在当今用户存量为主的时代,想要获得用户的青睐,除了给用户足够使用你产品的理由外,同时也需要诱导激发用户对产品的自发传播。刷下载量
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你是否也有过这样的苦恼:产品本身用户体验好,且在特定场景下能很好地满足用户需求,但用户并不愿意自发主动地去传播你的产品呢?在当今用户存量为主的时代,想要获得用户的青睐,除了给用户足够使用你产品的理由外,同时也需要诱导激发用户对产品的自发传播。
产品运营的本质在于传播,随着社交网络的兴起与迅速发展,逐渐引出一种基于社交网络的病毒式传播方法论,这已经成为获取用户的全新途径,因此也形成了AARRR(Acquisition-Activation-Retention-Revenue-Refer)运营模型。刷日活
AARRR运营模型
为了量化产品自传播效果,业内逐渐引入了K值概念。其实K值最早来源于传染病学,它的值决定于两个相乘的系数——携带病毒的受感染者数量和最终致病人数这两项数据。抽象到运营工作上,携带病毒的受感染者,也就是我们每传播一条信息覆盖的用户数,以此衍生出信息的覆盖系数(比如100个用户传播同一条信息可以覆盖到500个新用户,则覆盖系数为500/100=5);最终致病人数,则可以对应到信息的转化人数,从而衍生出转化率(500个新用户中成功转化300个,则转化率为300/500=60%),由此可得该K值为5*60%即3。
从用户增长的角度来看,K因子越高,产品自我获取新用户的能力越强,当K>1时,用户体量就会出现爆发式增长;当K<1时,用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。因此在策划用户增长活动时,需要同时着手覆盖用户数及转化人数两方面。微信刷粉
提高覆盖用户数,运营人屡试不爽的一招是捕捉时事热点,利用各种节假日等来造势。比如之前建军90周年纪念活动中,源于人民日报“我的军装照”H5小游戏,一分钟的访问量超过了41万,累计浏览量突破8.2亿;比如虎扑两年前曾推出过假新闻生成器,只需要输入人名就能自动生成假新闻并截图传播,仅1天就超过百万级别的传播效果。信息覆盖只是社交传播的前半部分,表示信息以图文、语音、视频等多种形式触达用户,在此部分需要考虑信息的内容、形式是否吸引人,我们想要吸引哪些人,可以通过分析了解这类用户群体的喜好类型指导我们完成这项工作。talkingdata api
人群领域偏好概览
了解信息覆盖后,我们再看看信息的转化,这是信息传播的后半部分同时也是至关重要的一部分。用户在使用一个产品时,有什么因素会促成用户的主动传播?换句话说传播因子有哪些?基于马斯洛需求层次理论的第三层至第五层(社交需要、尊重需要和自我实现需要),抽象整理出4个传播因子:喜爱、互惠、满足、大爱。小米应用商店 排名
喜爱,打造用户喜爱的产品,“绝地求生”游戏一经问世,瞬间成为游戏界的后起之秀,在游戏玩家间疯狂地传播,甚至吸引了大量之前不玩游戏的用户,短期就占领了游戏界的半壁江山,英雄联盟、王者荣耀已没有了往日的风头;微信刷投票
互惠,通过分享产品既可以给分享者带来好处,同时也能为被分享者带来利益,比如滴滴优惠券,饿了么美食券,或者冲顶大会、芝士超人分享邀请后可得答题的邀请码;小米应用商店下载
满足,通过传播获得关注或认可带来的满足感,比如keep运动排行榜,薄荷阅读坚持打榜天数,还有前段时间吸引各大广告商的微信小程序——跳一跳,通过游戏结果的分享可以邀请好友挑战,这也会产生一种攀比的心理,让互动性更强;
大爱,去年腾讯公益发起的一场公益活动“小朋友画廊”,将筹集的善款用来帮助智力障碍的特殊人群融入社会。用户只要付一元钱,就可以通过分享的方式,将自己献爱心的行为晒出来,既有意义也可以吸引朋友的参与,传递出“很低的成本就能帮助到需要帮助的人”这一信息。
为了量化信息在实际社交传播中的效果,我们想知道怎样的产品属于用户喜爱的范畴?用户在什么场景下愿意去分享?……结合大数据分析工具易观方舟我们能从用户留存、转化等多种分析模型入手(留存可用来衡量产品对用户的价值,通过分析用户对产品的参与度/活跃度可以看出用户是否喜欢使用产品;漏斗能将用户在产品中的使用步骤进行串联,监控用户在各个层级的转化)。微信刷阅读量
某段时间内新增用户近30日留存分析
创建用户浏览页面-分享转化漏斗
在说信息的覆盖以及触达后的转化时,不可忽视的一点是:如何增强信息的有效触达?为了让用户在特定的时间点收到他感兴趣的消息,比如某视频网站会员即将到期,可以及时提醒用户续费;微博用户允许在使用期间获取LBS定位后,当检测到用户来到不同城市时会推送当地热点资讯……用户触达常用的方式有APP推送、邮件和短信;易观方舟目前已支持个推、极光、百度等多种应用内推送工具,以及通过配置邮件通知用户。微博刷粉
消息推送配置
在整个用户生命周期中,从获取到留存,我们需要不断与用户保持联系,让用户愿意和我们的产品产生交互;为了能让用户群体呈健康的增长走势,我们需要做的很多很多,但更重要的是引导用户产生自传播,在一定条件下能够驱动产品的自生长。
作者:Analysys易观 / enfodesk
刷友盟数据已经是业内常见的一种优化数据的方式,很多APP产品要拉投资,要给数据给投资人看,但是用户量却一直上不来,刷友盟数据就成为常见的一种方式。
随着技术的发展,友盟平台也逐渐抵制假量的出现,技术上防止刷量行为,因此很多做模拟数据的工作室做的数据都无法显示,因为他们的数据是假数据,是破解得来的数据,并不是真正的下载量和激活量,友盟数据出不了数据。
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