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本文作者將以一家服務全球商家的B2C跨境電子商務交易平臺一次拉新活動為例，介紹其團隊如何通過數據分析來評估和改進一次拉新活動。enjoy~

拉新一直是眾多活動運營的目標。拉新活動方式有很多，包括“以老帶新”客戶口碑式的拉新、鎖定目標式的地推拉新、宣傳合作的線上渠道拉新等。精心策劃的線上線下活動,可以快速實現拉新。而拉新活動的終極目標是轉化，并非拉新人數的美麗數值。在每一家追求數據驅動的企業，一味沉浸在單調的突增指標并非依靠數據驅動決策，而是在數據的泥沙中掙扎。

最近筆者參與一家服務全球商家的B2C跨境電子商務交易平臺，該平臺一直通過數據驅動理念把握用戶需求。我以該平臺一次拉新活動為例，介紹其團隊如何通過數據分析來評估和改進一次拉新活動。

一. “看上去很美”，拉新虛榮指標背后的三大問題

今年6月，該企業策劃了一次長達一個月以“A計劃”為題的拉新活動。該活動形式是由老會員邀請新會員注冊為主。上線第一天成果顯著：日新增會員數量增加高達100% – 200%，且活動當日平臺的成交額提升20% – 30%。兩個指標的飆升讓參與此項目的活動同學格外興奮。

在數據分析領域，“總注冊數”、“新增注冊數”指標本身是一個虛榮指標，該指標隨著活動力度、形式等呈現短期暴增，他能夠告訴你的活動傳遞并影響了多少“新用戶”，這些新用戶知道你在做什么，而并不意味你的產品一定對他有價值。顯然要結合新用戶的留存、轉化等情況綜合考量。

的確，隨著活動的持續進展，配合數據深度觀察，看似光鮮的外表下卻暗藏著不少問題，我來列舉了較為典型的三大問題。

無效邀請比例高達 40%

該活動大部分新增會員是由老會員邀請而來，而經多維數據分析發現，超過 40% 的新客戶屬于“無效邀請”，即存在邀請者和被邀請者注冊國家不一致（正常情況下的邀請應為同一國籍的邀請）、邀請碼無效（被邀請者錯填邀請碼）、設備重復（一個設備多次重復注冊）等問題。

圖1 拉新活動當天發現邀請者和被邀請者注冊國家不一致的情況（圖片來源：神策數據）

轉化率較低，付費意愿較差

一周后數據統計，與自然流量相比，A計劃新注冊會員的留存率與轉化率均低于其50%；從注冊到瀏覽商品詳情的轉化率低于其60%；另外，人均支付單數降低3倍，人均消費金額僅占自然流量的25%。下圖為活動帶來的新會員與自然流量會員的轉化情況。

圖2 ?一周后新會員總轉化率均低于自然流量50%（圖片來源：神策數據）

綜上，這些問題暴露了活動內容和產品本身有不完善之處，這是拉新活動和產品持續性發展亟待破解的難題，例如為什么會存在無效邀請？頁面布局是否具有購物（支付）引導性？配色與風格調性是否傳遞用戶輕松的視覺感官？用戶的選購體驗操作是否舒適……

二. 有的放矢，數據驅動思維下的拉新問題定位及策略

科學的數據分析可以無限逼近客戶真實意愿，數據分析可以指導運營人員發現問題，找到弊病可能出現的原因，從而優化列表頁的體驗、提升首頁流量分配效率、購買決策路徑等，最終提升用戶的轉化率。針對A計劃的拉新活動，王向君針對上述提到的拉新問題、活動效果評估不佳的情況，圍繞拉新、留存與轉化采取了相應措施。

1. 破解無效邀請，加強拉新的有效性

針對拉新活動，該平臺從以下兩方面做了優化：

（1）定位并修正注冊頁面問題，無效邀請從 40% 降至 15%

通過無效邀請人群的無效類型發現，國家不符的情況占據50%，即邀請者和被邀請者的注冊國家不一致。將此類用戶進行分群并分析發現：無效邀請人群的注冊國家剛好是注冊頁面的默認國家。顯然，注冊頁面的默認國家的設置存在不合理之處，并立即著手改進。

