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干货分享:详解内容产品【分享功能】
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【分享功能】是所有产品必备的一个基础功能,相关产品能力已经非常成熟。但是在做分享功能优化的时候,也切忌直接拿竞品成熟的方案生搬硬套。

过往经验告诉我,没有系统调研且经过多角度思考的产品需求很容易被challenge。例如:

跟老板对A方案的时候,被问到B方案为什么不做?

竞品有这个功能,为什么我们没有?

为了达到目标,AB路径理论上都直接相关,怎么决策?

这些都是过往踩过的坑。由此可见,做需求方案时思考路径很重要。

需求方案产出前进行全面系统的调研和思考可以帮助我们更深刻地理解问题,产出更适合的解决方案。

一、需求由来

每一次分享都是一次价值的传递,分享功能在国内外产品设计中均占据重要地位。

对用户而言,分享是用户刚性需求(看到一个搞笑的视频或一首好听的音乐,希望分享到自己的圈子进行传播,让被分享者感受到同等的喜悦,或许是大多数用户发起分享的初衷)。

对平台而言,分享是一种站外传播的有效手段,用户通过分享功能能带来更多的回流用户(拉新/促活)。其中带来的新用户是自然新增的重要组成部分。

当时我们的产品站内分享回流效率0.27‰(即新增用户UV/分享PV),远低于业内同时期竞品(这里可以进行调研,作为经验沉淀)。

因此希望优化我们的分享功能全链路,来提升产品整体的分享体验和效率(具体量化目标见下文)。


产品分享截图示例

二、底层逻辑

于我而言,希望每个项目都能抽象出我认为最重要的底层逻辑,只有看到本质,才能帮助我们在纷繁复杂的信息中去伪存真,快速决策,不为所动。

1. 分享行为的底层动机是内容值得传播

将内容/产品/活动等分享到社交媒体或好友,不应该是一种强制行为,而应该基于它有价值且值得传播的前提下,通过产品机制将传播效应放大、加快,让用户知道这个功能、流畅使用这个功能、用完感觉体验很好得到满足。

基于内容而产生的互动,我认为都应当是这个逻辑,item本身是价值创造的主体,之后的链路是一个价值发现、价值传递、价值实现的过程,价值贯穿始终。

2. 评估成本和收益

在基本的分享功能(入口-渠道-落地-回流)已经满足的情况下进行优化,主要是为了提升用户分享认知,来达到平台的某些目标。

因此在执行过程中,需要明确/评估平台为此投入的成本和收益预期是否match,以此来决策需求优先级。这里对激励产品和非激励产品进行差异说明。

首先,对于激励产品,一般设有分享任务,假设产品希望通过给用户金币的刺激手段增加分享流量进而带来新用户增长。

假设用户每分享一次视频,用户可获得$0.001,平台日支出=分享UV*任务收益=20W*0.001=200USD,分享回流效率假设为0.5‰,人均分享次数为2,则日新增新用户=20W*2*0.5‰=200。

因此折算下来,该渠道新用户活跃成本=200/200=1USD。

如果这个活跃成本数值低于当时产品的买量成本,那这笔生意是划算的;

如果高于买量成本(假设为0.5USD),就需要做进一步地分析,回流量级应该达到多少(400/日),我们是否可以优化到理想值,如何优化(这就是当时我们产品面对的问题,最终达到了目标)。

其次,对于非激励产品。分享的自然流量本身是没有额外的成本的。

主要考虑此渠道的收益空间是否能满足当下发展目标(如果目标是拉新,那这个渠道优化天花板不高)。

当然,分享功能除了应用于本篇讲到的视频消费场景,还可能应用在活动分享、裂变拉新等不同场景,每种场景需要具体问题具体分析,但基本的分享功能全貌是大差不差的。

三、优化思路

1. 定性角度分析

汇总当下竞品有关分享全链路设计实践,作为参考资料。

分享前,分享动机、场景的选取、分享按钮的展示及提醒时机、点击交互。

分享中,分享载体和机制、分享渠道选取、排序及各渠道差异化策略。

分享后,分享文案设计、分享链接设计、落地页展示及交互、回流用户承接。

另外,除了产品功能本身,还可以关注竞品高分享量视频的特征,以及分享这一行为在算法分发时的权重等。

以上,竞品分析(如果有数据最好,可以更科学地明确预期收益)很有必要,所谓知己知彼,百战不殆。

明确行业内整个分享链路完整闭环下的产品实践,就像写论文前需要阅读大量文献资料一般。相信创新不是空想,好的功能也是一个需求一个需求这样迭代出来的。

2. 定量角度分析

从现状出发,将现有的分享流程,拆成四个环节,摸清现状数据及优化空间。

分享链路数据

(1)提升分享PV

生产端:提倡作者在生产内容时引导用户分享。从竞品实践中获取到,有些产品的视频会在最后3s告知用户喜欢就分享

分发侧:推荐策略上,提升高分享率视频的分发权重。这里需要联合推荐产品一起制定方案,可以通过AB测试得到最优解

消费端:分享PV=分享UV*人均分享次数。一方面可以通过引导机制提升分享动作UV,一方面可以通过任务机制(比如分享任务每天可做次数调整)/引导进一步提升人均分享次数

