关于分享与新增，你了解多少？

增长红利消失之后，现在不仅渠道的价格越来越高，能够提供的新增量级也逐渐在减少。因此不少产品都开始寻找其他的通道获取用户增量的方法，其中通过用户的分享或邀请带动新增就是一种常见的思路。今天我们从下面三点聊聊关于分享与新增的那些事。

1. 分享产品的关键点
2. 流程中的关键节点可配置更改
3. 利用W2A捕捉数据效果

分享产品的关键点

一般来说需要用户通过分享带动新增是来自我们的需求，而用户自己则很可能是为了炫耀、逐利、求助、帮助他人……等多种多样的诉求才去做分享的动作。这里就需要先把视角转换为用户的角度来看这个问题，提供各种素材来协助用户完成这个行为，并实现其目的。在这里只和大家介绍比较重要的几个关键点。

1.分享动机

围绕产品特性设置分享动机，让产品的核心特点被用户分享出去，以满足分享者和被分享者的共同认知。

以共享单车举例，用户A发出邀请后，有人接受邀请开始使用共享单车的服务，则A即可获得免费骑行的时长；而这既是用户的核心需求也是共享单车所提供的核心价值，对于被邀请者来说，使用共享单车的目的也是围绕着这个核心价值而来，如果被邀请者中有某个人是B也希望能够获得这个福利，那么Ta可以去重复之前A进行的这个邀请动作，从而形成一个新的传播链条。

2.分享点设计

有一些产品在设计的过程中，无处不在的设计分享的环节，可其实这样做并不一定是个好的选择。一方面过多的增加分享环节，很可能对用户造成打扰，在不合时宜的时候去做这个事，还不如不做。另一方面，也会引起用户的感知疲劳从而习惯性的屏蔽掉设置的环节。

可有人会说我们无法去准确的预计用户在什么时候会产生分享意愿。不过我们除了可以提供常规的固定分享点之外，还可以通过节奏的控制，让用户得到一定程度的正强化，来引导用户形成对分享的某种条件反射。举例来说，用户分享可以获得积分奖励（某些邀请甚至可以获得现金励），那么当用户在达成某些条件之后，就会触发这个奖励机制。这个分享点出现的时机，则可以由我们来控制，比如某段时间内我们需要帮助用户建立条件反射关联 ，则可以给出引导后让用户去做最初的尝试。

当用户建立起与这个奖励的关联意识之后，则可以通过一些随机性的触发来增强吸引力；包括奖励的内容本身，最好也能具备一定的随机性。

这里以游戏举例，需要获得某项特殊道具或装备素材的时候，需要用户做某特定的行为或任务才能达成。在初期完成任务的过程中，通常是有明确的结果预期，并较为容易达成的。随着难度的递增，任务的实现过程存在着不确定性，获得的奖励也有一定的随机性，某个阶段又会有一些明确反馈能够出来，来动态调节这个节奏。在产品的运营上通过动态的调节节奏，就有机会延长用户的使用周期。

3.分享通道

有了分享动机和分享点之后，还差一个关键的步骤就是分享通道的设置。相对于前两个来说，这里就容易了许多。目前用户所使用的主流分享通道较为明确，而且也已经形成了使用习惯，对用户的教育成本并不高。比如微信、朋友圈、QQ、通讯录、微博、贴吧、面对面……

这里的关键点是取舍和平衡，很多时候给用户更多选择不见的是最好的做法。举例说明，用户点击分享的时候，常规做法是弹出一个层，选择分享通道，然后通过数据统计来调整这几个分享通道的排序；但也有的产品只提供了分享到微信朋友圈的功能，用户点击分享直接调起微信，无需用户做出选择。

4.分享形式

在前面的三个基础条件之上，还需要考虑到分享的内容本身的形式对最终转化率的影响。第一种是标题+摘要的链接跳转形式，以分享到微信或QQ来举例，第三方平台都有定义好的标准格式，包括分享图片、标题、摘要内容等，如何利用好这些信息所承载的内容，将直接影响点目标受众的看到这条内容的点击率。

