255 活动裂变增长公式

2019年12月,(拼多多涨粉网站),完全不懂什么是增长的小白运营开始踩上这条满是【坑】的路——做过7天只有4个新用户付费的新增活动,也做过7天1w+的付费新增活动;借此篇文章总结下这一年多来的履历教导,增长阶梯上共勉!

差此外公司增长的指标是差此外,有大概是APP下载人数/活泼人数/新关注人数/新付费人数,笔者地址的行业是在线教诲行业,增长的北极星指标是【新付费人数】,更详细的是付费0元以上的新用户数。故而本文中提到的增长方针都是新付费人数。

增长是一个和数字较劲的历程,差此外增长方法有着差此外特点,如投放注重转化率,而本文主要研究的是裂变的增长方法,更狭义的说是老带新or新带新,本文将通过如下的增长裂变公式去展开。

一、1个常用的低级裂变公式

新付费人数 = 活动曝光人数*参加率*分享率*新用户裂变率(*关注率)*付费率

这个公式是最根本的公式,可以套用在大大都裂变活动中,可以先从这个公式入手,更庞大的多级裂变其实也是在这个根本上继续延展的,本文暂不接头。

265 活动裂变增长公式

增长的每个环节都会对最终告竣新增人数有影响,让我们来看看各个环节的影响因素是什么吧。

二、什么抉择了活动的参加率?

活动参加率的核心:方针人群+钩子+支付本钱的综合考量

在设计活动时,方针人群的多寡抉择了你的资源位曝光量级、活动的局限,而按照方针人群制定有吸引力的钩子以及得到钩子所需要支付的本钱,则抉择了活动的参加率。

1)假如你的钩子只有少数人会感乐趣,那么就针对少数人去曝光

2)不要等候用小好处,得到用户的大支付,用户只会在开始就选择放弃

3)钩子不只要思量对初始参加人群的吸引力,还要思量对新增方针人群的吸引力

曾经有这么个同学跟我接头了一个玩法:A是我们平台的老用户,A为了得到平台购课币邀请多个挚友B资助攒币,B也能得到购课币。

我问然后呢?——然后B也去购课了。

问题来了,B对我们的平台完全不了解的环境下,B怎么明白TA得到了购课币这个观念呢?购课币是什么呢?为什么要来买我们的课程呢?A只是让TA资助攒个币,没让他一起买个课呀。

以上我们可以知道,做一个新增活动,若想要带来新增,不只要设计对老用户的钩子,更要设计对新用户的钩子,才华做好完整闭环。

4)损失厌恶对比得到感更能引发用户参加率

在活动中适当操作损失厌恶心理,比如倒计时、优惠即将逾期提醒,更能引发用户参加的意愿,笔者曾经做过一个优惠券活动,一个普普通通的优惠券逾期提醒的动静,竟然带来了1/3的新增!

5)操作层面,法则最简化,不要寄但愿于用户能看懂你凌驾两行的玩礼貌则

做好主路径设计,将想要用户做的第一步放在第一屏,路径清晰易懂(钩子是什么、要怎么做才华得到)。

大概这是许多新手才会踩得坑,笔者就曾经验过——进入活动页,最后只有30%的人看到了我的参加主路径,70%的用户在那之前流失了……血泪提醒,别再踩这种新手坑。

三、提高分享率:操作猛如虎,一看晋升0.1

钩子是上策,文案是中策,操作是下策

首先在某些环境下参加率和分享率可以是同一个,但有的环境下,人们也会把参加率当身分享率,而笔者在经验预估方针和实际远不相符时,深决心识到分享率≠参加率。

还原这么一个活动:用户可以选择免费开团,邀请X个新用户即可成团得到课程。而笔者将参加率=开团率,进而直接跳到了裂变率,这样等同于默认分享率为100%,而实际环境并非如此,进而导致预估有较大偏差。

分享作为裂变的关键行动,如何提高分享率呢?

笔者曾经历久陷入过操作的漩涡,(淘宝真人流量平台),试图通过缩短分享路径、强化分享操作、优先露出需分享的内容等操作去增加分享率,但多次表白,这种操作难以提高分享率。

以下为笔者得出提高分享率的有效要领:

1)优先优化钩子,(抖音运营资料),(视频号刷点赞平台),假设活动的钩子是奖品,那么就改换奖品去测试提高分享率

2)优化文案是其次,优先突出用户得到的好处/吸引用户的特征,而不是行动

比如笔者曾实验将文案从“当即分享”的分享行动文案改为“我要免费领”这种好处导向文案,分享率有必然晋升,同理通过文案优化钩子能吸引用户的特征,晋升钩子的吸引力也是提高分享率的有效要领。

3)让用户支付必然的本钱,用户大概更愿意分享

笔者做过一些活动发明让用户支付少许金额往往对比免费的活动分享率更高,虽然这会适当降低参加率,但让用户支付本钱,岂论是沉默沉静本钱照旧现金本钱,真的能起到更好的结果。

4)操作层面,倒计时这类提高损失厌恶的本领也是一个晋升分享率有用的要领

四、新用户裂变率:一场心理的博弈

新用户裂变率指一个参加且有分享行为的用户平均拉了几何新用户会见,这与用户的分享场景和鼓励用户的钩子有关。

1)钩子吸引力和用户支付本钱要相符,才华到达理想的裂变率

比如笔者曾做了两个活动,同样是邀新3人团,A活动是1元购买3D拼图,B活动是3.9元购买100节课程,B活动的新用户裂变率是A活动的2倍,钩子给到用户的拉新动力,很显然B的代价看起来更高。

2)告竣预期设定+分享的场景,琢磨用户心理提高裂变率

一方面,你给到了用户钩子,然后你要求用户给你分享到哪里?/你给到分享的工具是分享到哪里?

