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盟友说 | 在微信中最爆火的应用 后台数据究竟什么样?

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  •   umeng · 2015-09-08 11:45:34 +08:00 · 1875 次点击
    这是一个创建于 3383 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    人们常用“一夜爆红”形容明星出名, 而在社交网络中却常常出现这样的明星产品。 2015 上半年,刚进入社交网络的“足记”就引爆了微信朋友圈的分享狂潮,成为了一项爆款 App 。
    那么,这些迅速漫遍大江南北的明星 App ,背后的“粉丝”如何变化?用户数据信息又能给开发者带来怎样的参考价值?《社交红利 2.0 :即时引爆》作者徐志斌分析“足记”后台数据,为你揭晓一切!

    本文转载自南极圈,作者:徐志斌。原文转载时略有删减。原文中所展示后台数据已获得足记官方授权。


    从 2013 年底开始,我就用 “国民级应用” 形容这类创业应用:几乎是在一进入社交网络一刹那,就直接引爆,随后迅速卷走数以百万、千万计用户的应用。

    但这类应用一直笼罩在神秘中,我们多闻其名,却并不知道其真实的后台数据如何。趁着写作《社交红利 2.0 :即时引爆》时,我和几家引爆应用一家家走访畅谈沟通,一家家打开后台看数据,直至完成了新书。其中,足记是在已经截稿并提交出版社之后,新近爆发的案例。因此,编辑工作暂停下来,我们再度详细补充了这个应用的详实数据。

    今天,不妨文章中先睹为快。
    12 月 3 日足记新版上线
    2 月 4 日大片模式上线
    2 月 8 日日新增用户超过 3000
    3 月 7 日日增过万
    3 月 9 日总用户达到 10 万
    3 月 13 日 AppStore 旅游分类榜(免费)排名第一
    3 月 14 日总用户达 100 万
    3 月 15 日日增破 100 万, AppStore 总榜(免费)排名第一
    3 月 18 日日增破 150 万(该数值维持 3 天后开始回落)
    3 月 21 日总用户达 1000 万
    3 月 26 日 AppStore 总榜跌落到第二
    3 月 29 日日增 50 万
    4 月 4 日日增 34 万,总用户数 1700 万
    ……

    2015 年 3 月 13 日,足记成为 AppStore 旅游分类榜(免费)排名第一, 15 日,足记每天新增下载激活用户超过 100 万,成为 AppStore 总榜(免费)排名第一。自 3 月始,这款旨在帮助用户拍摄新旧场景合成,或对比照片的创意摄影手机社交应用,因为一个“大片模式”功能,成为了微信中人们讨论的热点,开始其引爆之旅。

    “大片模式”,是方便用户拍摄一张照片后,可以制作出像电影大片一样风格的图片,并将之分享到社交网络中去。这个功能引发用户迅速增长, 3 天后( 3 月 18 日),每天新增用户超过 150 万。到 21 日时,足记总用户数达到 1000 万。此后数据才开始回落,到 4 月 4 日足记总用户数跃过 1700 万时,每日新增维系在 34 万,已经进入下跌阶段。

    下图中数据来源于友盟统计分析新增用户趋势图:

    (红色部分因为当日数据没有统计完成,因此系统暂时显示为 0 ,并不代表着这天没有任何下载。这是任何创业者都知道的小常识。)

    一定程度上说,足记也没能逃脱“快衰定律”的影响,在一个月时间后开始步入激活用户数据回落阶段。

    对,新书《社交红利 2.0 :即时引爆》将引爆这件事情归纳到了四个引爆定律中去,分别是“新定律”、“短定律”、“好友定律”、“快衰定律”。表面上看,“快衰定律”是一个结果,即这类应用在爆火之后,都不可抑制地快速下跌。仿佛崛起的速度多快,下跌的速度就有多快。

    只是,同期再查看其他一些基础数据,会对“快衰”有些新的理解。


    用户将在足记中制作完成的照片,分享到微信朋友圈、新浪微博处占据了 93% 以上的比重。实际数据无法查看分享至微信群,和单独分享给某个好友的比例,如果可以,会发现分享到群中的比例或将占去剩余 5.62% 中的更大部分。这些分享去向,都是用户希望给更多好友们看,显示出推动用户分享足记照片的诉求,是源于一个用户需求基础的状态“塑造自己在他人眼中的形象”(“新”定律)。

