作者的話
本文榮獲2020年下半年騰訊知識獎
本文将重點介紹在微信生态下，如何借助小程式形态進行社群分享裂變的場景分析，希望可以給大家一些參考和借鑒。文中資料已脫敏處理，僅供參考。
社交裂變的價值
衆所周知，一切産品業務發生的前提是有使用者，在此基礎上才有轉化流程，尤其在企業初創期，最核心的名額是使用者增長。且在如今的市場環境下，增長不再主要依賴廣告投放，而是主要基于社交網絡的裂變拉新。小程式處在微信生态下，分享功能是小程式拉新、獲客的重要途徑。微信作為國内最大社交網絡，利用其生态進行社交裂變是目前的推廣營運業務熱點之一，特别是小程式出現後，更是降低了變現微信社交流量的門檻，是以社群分享裂變對于以微信小程式為主的産品來說尤為重要。
本文将重點介紹在微信生态下，如何借助小程式形态進行社群分享裂變的場景分析：
1、社交裂變的價值
2、常見的裂變模式
3、社交裂變發生的原理及計算公式
4、社交裂變場景進行有效分析的架構
5、基于裂變的資料結構化采集方案
圖1.1 拼多多微信小程式分享流程截圖
1.1
兩種擷取使用者的方式
首先，從傳統流量采買與裂變拉新兩個角度進行對比。
傳統流量采買主要存在 3 個特點：
1、層層轉化的過程，如對于線上付費産品，使用者轉化過程是從拉新到注冊再到體驗課最終實作成交才形成一個高價值使用者，其對應實際獲客成本較高；
2、推式營銷，如做 APP 推廣時，一般應用商店以及資訊流廣告帶來的使用者品質會低于産品本身自然流量品質；
3、使用者易疲勞，其投放素材以及使用者技巧都需要不斷疊代以持續吸引使用者，是以難一直産出有效的推廣方式。
裂變拉新也主要存在 3 個特點：
1、私域流量，裂變本質基于社交網絡，如社群将使用者拉到企業自有流量池，基于私域流量再做轉化，構成相對穩定的流量池，特點是價格可控，如做裂變拉新一般會采取給予使用者優惠的方式，在這個過程中業務人員可以調整激勵的參數使其可控；
2、使用者主動選擇，假設分享一個優惠券促進使用者的點選、回流、轉化，本質是使用者主動選擇的過程，其品質會較好；
3、方法生命周期更長，企業可摸索出使用者裂變長期可用的操作方法，以實作流量的持續增長。
1.2
裂變技術的目前手段
從宏觀角度來看
1、裂變拉新可視為一種技術，在其技術周期上現已處于較成熟的階段，其顯著特點是技術通用化，表現在不僅應用于線上的産品裂變，還應用于線下，如商場的砍價、拼團、分享朋友圈獲得優惠等，本質上也是利用社交網絡完成品牌主導與使用者增長。
2、可實作方法系統成體系，如市面上較成熟産品的方法可結合到自身業務實踐中，方法是可借鑒和複用的。
1.3
社群裂變的目标
常見的裂變模式
圖1.2 社群裂變模式
2.1
老拉新
老拉新是指老使用者通過分享獲得優惠，同時新人也獲得優惠的方式，也是目前最通用的方式。且最早可追溯到國外的 Dropbox 應用，其核心邏輯是使用者邀請一個好友使用可獲得該産品的 16G 免費空間，該模式的适用的核心特點是産品價值是否通用，使用者是否認可該優惠，這與具體社會環境背景相聯系。以 Dropbox 為例，個人雲空間在國外是非常剛需的東西，有價值并且需要使用者付費購買，是以送新人免費空間可受到使用者的價值認可，但中國的雲盤産品，這種方式便不一定有用。是以，老拉新的優惠通用性和價值認可度均需要着重考慮。
2.2
砍價助力