是群?——那是不是用小措施更好?

是朋友圈?——那是不是得提供裂变海报?且给到用户必然得心理满足?

照旧一对一?

另一方面,你是给到了恍惚性/确定性的要求?

比如邀请一个人得到5-20随机金币,直至100个金币得到钩子。

照旧明确汇报用户,邀请1个人就能得到钩子?

假如你设计的分享路径过窄,比如提供的是更适合一对一的分享链接,同时汇报用户邀请1个人就能得到钩子,那么很大概你能得到的新用户裂变会少得多。

3)共享好处和理所虽然——更高级的分享敦促

不知道大家有没有遇到过这样的场景:

我给到了用户那么多钱鼓励他,为什么用户的参加率和裂变率照旧很低呢?

不是每个人都是能被“收买”的,像教诲行业许多邀新有礼活动,(网站文章代更新),分销活动,基本上属于给到分享者的好处大于被分享者好处,这种赤裸裸的利诱只对一部分人有效,但这对付普通公共而言,大概会带来必然的心理承担——负罪感。

这种负罪感用两种裂变模式的比拟可以很明显看出区别:助力得奖和组队得奖。

助力得奖:我提倡了一个团,需要邀请挚友帮我助力,到达指定命值,我就可以得到奖品,助力者不会得到这个奖品

组队得奖:我提倡了一个团,可以邀请挚友一起来参团组队,组队成功,每个人都会得到奖品

假如利用你的产物的用户,是对分享有较量高的要求和原则的用户,那么组队得奖的模式,对比助力得奖,参加率更高,裂变率也更好——因为这操作了用户的互惠心理,降低了分享的心理门槛。比如常识付费类的人群。

4)排行榜是个好工具,能有效鼓励拉新活动头部人群

针对拉新意愿强的人群,那么高门槛高鼓励是一个有效的头部鼓励计策,不怕给的多,就怕给的少!

笔者做过多次排行榜鼓励,发明排行榜的头部人群基本带来了60%+的新增用户;这部分头部人群拉新能力强,拉新意愿高,假如你给到的奖品上限太低,只满足了拉新能力低的公共人群,毫无疑问限制了头部人群能力的发挥!

故而一个活动,若是面向公共,记得留个排行榜/顶部人群鼓励钩子,来引发头部人群的拉新潜力,他们会给你带来的惊喜。

五、关注率/付费率:直奔方针,少做漏斗

笔者前面讲到,付费新用户数是笔者的新增指标,故而关注人数需要*付费率才是笔者想要的付费新增,但也时常遇到这样一个问题:是要做关注活动照旧直接付费的活动?关注门槛较量低,参加人数多,问题在于付费率,直接付费的门槛高,参加人数低,(淘宝真人刷粉平台),但淘汰了关注漏斗。

笔者总结以下概念:

1)先关注后转化,照旧先转化后关注,取决于差此外场景

若转化不了的场景/需要长时间决定/需要机缘才华转化的场景,则先引导关注,若是可当即付费的场景则引导转化。

比如打车场景,笔者看到过花小猪的案例:分享者A邀请了B来领取花小猪打车软件的优惠券,B领取后直接引导跳转打车进口,这是直接转化的例子,(抖音运营资料),但问题是:打车作为一个需要打车机缘的产物,在这里立马转化很显然不符合场景需求——用户有打车需求时才会利用而这里我只是介入了个活动大概还没有这个需求,或者先让用户留存下来会越发适合。

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那么直接付费的场景有哪些呢?

比如瑞幸的分享红包,喝瑞幸咖啡对机缘的要求不高,且决定本钱低,故而用户领到券后引导去买咖啡,转化率对比引导关注会更高,而付费的用户留存和复购也更高。

若你照旧不知道要先关注照旧先转化,那么在实际应用场景里,可通过AB测试来看哪个是最好的。

2)先关注再转化,为了到达方针需要几倍+的裂变能力,要求极高的策划程度/担保ROI为正

若是以付费新增为方针的活动,那么先关注后转化,一定存在大漏斗——

假设参加人数沟通,直接付费转化的活动若能1带1(1个参加带1个付费新增),先关注后转化的话,若转化率是20%,那么这个活动就得1带5个关注,才华到达同样的付费新增人数。而人数的增加,纵然行动变轻了,对付参加者而言也并非一件轻松的事。

假如是好处诱导型的关注活动,这意味着钩子得吸引力大,支付门槛相对较低,且能担保ROI为正,才华到达足够的“关注底量”来举办转化。

这里举个例子:有道少儿的公众号很是多实体书领取的裂变海报活动,这类活动能在其公众号一直推出,说明至少ROI是为正,能一连带来新增的活动——20名宝妈新增关注数*转化率*客单价>书籍本钱;这里若转化率低,客单价就得较高,若转化率和客单价都低,很有大概是个亏本无法放量的买卖。

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另有一种就是靠内容取胜的活动,比如病毒营销类的内容活动,这往往需要很高的策划程度。

以上,假如你还在处于不知道怎么策划增长活动,不知道怎么评估增长活动的优劣时,那么就先凭据这个公式看看本身的数据吧,看多了,你就对增长有必然的敏感度了。

但笔者始终记得一位大佬跟我说过得话,分享给大家共勉——

“每个数据的背后都有其特定的配景,不要被数据欺骗,更不要欺骗本身。”

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