水:平台的传播、裂变产品和运营策略决定了社交裂变能达到用户上限的多少水平
在社交裂变场景中,用户与产品分析是核心,用户本身的特点决定了他的传播范围(认识多少人)、传播效果(影响力如何)和带量效果(认识的人消费力如何)的上限,而传播产品设计(包括奖励设计)决定了用户传播能达到上限的几成水平 。
2)裂变产品迭代分析
下面以一个公式直观的观看小程序裂变场景的社交传播量的影响因素:
社交传播量=小程序启动人数*传播产品渗透率*产品分享率*人均分享次数
其中企业增加裂变效果的两个关键可控变量为传播产品渗透率、产品分享率,其中传播产品渗透率对应渗透与转化分析,而产品分享率对应裂变产品分析,具体分析思路如下:
传播产品渗透率分析思路:
- 传播产品页面的流量入口主要是哪些?
- 条件接近情况下,传播产品入口的流量是高还低?
- 老客的产品渗透率如何?按客户价值、注册时长、人口特征等维度细分如何?
- 新客产品渗透率如何?裂变新客渗透率是否会更高?
- 新老客户传播产品留存如何?按维度细分的留存如何?
- 其他页面分享率如何?与传播产品分享率相比如何?
- 从分享页面路径来看,页面分享的主要场景是什么?
- 传播产品页面的点击量分布如何?是否聚焦?
- 传播产品分享用户的前向行为路径如何?传播后反馈如何?主要场景是什么?
- 新老用户分享率差异如何?普通新客、裂变新客分享率差异如何?
下面以一个公式展现裂变效果的影响因素:
裂变效果=传播人数*(人均传播量*裂变转化率*裂变客户价值÷裂变数量÷裂变价值)
可见裂变效果除了与常规的裂变数量有关还与裂变质量有较大关系,因为在社交网络中,肯定存在不同类型的用户,比如 KOL 型用户(并不是指真正的 KOL,而是指小领域或圈子里的领袖人群),比如羊毛用户 。
而从精细化运营的角度来看,针对不用类型的社交用户,社交裂变的运营策略也要做到差异化 。如某企业的裂变引发的全是薅羊毛用户的参与,裂变质量可以说为负值,那裂变效果也随之变成负效果 。因此识别裂变质量极其重要,下面介绍一种分析思路——社交用户矩阵分析,如下图:
文章插图
- KOL 用户:传播数量、质量都较好,如果平台 KOL 用户数量可观,可考虑将传播奖励与传播量挂钩,KOL 将会是平台裂变的主要贡献力量;
- 种子用户:裂变数量中等,但拉来的用户质量较佳,这类用户有向 KOL 转变的潜质,但要进一步了解传播数量较少原因;
- 利益用户:裂变数量很大,但是裂变质量较差,大多场合下该类用户是利益强驱动,为了获取奖励进行无差别传播;
- 羊毛用户:短期质量指标很好,长期质量指标很差,裂变数量较少,常见的羊毛用户群,比如一人多号、家庭号等;
- 普通用户:数量和质量都较差,大部分用户的表现都在本区间内 。
上部分中的用户分群分析,我们用过裂变数据和裂变质量指标可以人为地将社交传播用户进行分类,但是这样分类是通过先验的规则进行划分的,是拍脑袋得来的 。有没有办法通过数据驱动获取我们社交传播用户的分类呢?
在这里我们应用 K-means 聚类的数据挖掘算法,将社交传播用户的人均传播量、平均传播深度、带量注册转化率、人均裂变人数、带量裂变转化率等指标作为聚类特征,进行传播用户类型挖掘,结果如下图:
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