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别再用 APP 运营方式做小程序增长了!

GIO 增长团队 2019-01-11
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作者 | GrowingIO 联合创始人 吴继业

来源 | 本文根据吴继业在「GrowingIO 增长公开课第 28 期:打造用户增长闭环」上的分享内容整理编辑


  • 渠道多,如何衡量投放 ROI?

  • 迭代快,如何高效评估功能价值?

  • 推送难,运营如何有效触达用户?

  • 玩法新,如何衡量分享及裂变效果?


小程序的开发成本和用户使用门槛虽然较低,但想利用它快速拉新、实现用户转化并不容易。很多人并没有根据小程序的独特生态打造合适的增长模型,直接套用 APP 的运营方式,往往会发现效果不及预期。

今天,我将从数据分析的角度,和大家分享如何搭建并落地小程序的增长模型。


1. 打造小程序增长模型


在以往我们熟悉的 AARRR 增长模型里,分享或推荐行为往往发生在用户成单之后。但在小程序生态里,分享行为是贯穿整个增长过程的。比如电商常用的拼团方式,在第一步就刺激用户分享。因此,我们不妨稍微调整下小程序的增长模型:

 


接下来,我们进一步分析下分享、获客、留存及营收环节在小程序生态中的独特之处:


1.1 分享

既然分享行为贯穿了整个增长流程,对分享效果的监测就变得至关重要。

  • 如何定位核心分享驱动因素?

我们所说分享效果的衡量,实际上是分析被分享的人接下来会做哪些动作。我们可以通过用户转化漏斗,定位能带来转化率更高用户的功能或页面,进而引导用户分享这一核心价值,并不断迭代优化。



  • 哪些用户的分享转化效果更好?

同样是分享,但我们经常发现某些渠道或某些特定 KOL 的拉新效果更好,这就是小程序的增长点。通过二度甚至三度的分享效果监测,针对性的进行渠道或 KOL 运营,能使增长工作事半功倍。

  • 这些分享有没有带来实际的业务增长?

很多人在做小程序增长的时候,尤其是裂变活动时,会被虚假指标所迷惑。我们的增长目标是什么?新增用户是否实现了转化?这都是监测和分析的重点。

 

1.2 获客

由于小程序入口众多,只有持续关注并精确监控每个渠道入口的流量效果,才能有效提升获客效果。

 

不同入口进入的用户质量,可以通过 UTM 码来追踪,以此区分不同的创意及渠道。我们不妨做一张包含访问用户量、访问时长、每次浏览页数、基于 UV 的转化率等信息的表格,进而分析各个渠道带来的目标用户是否激活,优化获客渠道。

 

1.3 留存及营收

通常提及留存率和购买转化率,大家都会以整体访问用户为基准。但实际上,将用户分群,用不同维度分析,可能会有意外收获。

 


浏览了哪些页面的用户转化率更高?使用了哪些功能的用户更容易留存?我们可以定位不同场景及用户群进行数据分析,把更容易促进转化的页面或功能让用户提早接触。

 

2. GrowingIO 数据分析助力模型落地


通常而言,小程序的数据分析闭环有以下步骤:

 


我们不妨以电商为例,看看如何将增长闭环落地。

首先,通过 GrowingIO 无埋点数据采集,我们可以监测不同页面的用户流量。以下图为例,用户的核心转化路径为:首页>商品页>订单页>成交页。

 


根据这一核心路径,我们创建了用户的转化漏斗:

 


可以发现,第一步从首页到商品页的流失率较高。由此,我们可以通过用户分群,分析核心路径和非核心路径的用户都是从什么点位进入下一步。能否通过调整点位设置或创意素材,引导用户往核心路径上走。

 

同时,针对不转化的用户,我们可以从两种角度分析优化:


  • 分析不转化用户的行为轨迹,定位优化点

以下图为例,我们发现用户将商品收藏并点击购物车后,没有了后续动作。技术排查之后,才发现用户下单按钮有 bug,无法进入交易页面。



  • 通过对不转化用户的分群,推送相应信息唤回用户

比如,对加入购物车但没有下单的用户推送优惠券,对浏览商品但没有添加购物车的用户推送类似商品等。

 

目前,很多企业已经通过数据分析获得了快速增长:


  • 连咖啡零成本,线上开店 100 万家,借助小程序实现社交裂变。

  • 实习僧 4 个月内用户新增 300 万,平均获客成本不到 4 元,APP 导流转化率高达 23%,用小程序完成极速增长。


 

未来,我们希望携手更多企业,以数据驱动更高效的小程序增长。