砍價助力模式的關鍵是使用者的占便宜心理，并伴有及時回報，如圖2.1的分享界面，讓使用者感覺隻差一點就可以達到目标，且針對新使用者其激勵力度更大，如 iphone 等禮品的巨大折扣等，是以很容易泛濫，或造成社交壓力，目前這種方式對下沉市場使用者較為有效。
圖2.1 拼多多砍價助力
03
社群打卡/簽到
社群打卡模式的特點是将裂變巧妙地結合在産品中，具有諸多正向循環的好處，如薄荷閱讀的英文閱讀需打卡才能完成學習，其分享動作對分享者也是形成正面的社交影響，促使使用者形成較高頻率的分享，而非使用者見到分享後的學習焦慮也容易促轉化。拼多多企業内購每日打卡擷取津貼獎勵可以提高産品使用者留存。
圖2.2 左-薄荷閱讀打卡，右-拼多多簽到頁面
2.4
海報
相較使用者轉化高的社群打卡模式，海報模式是以更直接的形式分享到朋友圈，使用者數量少但品質高，因為朋友圈已經為閱聽人人群做了一層過濾，朋友圈中對産品感興趣的就是潛在使用者。其海報設計将成為一個關鍵，其重點不是海報的美觀度，而是将一些遠超成本價值的内容展現在海報中。
下圖為任務寶盲盒裂變路徑：
1、朋友圈/社群看盲盒活動海報
2、使用者掃碼參與活動，擷取專屬海報及活動規則文案
3、使用者轉發海報，邀請好友為自己助力
4、完成任務，填寫收貨位址，等待盲盒送貨到家
圖2.3 任務寶盲盒海報裂變分享
裂變後的使用者轉化主要有3種模型
1）企業微信号/微信個人号 轉化使用者
引流入口：活動歡迎語、圖文消息、助力提醒、任務完成提醒、填寫收貨位址詳情頁等。通過這些引流入口，将使用者引流至客服号，通過與使用者一對一的溝通，來轉化使用者，比如發送專屬福利、優惠活動、裂變活動、開課提醒、活動宣發、幹貨内容等。
2）社群轉化使用者
社群的引流入口和客戶号是一樣的，使用者進入社群後，通過拼團、秒殺、抽獎、老帶新、直播等方式轉化使用者。
3）多次群發消息 轉化使用者
多次群發消息是指在使用者關注公衆号後，公衆号在特定時間内，比如10min、60min、2h、24h等，公衆号會自動給使用者推送多條消息。可能是低價的引流課，可能是其他的裂變活動，也可能是進入社群的連結…
社交裂變發生的原理及計算公式
3.1
基于關系鍊
關系鍊是最容易擷取流量的入口
人因關系而有價值，社會因關系而存在，一切社交産品都是基于人與人之間複雜的關系。對于大多數個人來說，關系鍊是其擷取流量的最佳途徑。
建立連結的思路：
微信擷取流量建立關系不難。現在誰沒有個幾百好友？加幾個群，聊聊天，群裡的大家彼此就都産生了“連結”，有了初級連結就有了做強做大關系鍊的機會。對于關系鍊的核心思路，就是要精不要雜。你肯定知道你擅長什麼，在做什麼業務，希望結交什麼樣的朋友。把自己的定位确立清楚再去比對對應的管道，關系鍊才可得以最大限度發揮。網際網路時代，線上下的溝通成本其實并不比線上低，你是你個人社交的中心點，卻不是整個社交網絡的中心點。你希望快速找到共同興趣的群體并建立連結，社群關系是最佳選擇。
圖3.1 基于關系鍊建立連結
3.2
病毒傳播的公式
病毒系數K的計算公式是K=I*Conv
I：Invitation代表的是每個使用者發送的分享數量
Conv：Conversion rate指的是每個分享的成功機率（分享接受率）
