有不少产品都会采用红包活动进行裂变拉新，这在工具类产品比较少见。那么，工具类产品是否适合采取红包裂变呢？

从6月份开始筹备的红包裂变活动到10月底总算完成1、2期的上线及总结，趁着这股子热乎劲分享下对于红包裂变活动的复盘。

虽然从6月份开始筹备，但由于涉及汇报、排期等环节，实际从正式立项到完成两期迭代不过1个半月左右时间，踩过坑也是一把辛酸泪。

为什么要做红包裂变

笔者所在公司是一家天气类头部企业，属于工具类产品。所做部门负责拉新，通过个推、信息流投放、渠道投放、马甲包、红包等方式多种方式实现获客和尝试用户增长路径。

验证自身APP是否适合红包裂变的一种尝试

之所以要做红包裂变是在衡量对比各类型运营活动后，发现红包是对于现阶段来说是一个值得去验证的方式。

前有趣头条、今日头条极速版，后有竞品纷纷给出重要位置用于红包拉新。用户已被教育对红包接受度高，拉新成本可控。本身APP用户量级也够大，所以也就有了为什么去做的理由。

虽然最终结果未达到预期，但是也是真正去做了裂变才知道是否适合，既有数据支撑还活跃用户。

APP用户画像中裂变标签用户有增长空间

用户群中符合裂变标签的用户存在拉新空间，事实证明这部分用户确实有裂变属性。但却并非全部都是对天气感兴趣的用户，此类用户对于奖励的红包金额也相当敏感，由于涉及内部调研数据就不放出来啦。

尝试红包类活动前，首先要对自身APP用户属性分层有一个了解，至少知道当前活跃用户是否有可增长空间。

行业做裂变活动的玩家

市场大环境下的裂变

做红包裂变的市场背景，下沉市场的用户规模可观且被教育，但是拉新成本也随着被教育的成熟水涨船高。

做红包裂变的目的是什么？如何衡量目标？

作为UG部门，红包裂变的目的非常明确：拉新。

衡量目标的计算方法则是根据投放入口点击率、分享率、拉新率、拉新量、拉新单价。

对于活动的预先设定的各类衡量指标为：

其中，拉新成本是已知项，根据用户生命周期内贡献的价值即CLV来控制。若是短期验证效果，最大的弊端就是CLV会限制了最高拉新单价，即没有足够空间去做增量测试。留存质量的预估，则根据已有各类渠道做对比数据分析得出。各家留存质量不一，所以可根据实际情况去预估。方法也不尽相同，在此不做详细展开。

各类转化点击数据由于以往没有类似活动的转化率参考，根据其他市场活动及业内转化的参考值进行预估，实际结果与预估数据基本相差不太大。

在做预估前查阅资料，趣头条新增成本12元/个，对用户裂变的奖励机制是8元，并且设置阶梯价，最高12元；头条极速版公开数据拉新一个奖励32元，设置各类门槛。相较来说，我们APP的拉新单价简直低到不能更低。

粗略听过《我的增长方法论》一书，对于工具类产品来说，变现模式单一，北极星指标设置为活跃度更合理，活跃度高，意味着可以带来更高的营收，但是此次裂变活动玩法并非提高活跃度的好的增长方式，完全是奔着拉新去做的。

裂变活动介绍及产品方案

大家都知道，虽然有些红包额度很大，但是提现门槛较高，折腾半天啥也没有，相当打击积极性。现如今红包玩法也是大同小异，在红包金额无优势的情况下，将用户相对较为关心的“红包无门槛立即提现”、“玩法简单”作为宣传点去投放。

参与流程：端内老用户参与活动-扫码邀请新用户-输入邀请码-新老用户各得一个红包-立即提现。

下图为1期投放时的界面（屏蔽入口投放界面及APP相关字眼，实际投放界面有调整），参与过活动的胖友大概已经知道是什么产品啦，就默默不说出来吧。

流程虽然看起来简单，但实际操作却存在无可避免的很多坑，希望再做此类活动的产品们借鉴经验：

1. 登录前置or后置

原始裂变逻辑尽量将用户参与步骤精简，快速参与完成裂变领红包。但考虑快速迭代验证上线，使用H5技术来实现，而H5存在很多安全风险、服务器压力等各种问题，最终将  登录前置，导致参与活动的流失比例非常高 ，登录前置对于我的裂变活动来说相当于只在投放入口看到了活动相关介绍，一点击即调起了登录，类似头条极速版邀请拉新流程。

