拉新一直是众多活动运营的目标。拉新活动方式有很多，包括“以老带新”客户口碑式的拉新、锁定目标式的地推拉新、宣传合作的线上渠道拉新等。精心策划的线上线下活动,可以快速实现拉新。而拉新活动的终极目标是转化，并非拉新人数的美丽数值。每一家追求数据驱动的企业，一味沉浸在单调的突增指标并非依靠数据驱动决策，而是在数据的泥沙中挣扎。

杭州集酷信息技术有限公司（下称“集酷 KiKUU”）是致力于服务全球商家的面对非洲 B2C 跨境电子商务交易平台。通过全品类商品经营，突破了非洲零售市场单一模式，占领非洲 B2C 电子商务平台的领先地位。

集酷 KiKUU 一直通过数据驱动理念把握用户需求。本文以集酷 KiKUU 一次拉新活动为例，其数据分析师王向君介绍其团队如何通过数据分析来评估和改进一次拉新活动。（因涉嫌商业机密，下文涉及数据均为虚拟。）

图1 集酷 KiKUU 首页

▌ （一）“看上去很美”，拉新虚荣指标背后的两大问题

今年 6 月，集酷 KiKUU 策划了一次长达一个月以“A 计划”为题的拉新活动。该活动形式是由老会员邀请新会员注册为主。上线第一天成果显著：日新增会员数量增加高达 100% - 200%，且活动当日平台的成交额提升 20% - 30%。两个指标的飙升让参与此项目的活动同学格外兴奋。

王向君介绍，在数据分析领域，“总注册数”、“新增注册数”指标本身是虚荣指标，该指标随着活动力度、形式等呈现短期暴增，他能够告诉你的活动传递并影响了多少“新用户”，这些新用户知道你在做什么，但并不意味你的产品一定对他有价值。显然要结合新用户的留存、转化等情况综合考量。

的确，随着活动的持续进展，配合数据深度观察，看似光鲜的外表下却暗藏着不少问题，王向君列举了较为典型的三大问题。

第一，无效邀请比例高达 40%；

该活动大部分新增会员是由老会员邀请而来，而经多维数据分析发现，超过 40% 的新客户属于“无效邀请”，即存在邀请者和被邀请者注册国家不一致（正常情况下的邀请应为同一国籍的邀请）、邀请码无效（被邀请者错填邀请码）、设备重复（一个设备多次重复注册）等问题。

图2  拉新活动当天发现邀请者和被邀请者注册国家不一致的情况

第二， 转化率较低，付费意愿较差；

一周后数据统计，与自然流量相比，A 计划新注册会员的留存率与转化率均低于其 50%；从注册到浏览商品详情的转化率低于其 60%；另外，人均支付单数降低 3 倍，人均消费金额仅占自然流量的 25%。下图为活动带来的新会员与自然流量会员的转化情况。

图3  一周后新会员总转化率均低于自然流量 50%

综上，这些问题暴露了活动内容和产品本身有不完善之处，这是拉新活动和产品持续性发展亟待破解的难题，例如为什么会存在无效邀请？页面布局是否具有购物（支付）引导性？配色与风格调性是否传递用户轻松的视觉感官？用户的选购体验操作是否舒适……

▌ （二）有的放矢，数据驱动思下的拉新问题定位及策略

科学的数据分析可以无限逼近客户真实意愿，数据分析可以指导运营人员发现问题，找到弊病可能出现的原因，从而优化列表页的体验、提升首页流量分配效率、购买决策路径等，最终提升用户的转化率。针对 A 计划的拉新活动，王向君针对上述提到的拉新问题、活动效果评估不佳的情况，围绕拉新、留存与转化采取了相应措施。

第一，破解无效，加强拉新的有效性

针对拉新活动，集酷 KiKUU 从以下两方面做了优化：

定位并修正注册页面问题，无效邀请从 40% 降至 15%；

通过无效邀请人群的无效类型发现，国家不符的情况占据 50%，即邀请者和被邀请者的注册国家不一致。将此类用户进行分群并分析发现：无效邀请人群的注册国家刚好是注册页面的默认国家。显然，注册页面的默认国家的设置存在不合理之处，并立即着手改进。

图4 集酷 KiKUU 注册页面

改版后第二天，无效邀请里国家不符的情况降低至个位数。无效邀请人数在整个活动中的比例下降了到了 15% 左右，在活动中后期，该指标持续稳定。说明这是一次很成功的改动。

