- 影响范围越大,评分越高;
- 自信程度越大,评分越高;
- 难易程度越低,评分越高 。

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3. 第三阶段:小范围测试相比于任务宝裂变,转介绍简单很多,在做之前就有很清晰的思路,小范围测试一共经历了4次 。
第一次上线的是一个单阶梯的邀请有礼活动,有三个奖品,成功邀请3个人就可以选择其中一个,前期为了带来的用户足够精准,限制了只有正课用户才能参与,活动上线之后,在公号进行了模板消息推送了1万人,带来了246人,分析可能是奖品吸引力不够 。
第二次活动为了控制变量,只是把第一次的是理财书换成小米礼品,在公号进行了模板消息推送了1万人,带来了648人,K值有1.2,一周后拿到后端转化数据,转化也没有问题 。这个数据当时我们非常满意,后来就全量推送了,带来了1500多个leads 。
为了能带来更多的leads,考虑到我们正课用户较少,即使全量触达,能带来的量有限,再加上随着存量的消耗,现有产出还会下滑 。
基于这样的背景,我们把活动开口进一步放大,把体验课未转化用户也放了进来 ,带来的leads翻了1倍 。
但是ROI低于1(底线是1,合理是1.5以上),后来我们把活动开口取了一个中间值:正课用户+体验课完课用户,因为未转化的用户里超过60%都是没有完课的,也就说没有体验过我们的产品;相比只是针对正课用户,带来的leads数量增长了,后端转化也没有问题 。
补充说明:后来通过活动数据分析发现,影响转介绍带来的新用户转化原因两个:活动奖品和活动开口 。
如果活动奖品与业务的相关性弱,选择体验过产品/服务的用户,比如付费用户;如果活动奖品与业务的相关性强,对于参与用户就不用过多限制;可以针对不同的用户,设计不同的转介绍活动 。
4. 第四阶段:找到关键数据指标由于之前做任务宝裂变的经验,找转介绍关键指标轻松了许多,因为裂变包含转介绍,关键数据指标可以说几乎是一样的,只是具体的定义和算法不一样而已 。主要有种子用户参与率、分享率 、新用户转化率、任务完成率、K值(拉新系数)、ROI 。
当然,如果你之前没有做过裂变,可以通过多场转介绍活动数据明细对比得出 。
- 种子用户参与率=点击邀请按钮(生成邀请海报的老用户数)/进入活动首页的老用户数;种子用户参与率越高,说明奖品对老用户吸引力越大 。
- 分享率=邀请海报扫码数大于0的人数/ 点击邀请按钮(生成邀请海报的老用户数);分享率越高,说明奖品对用户的吸引力越大 。
- 任务完成率=完任务的人数/分享人数,任务完成率越高,说明奖品对用户的吸引力越大,同时也说明邀请门槛设置合理 。
- 新用户转化率=报名体验课人数/新用户扫码人数,转化率越高越好 。
- K值 = 新增用户 / 种子用户;K值越高越好,一般高于1效果会很好 。
- ROI=GMV/成本,ROI越高越好,越高说明越可持续 。
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