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1704851558 粉丝增长分析,就是围绕有变现价值的粉丝算的一笔账:如果一个粉丝能给自媒体带来5元的净利润,那么花低于5元的成本来购买这个粉丝就是划算的。
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1704851560 首先,我们引入三个概念:LTV、CAC和ROI。
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1704851562 LTV:一个粉丝从关注该自媒体的那一天开始到取消关注或者脱离平台,能够带来的收益,通常按渠道来计算。如果某个渠道或某个平台的用户不精准、付费意愿差,那么这个渠道的用户LTV就相对较低。
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1704851564 CAC(Customer Acquisition Cost,用户获取成本):同样跟渠道有关,自媒体需要持续发现低价、优质的渠道,抢占红利期。比如,2015年年初,微信广点通渠道的公众号涨粉,单个用户获取成本只有1~2元。
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1704851566 ROI(Return On Investment,投资回报率):其计算公式为ROI =(收入–成本)/成本。应用于粉丝增长场景就是ROI =(LTV – CAC)/CAC,衡量的是自媒体从一个粉丝身上挣到的钱是否能够覆盖获取这个粉丝的成本。
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1704851568 通常,我们应该做“ROI>1”的事情,这样才能够保证业务的可持续发展。后续讨论也都从这个角度展开。
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1704851570 首先,我列举一个亲身经历的事情。2015年年初,微信朋友圈集赞的路数还很火热,微信公众号“凯叔讲故事”也不能免俗,搞了三场集赞有礼的活动。由于当时凯叔讲故事是拥有商品消息功能的,即发布的图文点击后可以直接跳转至某个站外链接,我们可以有效地监控不同用户的访问情况。
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1704851572 三场集赞有礼的活动,表面上看起来很光鲜,各种指标在活动日都有显著的提升。但是兴奋过后的分析,却让人笑不出来。以下是当时所进行的数据分析(数据有调整,但比例和趋势不变):
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1704851574 表10–1 “凯叔讲故事”三场集赞活动数据分析
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1704851579 首先简单介绍一下三次活动的规则。只有粉丝才能够发起活动,通过社交传播集赞来获得实物礼品(电影票、玩具等),只是赞的门槛略有不同:
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1704851581 • 活动1,收集15个赞。
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1704851583 • 活动2,收集20个赞。
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1704851585 • 活动3,收集25个赞,且一个用户只能够投3票。
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1704851587 结合表10–1中的数据进行分析,从拉新角度看,在第三次活动的时候发起人的重复率已经近20%,说明有1/5的人都是同一批用户。随着集赞活动的不断推进,同一批老用户能够带来的新用户量必然越来越低。正因为如此,在第二次活动将集赞指标加码33%的前提下,人均拉新量只有略微提升。第三次活动将集赞的指标加码了25% 且人均只能投3票的情况下,人均拉新量还是降低了近20%。
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1704851589 从用户质量角度看,我们考虑次日残留(参与活动后没有取消关注的人数)与次日活跃两个指标。从表10–1不难看出,两个指标都在不断下降。如果以活跃用户数来核算成本的话,已近几十元了。要知道,彼时微信广点通买用户只有几元成本。
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1704851591 于是,我们开始反思用户为什么要参加集赞有礼的互动?唯利罢了。
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1704851593 老用户发起活动,他所带来的新用户无非是看一眼品牌广告,帮朋友支持一下。如果实物奖品价值还不错,那么这个新用户也会发起,但目的在于奖品而非公众号。此外,设计过高的门槛使得有的用户不乐意参与,有的用户则自建了群开始互相点赞,达不到拉新的作用。
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1704851595 想要提升用户增长的ROI,就必须降低新用户中非精准用户的比例,从而拉升渠道用户的LTV,降低用户获取成本CAC。
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1704851597 由此入手,我们优化了转发集赞拉新的方式,新一期集赞活动的礼品是凯叔西游记第二部的部分章节收听权(如图10–6),每个用户只需要拉5个用户就能获得。因为是虚拟产品,CAC得到了显著降低。而儿童故事音频跟微信账号捆绑只能自用,用户如果不是真有需求就绝不会参与活动,从而提升了新增用户的精准程度。在后续的此类活动中,我们都有意识地对礼品形态进行控制:实物礼品用于鼓励已有的活跃老粉丝,虚拟礼品用于激活和拉新。
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1704851602 图10–6 凯叔讲故事“西游记”章节收听页面
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1704851604 运营微博、微信这样的平台,我们很容易沉迷于追求短期粉丝数字的飙涨而举办各种活动。某些活动拉新从CAC的角度看或许是划算的,但深究其带来的真实活跃粉丝,就会发现其ROI往往远小于1,充其量只能算是一次展示广告曝光,做了一笔又一笔的蚀本生意。
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1704851606 想要算清楚用户的ROI,有赖于用户身份的识别和渠道的追溯。在这一点上,微博和微信的基础建设比较完善。以微信为例,基于平台提供的二维码,我们可以追溯不同用户的来源并进行标识,就像是安卓应用下载对不同的应用市场打不同的渠道包一样。进而,通过平台提供的外链功能、私信功能,来识别用户的活跃情况。
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