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撇开虚荣指标,如何策划一场成功的拉新活动?

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拉新一直是众多活动运营的目标。拉新活动方式有很多,包括“以老带新”客户口碑式的拉新、锁定目标式的地推拉新、宣传合作的线上渠道拉新等。精心策划的线上线下活动,可以快速实现拉新。而拉新活动的终极目标是转化,并非拉新人数的美丽数值。在每一家追求数据驱动的企业,一味沉浸在单调的突增指标并非依靠数据驱动决策,而是在数据的泥沙中挣扎。

最近笔者参与一家服务全球商家的B2C跨境电子商务交易平台,该平台一直通过数据驱动理念把握用户需求。我以该平台一次拉新活动为例,先容其团队如何通过数据分析来评估和改进一次拉新活动。

一. “看上去很美”,拉新虚荣指标背后的三大问题

今年6月,该企业策划了一次长达一个月以“A计划”为题的拉新活动。该活动形式是由老会员邀请新会员注册为主。上线第一天成果显著:日新增会员数量增加高达100% – 200%,且活动当日平台的成交额提升20% – 30%。两个指标的飙升让参与此项目的活动同学格外兴奋。

在数据分析领域,“总注册数”、“新增注册数”指标本身是一个虚荣指标,该指标随着活动力度、形式等呈现短期暴增,他能够告诉你的活动传递并影响了多少“新用户”,这些新用户知道你在做什么,而并不意味你的产品一定对他有价值。显然要结合新用户的留存、转化等情况综合考量。

的确,随着活动的持续进展,配合数据深度观察,看似光鲜的外表下却暗藏着不少问题,我来列举了较为典型的三大问题。

无效邀请比例高达 40%

该活动大部分新增会员是由老会员邀请而来,而经多维数据分析发现,超过 40% 的新客户属于“无效邀请”,即存在邀请者和被邀请者注册国家不一致(正常情况下的邀请应为同一国籍的邀请)、邀请码无效(被邀请者错填邀请码)、设备重复(一个设备多次重复注册)等问题。

撇开虚荣指标,如何策划一场成功的拉新活动?

图1 拉新活动当天发现邀请者和被邀请者注册国家不一致的情况

转化率较低,付费意愿较差

一周后数据统计,与自然流量相比,A计划新注册会员的留存率与转化率均低于其50%;从注册到浏览商品详情的转化率低于其60%;另外,人均支付单数降低3倍,人均消费金额仅占自然流量的25%。下图为活动带来的新会员与自然流量会员的转化情况。

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图3 ?一周后新会员总转化率均低于自然流量50%

综上,这些问题暴露了活动内容和产品本身有不完善之处,这是拉新活动和产品持续性发展亟待破解的难题,例如为什么会存在无效邀请?页面布局是否具有购物(支付)引导性?配色与风格调性是否传递用户轻松的视觉感官?用户的选购体验操作是否舒适……

二. 有的放矢,数据驱动思维下的拉新问题定位及策略

科学的数据分析可以无限逼近客户真实意愿,数据分析可以引导运营人员发现问题,找到弊病可能出现的原因,从而优化列表页的体验、提升新萄京网址流量分配效率、购买决策路径等,最终提升用户的转化率。针对A计划的拉新活动,王向君针对上述提到的拉新问题、活动效果评估不佳的情况,围绕拉新、留存与转化采取了相应措施。

1. 破解无效邀请,加强拉新的有效性

针对拉新活动,该平台从以下两方面做了优化:

(1)定位并修正注册页面问题,无效邀请从 40% 降至 15%

通过无效邀请人群的无效类型发现,国家不符的情况占据50%,即邀请者和被邀请者的注册国家不一致。将此类用户进行分群并分析发现:无效邀请人群的注册国家刚好是注册页面的默认国家。显然,注册页面的默认国家的设置存在不合理之处,并马上着手改进。

