流量红利消失？社交红利正当时，而社交红利的宠儿非小程序莫属。

小程序凭借与微信共生的轻量级产品形式，配备灵活便捷的体验及开放的解决方案能力，具备天然的优势，极其巧妙地满足了场景驱动化、体验极致化、流量泛化的市场需求，为裂变提供了天然的土壤。

在神策数据服务的 1000 多家客户中，也有相当数量已经接入小程序端，如海马体照相馆、音遇、校宝在线、趣学车等企业。下面本文也将重点讨论在微信生态内，借助小程序形态，如何进行社交裂变的场景埋点和数据分析，从而提升社交裂变效果。

一、小程序社交裂变场景分类

纵观至今的爆款裂变案例，几乎全是源于“物以类聚，人以群分”的天然特点，让口碑传播在大多推广场景里都能大展拳脚，最直观的就是口碑裂变的拉新 ROI 及新客转化质量指标均比较好。

而社交裂变一般可以按裂变的流量类型分为两类场景，如下：

一是让产品存量用户通过社交传播，吸引新用户，从而达到拉新的目标，比如 Luckin coffee 的邀请注册送免费咖啡；

二是无差异地引导用户社交传播，到达产品曝光量、流量提升的目标，比如拼多多的邀请好友砍价、拼团等。

二、小程序社交裂变场景的目标设定与分析拆解

微信作为国内最大社交网络，利用其生态进行社交裂变是当前的推广运营业务热点之一，特别是小程序裂变，极大地降低了变现微信社交流量的门槛，众多企业走向了小程序赋能之路。

某企业 A 想通过数据分析，了解平台小程序用户的社交传播情况，实现优化产品提高传播效率，优化运营策略提升裂变流量的目标。

为实现这个目标，企业首先要明确不管是一对一还是一对多的传播场景，都存在两类角色：传播者、接收者。

而社交裂变就是希望利用传播者的影响力，高效地促使接收者完成特定目标（拉新、购买、品牌曝光等），因此小程序的社交裂变可以归纳为以下四个环节：一是传播者的产生，二是信息传播，三是接收者转化，四是接受者再传播（裂变），如下图以 Luckin coffee 的邀请注册为例：

而针对企业 A 的目标，企业可以将拉新社交裂变分析场景聚焦在以下四方面：

• 如何产生更多（优质）传播者；

• 如何提高信息传播的曝光量和打开率；

• 如何提升接受者的新增转化率；

• 如何提高接受者转化后再传播行为。

综上所述，企业社交裂变对应的业务目标与分析拆解，可以用一张图概括：

三、针对小程序社交裂变场景的分析指标体系

下面从小程序的社交裂变的传播者产生、信息传播、接收者转化、再传播（裂变）四个环节进行分析：

1、传播者产生

2、信息传播（分享带量）

3、接收者转化

4、再传播（裂变）

该部分指标可参考“传播者产生”，加上分析时选择裂变新增用户即可，比如在神策分析中选择分享者 id 有值。

四、针对小程序社交裂变场景的分析思路

1、社交裂变分析总思路

我们先用一个“水杯理论”进行对比介绍：

在社交裂变场景中，用户与产品分析是核心，用户本身的特点决定了他的传播范围（认识多少人）、传播效果（影响力如何）和带量效果（认识的人消费力如何）的上限，而传播产品设计（包括奖励设计）决定了用户传播能达到上限的几成水平。

2、裂变产品迭代分析

下面以一个公式直观的观看小程序裂变场景的社交传播量的影响因素：

其中企业增加裂变效果的两个关键可控变量为传播产品渗透率、产品分享率，其中传播产品渗透率对应渗透与转化分析，而产品分享率对应裂变产品分析，具体分析思路如下图：

3、社交传播用户分群分析

下面以一个公式展现裂变效果的影响因素：

可见裂变效果除了与常规的裂变数量有关还与裂变质量有较大关系，因为在社交网络中，肯定存在不同类型的用户，比如 KOL 型用户（并不是指真正的 KOL，而是指小领域或圈子里的领袖人群），比如羊毛用户。

而从精细化运营的角度来看，针对不用类型的社交用户，社交裂变的运营策略也要做到差异化。如某企业的裂变引发的全是薅羊毛用户的参与，裂变质量可以说为负值，那裂变效果也随之变成负效果。因此识别裂变质量极其重要，下面介绍一种分析思路——社交用户矩阵分析，如下图：

• KOL 用户：传播数量、质量都较好，如果平台 KOL 用户数量可观，可考虑将传播奖励与传播量挂钩，KOL 将会是平台裂变的主要贡献力量；

• 种子用户：裂变数量中等，但拉来的用户质量较佳，这类用户有向 KOL 转变的潜质，但要进一步了解传播数量较少原因；

• 利益用户：裂变数量很大，但是裂变质量较差，大多场合下该类用户是利益强驱动，为了获取奖励进行无差别传播；

• 羊毛用户：短期质量指标很好，长期质量指标很差，裂变数量较少，常见的羊毛用户群，比如一人多号、家庭号等；

• 普通用户：数量和质量都较差，大部分用户的表现都在本区间内。

4、数据挖掘，精准洞察裂变人群

上部分中的用户分群分析，我们用过裂变数据和裂变质量指标可以人为地将社交传播用户进行分类，但是这样分类是通过先验的规则进行划分的，是拍脑袋得来的。有没有办法通过数据驱动获取我们社交传播用户的分类呢？

在这里我们应用 K-means 聚类的数据挖掘算法，将社交传播用户的人均传播量、平均传播深度、带量注册转化率、人均裂变人数、带量裂变转化率等指标作为聚类特征，进行传播用户类型挖掘，结果如下图：

从行为特征描述，可以看到积累用户的明显特征：

• 超级 KOL：个人传播量指标非常突出，远高于其他人群，而且注册转化、裂变率也不差，但是人数占比很小；

• 小 KOL：个人传播量仍远高于其他人群，但是裂变质量比超级 KOL 要差，影响力不如超级 KOL；

• 裂变种子用户：个人传播量不突出，但是在裂变率上转化率很高，注册转化也不差，有潜力发展为 KOL；

• 熟人传播用户：个人传播量不突出，但是在注册转化和购买转化上表现很好，大多是属于家庭、伴侣、闺蜜等熟人传播类型；

• 普通用户：各方面表现都不突出，人数占比最高。

综上所述 ，“微信社会”中的小程序为数据驱动多场景裂变玩法提供了生长土壤，若企业利用好小程序的裂变即可享受社交红利的流量高地，可实现用户增长飞跃和业务的高速增长。

事实上，小程序未来还将带来更多颠覆性，它不单是一个单纯的工具，还起着一个超级用户渠道的作用，作为一个“连接器”高效连通着各行各业，并深入产业促进产品服务的创新，其蕴含的机遇不可估量。

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