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如何通过优化转介绍活动策略,提升用户分享率和拉新效率?

   日期:2023-09-07 12:17:02     浏览:76    
核心提示:笔者在一家出海在线教育公司,负责一个产品的付费用户运营,以付费用户的拉新析出率提升为指标。 其中一个较为重要的拉新渠道为海报分享,是非常成熟的产品化拉新方式:通过给予付费用户物质激励,以引导他们完成将带有营销性质的海报分到到社交圈(朋友圈/Facebook)以

在运营业务中,我们时常需要思考如何提升效果,比如怎样才可以提升用户分享率和拉新效率。这篇文章里,作者就结合实际案例,拆解如何调整并优化活动策略,以实现更好的效果,提高带线效率。一起来看看吧。

笔者在一家出海在线教育公司,负责一个产品的付费用户运营,以付费用户的拉新析出率提升为指标。

其中一个较为重要的拉新渠道为海报分享,是非常成熟的产品化拉新方式:通过给予付费用户物质激励,以引导他们完成将带有营销性质的海报分到到社交圈(朋友圈/Facebook)以实现转介绍。

一、拆解海报工具链路

基于此链路,我们可以将海报渠道的 Leads 数简单拆解为以下过程指标。

其中,分享率*人均分享次数 的结果即为付费用户的总海报分享次数,实际计算指标时,这里还会特指有效的分享次数,即用户完成了分享,保留固定时长后上传截图并通过审核,领取奖励,所以我们也可将其称为领奖次数。

领奖次数(总有效分享次数)受付费用户分享动机驱动,受每月的活动策略影响较大,而后续的扫码率*注册率则更多的受已分享出去的海报与落地页素材的质量影响。

虽然还可以通过设计活动策略推动邀请人提升扫码*注册率等后续环节,但是本文暂不聚焦此点。

二、提升高分享率&分享频次

通过 Leads 数的拆解,可以直观的看出,我们提升 分享率 与 人均分享次数,即这个板块最终的总分享次数,就可以显著的提高线索数。

所以最基础的,我们可以设计以下活动来提升分享率和分享频次。

激励完成分享行为激励完成更多的分享次数

在这之前,我们更多是简单粗暴的使用3/5/8次来作为用户激励的门槛,引导用户尽可能完成更多的分享次数。

这个策略确实可以有效提高用户分享次数,但是,在基于这个方向活动策略下,随着分享次数的提高,到达一个阈值后,扫码率和注册率开始逐渐降低,导致 Leads 提升的收益逐渐变小,同时带来的更多的活动成本,也导致活动的ROI持续变低。

分享次数和带来的扫码次数的关系类似正态分布图。

所以,这里需要引入一个新的指标,来更好的指导活动策略的设计。

三、提高单次分享收益

我们使用了单次分享收益作为新的指标,量化指标即为:

单次分享带线数:

通过这个指标的提升,可以真实的提升海报转介绍产品的带线效率与收益。

基于分享次数分群

因为数据基建还不太完善,所以先通过强关联性的单一维度 分享次数 来对用户进行分群。通过拉取历史数月的数据分析后,发现不同分享次数的单次分享收益差距非常大。

其中,我们可以发现:

强带线能力的分享次数集中在1~4次,再往上,仅有分享8次用户的分享行为,还具有一定带线能力,9次及以上基本上不具有带线能力。从带线结果来看,97%的带线数集中在1~4次。有40%的付费用户没有参与过海报分享活动。

而为了提升单次分享收益,我们期望更多的用户参与分享,且集中在更强的分享次数区间,而为了减低活动成本,我们也需要降低对于低带线能力行为的活动激励。

四、重新设计活动策略

根据以上结论,在次月,我们重新设计了活动策略,期望调整用户分享次数的结构来提升大盘的单次分享收益:

1. 大幅降低了对于高分享次数的激励,但保留有最低收益

取消了对于4次以上分享行为的月度活动激励,以降低对于低带线能力次数的成本投入。

但同时新增了一个每日分享打卡的基础活动,给予非常少量的收益,以保留这部分用户的基本分享意愿,同时避免客诉。

2. 倾斜活动成本,激励完成强带线能力区间次数分享行为

将降低高分享次数节省的活动成本,倾斜给激励用户完成在强带线区间的分享次数,以期改善用户分享次数结构。

3. 增加活动成本投入,激励更多用户完成首次分享

增加额外的活动成本投入,激励更多用户完成首次分享,配合兑换商城的入门实物兑换礼品上线,提高首次参与用户感知收益,长期培养用户分享习惯。

以达成我们期望的目标:

提升用户分享的积极性,直观提升用户大盘用户的分享率优化用户分享次数结构,以达到在相同分享次数,扫码/注册率的情况下,提升进线数与ROI

该调整策略具有实验性,因为我们暂不清楚对分享次数结构的调整,是否会对分享次数对应的带线能力有影响。如果有更多的用户属性标签可供进一步分层分析,可能可以降低不确定性与风险。

五、落地结果

完成月度实验后,数据结果基本符合预期。

1. 用户分享率显著提升

无论是全量用户还是有额度用户的分享率都有显著提升,尤其是有额度用户,分享率环比提升了58%。

2. 强带线分享次数区间,用户数显著提升

完成1次以上分享次数的用户数提升了30%,尤其是分享2次和3次的用户数,而大于4次分享的用户降低了20%,但带线数没有明显下降,改善了用户分享次数结构。

3. 分享次数对应的分享收益没有明显变动

我们之前所担忧的,结构变动是否会对不同次数的分享收益有影响,结果证实为没有明显波动,反而因为更多用户完成了首次分享,首次分享的带线收益环比提高了20%。

4. 结构优化调整,大盘分享收益提升

强带线区间的分享收益上升,弱带线区间的成本下降,也提升了整体大盘单次分享收益,环比提升了19%。

5. Leads数有效提升,活动ROI有些许下降

策略实施期间,后续的扫码率环比有所下降,但由于中途负责同学有所变动,所以无法具体归因是由于海报素材质量还是活动策略造成,但是结果的Leads数环比也有有效提升。

活动ROI有所下降,主要是因为加大了对于用户完成首次分享的激励,但是长期来看,收益大于成本。

六、总结

本次活动策略的调整,通过重新设计活动策略,关注用户分享次数的结构,我们成功地提升了用户分享的积极性,优化了用户带线结构,并提高了带线效率。

也让我们看到,通过深入分析用户行为,理解用户需求,并据此调整活动策略,可以有效地提升活动效果。希望给大家一个经过实践的思考方式,即从用户的角度出发,优化活动策略,以实现更好的效果。

文章链接:http://900614.com/news/show-37262.html 内容来源:
 
 
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