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进群宝:如何统计一次裂变带来了多少新用户?

    Time: 2020-09-21来源:福运通

无论是在做社群裂变、公众号裂变还是小程序裂变,都会面临一个问题:如何衡量裂变拉新效果?也就是说,如何知道多少人是原来的老用户,多少人是裂变而来的新用户?

还有,在渠道合作中,我们该如何判断这个渠道的质量,怎样才能知道它具体带来了多少新用户?

带参二维码是一种比较精准的解决方案,但有一定的门槛,不是所有人想用就能用上。

那么,有没有其他更好的解决方案呢?

有!

进群宝为大家提供了一套解决方案,适用于社群裂变的场景。

实操指南

思路

将同一版式的裂变海报,做成两张,放入两个不同的任务活码进群宝,然后分别投放到新老用户渠道。

步骤

第1步、在进群宝后台进群宝,新建两个一模一样的任务,分别记为A和B。

第2步、准备两张裂变海报(除了活码不同,其他都一模一样),一张海报放A任务的活码,记为A海报,另一张海报放B任务的活码,记为B海报。

第3步、在A任务中,将AI助手发给用户的海报设置成B海报。

第4步、在B任务中,将AI助手发给用户的海报也设置成B海报。

第5步、裂变活动开始推广了,在所有老用户渠道都投放A海报。

第6步、统计数据:

老用户数=A任务群成员数-AI助手数

新用户数=B任务的群成员数-AI助手数

病毒系数K=新用户数/老用户数。

Tips:区分合作渠道带量能力的操作方法也是一样的。

看到这里,想必你已经了解这种方法的逻辑:在老用户渠道投放A海报,老用户看见A海报后,扫码只能进入A任务的群里,所以A任务下的用户总数就可以近似认为是老用户数。接着,老用户入群,AI助手给老用户发送的却是B海报,这决定了绝大多数用户分享出去的海报将会是B海报,所以老用户带来的新用户就只能通过B海报进入B任务的群里。

经过进群宝团队的实践,这种方法在社群裂变上非常实用,能够满足95%以上的社群裂变活动。但逻辑严谨的你,可能已经发现,它还存在三个系统误差:

第一,老用户分享的海报不一定就是群里发给他的那一张。因为他还可能在看见A海报的时候,就已经把A海报保存到了手机里,发朋友圈就直接发A海报(老用户无法肉眼区分A海报和B海报)。这就会使得老用户数比实际的多,k因子比实际的小。

第二,老用户分享出去的B海报,就真的只能被新用户看见吗?答案是否定的,老用户和老用户之间如果存在关系链,B海报就可能会把其他老用户也带进B任务的群里,使统计到的新用户数比实际的多,k因子比实际的大。

第三,新用户和老用户之间,还可能存在关系链,就会导致新用户把老用户也引到B任务的群里。这种情况同样会使k因子比实际的大。

三个系统误差很难避免,因为你无法控制用户的关系链。其实,任何一个系统都无法避免系统误差,包括带参二维码也可能由于用户关系链的交叉而产生相同的误差。

病毒系数

细心如你,可能已经发现,前文出现了两个概念:病毒系数K和k因子。它们实际上是一个指意,只是名字不同。

病毒系数K,顾名思义,指的是传播像病毒的裂变一样,最早起源于传染病学,而非市场营销。在畅销书《病毒循环》中,亚当·潘恩伯格对病毒系数K有一个界定:

病毒系数K=平均邀请人数*邀请人数转化率

例如:100个用户,平均每人发送2个邀请,最终10%转化,那么K=2*10%=0.2。

我们对这个公式做一个变形:病毒系数K=老用户邀请而来的新用户/参与邀请的老用户

同样用上面的例子:参与邀请的老用户100人,邀请到的人数为200*10%=20,则K=20/100=0.2。

计算结果一样,由此可见,病毒系数实际上表征就是——一个用户能带来多少个新用户。

K<1,说明传播是收敛的,裂变呈衰减趋势;

K>1,说明传播是扩散的,裂变呈增长趋势。

由此可见,K因子虽小,却能辅助运营人员判断裂变的趋势,其重要性可想而知。所以进群宝团队始终认为:做裂变不能只知其表,而要洞察其内在的增长规律,唯有如此才能融会贯通,应对各种复杂问题。

基于以上分析,得出总结:首先,利用两个相同的任务(仅海报上的活码不同),将新老用户分流到不同的两个任务中;然后,计算的出K因子的值,判断裂变趋势。

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