还有一种是将分享内容生成一张图片，并在图片上带上一个二维码的形式，用户通过识别二维码而跳转到某个页面来完成后续动作。在这种方式下，图片本身的设计就成为了重中之重。如果不能第一时间吸引到用户点击查看大图，也就失去了识别二维码的机会，从而失去了用户到达Landing Page机会。

流程中的关键节点可配置更改

虽然APP原生的体验在很多层面上优于H5的体验的，但围绕新增的工作是需要不断观测数据并随时进行优化。如果都做成原生的页面，每次调整时都要等待发版，优化的效率会大大降低。因此这里需要我们能将与此相关的关键页面尽可能的调整为可配置的状态，以适应随时调整的需求。

关键页面的选择大家可以根据自己的情况来确定，重点是选择好之后的配置方式，至少要考虑筛选条件、分组机制、统计埋点等因素。

筛选条件

由于需要通过一些条件的设定，将用户做出筛选，并将每一组选出的用户可以放置到不同的场景下来匹配不同素材。就需要我们能够先定义好各种场景，再由此推导出需要哪些筛选条件。

常见的条件有：时间、地域、年龄、注册时间、活跃程度、发布行为、回复行为……，这里并不是条件越多越好，过于细分会导致颗粒度太小而每个场景下的样本量无法支撑分析的需要。

所以建议的方式还是循序渐进进行，先从大块来看整体趋势，发现问题后在有针对性的进行细分来进行分析和调整。

分组机制

有了场景之后，我们已经能够筛选用户。但当发现问题后，需要在某场景下保持条件一致的情况下，进行多种素材的测试的时候，就需要分组机制了。与筛选不同的是，这里仅是通过百分比的设置，将已筛选好的用户置于不同的分桶之中，以观测各参照组之间的数据对比，本质上就是A/B测试的分组机制。

数据埋点

这项工作是需要大量数据支持的，作为产品方面需要先思考清晰想要哪些数据和需要生成的报表是什么。在这个基础上再去思考要埋哪些点，如何埋点更合理。包括统计报表的设计，哪些是通过埋点来取数据、哪些是通过业务库来取数据。

利用W2A捕捉数据效果

在用户完成分享行为后，目标受众也点击了分享内容到达了Landing Page，通过分享链接下载了APP。这里产生了一个新的问题，由于中间会跳转到应用市场，导致我们对效果追踪的路径中断，而无法有效的分析渠道效果。在以前解决的方法主要是两种：

1. 给每个用户分配给一个邀请码作为唯一标识，被邀请者进入到app的时候输入这个邀请码，验证通过后给该邀请者增加一个有效邀请
2. 让受邀请者在邀请页面填写手机号等身份表示，然后在登录的时候输入手机号，验证通过后也可以给该邀请者增加一个有效邀请。

这两种方式都增加了用户的操作成本，也会给转化带来一定的损失。W2A的出现，从很大程度上解决了上述问题。W2A指的是通过Web端向APP端跳转的过程中，通过用户设备特征的匹配，来解决用户在通过应用市场下载的时候，导致追踪参数丢失的一种方法。有一些第三方提供的SDK可以直接使用，但对于一些数据安全有要求的业务，无法使用第三方服务的来说，可以参考下面的方法来做尝试。

通常情况下，在产品优化的维度，做趋势上的分析，对精度不一定要求特别高。在Web页面上可以通过浏览器获取到访问者的公网和内网ip、手机型号（部分）、操作系统及版本、GPU渲染过后的图像特征等……；那么当用户跳转到应用市场之后，下载并启动APP后，可以将这些信息做比对，来识别用户的来源。通过这样的方法，缺点是不能够做精准的统计，如果需要针对渠道进行效果统计的话，就会出现错误。可对于做新增来说，用于常规的趋势分析基本上就足够了。

以上内容的应用，基本上可以满足多种条件下的业务需求。做好准备之后，需要做的就是制定策略、分析数据、优化调整的循环中，不断提升转化。

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题图来自PEXELS，基于CC0协议