导读：私域时代，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，同时由于小程序可以快速开发，在微信内可以被便捷地获取和传播，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，为私域流量出圈提供了天然的土壤。本文将重点讨论基于小程序，如何进行社交裂变、流量获取、数据分析，从而抢占私域时代高地。

一、小程序社交裂变

1. 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。

2. 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）

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。

3. 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

总体分享情况：

小程序分享触发次数、人数、人均次数

分享渗透率=小程序分享人数/小程序启动人数

按页面路径查看分享渗透率

传播产品页面：

传播页面访问次数、人数、人均次数

传播页面渗透率=传播页面浏览人数/小程序启动人数

产品分享率=传播页面分享人数/传播页面浏览人数

2）信息传播（分享带量）

分享者的小程序启动触发次数、人数、人均次数、总体占比

按分享文案、启动场景、分享时页面路径、分享次数维度查看分享者的小程序启动的次数、人数

人均分享启动带量 K=分享带来的总人数/分享者人数

按是否裂变用户、分享文案、分享次数、分享时页面路径查看分享带量 K

3）接收者转化

分享者首次授权/注册成功、核心转化行为的触发人数、占比

分享-注册/核心行为转化率

按分享时页面路径、分享文案、分享次数维度查看分享转化率

人均分享注册带量K=分享带来的总注册人数/分享者人数

按是否裂变用户、分享文案、分享次数、分享时页面路径查看分享分享注册带量 K

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。

4. 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：

水杯：存量用户的社交属性与特征决定了平台裂变效果的天花板

水：平台的传播、裂变产品和运营策略决定了社交裂变能达到用户上限的多少水平 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：

社交传播量=小程序启动人数*传播产品渗透率*产品分享率*人均分享次数

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：

传播产品渗透率分析思路：

• 传播产品页面的流量入口主要是哪些？

• 条件接近情况下，传播产品入口的流量是高还低？

• 老客的产品渗透率如何？按客户价值、注册时长、人口特征等维度细分如何？

• 新客产品渗透率如何？裂变新客渗透率是否会更高？

• 新老客户传播产品留存如何？按维度细分的留存如何？

产品分享率的分析思路：

• 其他页面分享率如何？与传播产品分享率相比如何？

• 从分享页面路径来看，页面分享的主要场景是什么？

• 传播产品页面的点击量分布如何？是否聚焦？

• 传播产品分享用户的前向行为路径如何？传播后反馈如何？主要场景是什么？

• 新老用户分享率差异如何？普通新客、裂变新客分享率差异如何？

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：

裂变效果=传播人数*（人均传播量*裂变转化率*裂变客户价值÷裂变数量÷裂变价值）

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。

事实上，小程序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。

由于小程序可以快速开发，在微信内可以被便捷地获取和传播，越来越多的客户将小程序用于产品或业务的推广。因此在借助小程序进行拉新获客时，小程序的流量来源分析是一个十分重要的场景。

二、小程序流量分析：渠道、数量、质量、收益

根据分析目的可分为以下两类指标：

渠道流量评估：总访问人数/次数、新用户访问人数、新用户访问人数占比；

用户质量评估：访问人数/次数、用户占比、留存情况、人均浏览深度、人均停留时长、注册/付费转化率。

1. 分析思路

1）渠道流量评估

了解小程序的整体流量规模。

渠道能带来多大规模的用户是衡量渠道引流效果的基础。在通过访问人数、访问次数观察用户整体规模的基础上，可按不同渠道来源查看用户的访问人数/次数，从而分析流量的主要来源渠道。

分析渠道用户中新用户和老用户的构成。

渠道的拉新政策对流量的影响较为明显，每日访问的流量到底是老用户继续活跃？还是由渠道拉入的新用户构成？可通过新/老用户数、新/老用户占比，分析渠道整体流量中用户的构成。

2）用户质量评估

自然流量：

① 分析自然流量的产品使用情况

自然流量是指用户自发地从微信中的不同入口进入小程序，比如最近使用列表、搜一搜的结果页等。可以通过页面浏览量、页面浏览人数，分析自然流量的产品使用情况，同时可以按照不同的访问来源继续下钻分析，比如公众号模板消息、公众号自定义菜单、分享消息卡片等。

② 分析自然流量的转化能力

根据用户的留存和转化数据，评估不同访问来源的用户质量。

付费推广渠道：

①分析不同付费渠道的引流能力

如果渠道新用户的数量大，说明渠道引流效果好。可按照不同渠道查看引流的新用户数，并按照渠道的细分维度继续下钻分析，比如可按照广告关键来源、关键词，分析不同广告渠道、广告内容的引流能力，优化广告投放关键词和内容。

②评估渠道引流的用户是否与目标用户匹配

进一步探讨渠道引流的用户与产品的目标用户是否匹配，可通过不同用户浏览深度、跳出率、停留时长、渠道与产品目标用户的匹配程度来进行分析。同样也可以按照渠道的细分维度继续下钻分析各细分渠道用户的匹配情况。

③分析付费流量的转化能力

由于受投放费用、渠道本身属性的影响，各渠道获取流量的能力也不尽相同。单一的按照渠道用户数判断渠道质量是不合适的。所以通过转化用户数、转化率、留存率在用户量的基础上，可以很好的判断不同渠道用户的质量。从而发现流量高转化率高的优质渠道，流量高转化率低的问题渠道，流量低转化率高的潜力渠道，和流量低转化率低的需优化渠道。

传播分享：

①分析传播分享流量的产品使用情况

通过页面浏览量、页面浏览人数分析流量对于产品使用情况。

②评估二次传播能力

人以类聚，物以群分，每个传播者的拉新能力也不尽相同。通过新用户数、新用户占比分析传播者的拉新能力，同时可按照分享者 ID，分享内容和分享层级维度下钻分析。

③分析分享拉新用户的质量

由于传播者大多场合下是受利益强驱动的，所以会为了获取奖励进行无差别传播，导致邀请的新用户质量层次不齐。那么可通过拉新用户的留存转化，分析传播拉新用户的质量，挖掘潜在高质量传播者。

综上所述 ，小程序为数据驱动私域增长提供了生长土壤，若企业利用好小程序可实现用户增长飞跃和业务的高速增长。