巧用友盟+U-Share、U-Link玩转裂变营销

（原标题：巧用友盟+U-Share、U-Link玩转裂变营销）

　　2020年的业务发展虽然曲折，但在过程中，我们也发现了很多产品增长的可能性。2021年，产品、企业想要更好的存活下去，做好「增长」仍是每个人都需要持续学习的课题。友盟+特别策划了3场系列公开课。友盟+孙文业认为：当下流量越来越贵，裂变营销或是低成本营销的最佳选择！

　　公域流量流量越来越聚集于头部的媒体同时投放的费用越来越高。如：在游戏电商或金融行业，在广告投放拉新方面成本达到了100元左右。除了头部媒体的流量以外，在中长尾的流量上，这部分虽然成本低，但转化效果却很差。

　　那么，当公域流量越来越难去转化的时候，如何突破实现业务增长？

　　先从三组数据说起…

　　1、77%的用户会在购买后/付费后产生主动分享的动机。

　　2、19%的裂变拉新来的用户，会有较强的忠诚度和复购行为。分享的场景通常会在在一个较为信任的环境下产生的，产生购买复购会有非常强的粘性和忠诚度。

　　3、友盟+U-Share监测到某个活动的数据显示：用户共分享了1300次，分享回流率达到了44%，通过分享激活或唤醒了44%的用户，新增用户218个，占比38。8%。

　　这个数据横向对比公域流量的拉新的数据，可以看到通过分享裂变新增用户占比全部新增的18%。分享裂变带来的拉新效果较为出色，当流量越来越贵时，裂变营销或是低成本营销的最佳选择。

　　如何用一个公式玩转裂变营销，需要明确以下四点：

　　1、 营销目的：做任何一个裂变营销活动，都需要想清楚这次裂变营销的目的是什么？这是第一步，也是最重要的一步。

　　2、 激励方式：根据目选择激励方式，用什么样的方式设计裂变营销活动。

　　3、 顺畅流程：当裂变营销活动设计完成后，就需要了解在产品的转换的链路是否够流畅。在友盟+过往与客户进行复盘时，会看到活动设计的非常好，但是却在某个环节用户走不下去了，会导致用户流失，活动效果打折。

　　4、 效果分析：做完本次活动，需要了解活动的效果好在哪里，还有哪些可以改进的地方，效果数据可以很好的指导后续裂变营销活动设计。

　　一、营销目的

　　第一、明确本次营销目的：如：涨粉、引流、卖产品。

　　第二、设定一个可以衡量裂变营销活动效果的北极星指标。一次营销活动的目标需要可衡量，通过北极星指标可以评估裂变营销活动的成功与否。

　　通过AARRR（海盗模型）增长模型进行分析：裂变营销关注的是模型的A和R。

　　1、在裂变环节，在传播的节点就是用户裂变的节点。2、如何通过有效的设计，让私域流量用户产生有效传播，通过传播把公域流量的新用户拉进来。3、通过有效的传播路径进行拉新，运营，从而产生购买等行为。

　　关于指标的选择，需要结合业务去定义，这里列举了几个：

　　1、 分享的传播人数：这个指标是过程指标，评估的是本次活动有多少人去参与了分享。

　　2、 拉新和促活的人数：对用户增长有直接关系。

　　3、 变现的人数和变现金额相关的指标：与ROI相关的一些指标。

　　这个指标需要结合实际的业务场景去定义，目的是希望可以作为一个北极星的指标，衡量裂变营销的最终效果。

　　第二、激励方式

　　不同的产品面向的用户群是不一样的，选择相应的激励方式应该也是有所差异的。比如：经常看到的激励方式：红包激励、折扣激励、实物激励、情感营销。

　　以马斯洛需求层次模型与用户社交价值感知模式去分析，可以看到：以拼多多举例，主打下沉市场的用户群，更关注的是性价比更高的裂变营销活动形式，用户参与的方式更多是通过拼团砍价等方式。

　　而淘宝、天猫覆盖的人群需求会更高一些，以互动的游戏为主，如：红包大战、盖楼等，

　　再往上一层如新世相或网易云音乐，更关注的是用户参与感、荣誉感，以及KOL产生的影响度，与情怀的关切度会更高一点。

　　每一个产品都有一个品牌的调性和面向的人群属性，需要根据人群属性去匹配产品所能够适用的激励方式。

　　选择好人群后和相应的激励方式以后，如何去找到或者说匹配这样的人群？一般会把人群粗略的分为：强关系人群、一般关系人群、弱关系人群和社交上限。根据友盟+U-Share数据中显示：一般关系人群对于裂变营销的场景下，投入更低，效果更好。

　　了解用户画像后，如何设计模型方案以及匹配到人群，从而产生相应的策略。以友盟+数据银行为例，可以帮助运营找到人群关系、并通过公众号、App、小程序把不同端的用户汇集起来，从而分析不同平台各账号间的关系。并且将人群属性和画像打上不同的标签。进行用户分群，了解哪些用户是裂变营销的核心用户，将人群和激励策略进行匹配。

　　第三、顺畅流程

　　App分享只能影响到第一层的人，但无法没法产生裂变。但我们希望的效果是不仅仅能影响第一层人，还能影响第二层、第三层以及第……层人群，不断对公域流量进行渗透，裂变的核心是希望持续不断的传播。

