Adjust:高手解析 | 红包裂变增长 - 大咖不会告诉

时间:2021-07-15 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:赵子仪网络

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< ">红包裂变是用户增长常用的方法之一。俗话说,外行看热闹,内行看门道。每每谈到红包裂变增长都是用户运营和渠道运营同学们的血泪史。

< ">在老板们日益关注的ROI指标下,提升用户留存、承接用户、确保转化等问题对于活动的效果衡量至关重要。

< ">这篇文章我们不讲玩法,不讲细节,因为这些都是一系列的课程了。我们的目的是希望通过分享,帮助在用户运营领域辛勤耕作的同学梳理较为完整,可借鉴的要点难点,也欢迎联系我们交流更多心得。

< ">红包裂变的玩法百花齐放,层出不穷,但无论是多么新奇有趣的玩法,活动成功的关键都离不开三个重要的潜在因素,他们对活动的效果起到了决定性的作用。

< ">a.种子用户数

< ">种子用户主要为现有用户及活动的直接目标用户,用户通过自己的社交群体进行传播,红包可触达的种子用户数是整个增长活动的基础。

< ">b.单用户所带来的新用户数

< ">每个用户所带来的新用户数和红包的玩法、新颖的运营推广方案以及实质性的福利有直接的关系,整个活动的效果很大程度也是由带来新用户发布会的总数来衡量的。

< ">c.传播裂变的速度

< ">用户的参与度和活跃度决定了红包传播裂变的速度,这也与整个活动的设计、运营、激励形式密不可分。

< ">初期的红包活动需要通过种子用户以广告或非广告运营方式进行传播,之后可通过口口传播、信息的传递进行病毒式扩散。

< ">端外红包裂变的增长大多为用户在投放入口点击红包后,跳转到下载页面获取应用后激活注册,或者直接调起应用,此时用户需要通过把红包分享给一定数量的好友等任务来使双方获得更大金额的红包或完成提现。

< ">端内活动则是直接分享邀请方式完成上述领取或提现。红包裂变活动的目的往往不只局限于前期的拉新,获取新客后如何解决留存的问题,确保转化,控制成本等都是在活动后期需要关注和解决的问题。

< ">红包裂变的优势和现状

< ">a.传播速度快,用户可快速接触到产品和活动。

< ">b.几何数量级的用户参与,达到拉新、促活的目的。

< ">c.下沉市场用户价格敏感,时间相对自由,熟人社交普遍,很大程度上扩大了红包裂变增长规模。

< ">d.多数用户对于“红包”接受度较高,成本可控,红包裂变成为很多公司运营的优先选择,尤其是电商、社交、在线教育等。

< ">劣势问题

< ">不容忽视

< ">红包拉新带来的未必是直接目标客户。用户粘性相对较差,对后期的留存也会有所影响。

< ">红包都有什么推广拉来的用户普遍价格敏感度高,在有规模化增长的需求时,对商业化效果的影响十分有限。

< ">裂变活动对于用户留存等效果的评估相对滞后,因此需要对红包活动归因内部达成一致,对前期活动的设计和成本的把控有较高的要求。

< ">同质化的红包拉新思维。越来越多的公司开始做红包裂变的活动。当竞品也在做裂变增长时,活动运营的成本就会不断上升。



< ">问题的规避和解决方法

< ">规模问题的解决

< ">以能让用户点击广告下载、跳转应用为目的,利用优质的素材文案进行推广,并给予整体成本可控的实质性福利。

< ">留存问题的解决

< ">采用任务打卡、累计奖励等方式,保证用户在一段时间内在应用中持续的活跃度。持续活跃也有利于整体活跃规模和留存的表现。可通过数据积累提前获取用户标签,利用用户分层的级别对应相应的活动页面。

< ">转化问题的解决

< ">通过定制化的产品和内容推荐、社交应用的沉浸式体验等,可以实现用户分层、内容分层及用户养成,最终将新用户向忠实用户和付费用户转化。

< ">ROI的解决

< ">统一归因,风险控制。在渠道用户、自然用户、活动用户等用户群中统一红包用户归因,项目策划中既定可控ROI,临界(预警)ROI;如过程中因预期问题需要调整策略,应同时以较小的时间单位监控直观指标、实时估算三星危机公关媒介策略ROI。遵循高变现场景及低成本获取的相互配合。

< ">活动优化与技巧

< ">最简化红包领取流程和跳转步骤。



< ">在玩法上配置拉新、促活的红包有效期以及提现门槛确保成本可控。

< ">有清晰明确,易读易见的红包玩法说明,且需要避免过程或者后续用户的纠纷和投诉。

< ">设立黑产防御、防作弊、风险应对措施,避免成本直线上升。

< ">所有的活动策划中,保持通过AB test在红包图片素材和文案上不断迭代,找到最优的转化方案。

< ">赋能红包。打通前端后台商业化等团队,模块化红包活动,帮助快速迭代升级玩法。

< ">实时监控红包领取、提取数据、设置预警指标,并在活动周期内随时调整策略。

< ">关注红包裂变活动带来用户的DAU,留存以及后续重要指标和非红包渠道、自然用户的对应指标比较。

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