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神策2019数据驱动大会成林松:基于数据的社交裂变场景化分析
  • 发布时间:2020-01-29
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  • 在东京证交所2019年主题为“时刻与变革”的数据驱动会议现场,东京证交所数据业务顾问程宋林发表了名为《社交裂变的场景化分析》的主旨演讲。以下是基于他的现场演讲。

    本文将重点向您介绍:

    ,社会裂变的价值

    ,常见裂变模式

    ,社会裂变的原理和计算公式

    ,有效分析社会裂变情景的框架

    ,基于裂变的结构化数据收集方案

    1,社会裂变的价值

    。众所周知,所有产品业务的前提都是用户的存在,只有在此基础上,变革过程才能发生。尤其是在企业的初创期,核心指标是用户的增长。而在今天的市场环境下,增长不再主要依赖广告,如扫描电镜,而是主要基于社交网络的裂变。

    1。获得用户的两种方式

    首先,比较传统的流量购买和裂变拉动。

    传统的流量购买有三个主要特征:第一,它是一个逐层转换的过程。对于在线付费产品,用户转换过程形成了体验类中从新到达注册到最终交易的高价值用户,相应的实际客户获取成本相对较高;二次推送营销(Second push marketing),如APP推广,一般应用商店和信息流广告带来的用户质量将低于产品本身的自然流质量;第三类用户容易疲劳,他们的输入材料和用户技能需要不断迭代才能不断吸引用户,因此一直很难产生有效的推广方法。

    裂变订阅还有三个主要特征:第一,私有域流量。裂变性质是基于社交网络的。例如,社区将用户吸引到企业自己的流量池中,并根据私有域流量对他们进行转换,以形成相对稳定的流量池。它的特点是价格可控。例如,如果订阅裂变材料,用户将得到优惠待遇。在此过程中,业务人员可以调整激励参数,使其可控。二是用户的主动选择,假设分享优惠券促进了用户的点击、返回和转换,本质是用户主动选择的过程,质量会更好。三是方法的生命周期更长,企业可以找到用户裂变的长期操作方法,实现流量的持续增长。

    两种获取用户的方式

    2。当前裂变技术的手段

    从宏观角度来看,首先,裂变和创新可以被视为一种技术,它现在处于其技术周期中相对成熟的阶段。其突出特点是技术的泛化,这不仅表现在在线产品裂变上,也表现在离线应用上,如商场降价、朋友分组分享以获得优惠待遇。本质上,它也是利用社交网络来实现品牌优势和用户增长。第二,可以实现方法的系统化形成。例如,市场上更成熟产品的方法可以集成到自己的业务实践中,这些方法可以作为参考和重用。

    裂变新技术循环

    II。常见裂变模式

    下图列出了裂变的一些常见模式:

    公共模式

    这些模式具有特定的应用场景和特征。让我举几个例子来说明:

    1。老拉辛

    老拉辛指的是老用户通过分享获得优惠的方式,而新用户也获得优惠的方式,这也是目前最常见的方式。

    Dropbox应用程序的核心逻辑可以尽早追溯到国外,就是用户邀请朋友使用产品可用的16G空闲空间。这种模式应用的核心特征是产品价值是否具有普遍性,用户是否认可折扣,这与特定的社会环境背景有关。以Dropbox为例。个人云托管在国外是非常必要的,而且很有价值,需要用户付费。因此,新用户的自由空间可以通过用户的价值来识别。然而,中国的云盘产品不一定在这方面有用。因此,需要考虑劳拉新的偏好共性和价值认同。

    共模-旧拉新

    社区打卡模式的特点是裂变被巧妙地集成到产品中,这有许多积极的循环效益。例如,薄荷阅读的英语阅读需要打卡才能完成学习,其分享行为也对分享者形成积极的社会影响,促使用户形成更高的分享频率,而不是用户看到分享后的学习焦虑也容易促进转化。

    共模-社区时钟输入

    4。海报

    与用户转化率高的社区打卡模式相比,海报模式更直接地与朋友分享,用户数量少但质量高,因为朋友已经过滤了观众,潜在用户是那些对朋友中的产品感兴趣的人。海报设计将成为重点。关键不在于海报的美,而在于展示一些远远超出海报成本价值的内容,如下图所示。

    共模-海报

    3。社会裂变

    1的原理和计算公式。社交网络的特点

    首先,交流的基本前提是个人在社交网络中相互联系。例如,离线连接被投射到网络上以形成在线和离线连接。第二,个人联系并不平等,并且由于利益而趋同。因此,判断一种产品是否具有普遍的传播力的核心是传染性能否打破循环,这决定了该产品的裂变是流行还是迅速消失。

    社交网络的特征

    2。病毒传播公式

    裂变实际上类似于病毒传播,如下图所示。Custs(0)指种子用户的初始数量,k指传输过程中传输源带来的新“被感染体”的数量,t指总传输时间,ct指传输周期的持续时间,CT代表某一时间内的传输速度。在这个公式中很难明确定义K值,这也是病毒传播的关键。