(2)提升分享链接点击率

分享文案和封图的设计优化

分享链接:分享链接有如下很多种形式,当时我们产品使用的是长链接路径1,通过链接中的UTM参数进行数据归因。

这里插播下归因逻辑:

H5开发时链接中带有UTM 参数,当用户点击后跳转到 Google Play 商店中下载APP,Google Play会在应用安装期间向应用广播一条 INSTALL_REFERRER Intent。

此 Intent 就会包含这个参数的值,也就是UTM的信息被应用下载时就被传递到 APP 里去了,APP 一打开就会上传。

长链接-路径1:点击分享的内容链接-进入落地页-新用户跳转GP-下载APP-安装并活跃

GP链接-路径2:点击分享的GP链接-跳转GP-下载APP-安装并活跃

短链-路径3:点击分享的内容链接-新用户跳转GP-下载APP-安装并活跃

CDN链接-路径4:点击CDN链接后,直接下载 apk 安装包-活跃

分享不止一种方式。上面只介绍了链接的方式,抖音和TT的小视频形态下(体积小速度快)还衍生出如下直接分享下载的视频资源的方式。

海外产品分享样式示例

分享方式的测试在不同产品,不同发展阶段,甚至同一产品的不同分享场景下,也是具有差异性结论的。

比如分享一个活动,是不是CDN链接效率更高且有利于用户分区,比如关于疫情数据的分享更适合卡片+二维码等等。

(3)提升分享回流页点击率

对回流页的加载-展示-点击链路进行优化,提升新用户下载APP的效率(可以考虑从行为模型的动机+能力+触发,三要素考虑)

新用户不经过回流页直达GP,尽可能减少漏斗。但因为用户未看到有价值的内容,GP转化难度更高

(4)提升GP转化

GP商店涉及到产品关键词、产品描述、GP好评等信息,每一part都有专门的运营人员进行优化,也形成了行业内比较成熟的方法论。

目标就是提升品牌的新用户转化。

(5)回流用户的承接

作为一种新用户渠道来源,类似买量新用户的买量素材承接,可以联动推荐侧进行分享新用户素材承接,提升新用户消费和留存。

3. 总结提炼

通过对全部可优化方向的对比,最终确定核心增长点(决策最重要的还是参考底层逻辑成本和收益权衡得出)

分享链路整体汇总

4. 假设:综合内外部信息,输出合理假设

(1)前置链路:作为激励产品,分享任务的设计还可优化,使分享PV进一步提升

新老用户分享任务差异化设计:新用户金币任务设计主要从留存驱动出发,数值高难度低,排序靠前,因此可以对新用户单独优化,在保证新用户留存的基础上提升新用户分享PV。(比如和其他比较简单的任务合并成一个数值比较高的任务来提升任务参与率)

分享任务金币数值设计:由于当时产品的分享行为和分享任务的金币领取率高度重合,因此分享任务是决定分享率的关键。但要注意任务设计的金币成本。(根据整体任务体系的设计要求,判断分享对于留存和新增的影响)

分享任务每日可完成次数测试,保证收益的同时提升分享次数。

提升任务有效完成率。因为无法监听用户跳转到第三方平台的后续行为,可粗略通过跳转时间排除一些投机分子,降低无效分享带来的金币支出。

(2)后置链路:即除分享任务外的设计,对于新老用户预判无明显差异,因此不进行区别设计。可以通过需求结果分新老看数据验证

分享前中后各阶段需求汇总

5. 检验:滚动实验验证假设

A/B试验是科学实验、小步快跑、快速迭代的手段,是一种科学高效、可重复、可测量的技术方法。

在设计产品需求的时候,往往会同步提出实验需求和数据需求。对于研发同学只是两行代码的成本,但却让产品需求更具有机动性和也更加了解用户。

总之,AB实验的结果你必须知道,但在知道数据结果后,你依然可以选择相信直觉。

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