假設一次活動，你給10個人發送了分享，這個I=10，而這10個人當中有2個人接受了你的分享，那麼Conv=20%，K=10*20%=2人，也就是說每個初始使用者可以帶來2位新人。當然了，現在的人一般也不僅僅會發送給個人，也可能會發送到朋友圈和微信群等等。是以一般來說，假設你的好友+微信群+朋友圈總共覆寫了1000人，最後有5個人達成了購買。那麼就是I=1000，Conv=0.5%，K=5（當然了，放在單個人身上的話是一目了然的事情）。
病毒式傳播系數K
病毒式傳播系數 K=人均分享次數 * 分享接受率 Conv=分享帶來的使用者數 /發出分享使用者數
人均分享次數 =發出分享次數I / 發出分享使用者數
分享接受率=分享帶來的使用者數 / 發出分享次數I
注：由于微信限制，微信接口已取消分享成功結果回調，無法通過埋點擷取“分享成功”事件，僅能擷取發起分享的觸發事件
社交裂變場景進行有效分析的架構
社群裂變場景有兩個主要思路：過程拆解（漏鬥）和矩陣次元。
圖4.1 社群裂變分析思路
4.1
過程拆解
過程拆解指通過對傳播裂變過程的拆解，找出待優化環節，提升整體的裂變銷量，其與漏鬥的邏輯一樣。
結合病毒傳播的公式來看，拉新效果影響因素包含：初始的參與傳播人數、K 值、一定時間内的傳播次數。其中 K 值是每個使用者發送邀請數量乘以邀請成功轉化率（如下圖），綜合來看，其影響因素包含四個：初始的參與傳播人數、分享觸達人數、轉化率、一定時間内再分享率。
圖4.2 邀請分享漏鬥分析
産品次元分析可以從社交傳播量角度進行名額拆解，分析思路如下表。
4.2
矩陣分析
矩陣分析主要指通過兩個屬性的交叉分析，可以劃分使用者群體，精細化營運；也可以将内容分類，研究如何優化内容來提高轉化。
在社交網絡中，存在不同類型的使用者，比如「泛KOL」型使用者(除了一般的網紅，還包括小領域或圈子裡的領袖人群)，比如羊毛使用者。從精細化營運的角度來看，針對不同類型的社交使用者，社交裂變的營運政策也要做到差異化。從提升傳播資料和品質出發,我們提供一個分析思路：應用矩陣分析法。
圖4.3 社群裂變矩陣分析
通過裂變品質和裂變數量兩個屬性的交叉分析可以看到幾類使用者的明顯特征:
超級KOL：個人傳播量名額非常突出，遠高于其他人群，而且注冊轉化、裂變率也不差,但是人數占比很小；
小KOL：個人傳播量仍遠高于其他人群，但是裂變品質比超級KOL要差，影響力不如超級KOL；
裂變種子使用者：個人傳播量不突出，但是在裂變率上轉化率很高，注冊轉化也不差，有潛力發展為KOL；
熟人傳播使用者：個人傳播量不突出，但是在注冊轉化和購買轉化上表現很好，大多是屬于家庭、伴侶、閨蜜等熟人傳播類型；
普通使用者：各方面表現都不突出，人數占比最高；
利益使用者：裂變數量很大，但是裂變品質較差，大多場合下該類使用者是利益強驅動，為了擷取獎勵進行無差别傳播，但是收效甚微，如果本類使用者較多，可考慮加大獎勵梯度差異，低有效邀請時獎勵較弱，減少這類使用者造成的品牌形象折損；
羊毛使用者：短期品質名額很好，長期品質名額很差，裂變數量較少，常見的羊毛使用者群，比如一人多号、家庭号等；
普通使用者：數量和品質都較差，大部分使用者的表現都在本區域内。
4.3
騰訊燈塔分享裂變插件
拼多多經常會做一些限時秒殺的活動，如化妝品、母嬰用品、3C數位電子産品等。但是哪一款商品的社群傳播力度最大，效果最好呢？面向不同人群是否有定向推薦不同品類的商品，并且制定不同的價格呢？
圖4.4 拼多多特價商品
