通·号码活跃·号码在线时长:https://www.datasea.app/

免费样本请联系TELEGRAM官方客服: @DataSea_vip

 


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