分析裂变分析有哪些数据是必须要进行监控和分析的 。
首先我们来看拿一下裂变活动的数据模型 。第一个模型是活动启动流量呈漏斗模型 ,那么一般是活动推广后种子用户活动参与与转化率 。每一个曾层级的流量都是会衰减的 。它主要收到种子用户的情况 ,海报等因素影响 。
那么当种子用户进群之后踏进过持续的裂变种子用户就会带来更多的新的用户入群 。新进群的用户有会裂变更多的新用户进群 。
所以从裂变开始之后群内的用户量 ,他是会形成一个圆锥的模型逐渐的增加 。
那么经过裂变之后用户究竟是如何增长的呢 ?
关键点是以海报转发展现量来定位转发人数以此来定位种子用户 ,然后在围绕着种子用户的社交圈就能启动流量 。
首先 ,我们有一批启动流量通常是公众号的粉丝朋友圈好友微信群用户等 。
其次活动推广之后启动流量精准度 。活动打开率、海报信度等因素决定入群种子用户的数量 。群成员的海报转发率决定了海报转发人数 。人均微信好友的数量和海报转换人数一起决定这海报转发的展现量 。
最后 ,朋友圈海报的打开率决定了裂变新增用户量 。他是一层一层各个层级相互关联 ,最后实现裂变的用户新增 。
现在我们把影响一场裂变活动的因素进行具体化 ,概括出七个影响因子 。
启动流量 ,启动流量精准度 ,活动的打开率 ,海报吸引度 ,海报转发率 ,人均微信好友数 ,朋友圈海报打开率 。
特别需要提醒的是 ,我们在分析裂变数据的时候 。有四个数据是必须要进行监控和分析的 。
第一、活动启动流量 。通常是公众号的粉丝数个人号好友数 ,微信群用户数等 。
第二、打开海报的人数 。这可以根据行业内公开数据进行预估 ,比如说公众号图文阅读率平均为百分之五 ;
第三、扫码入群用户 。这里我们建议将种子用户和新用户进行分流 。我们的做法是做两张海报A和B ,分别放两个不同活码 ,A海报面向种子用户推广 ,种子用户进群后获取B海报并转发朋友圈 ,新用户通过B海报进群 ;在分析两张海报裂变的数据 。在分别分析两张海报裂变的数据 。
第四、转发海报用户 。通过裂变工具监控海报 ,对于未转发数据及时提醒用户转发 。并转发的人进行警告 ,或者说踢群处理 。
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