A ／ B 测试选择最优方案，日点击量增长 10%；

因为 A 计划以奖励的方式来激励老用户拉新。即老会员通过进行活动页面分享邀请新会员。良好的视觉页面感官和风格调性既能增加老会员的分享概率，也能促进新用户的注册欲望。王向君介绍，分享活动页设计了 4 套不同方案来进行测试。

“通过神策分析，事先对 4 套方案进行了埋点，并标识为版本 1.0、版本 1.1、版本 2.0、版本 2.1。”他介绍，这 4 种版本被分配给四类不同的用户群体，一周之后，发现 1.0 版本所带来的点击量明显高于其他版本。显然 1.0 版本风格最受欢迎，于是把所有的分享页面都换成了 1.0 方案。按此改版后，分享页页面的日点击量增长了 10%。

图5 对比 4 个版本的会员点击情况

第二，促活新会员，精准推送挽回流失会员；

新人的快速的流失可能由很多原因引起，说明平台对于活动进入的新会员的吸引度不够，或者会员在产品中未能及时获取最为关注的内容。针对新用户留存、转化率低的情况采取了一系列的问题。下面列举一二。

新增新人频道，投其所好促进用户转化；

为了增加新会员粘性，针对新会员新增一个新人频道，以店铺打折信息、精品推荐等形式针对 A 计划进入的新用户推出一系列活动。通过神策分析发现该活动对新用户的转化和留存存在很大的效果。图略。

精准推送，用户分群促进会员留存、转化；

在活动期间，集酷 KiKUU 进行了一次全站 APP 的消息推送，第二天活动页面的访问量增加 4 倍，参与人数创历史新高，而好景不长，一周后新增客户量出现负增长。持续追踪效果并不理想。决定筛选出注册后一周内未交易的会员，这些会员是潜在的准流失会员。集酷 KiKUU 则选择对该目标人群进行一次短信与站内的推送。如图展示了七天内未支付订单的新会员情况。

图6  了解 7 天内未交易的新会员情况

在该页面上，通过查看流失人群的详细信息，并可以直接创建用户分群。针对这部分人群，运营人员在集成的推送平台针对性的进行了 APP 内消息推送，并通过这部分群体的个人用户属性在其他的平台进行了短信推送，以刺激其成交。

图7 查看特定时间内的流失人群明细，并保存为用户分群，命显示名为“7 天流失会员”

后面会继续用神策分析来观察各个群体的留存，转化以及价值等多方面的指标，来衡量活动前进的方向。

图8 对比精准推送前后会员转化效果

在完成信息推送后，运营人员可以在神策分析主页面进行多维度分析，实时展示推送后效果，评估推送或者产品优化效果。如图可见，对“流失用户”完成精准推送后，整体转化率高达 24.69%，而未进行推送的人群转化率为 16.34%，说明这是一次较为成功的精准推送。

▌ （三）拉新活动案例数据分析总结

综上所述，数据驱动已经是许多企业的努力方向。这对企业提出的要求不仅仅是更重视数据，而且应该将注意力集中在“驱动决策和产品”之上。该活动拉新案例给予运营活动的一些启发：

第一，你关注的拉新指标，应是可付诸行动的指标；

虚荣指标唯一的作用就是让人膨胀。点击量、PV、UV 、网站访问时长等单调增长指标是互联网洪荒年代使用的指标，即活动的衡量不应迷恋于“看上去很美”的虚荣指标。精细化数据分析时代应该关注具有比较性、比率、可操作性强等指标，这些指标展示了产品的用户参与度。

第二，除了关注“多少”，还要关注“为什么”、“如何做”；

每看到一个指标都应该问：依据眼前的数据，如何优化当前的活动？这是数据分析的终极目标，若数据分析无法回答这个问题，就会像文章开头所讲的，单纯满足于一些单纯的增长指标中，而不尝试改变运营行为，并非真正的数据驱动，而是在数据的泥沙中挣扎。

在整个拉新活动中，集酷 KiKUU 事先做好数据埋点工作，通过用户行为分析、漏斗分析、留存分析来查看主要的指标，也做了一些 A / B Test 来查看不同方案之间的效果。通过关注与跟踪关键指标，把握用户的真实需求，不断完善活动内容切合用户口味。神策分析在集酷 KiKUU 拉新这一过程中起了推动作用。作为神策分析的客户，王向君总结应用体验：

“自从接入神策分析后，数据都能实时美观的展现在每个人面前，大大减少了数据分析师的负担。使用 SDK 的方式来埋点，也减少了多少技术小伙伴的工作。使用神策能细而全的记录各个指标数据，也提供了各种分析方法。为数据驱动提供了强有力的支撑基础。”

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