    在这个诉求之下,照片是最简单、用户使用和理解门槛最低的载体之一(“短”定律),过去美图秀秀、魔漫相机、脸萌等诸多应用都在接连崛起,足记也成为了最新受益者之一。未来,这个诉求显然还将催生新的引爆应用。

    留存是一个用户使用长度和频度的指标,即用户在下载激活后第二天仍然会回来使用、七天以后仍然在使用等等,是无线互联网公司日常最为关注的核心数据之一。这组数据显示出,引爆对用户留存产生了正向且积极的影响,尤其是一个非高频,不需要天天使用、一天内多次使用的服务。引爆后形成的用户讨论、好友多次分享的氛围(“好友”定律),都对用户留存和黏着,及使用次数产生了巨大影响。

    其实,分析数据时,这些数据还没有足够的时间长度来做对比。如果到今天再会看后台数据,会看到更加有针对性的数据与启发。

    足记另一组全量数据分析,也显示出了引爆带来的稳定性。

    这组数据,显示出足记全部用户每天制作的照片总量中,每 100 张照片中会有多少比例会被分享到各大社交网络中去,也显示出引爆后的平衡稳定状态。我们无法获取引爆前的制作分享比,从相关数据中推测没有这么高,引爆显然拉升了制作和分享比。实际中,单个用户会制作多张照片,最后选择感觉最好的一张分享到社交网络中去,因此,如果查看用户与分享的比例,百分比还会上升数倍。

    上述基础数据(用户新增、分享去向、用户留存、制作分享比等),都和另一组基础数据紧密关联,即“分享”。社交化、希望充分利用社交网络获得用户、流量及品牌效应的服务和应用,前提之一都是通过用户将信息分享到各大社交网络中去,才能在“智猪博弈”中占据先机。

    下图中数据来源:友盟每日分享量趋势图

    现实中,足记留存数据受到了服务器不稳、 App 闪退等因素干扰。当用户涌入过多时,足记一度服务器崩溃,导致用户无法使用和体验这款新兴应用。及为了保证基础用户体验,足记关闭了其他一些功能,如搜索好友等,部分影响了用户的留存,及分享扩散后带来的新用户新增数据。

    这是小团队状态下引爆将面临的一个难题,即虽然可以面向海量用户提供服务,但提前做好服务器等资源的充足准备、迅速壮大团队都不现实。和“智猪博弈”一样,依赖于业界已有开放平台或云服务团队,来快速响应用户与流量大增的现状是一个现实之举。另一个参考来自围住神经猫团队,通过 100 减去实际游戏中步数的方法,形成一条分享信息,本意是协助减少用户等待服务器计算的时间,结果降低了服务器承载的压力,免于崩溃之苦。降低用户成本也会为创业团队带来额外收益。

    《社交红利 2.0 :即时引爆》引爆四定律中的“短定律”、“新定律”和“好友定律”联合作用下,无一例外会造成某一应用或事件的消息被大量分享到用户面前,即常说的“刷屏”。在促成引爆同时,导致了用户在社交网络中的信息流单调而枯燥,继而引起厌倦。因此,一定程度上看,这种枯燥揭示引爆也是违反用户体验的,导致用户离开。

    “快衰定律”强调“使用时间越短,衰减速度越快”,不仅仅是面向应用、玩法,也指提供愉悦体验、用户收益的时间长短及收益的新鲜感而言。用户使用这个新玩法,正是需要“塑造自己在他人眼中的形象”,需要让自己看起来和他人不一样。但当大家都是一样的“大片模式”、或者其他应用、服务时,这种源自内心的“状态诉求”就消失了。因此导致制作新的照片数量趋于下降。此外,也和用户刚使用足记时,将一段时间内的历史照片消耗完成,此后各种场景下拍摄的适合制作“大片模式”的照片匮乏有一定关联。

    这两个原因都最终导致了分享数量的下降,继而再度影响对用户好友的吸引和影响开始下降,拉低了尤其是新用户涌入等各项数据。从这些基础数据看,快衰的并非应用本身,而是分享的动力。

    又因为此,“快衰”定律发生后,将促发用户寻找新玩法或者推动应用推出新玩法,再次激发“新定律”发生作用(一次引爆将带来更大引爆),新的一轮循环再度开始。这时,你会怎么做呢?

    最后,推荐阅读口碑级好书《社交红利 2.0 :即时引爆》。

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