　　如下图所示：用户从App分享一个链接到微信或者QQ完成第一次的裂变，在社交平台里会持续分享给他的好友，我们希望通过社交平台，可以把裂变的用户转化为App的用户，在这个链路上，需要非常多的技术支持，如果没有流畅的流程体验，人群匹配和策略会受到很大的影响，如：在分享和拉新这两个关键节点上，会遇到很多的卡点。

　　第四、效果分析

　　根据我们设定的目标：

　　第一、需要通过数据验证结果，从而把数据去反哺到我们后续的营销和算法模型里。

　　第二、了解优质用户带来的效果：参与做裂变营销的优质用户，这些用户在本次裂变营销里面带来了多少用户，新用户、召回的用户分别的是多少。

　　第三、投入产出比。除了验证结果数据以外，还需要把数据沉淀下来，识别对产品贡献度、复购度更高的用户，将用户分群后放到数据银行中去，从而不断优化和裂变模型。

　　举一个案例，如下图：

　　通过营销裂变活动，UV回流率达到了10%，新增用户数达到了18%，日均的订单量增长13%，对比公域流量的拉新成本，是非常低的，订单的增长量也非常可观，投入产出比都是正向的。

　　这个案例的裂变活动与淘宝的双11盖楼逻辑上非常像，所以我用双11盖楼大战案例为大家解构活动的设计思路。

　　第一、 在组队时，比如：A是一个淘宝的用户，而A的家人不是，在组队的时候，A极有可能把A的家人拉进来组成一个队，在第一层的私域和公域流量就做了一个结合。

　　第二、 盖楼需要评出胜负，赢的一方会获得实物奖励，这时就会促使战队里的用户对外去分享。通过这样分享的一个途径，将用户充值红包给好友去发红包，发红包后会产生指数级的影响，比如，红包发给朋友圈的用户或者发到好友群，会把整个传播面扩展起来。

　　如果在A的好友圈B领了A的红包，对双方都是有好处的，首先，B领到了红包。其次，B也给A添加了助力，战队分数又会提升了一级，整个链路是一个不断循环的过程。当然在助力的好友里面，还做了非常好的承接点，B可以新建一个战队，在整个链路，是一个不断滚动的过程，初始化的战队组合，这就是公域和私域的结合。

　　在这个流程里，有三个核心的关键点：

　　第一、合理的激励方式。作为电商激励方式其实是比较容易去设计的，比如说打折、促销、红包，所以需要匹配自己的用户属性做激励的方案。

　　第二、通过友盟+U-Share和U-Link帮助用户完成裂变和拉新，不仅能够支持多平台的分享，并起到一个较好的兼容和适配效果。在唤醒时，进行无缝的连接，用户主动点击链接后，能够去帮助用户启动或者安装 App，并且能够还原到参与活动的页面里面去。

　　第三、通过友盟+私域数据融合及人群画像降本增效：通过分享链路，识别哪些是亲密人群，对于不同的人群给到的红包激励也是不同的。同时将将这些数据不断沉淀到数据银行进行互动效果的统计分析，经过不断迭代后再去反哺到下一次裂变营销活动。

　　同时，还可以了解裂变营销活动的传播链路：比如从安卓或是苹果客户端开始，经过了微信或QQ，那么，在每一个社交平台里转化率以及流量情况都是可以沉淀下来的。这个数据可以指导作为后续活动人群投放，或是其他裂变活动的策划。

　　最后，在裂变营销过程当中，不仅仅应该记录统计数据，一些明细的数据也是需要了解。

　　第一、 了解高价值用户。比如：在活动中，某一些用户其实是起到了非常大的作用的，如：C、F和I，可以看到这三个用户对于分享裂变的数据贡献量是非常大的，他们就定义为高价值的用户。

　　第二、了解高转化率的商品。可以识别哪些商品、店铺，在用户传播过程转化率更高，这对于活动后续策划裂变活动都会有帮助。

　　第三、分享要适配多个的平台，比如用户从APP到h5，从h5又回到了APP的链路，如果想让实现多个平台的分享，就需要集成多个平台的SDK，以友盟+U-Share SDK为例，一个SDK就可以解决多个平台的适配。

　　同时，还可以帮助运营同学去记录邀请的关系。比如C是因为A拉新来的用户，在U-Share SDK可以定义ID关系，能够帮助运营同学识别到A和C是邀请和被邀请的关系，还可以把数据应用到实际的业务场景里面去做激励。

　　在分享过程中，还需要通过深度链接去激发用户主动点击后唤醒APP的能力，比如：如何在保证整个链路顺畅的情况下进行分享，深度链接作用就非常重要。友盟+U-Link JS的SDK就可以完美解决这个问题，不论是薅羊毛羊的反作弊流量识别，最终都会把数据和邀请的关系回流到开发者数据银行中。

　　目前，裂变营销传播不仅局限于电商或者是社区团购中，比如：无码邀请、以及通过App分享小程序，在通过场景让用户回到App闭环场景运营。

　　当下，流量越来越贵，通过私域流量的运营以及裂变营销实现对公域用户的裂变和和拉新，是许多企业与都在尝试能够低成本就能获取流量的方法。同时，想要裂变快，就需要借助第三方的分享工具，更全面的数据的监控以及加速裂变的效率，实现事半功倍的效果。