微信公眾號:運營增長筆記(ID:growthinChina)
了解過用戶增長模型(AARRR)的人大致了解最后一個環(huán)節(jié)是Referral,也就是今天跟大家探討的主角推薦——用戶增長的核武器。
在各種渠道獲取新客成本越來越高的今天,我相信做好推薦一定能在你產(chǎn)品增長過程中獲得高回報的收益。
當然和任何增長策略一樣,推薦不是萬能的,但如果一個執(zhí)行良好的推薦計劃正在起作用的話,那么它可以是一個令人振奮的秘密武器!
我先說幾組數(shù)據(jù):
最早的:2000年左右,PayPal設(shè)計的“推薦用戶注冊成功,雙方各得10美元”的推薦機制,成功貢獻了當時每日新增7%~10%的用戶
最熟知的:Dropbox用戶推薦一個好友免費得500MB空間的推薦機制,使它在15個月內(nèi),用戶量由10萬增長到400萬,成本了最著名的推薦增長案例
當時在做PP租車增長時,用戶推薦一個用戶可以雙方獲得代金券,且邀請的用戶越多代金券越大。推薦帶新客的占比高達30%,從人力、成本、效果的角度來看是最高效的增長方式
滴滴打車,在早期用紅包的方式在微信平臺通過用戶推薦瘋狂的獲客,即使在已經(jīng)趨于穩(wěn)定的階段,推薦在整個新客獲取占比也在17%左右也是人效最高的獲客方式。
(比滴滴更早的是Uber的邀請碼,但眾所周知的原因Uber的邀請碼在微信上的傳播受到了非常大的限制)
為什么推薦很強大?
1、推薦代表了產(chǎn)品的質(zhì)量
用戶推薦你的產(chǎn)品表明了對產(chǎn)品的認可,無論是用戶自發(fā)還是因為獎勵機制被動去推薦分享大體來看還是對產(chǎn)品有一定的認可度,這種認可度代表了產(chǎn)品的質(zhì)量
2、推薦帶來的用戶質(zhì)量最好
用戶的朋友圈是潛在用戶的可能性極大,你的消費能力代表了你朋友的消費能力。
你定期請保潔打掃衛(wèi)生,那么你的圈子一定有不少的朋友也有定期請保潔打掃的需求。
3、推薦是一個可持續(xù)的增長方式
我們用的大部分營銷方式,活動促銷、KOL投放、H5刷屏等都是一次性的非可持續(xù)的,無論從投入的人力和時間成本都較高。
但推薦是一個可持續(xù)性的增長方式,且可以通過數(shù)據(jù)進行非常精確的衡量。
隨著產(chǎn)品體驗的不斷加強以及推薦優(yōu)化讓整個推薦效率不斷提升。
推薦的場景
1、用戶感受到產(chǎn)品價值,有非常好的體驗,自發(fā)性的分享給他人
用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)時有尖叫,認為分享推薦這個產(chǎn)品很cool,那自然會通過各種方式推薦這個產(chǎn)品。譬如網(wǎng)易云音樂的歌詞海報,可以將歌詞變成一個非??岬暮笄艺麄€分享過程非常的簡單。
2、推薦獎勵,通過推薦給其他人使用獲得獎勵
這個場景,互聯(lián)網(wǎng)交易平臺中用的非常的多,獎勵包括直接給錢、代金券以及游戲中的道具等。
最出名的案例就是Dropbox用戶推薦一個好友使用可以免費得500MB的機制了,讓Dropbox在15個月用戶從10萬增長到400萬。
如果說Dropbox策略比較久遠了,那最近的就是刷遍微信群和朋友圈的支付寶到店紅包。
大致的規(guī)則就是:用戶A免費給好友發(fā)個到店紅包,好友B、C、D只要用這個紅包消費了,就會給A相應(yīng)的現(xiàn)金獎勵,單筆最高99元,累計最高500萬筆。
這個策略主要就是給支付寶到店支付拉新和拉活躍,畢竟現(xiàn)在微信支付給的壓力非常的大。
3、推薦深入到用戶和他人的社交互動中
社交的需求和動機在很多的時候會成為用戶推薦營銷的絕佳出發(fā)點,并且在一定程度上,是最能引發(fā)病毒傳播的手段。
每年年底會有很多APP會做用戶盤點,譬如支付寶年終賬單基本每年都會刷屏。
推薦的兩個關(guān)鍵指標?
