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最近運營的同事來找我，分析一個和分享行為有關(guān)的數(shù)據(jù)。事情是這樣的，為了鼓勵用戶分享內(nèi)容到微信等社交平臺，運營制定了獎勵機制：每分享出去一篇內(nèi)容，獎勵給用戶1積分，每天最多獎勵6積分。積分在商城中可以兌換商品，所以其價值（成本）還是比較高的。

分享獎勵機制上線后并沒有過多宣傳，但越來越多的用戶發(fā)現(xiàn)了這一獎勵，每天的分享次數(shù)逐漸攀升，在微信中產(chǎn)生的PV和UV也穩(wěn)步提升。但與此同時，運營發(fā)現(xiàn)送出的獎勵積分增長的更快，也就是說成本上升的速度遠高于回報，于是他們直接把每天的獎勵積分上限從6降到了1，并準備好被憤怒的用戶們“噴”。

出人意料的是，大多數(shù)用戶的反應(yīng)竟然是舉手贊成，他們說這樣杜絕了那些“刷分的”，保證了“公平”（這讓我想起來一句老話“不患貧，患不均”）。但同時，微信中產(chǎn)生的PV和UV驟減，運營同事陷入了兩難，于是來求助我，看能否在數(shù)據(jù)中找到下一步行動的建議。

初步分析

考慮到這是前后兩種規(guī)則的變化，我先找了獎勵為6分和1分的兩個日期進行對比，發(fā)現(xiàn)分享次數(shù)下降了41%之多。然后我對比了有分享行為的UV，發(fā)現(xiàn)僅僅下降了4%而已。到此我們可以看出，確實是那4%“刷分的”用戶的離去，造成了分享總次數(shù)大幅下降。

對于普通的數(shù)據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng)，基本上就“只能幫到這里了”，好在我用的是Google Analytics，于是我借助GA強大的“高級細分”功能，對數(shù)據(jù)進行了進一步的挖掘。

深入分析

要解決問題，首先要準確的定義問題：

獎勵上限是6積分的時候成本過高，極少數(shù)人獲得了大量積分，引起多數(shù)人不滿，并且分享次數(shù)中也可能含有“水分”（例如分享給自己，或者發(fā)一條私密朋友圈等行為，并不會有效帶來微信內(nèi)流量）。獎勵上限是1積分時，缺乏激勵導(dǎo)致分享次數(shù)太少，帶來的微信內(nèi)流量也太少。

于是我們把問題定義為：如何確定一個合適的獎勵上限，既能把成本轉(zhuǎn)化為有效的流量，還能兼顧用戶的主觀感受？

剛才我們統(tǒng)計過，分享總次數(shù)減少了41%，但分享的UV僅僅減少了4%而已。要深入分析數(shù)據(jù)，通常離不開細分。所以面對這個數(shù)據(jù)時我的想法是：能否對這4%的用戶群體繼續(xù)進行拆解？

“分享的UV”換一個說法就是“分享了至少1次的用戶數(shù)”，那么“分享了至少2次”、“分享了至少3次”這些用戶數(shù)又是多少呢？這時候我們需要用到GA的高級細分中的“順序”功能：

在“順序”功能中，我們可以設(shè)置用戶的行為，篩選出“先做了xx，然后又做了xx”的用戶。因此要得到“分享了至少2次”這個群體，就可以把條件設(shè)置成：第1步：分享，第2步：分享。同理，“分享了至少3次”就設(shè)置3步分享行為即可。于是，我們得到了以下的結(jié)果：

可以看到在前后兩種獎勵規(guī)則之下，分享次數(shù)越多的用戶，其數(shù)量的降幅也越大。而且分享至少2次和3次的人數(shù)降幅，從22%突然提升到53%，我們可以解讀為，從分享3次的用戶開始，有明顯的“為了積分而分享”的行為。而那些分享2次的用戶，即使得不到更多的積分，也并沒有明顯減少分享行為。所以我給運營同事的建議是，如果希望獎勵機制對那些“發(fā)自內(nèi)心分享”的用戶最有利，那么就可以把每日獎勵上限提升到2積分試試看。如果需要一定的刺激，帶來更多的分享和微信流量，那么可以試試上限3積分。

接下來，我們應(yīng)該按照數(shù)據(jù)對獎勵規(guī)則進行調(diào)整，然后監(jiān)控數(shù)據(jù)變化并再一次進行分析和迭代?？偨Y(jié)一下，要深入分析數(shù)據(jù)，就必須把總數(shù)/平均數(shù)進行拆解，從中找出“長板”與“短板”，然后揚長避短或是查缺補漏。而要達到這個目的，目前免費又好用的工具依然是Google Analytics中的高級細分。所以在今后的文章中，我還會盡量多講解高級細分的案例，歡迎大家繼續(xù)關(guān)注。

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