圖3 該電商平臺的注冊頁面

改版后第二天，無效邀請里國家不符的情況降低至個位數。無效邀請人數在整個活動中的比例下降了到了15%左右，在活動中后期，該指標持續穩定。說明這是一次很成功的改動。

（2）A /?B 測試選擇最優方案，日點擊量增長10%

因為A計劃以獎勵的方式來激勵老用戶拉新。即老會員通過進行活動頁面分享邀請新會員。良好的視覺頁面感官和風格調性既能增加老會員的分享概率，也能促進新用戶的注冊欲望。于是，關于分享活動頁設計了4套不同方案來進行測試。

技術事先對4套方案進行了埋點，并標識為版本1.0、版本1.1、版本2.0、版本2.1 4種標記。這4種版本被分配給四類不同的用戶群體，一周之后，發現1.0版本所帶來的點擊量明顯高于其他版本。顯然1.0版本風格最受歡迎，于是把所有的分享頁面都換成了1.0 方案。按此改版后，分享頁頁面的日點擊量增長了10%。

圖4 對比4個版本的會員點擊情況（圖片來源：神策數據）

2. 促活新會員，精準推送挽回流失會員

新人的快速的流失可能由很多原因引起，說明平臺對于活動進入的新會員的吸引度不夠，或者會員在產品中未能及時獲取最為關注的內容。針對新用戶留存、轉化率低的情況采取了一系列的問題。下面列舉一二。

（1）新增新人頻道，投其所好促進用戶轉化

為了增加新會員粘性，針對新會員新增一個新人頻道，以店鋪打折信息、精品推薦等形式針對A計劃進入的新用戶推出一系列活動。通過神策分析發現該活動對新用戶的轉化和留存存在很大的效果。圖略。

（2）精準推送，用戶分群促進會員留存、轉化

在活動期間，該電商平臺進行了一次全站APP的消息推送，第二天活動頁面的訪問量增加4倍，參與人數創歷史新高，而好景不長，一周后新增客戶量出現負增長。持續追蹤效果并不理想。決定篩選出注冊后一周內未交易的會員，這些會員是潛在的準流失會員。該電商運營人員則選擇對該目標人群進行一次短信與站內的推送。

通過查看流失人群的詳細信息，并可以直接創建用戶分群。針對這部分人群，運營人員在集成的推送平臺針對性的進行了APP內消息推送，并通過這部分群體的個人用戶屬性在其他的平臺進行了短信推送，以刺激其成交。后續繼續觀察各個群體的留存，轉化以及價值等多方面的指標，來衡量活動前進的方向。

圖5 對比精準推送前后會員轉化效果（圖片來源：神策數據）

在完成信息推送后，運營人員還會通過多維度度分析實時展示推送后效果，評估推送或者產品優化效果。如圖可見，對“流失用戶”完成精準推送后，整體轉化率高達24.69%，而未進行推送的人群轉化率為16.34%，說明這是一次較為成功的精準推送。

三. 拉新活動案例數據分析總結

綜上所述，數據驅動已經是許多企業的努力方向。這對企業提出的要求不僅僅是要更重視數據，而應該將注意力集中在“驅動決策和產品”之上。該活動拉新案例給予我們運營活動的一些啟發，我總結兩點：

1. 你關注的拉新指標，應是可付諸行動的指標

虛榮指標唯一的作用就是讓人膨脹。點擊量、PV、UV 、網站訪問時長等單調增長指標是互聯網洪荒年代使用的指標，即活動的衡量不應迷戀于“看上去很美”的虛榮指標。精細化數據分析時代應該關注具有比較性、比率、可操作性強等指標，這些指標展示了產品的用戶參與度。

2. 除了關注“多少” ，還要關注“為什么”、“如何做”

每看到一個指標都應該問：依據眼前的數據，如何優化當前的活動？這是數據分析的終極目標，若數據分析無法回答這個問題，就會像文章開頭所講的，單純滿足于一些單純的增長指標中，而不嘗試改變運營行為，并非真正的數據驅動，而是在數據的泥沙中掙扎。

在整個拉新活動中，電商平臺事先做好數據埋點工作，通過各種數據分析方法來查看主要的指標，也做了一些A/B Test來查看不同方案之間的效果。通過關注與跟蹤關鍵指標，把握用戶的真實需求，不斷完善活動內容切合用戶口味。

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作者：張喬，神策數據內容營銷高級經理，用戶行為洞察研究院負責人。公眾號：用戶行為洞察研究院

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