整個推薦的過程中,可以通過詳盡的數(shù)據(jù)進行驅(qū)動。通過數(shù)據(jù)可以不斷優(yōu)化各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化。
在推薦中一個綜合指標是病毒系數(shù)也稱為K因子,簡單的講就是一個用戶能夠通過推薦帶來多少新用戶
K因子=推薦邀請的用戶數(shù)*轉(zhuǎn)化率
如果K因子大于1也就意味著能通過推薦不斷的獲取用戶獲得指數(shù)級的增長
推薦的規(guī)模=用戶基數(shù)*愿意分享的用戶比例*邀請的用戶數(shù)*轉(zhuǎn)化率
所以用戶基數(shù)越大,推薦的效應(yīng)就越高,當然極端情況是你的產(chǎn)品已經(jīng)基本覆蓋線上絕大部分用戶,這時候就應(yīng)該尋求新的增長方式了譬如品牌營銷。
成本方面需要考慮受邀請的新用戶的成本和老用戶回單成本,以及邀請者的激勵成本。
成本的制定有兩個維度可參考:
一是與現(xiàn)有其它方式拉新成本進行比較(原則上邀請推薦的方式成本應(yīng)該是最低的)
二是算清楚用戶的LTV(用戶生命周期總價值)但不建議和整個用戶生命周期價值做比較,建議用6個月~12個月的用戶價值作為成本衡量指標。
除了K因子、病毒系數(shù)外外還有個NPS(凈值推薦)分值,多用于零售行業(yè),和我們將的線上用戶推薦有一定差異,更多的是用戶之間的口口相傳。
線下很多用戶之間的推薦不能夠直接通過推薦和轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)來進行衡量的情況中,NPS是一個較為常用的評估數(shù)據(jù)方式。
凈推薦值是等于推薦者所占的百分比減去批評者所占的百分比。
凈推薦值(NPS)=(推薦者數(shù)/總樣本數(shù))×100%-(貶損者數(shù)/總樣本數(shù))×100%
確定您的凈推薦值是直接了當?shù)膯柲目蛻粢粋€問題-
“您是否會愿意將“公司&產(chǎn)品”推薦給您的朋友或者同事?”還可以延伸繼續(xù)提一個問題是“您給這個分值的原因是什么?”
根據(jù)愿意推薦的程度讓客戶在0-10之間來打分,然后你根據(jù)得分情況來建立客戶忠誠度的3個范疇:
推薦者(得分在9-10之間):是具有狂熱忠誠度的人,他們會繼續(xù)購買并引見給其他人。
被動者(得分在7-8之間):總體滿意但并不狂熱,將會考慮其他競爭對手的產(chǎn)品。
批評者(得分在0-6之間):使用并不滿意或者對你的公司沒有忠誠度。
NPS的得分值在50%以上被認為是不錯的。如果NPS的得分值在70-80%之間則證明你們公司擁有一批高忠誠度的好客戶。調(diào)查顯示大部分公司的NPS值還是在5-10%之間徘徊。
如何提升推薦的效率?
這是一個非常大的話題,這篇內(nèi)容不做過多展開,只根據(jù)推薦中的幾個變量提幾個問題。
完整的推薦引擎里面有以下幾個變量:
一是你的用戶中有多少人愿意去推薦,二是每個用戶推薦會傳播給多少用戶,三是接受到推薦的用戶有多大比例會轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的新用戶
那么拆為三個問題
1、用戶為什么會推薦朋友使用這個產(chǎn)品或服務(wù)?
在第二部分的場景中講到,用戶之所以推薦產(chǎn)品無外乎三點:
你的產(chǎn)品體驗真的很棒
分享可以獲得一定的激勵
推薦分享的內(nèi)容有自己個性化的互動
在設(shè)計推薦機制的時候要讓用戶容易的了解推薦流程,設(shè)計簡單易懂的推薦流程及做好清晰的說明。
復雜的梯度設(shè)計,過高的獲得獎勵門檻,非用戶最關(guān)注的獎勵都會讓整個推薦分享率降低。
2、引導用戶分享到哪兒可以邀請到更多的用戶?
用戶分享到哪兒會帶來更多的用戶?短信?微信好友?微信朋友圈?微博?QQ空間?
不同的產(chǎn)品類型因人群和場景的差異,可能分享到每個平臺的差異會很大。
需要根據(jù)數(shù)據(jù)不斷的增減分享渠道以及分享渠道的排序。分享最多的渠道永遠放在第一位,沒有什么分享量的渠道可以進行刪除減少用戶選擇。
做的細的甚至通過獲取通訊錄的方式了解通訊錄好友中哪些還沒有使用過這個產(chǎn)品,通過定向的邀請獲得獎勵。美團外賣有個“邀請這些好友成功率更高”就是通過通訊錄把未注冊過的好友給篩選了出來。
3、推薦分享的內(nèi)容能夠更好的體現(xiàn)產(chǎn)品價值及提高轉(zhuǎn)化率?
在產(chǎn)品或服務(wù)沒有問題的前提下。被推薦用戶看到分享的內(nèi)容為什么要加入?產(chǎn)品服務(wù)是否有吸引力,產(chǎn)品服務(wù)平平的情況下,邀請獎勵的機制是否有競爭力?
最后,你負責的產(chǎn)品是否已經(jīng)在做推薦系統(tǒng)?
如果還沒有開始,現(xiàn)在不晚,先從邀請推薦活動開始做,有效果再產(chǎn)品化,最后再系統(tǒng)化。
如果做了,你是否了解分別在哪些場景分享推薦哪些內(nèi)容給哪些用戶?每一環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率是多少?
每個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率是否可以提升10%-20%?
如果你現(xiàn)在推薦系統(tǒng)在整個新客獲取占比低于15%,毫無疑問值得你去更好地挖掘!
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