利用燈塔分享裂變插件分享過程（漏鬥）拆解的方法可以很容易得出不同商品、不同活動的分享裂變效果，營運同學在每一次電商活動時，不但可以利用該插件快速選擇傳播系數更高的單品，還可以利用該插件很好地評估每一次活動的裂變效果。
圖4.5 分享裂變插件的查詢示圖
4.3.1 社群劃分
以社交為主的電商産品往往積累了異常豐富的賬号資料，這些賬号之間可以形成各種巨大的社交網絡。這些社交網絡中存在着各種各樣的關系鍊，根據網絡連邊形成的原因可以分為強關系和弱關系（或稱為泛關系）。比如微信使用者天然具有強聯系的好友關系，根據他們的好友關系建構的網絡屬于強關系網絡；對于群、微信公衆号和小程式等賬号之間并無直接的關系，通過群的共同成員關系、小程式轉發關系等間接行為建構的網絡屬于弱關系網絡。
社群劃分或社群發現是圖計算中重要的應用領域，它能夠快速發現相似的網絡節點，找出網絡拓撲結構緊密的關聯團夥，對于識别惡意賬号能夠實作“牽一發而動全身“的效果。如圖4.6所示，相同顔色的節點表示同一個社群的一組賬号。
圖4.6 社群劃分示例（畫圖采用可視化工具Gephi）
4.3.2 Fast Unfolding 算法
燈塔分享裂變插件社群挖掘采用的是 Fast Unfolding 算法，這是基于子產品度的圖網絡分圈算法。子產品度是度量社群劃分優劣的重要标準，劃分後的網絡子產品度值越大，說明社群劃分的效果越好，Fast Unfolding算法便是基于子產品度對社群劃分的算法。同時，Fast Unfolding算法是一種疊代的算法，主要目标是不斷劃分社群使得劃分後的整個網絡的子產品度不斷增大。
算法流程
1）初始化，将每個點劃分在不同的社群中；
2）對每個節點，将每個點嘗試劃分到與其鄰接的點所在的社群中，計算此時的子產品度，判斷劃分前後的子產品度的內插補點ΔQ是否為正數，若為正數，則接受本次的劃分，若不為正數，則放棄本次的劃分；
3）重複以上的過程，直到不能再增大子產品度為止；
4）構造新圖，新圖中的每個點代表的是步驟3中劃出來的每個社群，繼續執行步驟2和步驟3，直到社群的結構不再改變為止。
圖4.7 FastUnfolding算法經典示意圖
分享裂變插件使用 FastUnfolding 算法尋找頭部社群，下圖選擇「某商品」分享裂變 Top50社群，發現社群ID-210的下單轉化GMV最高。除了找出高轉化的社群，還可以利用該算法找出資料異常的黑産群和羊毛群。
找出頭部社群之後，可以檢視對應社群成員詳細資訊，進而找出社群傳播的關鍵KOL，營運同學也可以可以針對這些KOL建立微信群，将頭部社群KOL管理起來，作為活動冷啟動的首要觸達對象。另外，對于資料異常的KOL（黑産）還可以通過資料監控及時封号處理。
分析完成後，點選分享裂變插件右上角「下載下傳」按鈕可以下載下傳對應社群成員。在此我們下載下傳「某商品」210社群成員id，然後在燈塔使用者管家上傳，步驟：建立人群->本店ID清單->上傳txt格式社群成員id->生成社群使用者号碼包，之後在對應燈塔事件多元分析可以分析對應該社群的使用者畫像情況。
可以看出「某商品」-210社群的使用者年齡集中在20～35之間，以二三四線城市的女性使用者為主，網際網路從業占比低于其他行業如金融。同樣的方式我們可以查詢其他社群的使用者畫像進行比對。
基于裂變的資料結構化采集方案
為了實作分析思路裡的名額體系請補充以下埋點方案設計。
埋點模闆：
🔗見文末原文連結
綜上為社交裂變的場景化分析的階段性總結，希望對你有所幫助！