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图4 该电商平台的注册页面

改版后第二天,无效邀请里国家不符的情况降低至个位数。无效邀请人数在整个活动中的比例下降了到了15%左右,在活动中后期,该指标持续稳定。说明这是一次很成功的改动。

(2)A /?B 测试选择最优方案,日点击量增长10%

因为A计划以奖励的方式来激励老用户拉新。即老会员通过进行活动页面分享邀请新会员。良好的视觉页面感官和风格调性既能增加老会员的分享概率,也能促进新用户的注册欲望。于是,关于分享活动页设计了4套不同方案来进行测试。

技术事先对4套方案进行了埋点,并标识为版本1.0、版本1.1、版本2.0、版本2.1 4种标记。这4种版本被分配给四类不同的用户群体,一周之后,发现1.0版本所带来的点击量明显高于其他版本。显然1.0版本风格最受欢迎,于是把所有的分享页面都换成了1.0 方案。按此改版后,分享页页面的日点击量增长了10%。

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图5 对比4个版本的会员点击情况

2. 促活新会员,精准推送挽回流失会员

新人的快速的流失可能由很多原因引起,说明平台对于活动进入的新会员的吸引度不够,或者会员在产品中未能及时获取最为关注的内容。针对新用户留存、转化率低的情况采取了一系列的问题。下面列举一二。

(1)新增新人频道,投其所好促进用户转化

为了增加新会员粘性,针对新会员新增一个新人频道,以店铺打折信息、精品推荐等形式针对A计划进入的新用户推出一系列活动。通过神策分析发现该活动对新用户的转化和留存存在很大的效果。图略。

(2)精准推送,用户分群促进会员留存、转化

在活动期间,该电商平台进行了一次全站APP的消息推送,第二天活动页面的访问量增加4倍,参与人数创历史新高,而好景不长,一周后新增客户量出现负增长。持续追踪效果并不理想。决定筛选出注册后一周内未交易的会员,这些会员是潜在的准流失会员。该电商运营人员则选择对该目标人群进行一次短信与站内的推送。

通过查看流失人群的详细信息,并可以直接创建用户分群。针对这部分人群,运营人员在集成的推送平台针对性的进行了APP内消息推送,并通过这部分群体的个人用户属性在其他的平台进行了短信推送,以刺激其成交。后续继续观察各个群体的留存,转化以及价值等多方面的指标,来衡量活动前进的方向。

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图6 对比精准推送前后会员转化效果

在完成信息推送后,运营人员还会通过多维度度分析实时展示推送后效果,评估推送或者产品优化效果。如图可见,对“流失用户”完成精准推送后,整体转化率高达24.69%,而未进行推送的人群转化率为16.34%,说明这是一次较为成功的精准推送。

三. 拉新活动案例数据分析总结

综上所述,数据驱动已经是许多企业的努力方向。这对企业提出的要求不仅仅是要更重视数据,而应该将注意力集中在“驱动决策和产品”之上。该活动拉新案例给予大家运营活动的一些启发,我总结两点:

1. 你关注的拉新指标,应是可付诸行动的指标

虚荣指标唯一的作用就是让人膨胀。点击量、PV、UV 、网站访问时长等单调增长指标是互联网洪荒年代使用的指标,即活动的衡量不应迷恋于“看上去很美”的虚荣指标。精细化数据分析时代应该关注具有比较性、比率、可操作性强等指标,这些指标展示了产品的用户参与度。

2. 除了关注“多少” ,还要关注“为什么”、“如何做”

每看到一个指标都应该问:依据眼前的数据,如何优化当前的活动?这是数据分析的终极目标,若数据分析无法回答这个问题,就会像文章开头所讲的,单纯满足于一些单纯的增长指标中,而不尝试改变运营行为,并非真正的数据驱动,而是在数据的泥沙中挣扎。

在整个拉新活动中,电商平台事先做好数据埋点工作,通过各种数据分析方法来查看主要的指标,也做了一些A/B Test来查看不同方案之间的效果。通过关注与跟踪关键指标,把握用户的真实需求,不断完善活动内容切合用户口味。

 

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