裂變增長模式下的流量分析

近兩年，增長黑客、流量池、裂變營銷、私域流量這類增長相關話題一直備受關注；在付費流量成本不斷上漲的環境下，以裂變為代表的“免費”流量獲取方式，被越來越多的平台青睞；沒有哪種流量可以完全免費獲得，品牌、內容、傳播都需要成本，這裏的“免費”是對比付費渠道的相對免費。

對於裂變營銷，市場上刷屏的成功案例越來越多，工作中也經歷了若干項目；今天我就以裂變活動為例，總結一下裂變活動從策劃至完結，各個環節中需要的流量數據分析內容及分析思路。

01 項目流程完整裂變活動流程及各環節對應的數據分析框架如下：

由此可見裂變活動的每個環節都重度依賴數據分析，數據決策的正確與否直接決定了活動的成敗；框架中各個環節串聯在一起，涉及流量結構、流量質量、用户行為等方面內容，因此完整的參與一次裂變活動分析，也就相當於對產品流量進行一次全局覆盤分析。

02 目標評估1. 評估量化目標設定是否合理

工作中，一些沒有經驗數據借鑑的場景下，目標設定的方法就是“拍腦門”；但用户增長是以目標為導向，裂變活動的目標必須設定合理；判斷其是否合理的標準其實很簡單就是看裂變度（K）和活動參與用户佔比是否合理。

裂變度（K）=被邀請的新增用户數/發起邀請的老用户數

活動參與用户佔比=參與活動用户數/活躍用户數

假設，一APP的DAU為20W，那麼裂變活動的新增用户總量目標設定為10W是否合理？

K=1代表參與活動的每個用户都邀請到了新用户，這種情況在實際業務中很難達到。按照活動策劃合格標準預估，K=0.6，參與活動用户數則為16.7W，佔活躍用户比例83%，顯然目標過高。

那麼建議目標值是多少呢？

保守預估：K=0.5，30%活躍用户參與，那麼目標應設定為3W；激進預估：K=0.7，50%活躍用户參與，那麼目標應設定為7W；這樣就給出了個預估的區間，最終可結合業務實際進行目標設定。

2. 選擇裂變活動目標種子用户

目標種子用户即為能夠參與活動且轉化能力較高的用户。為了使K儘可能的高，在活動入口全局覆蓋的同時，還應該有側重的進行活動推薦；在種子用户選擇時，需要對於活躍用户的行為進行分析。

以信息流內容APP為例，用户選擇時需關注用户瀏覽、評論、轉發、收藏、問題反饋等相關行為的佔比；如A用户瀏覽、收藏較多；B用户瀏覽、評論較多；C用户瀏覽、轉發較多；那麼種子用户選取優先級C>B>A。

在實際工作中，可以對用户的行為做分值設置，根據行為佔比加權平均計算出用户分值，選擇分值較高的用户作為種子用户。

種子用户選取也是當前產品的用户行為盤點、用户（流量）質量評估，選取種子用户的行為評分可複用於流量質量評估。

03 數值策劃

數值策劃部分需要按順序進行。

• Step1：產品設計出分享頁面後，需要根據設計出的頁面分享路徑、轉化經驗數據預估分享頁面轉化漏斗；
• Step2：根據轉化漏斗、種子用户數、目標拉新數測算傳播度數值；
• Step3：根據活動預算、傳播度數值測算成本數值

1. 分享頁面用户各環節轉化行為數據預估

頁面轉化漏斗的預估要點是：

• 明確用户訪問的產品路徑；
• 考慮各個動作的流失不用遺漏，不同產品的活動設計差異很大，在實際預估中遵循預估要點即可。

根據常見產品路徑粗略歸納計算公式如下：

活動入口轉化=DAU*活動入口頁面訪問比例*活動ICON點擊率

分享路徑轉化=活動頁面曝光*分享按鈕點擊率*被分享頁面成功曝光率*被分享頁面觸達用户按鈕點擊率

2. 裂變模型傳播度、成本數值測算

傳播度數值測算，通俗的講就是套路設計，計算老用户需要產生多少傳播才能獲得權益獎勵。

以用户發起福袋幫拆贏現金紅包活動為例，老用户發起幫拆邀請後，每個幫拆用户可拆得的金額該如何設定呢？新用户比老用户拆的多？老用户一定拆不開嘛？一系列問題接踵而至。

數值設定的要點：

• 不易過難提升期望值；
• 拉新為傳播的主要目標、曝光為次要目標。

數值設置方式可如下例：

假設發放福袋的金額固定為10元錢：

• 第一個幫拆用户幫拆金額設為5元左右的隨機數，提升用户獲得獎勵的期望值；
• 在邀請到幫拆新用户前，從第二個開始的幫拆老用户幫拆金額設置為0.5元左右隨機數字，設置1元保護，當福袋剩餘金額小於等於1元時隨機數字調整為0.01元左右直至福袋拆完；
• 從第二個開始的幫拆用户如果為新用户那麼幫拆的金額設置成1元左右的隨機數字，如已邀請到新用户取消1元保護。

那麼成本該如何保證呢？

結合活動預算、新增用户目標預期，能夠計算可接受獲取新增用户成本；根據數值設置的極大場景、極小場景即可推算裂變模型下的獲取新增用户成本區間；最終通過調節影響拆福袋難易程度的參數，控制模型下的獲取新增用户成本在可接受範圍內，模型即可生效。

04 活動監控1. 活動監控數據模板製作&數據監控

同樣已拆福袋活動獲得紅包活動為例，需要從發起用户、幫拆用户兩個角度進行數據收集。

包含的要點是：

• 分享鏈接、分享頁面、中間頁面的瀏覽、點擊指標監控；
• 觸達用户數、發放權益數量監控。

發起用户角度：

幫拆用户角度：

2. 結合數據表現及時評估效果達成

總結裂變活動核心結果值如下：

• 活動觸達老用户數→參與活動老用户數→活動參與率
• 獲得權益老用户數→活動帶來新增用户數→裂變度K
• 活動支出權益金額→活動預算消耗進度→活動拉新成本

核心結果值能夠表明活動目標達成情況、預算花費情況、活動成功與否；在活動進行中需要隨時關注核心指標變化，根據數據不同表現及時調整活動難易度、預算投入，使活動達成最優效果。

05 效果驗收1. 活動效果數據盤點

活動效果數據盤點核心結果指標與過程監控一致，需要盤點的內容是：此次活動花了多少錢？獲取了多少新用户？獲客成本跟付費渠道相比是多是少？有多少老用户參與活動？裂變度是多少？哪個環節的轉化率較低？該如何優化？

2. 引入流量質量分析

通過活動引入的流量，同樣需要監控用户行為、評估流量質量。監控的數據指標、分析方法與付費渠道一致。

#專欄作家#

大鵬，公眾號：一個數據人的自留地。人人都是產品經理專欄作家，《數據產品經理修煉手冊》作者。

本文原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基於CC0協議。