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产品邀请码机制上线后,需要查看哪些数据,怎么看?

转载时间:2021.09.06(原文发布时间:2018.03.07)
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编者按:本文来自微信公众号"张记杂货铺"(ID:zhangleo1983),作者:张亮-leo,著有《从零开始做运营》;36氪经授权发布。

产品邀请码机制上线后,需要查看哪些数据,怎么看?

这个问题来源于知乎,粗一看是一个产品问题,细一想是一个运营问题。

那么就用这个问题来作为杂货铺开年后的第一篇吧。

一款产品选择了用邀请码作为初创期的推广测试机制,从运营侧来说,是选择种子策略,希望通过在一定范围内,凭借还不是很完善的运营团队,去筛选出最初的忠诚用户,围绕忠诚用户去提供需求解决方案,从而在正式对外前,做好产品上的准备。那么,在整理需要关心的数据之前,我们必须先做一件事儿:

规划场景

随着场景规划完毕,需要关心的数据是什么也就解决了。

场景系列一:获客

场景一:运营人员通过在竞品社区内潜伏,获得了一批种子用户,并且将下载链接和邀请码发放给了他们,种子用户中的一批人通过该链接下载了应用,并使用邀请码完成了注册,开始使用产品。

场景二:运营人员通过在朋友圈发放海报,感兴趣的用户通过扫码获得下载链接和获取邀请码,有用户通过扫码成功获得了产品的使用权限。

在这个场景下,要考虑几件事儿:

1、邀请码是一次使用就失效还是可以多次使用?

2、邀请码是否有有效期,超过期限不可以使用?

3、邀请码是否一一对应邀请人,每个邀请人通过邀请码绑定被邀请人?

那么,在这个环节,就需要关心邀请码的使用效果和使用效率,于是,我们需要关心的数据如下:

邀请码发放渠道名称、发放批次、发放数量、使用数量、过期未使用数量

通过这个数据,我们可以知道哪个获客渠道的效果更好,原则上,使用比例越高、过期越少的渠道就越好,但是,针对过期,还可以通过运营动作去做多次验证,重新激活用户,直到反复验证的结果依然表明该渠道无效。

在这里,需要强调发放批次字段的重要性,因为不管多么好的渠道,随着使用次数的增加,获客效率一定会下降,我们需要知道,邀请码在多少次发放后开始效率降低,从而节约投放的成本。

场景系列二:留存与活跃

场景三:有1000个种子用户通过A渠道获取了产品的使用权,他们中的500个人在注册后一周内会打开产品至少一次,有400个人会在30天内打开产品一次,并在30天后不再打开产品,有100个人会在60天后不再打开产品,一周内打开产品的500人里,有100个人每天都打开,有300个人一周打开2次,还有100个人一周只会打开一次。

场景四:有1000个种子用户通过B渠道获取了产品的使用权,他们中只有100个人在注册后一周内会打开产品,有900个人只会在注册时打开产品一次。

场景五:对这2000个用户做了统计学上的比对,发现留存率高的用户具备以下特征:男性,20-25岁,三四线城市,双鱼座占较大比例,最频繁访问产品内的美图板块。

在这个环节里,我们需要研究用户在统计学和用户行为上的特征,并且和获客环节的渠道进行关联。

于是,我们需要关注的数据可能包括:

用户属性(性别、地域、年龄等人口统计学方面的记录)、用户行为(登录次数、登录后访问的页面数量、具体板块、停留时间、上下游关联动作等等)

这些数据对于考察渠道质量、制定后续运营策略会有帮助。

场景系列三:二次裂变

场景六:10000名用户里有5000名用户对产品非常忠诚,产品为他们也发放了邀请码,这些用户把邀请码分享给了自己的好友,于是,新的用户通过这5000名用户的邀请码进入了产品。

这个场景下要思考的问题,和第二个场景非常类似,和第一个场景有一定的相关性。

对于二次裂变来说,效果越好就证明越成功,越有可能有低成本的方法去促使产品的用户规模有病毒性增长。于是,先考虑一个问题:

裂变的各渠道的带客量需要关注,关注方法见场景系列一,同时,要考虑裂变对产品本身的影响,那么场景系列二可以解决一部分问题,这时候,一个独特的问题出现了:

裂变用户引入后,对原有用户是否会带来冲击呢?

于是我们需要新增一个关注的数据,就是:

以裂变用户进入的时间和数量作为参考点,观测老用户的活跃情况,是否发生了变化,变化是正面的还是负面的。

至于用什么指标来衡量活跃度变化,相信昨晚第二步的动作你会很清楚。

结语

当一个运营问题,尤其是和数据相关的运营问题提出来时,切勿直接上手去解题,而是要回归问题的本质:

对于这样的问题,我们究竟想要得到或者发现什么?

要回归到这个行动项最初的出发点来思考问题。

说完啦,大家开工大吉!

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资讯标题: 产品邀请码机制上线后,需要查看哪些数据,怎么看?

资讯来源: 36氪官网

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