    病毒传播公式

    3。如何按下正确的K

    顾名思义,K指的是一个用户在一个传输周期中带来多少新用户。其中,K值的定义取决于计算时间周期,公式中的K值是一个复合计算值,是该时间周期内各层传播的K的平均值。实际上,k随着传播级数的增加而逐渐衰减。因此,我们经常说k指的是一个用户带来多少新用户,它是1k 1k 2的总价值.k n不区分传播周期。因此,在计算时有必要将K值的计算标准与boss统一起来。

    4。社会裂变情景的有效分析框架

    社会裂变情景有两个主要概念:过程分解(漏斗)和矩阵维度。下图:

    裂变两种分析思路

    1。“工艺拆卸”(Process Disarming

    Process Disarming)是指拆除传播裂变工艺,找出需要优化的环节,提高整体裂变销量,这与漏斗的逻辑相同。

    根据病毒传播公式,拉动效应的影响因素包括:最初参与传播的人数、K值以及一定时间内的传播次数。其中k值是每个用户发送的邀请数乘以成功的邀请转化率(如下图所示)。总的来说,其影响因素包括四个因素:初始参与者人数、共享的联系人数、转化率和一定时期内的共享率。如下图所示:

    传播过程的影响因素分析

    基于瑞星咖啡等特定的商业场景,分享其广告即可获得一杯免费咖啡。分享者成为传播者,然后通过分享朋友、分享社区、分享朋友圈等方式形成信息传播。在吸引新用户注册后,共享者成功获得优惠待遇,形成接收者转化,新用户再次成为传播者。这个循环形成裂变通讯。

    通信过程的业务场景简化

    针对这四个环节,通信键将被可视化。例如,在沟通阶段,将注意争取更多高质量的沟通者;在信息交流阶段,交流信息流

    分享率

    页面设计的可用性、页面停留时间、点击热点图等?行动号召怎么样,例如,有共享按钮吗?激励措施到位了吗?为什么没有改变?

    (2)如何产生更多回流?

    回流次数=有效暴露次数×回流率

    有效暴露:

    共享成功吗?你有没有分享一种有效的传播方式?如何确保有效共享?分享内容对社会形象有正面影响吗?因为获得奖励的限制会造成阻力吗?

    ,回流率:

    对于分享者来说,有效的刺激是否是回流的关键?例如,普通用户会想到这是什么。谁分享的,接下来我需要做什么,我需要支付什么费用?我能得到什么,我需要它吗?

    (3)如何产生更多回流并再次分享?

    变压器数量=返回者数量x交互率x注册转化率

    经销商数量=变压器数量x深度利用率x裂变率

    变压器数量

    登录页面可用性?登陆页面会很快让用户知道它是什么吗?激励内容是否被有效暴露?用户对刺激内容感兴趣吗?新用户注册(激励)流程的过渡阈值是什么?能否快速完成,如何缩短流程?

    ,重新共享者的数量

    用户路径可以从深度使用缩短到分裂吗?再裂变过程快速指南?就内容而言,新用户通常喜欢什么产品?如何降低新用户的体验门槛?运营成本如何?我需要下载应用程序吗?厌恶损失,您想促进用户快速使用新折扣吗?

    2。矩阵分析

    矩阵分析(Matrix analysis)主要指两个属性的交叉分析,可以划分用户组,细化操作。您还可以对内容进行分类,并研究如何优化内容以改进转换。

    首先,从人群分化的角度,设定两个区分指标:回报率和分享意愿。分享意愿代表用户是否愿意成为裂变中的传输源,回报率代表分享后返回的用户数量。如下图所示,通过对两个属性的交叉分析,我们可以发现图中的红色部分代表了当前共享意图和共享效果之间的不匹配。企业需要研究其背后的群体差异,调整共享拷贝和激励内容,提高最终拉动效果。

    矩阵分析-人群分析

    从内容差异化的角度来看,可以设置注册转换率和浏览率两个维度。通过对这两个属性的交叉分析,企业可以发现当前推荐内容和转换效果之间的差异,调整内容分布,并更多地接触高转换内容。

    5。基于裂变的数据结构化收集方案

    1。埋点方案设计

    下图是厕神数据的事件表和用户表:

    埋点方案设计

    在厕神数据的产品中,会有一些预置事件,如小程序页面浏览、小程序共享、小程序启动等。从事件属性的角度来看,企业需要关注如何记录用户的共享信息,包括在事件表和用户表中记录共享行为和共享用户特征。基于这些信息,可以协助后续的深入分析。

    2。K值计算的两种方法

    视回流为传播达到的标准,可以用以下两种方法计算:

    (1)从定义的角度出发,划分传播周期,直接计算K值:

    Level 1 K Value:由小程序启动的用户数(共享者标识有一个值,共享级别等于1)/小程序共享的用户数(共享级别等于1)

    (2)查询公式因子。平均k的推导:

    初始数量:applet启动用户的数量(共享者标识不是值)

    传播后的总数:applet启动用户的数量

    平均传播周期时间:applet共享和applet启动之间的平均间隔时间(applet共享的共享者标识和applet启动的区别是属性相关的)

    下图显示了策略分析中的计算:

    , 计算K值的两种方法(使用回流作为通信标准)

    计算K值的两种方法”,指示器系统和概述配置-通信器生成

    指示器系统和概述配置-通信器生成”,指示器系统和概述配置-共享回流”

    总之,我希望这将有助于你对社会裂变情景分析的阶段性总结。

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