由此筛选出的实际参与用户，除APP原本登录用户之外，确实搂了一批羊毛党用户，这也是由活动去筛选出的裂变种子用户。不过，因为外在技术原因导致产品逻辑妥协其实是不明智的选择，也许还有其他方式，但是没有去深入思索。

对于登录前后置的问题内部也是争论不止，请教过教授增长的老师，老师曾做过的类似活动是将登录后置且效果是可以的，因此以数据验证过的登录后置流失高（流失比超50%）的经验  建议尝试在客户端做裂变活动的后继者尝试将登录后置，先让用户参与体验完活动再去做登录操作。

2. 输入邀请码增加流程

邀请码是用来绑定邀请人和被邀请人关系所用，H5技术与APP本身没有做过多交互导致无法对被邀请人进行跟踪，需要邀请码去做识别。对于下载后未输入邀请码或未领取红包的用户，则需要根据跟踪技术去识别是否为活动拉新用户。敲黑板！新用户跟踪技术的成熟度对最终拉新效果有较大影响哦。

做拉新，Android端可对新老用户做自动识别，减少输入邀请码步骤；iOS则无法跟踪，目前还不知道如何破解。

3. 数据！数据！数据！

测试阶段所需漏斗数据提前模拟准备，最好测试阶段的转化就有个demo数据。

大部分情况在测试阶段关注的是漏斗核心指标数据，但是double check数据时可能会涉及其他埋点数据，这类数据容易被忽略。前期准备再充分，等到活动上线后分析数据还是会缺这少那，即便反复check过的数据在上线后偶尔也会出现木有上报成功的问题，上线前一定反复多次验证。

数据后台若是自研统计平台，对数据多样分析较为有利；若是三方平台尤其需要注意上报埋点，宁可多埋点，切勿有遗漏。

优化方向

在1期上线后，各类活动数据均有结论，透过漏斗针对转化不达预期且有优化方案的点，有针对性进行改进及优化。

在2期上线后，各个针对点的数据均有不同程度的提升。不过由于时间紧急，2期优化未涉及后端逻辑的调整。

调整后的交互逻辑，入口登录调整为先进入活动介绍页，再去参与活动调登录。

2期优化后的界面如下：

着重针对流失率较低的入口即登录进行优化，非最优方案的优化，数据效果提升其实并不明显，但对用户来说体验是个提升。

各个界面加入红包“红”的元素，视觉感增强，不管是扫码页面的扫码用户占比还是下载页的用户占比均有较好提升。

整体拉新占比相较于1期也是翻倍比例的提升。

总结

此次红包裂变是非常简单粗暴的利用红包噱头所做的活动，存在很明显的弊端，既没有将产品特性与红包进行结合，也没有加入一些创意或趣味性内容增强记忆加深印象，撇开数据单从产品来说做的非常normal。但是综合整体数据来看，工具类产品还是适合去做裂变活动的，不过不建议将红包作为核心或主要拉新渠道，在有预算情况下，适宜源远流长地去长期投放。

红包拉来的新用户未必为产品需求用户，对留存有一定影响。当然，留存与产品本身也有一定关系，留存数据还是需要长期观察，并对新用户进行一定习惯培养。

各类增长方法理论层出不穷，理论还是要结合实践去验证效果，适用A产品的增长方式未必适用B产品。明确你的增长指标，多多尝试不同方法，去快速验证，说的再多不如实践一次。

涉及产品的转化数据，比较敏感所以避开未提。具体问题具体分析，不同产品生命周期、不同类型的APP转化数据标准均不一样。希望大家去实践出自己的数据，找出有效的增长路径。

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