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社群裂变活动数据,如何分析效果,这个案例让你瞬间明白

我们做完一场社群裂变活动以后通常会对活动进行复盘。分析社群裂变活动的数据评估裂变的效果。

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首先我们来看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,在模型中我们可以看到。

活动推广之后种子用户活动参与转化率。每一个层级的流量都是会衰减的。它主要受到种子用户的情况,海报等因素影响。

那么当种子用户进群之后它经过持续的裂变种子用户就会带来更多新的用户入群。新进群的用户又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,它是会形成一个圆锥的模型逐渐的增加。

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那么经过裂变之后用户究竟是如何增长的呢,请看图。

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。

活动推广之后启动流量精准度。活动打开率还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着海报转发的展现量。

最后朋友圈海报的打开率决定了裂变新增用户量。它是一层一层各个层级相互关联,最后实现裂变的用户新增。
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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。

那么这些影响因子又受到其它因素的影响,了解这些影响因子之后我们可以根据我们手上的资源去取长补短,把各个影响因子进行最大化的利用。从而实现裂变效果的最大化。

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在这需要特别提醒的是,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

第一个活动启动流量。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;再分析两张海报裂变的数据。再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,转发数据及时提醒用户转发。未转发的人进行警告,或者说踢出群的处理。

在这我举一个某在线教育公众号裂变涨粉的案例。对以上数据分析方法进行说明。

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我们先来看一下,这次活动的基本情况,目标人群是具有考研需求的在读大学生。活动诱饵是考研复习资料包加考研政策视频讲解。启动流量是公众号粉丝大概三十万,个人公众号好友一万,活动时间是三天。

那么我们在活动推广的过程当中主要有三个动作。

第一是在第一天的上午在微信个人号,朋友圈推送文案和活动海报。

第二是在第一天的下午在微信公众号推送活动的图文。

第三是用户从微信群往公众号进行导流。那么这个呢,是在群裂变满人三十分钟以内。推送群公告通知用户去公众号领取活动的福利。

三天的推广活动结束之后我们对活动数据进行了分析。那么从数据来看各个层级的转换率还比较高,也达到了我们的预期的效果。



THE END


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