【流量掘金】红袖读书 M/PC站引流设计探索

1年前发布

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如何通过低成本的方式获取高质量的用户,通过设计实践揭秘用户增长的小秘密

问题·背景

「红袖读书」是阅文专为女性打造的移动阅读APP,其前身为「红袖添香」,全新改版的红袖读书于今年8月份正式上线,产品上线后,用户增长是其核心目标。APP 比 M/PC 体验更优,优惠福利更丰富,同时红袖 M/PC 站流量可观,预期可通过低成本的引流获取高质量的用户,将用户引流至 APP,实现 APP 用户增长。

引流项目先从 M站切入,七八月份正值暑期,上线了 M站引流方案,用户通过点击广告位进入引流页,再通过利益点激励用户下载,但引流页的转化率较低,设计上还有优化空间。



M站用户特点

‣ 引流用户留存率高:M站引流的用户留存很高,次日/7日留存率远高于其它获客渠道

‣ 看书目标相对明确:多数用户通过搜索进入,看小说目标相对明确,具备引流可能性

‣ 用户质量相对较低:M站新用户占绝大多数,大部分用户访问1个页面即跳出,跳出率很高

各渠道新用户留存对比



M站引流方案

七月份上线引流落地页,用户通过点击广告位到达引流页,数据显示引流页日均 UV 很高,但其转化率较低,引流效果一般,因此将引流落地页作为设计优化的切入点,优化后快速迭代上线


1. 引流页优化

(1)线上方案的问题:信息层级上主次不清晰,没有突出核心利益点和内容特色

(2)引流页优化:信息层级上凸显「全场免费畅读」,用「热门作品和已阅读作品免费读」吸引用户,精简福利信息以提高传达效率

引流页优化前后方案


(3)数据反馈:下载点击率提高了46%,同时拉动了引流量的提升,不过用户点击下载后的转化不高,导致引流量的提升受限


「引流落地页」的引流模式存在的问题

‣ 引流路径偏长:每一步转化都有流失,导致引流效果一般

‣ 广告属性较强:该路径屏蔽掉部分对广告形成免疫的用户,引流的转化率很难有较大提升

针对「引流落地页」模式存在的问题,我们思考有没有更高效的引流路径,以进一步提升引流量。数据显示 M站用户流量主要集中在书城、详情页、阅读页, 这些页面对应用户核心场景:找书、免费试读、付费阅读,我们尝试探索将引流入口融入用户核心场景中,在用户需要下载的场景引导下载。


2. 基于用户场景引流

(1)用户在M站的主要行为路径和核心场景

用户进入M站的方式主要有三种:搜索红袖、搜索作品、站外作品导入,用户进入M站后的主要行为路径如下图:


用户主要行为路径


以上用户行为路径中包含4种核心场景:进入 M站、找书、免费试读、付费阅读,我们将下载引导融入这些场景中。

‣ 进入 M站:在用户进入 M站的第一时间,用“全场免费畅读”弹窗引导下载,将下载引导路径最短化

‣ 找书:用户在作品详情页浏览找书时,可选择「免费试读」、「加入书架」的同时,给用户第三种选择「下载APP免费读」

‣ 免费试读:大部分用户会试读作品,在试读到章末页时,引导用户下载

‣ 付费阅读:当用户读至付费章节时,用户可选择「下载APP免费读」,体现APP的优势,激励用户下载


基于用户核心场景的引流方案


(2)数据反馈:下载日均点击量提升4倍,直接拉动引流量的提升


由于 M站新用户占比很高,前期引流方案主要面向新用户,但新老用户在APP福利不一致,导致老用户下载 APP 后并不能享受免费畅读福利,对于老用户来说,体验上是有伤害的,因此有必要对新老用户做差异化引导。


3. 新老用户差异化引导

(1)利益点差异化

‣ 新用户:突出APP全场免费+海量优质作品

‣ 老用户:突出优惠(签到领币、完本半折等)+内容特色(大神作家作品独家首发、集6大阅读品牌、完整专业的标签体系、角色有声等),每天弹窗不同,持续激励老用户下载。

新老用户引流弹窗


(2)数据反馈:引流弹窗下载点击量占总下载点击量的57%;在老用户弹窗中,优惠类弹窗点击率高于其它类型弹窗,下载点击量排序, 优惠弹窗 > 作家弹窗 > 品牌资源弹窗 > 标签体系弹窗 > 角色有声弹窗。用户更关注优惠福利,此外作家、品牌资源也是用户关注的要素



M站引流总体数据反馈

项目分三期敏捷迭代,方案上线后,相同时间累计引流量较之前提升22.5%,下载点击量的提升直接拉动引流量的提升

PC 端日均 UV 与 M站相当,且用户特点与M站相似,预期 PC 站引流同样可以助力用户增长。因此我们将 M站引流方案的设计思路应用于 PC 站。


M站引流方案在PC站的应用

(1)PC站引流方案包含:引流落地页、引流弹窗、详情页引流引导、阅读页引流引导

PC站引流方案


(2)数据反馈:PC端引流方案上线后,对应渠道拉新量提升60%,对应渠道用户次日留存提升20%,助力了用户APP端用户增长

在 M/PC 站引流的设计实践中,我们用分期快速迭代的方式,跟踪数据快速验证方案,发现问题并持续优化,意在探索最有效的引流方案助力用户增长,现总结了以下几点设计经验,与大家分享


经验总结

(1)基于场景引流:在用户需要「免费畅读」的场景下引导更精准有效

(2)聚焦核心利益点和内容特色:核心利益点和内容是核心抓手,是用户下载的主要动机

(3)新老用户差异化引导:通常新老用户的福利存在差异,需挖掘不同的吸引点

(4)引导去广告化:避免使用广告属性很重的引流方式,将引导融入产品功能更有效

(5)小改动撬动数据提升:为了避免对 M/PC 站老用户造成太多干扰,设计的改动可以小而精准,以较小的调整拉动数据提升


最后感谢所有在项目中辛勤工作,精诚协作的产品、设计、前端、开发、测试和数据的同学们。




本文作者:崔宴宾

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