比起单一商品的满减,跨品类的满减能够促使用户为了凑单,而去购买更多的东西。
在这个前提下,一方面是需要增加参与活动的品类,另一方面则是设置阶梯式满减,对比一下:199-100;399-200;499减300,实际都是五折,但用户会因为加车商品比199多了几十元,而去凑399的满减门槛;而每满199减100也是同理,凑超了一个199,就会不自觉想去凑下一个199,从而提升了成交。
在《增长黑客》中提到的自传播,即病毒式营销,衡量用户传播的指标是K因子,这个公式的计算并不复杂:K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。
假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,而平均的转化率为10%的话,K =20*10%=2。
根据上述公式我们可以看到,当K>1时,用户就会相应增长。如果K<1的话,那么用户到某个规模时就会停止通过该渠道增长。
公式上看需要优化两个层面,第一个是提升用户传播的次数,第二则是提升被传方的转化率。因此,我们需要围绕着“分享机制”进行活动设计,通过一系列的奖励机制刺激用户分享和传播,帮助活动或者商品获得更多的曝光。
而且因为用户多是分享在社交媒体,熟人之间的信任关系会让活动获取更多的新用户,如老带新、团长免单等。为了在引导用户传播的同时提升被传方的转化率,应当考虑双方均获得奖励。
笔者曾做过一档人气王的活动,玩法很简单,用户针对某一款商品,拉好友成团购买,按照成团时间排序,耗时最短的前三名团长可获得奖励。活动发布后,分享率提升了28个百分点,开团率更是翻了一倍,但相应的成团率却降低了20多个百分点,原因是大多数人都希望自己开团去拿奖励,不愿意参加别人的团。
后续我们根据活动数据进行了相应的调整,改成团长与团员均可获得奖励,解决了成团率过低的情况,并且将分享订单转化率拉升了18个百分点。