关于支付分享红包的思考与总结

之前一篇文章有提到过红包的几种形式,最近刚好以为运营刚入门小伙伴咨询关于订单完成后分享红包的玩法与设计,想想自己在运营工作中负责过几款产品的支付后分享红包却没有完整的写一份总结,今天梳理下思路,在这里与大家共同探讨交流。以下主要分为四个部分展开:

一、目的

1、用户增长

如《运营之光》这本书中所言,产品在渡过探索期进入快速增长期时需要有一些“开源”和“节流”的动作,支付分享红包是很常规的一种产品化“开源”方式。最早应用的是滴滴和快的。打战时期,我们会从朋友的微博微信等渠道领取打车代金券,一传十,十传百形成了滚雪球式裂变。这种裂变带来的最直接的结果就是用户增长,通过老用户的行动推荐,利他心理分享给自己的朋友,基于社交背书更容易给潜在用户信任感,同时,人以类聚,使用产品的身边必然会有与他相似的用户存在,所以,以此拉新效果较好且固化为产品机制拉新效果较为稳定。

2、用户留存

支付分享红包设计的另一个目的是提高老用户活跃度,从之前经手的一款红包数据来看,1/3的用户倾向于将红包分享给自己,随着这种红包形式的普及,其已成为每款互联网产品的标配。所以红包的效果也没有刚开始那么好了,就高频应用而言,红包的价值很大部分在于维系老用户的活跃,我也曾加入一个自发组成的外卖红包群,而且句身边朋友介绍,他们也都曾加入过这种红包群,支付分享红包作为给老用户持续发放补贴的一种形式,通过优惠券不断的输送将用户留在了自己的平台上,不知不觉的辅助用户走上成为成熟用户的路径。

二、红包设计

1、参与角色

支付分享红包的交互形式决定其有两种参与角色:分享者领取者

2、参与动作

分享者:① 分享   ② 领券  

领取者:① 领券(福利)② 转发 

3、参与动力

分享者

①利益,如优惠券、返现、礼品

②利他心理,口碑推荐,好东西大家一起享用

③社交货币,展示自我,炫耀,趣味分享

领取者

①利益,如优惠券、体验金、礼品

②关系链背书,好友介绍推荐、帮助好友完成任务领奖品

领取者,同时也是二次分享者,二次分享动力一致。

4、参与节点

分享者:支付分享红包是订单完成后弹窗提示分享,对于某些产品有多次交易路径可根据用户行为展示,例如某租车产品,用户在下单预定环节完成预授押金支付,则出此判定用户下单完成出现分享弹窗,但当用户用车完成还车后支付订单消费金额后会根据用户之前是否分享过决定是否再次展示分享红包弹窗。大部分产品并不存在多次订单支付。

领取者:当在社交平台上看到被分享出来的H5红包链接时,对产品有了认知且有使用需求或参与动力。

5、传播渠道

常规渠道主要是微信,朋友圈,微博,QQ和QQ空间等社交平台。

6、传播内容与形式

①图片(含二维码)  ②H5      ③音频     ④视频 、音频和视频主要通过镶嵌在领券首页展示,主流分享形式还是以图片和H5链接为主。

三、红包呈现

以主流的分享红包为例分析其后台设计逻辑,一个红包的构成由红包主题和红包策略构成,如果细分到不同业务线和城市则可配制主题组和策略组:

1、红包主题

红包主题包含支付后弹窗的皮肤文案,分享到各渠道(微信、微博、支付宝等)皮肤文案定制,领券页、领取成功页的图片音频视频素材,跳转外链和二次分享的按钮的文案,各组件的背景色色值调整,多套主题接入不同城市和时间段组合成红包主题组,其中需要有一套支持全国投放的兜底策略,形成城市闭环,也可根据需求针对某些城市不开设分享功能。

如果产品日订单量能达到一个的量级,红包主题多用于市场部售卖,空余档期可用做各业务线的活动推广资源。

2、红包策略

红包策略是指红包中的优惠券,支持分业务线城市用户标签合作商家券,例如,美团外卖会根据用户上次订餐的商家分发一张对应的商家券、滴滴出行的红包里接入了饿了么外卖券,饿了么的红包里也有滴滴专车的优惠券。分享红包作为补贴的重要渠道,需匹配用户画像用户行为投放不同的策略,不同城市不同时段不同产品线配置多种补贴策略组合成策略组。

四、数据指标

红包上线后,运营都需要关注哪些数据指标呢?我将其归为以下两类:

1)流量类:PV和UV,分享人数,分享次数,人均分享次数,分享到各渠道的占比,分享给自己的占比,二次转发率,页面打开率,手机号码输入率,外链跳转点击率,弹窗关闭率,老用户分享率,新用户分享率等

2)领用券:红包领取率,领空率,平均领取个数,券使用率,单红包均使用张数,单用户日均领取个数,人均使用张数,新用户用券率,老用户用券率等

3)用户类:拉新人数,老用户留存率和活跃度提升

总结:随着支付分享红包的运营效率已大不如前,我们需要探索更多的创新玩法来刺激用户参与和分享,如分享集卡片、邀请好友助力红包金额翻倍,众筹红包大爆炸等,将游戏化的运营思路结合进营销产品设计中,结合产品特性和用户心理将作为常规的产品化运营手段的红包工具效率最大化。

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