Auteur de l'article : SunnyZ

Source : Cube Labs

TL;DR

Contexte

En tant que responsable de la croissance d'un projet Web3, une question que j'entends souvent est comment démarrer un projet à froid, pour le dire simplement, c'est comment réaliser une GTM, c'est-à-dire faire en sorte que le projet soit connu de plus de personnes et entrer sur le marché.

Comparé à Web2, Web3 n'a pas encore de méthodologie GTM systématique, et il est toujours dans une phase de croissance relativement aveugle. De plus, la gestion des attentes des utilisateurs de la communauté via des tokens et des NFT diffère des méthodes de croissance des hackers de marché de Web2, ce qui rend difficile l'application des stratégies de marché de Web2, voire leur adaptation.

Mais les logiques et les processus des deux sont similaires, nécessitant l'acquisition, l'activation, la rétention et la recommandation. Parmi ces étapes, l'acquisition a de nombreuses méthodes universelles dans Web3, telles que AMA, Giveaway, Collab, etc.

Ainsi, basés sur ces scénarios universels, utiliser efficacement les plateformes de croissance native Web3 peut considérablement améliorer l'efficacité de l'acquisition précoce d'utilisateurs et réduire les coûts d'acquisition, tout en optimisant la gestion communautaire, ce qui peut également permettre de conserver des utilisateurs fidèles, en un mot : incroyable !

Modèle AARRR

Avec l'augmentation des projets Web3 (la plupart des projets semblent être plus nombreux que les utilisateurs en période de marché baissier), le secteur de la croissance Web3 a vu émerger de nombreux produits, se spécialisant progressivement dans des domaines verticaux, avec de nombreux DApp utilisables dans divers aspects tels que l'acquisition d'utilisateurs, la gestion de communauté, les alertes d'information, la distribution de récompenses, l'analyse de données, etc.【voir le graphique ci-dessous】.

Le facteur le plus étroitement lié au démarrage à froid du projet est l'acquisition d'utilisateurs. Récemment, le projet LoopX traverse ce processus de démarrage à froid, alors j'ai examiné comment j'ai utilisé la méthode de croissance native Web3 pour faire évoluer le projet de 0 à 10k abonnés, tout en espérant inspirer et aider d'autres projets en cours.

Chemin de croissance

Au cours des six dernières semaines, j'ai utilisé en profondeur 13 plateformes dans l'ordre illustré ci-dessous, lancé plusieurs activités et enregistré les données de croissance des abonnés Twitter, montrant une tendance générale à la hausse progressive. En septembre et octobre, il y a eu beaucoup d'activités et la croissance a été rapide. En novembre, étant trop détendu, je n'ai presque pas lancé de tâches, me concentrant principalement sur les collaborations et les giveaways, donc la vitesse de croissance a légèrement ralenti.

Dans le processus opérationnel concret, si vous n'êtes pas sûr de l'ordre de coopération entre les différentes plateformes, vous pouvez vous référer directement au graphique ci-dessous.

Bien que ces 13 projets aient des directions différentes, la similarité des points de fonctionnalité est élevée, en particulier pour les plateformes All-in-one, où les différences ne sont pas très marquées, et il est également évident de voir les tendances de « prise d'exemple », se concentrant principalement sur l'itération des produits et la vitesse de BD, ce qui est vraiment très compétitif.

Pour mieux utiliser chaque plateforme, comprendre les avantages et les inconvénients, et optimiser les détails des activités, j'ai analysé les données de ces 13 plateformes en fonction des résultats pratiques (les activités d'Aki et Clique ne sont pas encore terminées, les données seront mises à jour après leur fin), en comparant principalement les deux grands modules de fonctionnalités et de trafic, qui correspondent respectivement à la satisfaction des besoins et à la création de valeur (génération de trafic), deux points de douleur essentiels.

Logique de test

Avant de présenter les données, prenons d'abord le temps de clarifier la logique. La méthode principale est le contrôle des variables + tests multiples, afin d'assurer la comparabilité et le degré de précision des données.

  • Configuration des tâches : la configuration des tâches sur chaque plateforme est similaire, consistant en des suivis sur les réseaux sociaux et le remplissage d'un formulaire de feedback produit Google (bien sûr, certaines plateformes ne prennent pas en charge la redirection vers le formulaire, donc il n'y a que des tâches sur les réseaux sociaux), le contenu des formulaires est identique sur chaque plateforme mais les liens sont différents.

  • Méthode de filtrage : filtrage manuel des utilisateurs réels en fonction du contenu des réponses dans le back-end du formulaire Google et distribution des récompenses.

  • Analyse des données : les données sont analysées sur mintkit.ai en fonction des adresses des portefeuilles des utilisateurs, classant les utilisateurs en 5 catégories : Bot (robots), Général (utilisateurs ordinaires), Diamond Hand (investisseurs à long terme), Blue Chip (utilisateurs de grande valeur) et Whale (grands investisseurs), selon des indicateurs tels que la quantité et la catégorie de NFT détenus, le solde des adresses et le degré de liaison des portefeuilles.

  • Tests multiples : si les conditions le permettent, la même plateforme testera plusieurs fonctionnalités différentes, par exemple Galxe, Link3, Quest3, DeNet, etc., avec au moins 2 tests.

  • Scénarios détaillés : par exemple, pour un AMA, utiliser le même espace pour mesurer les données de plusieurs plateformes, de même pour GA.

（注1：本文所有数据均来自@loopx_web3项目真实增长数据，单次测评数据存在一定误差，以实际操作为准）

（注2：为便于标识，本文使用了部分平台和常用语的缩写，分别是：TW为Twitter，DC为Discord，TG为Telegram，TS为TwitterScan，WL为Whitelist，GA为giveaway，Txn为Transaction）

Comparaison du trafic

  • Les différences de trafic entre les différentes plateformes sont évidentes, pouvant être grossièrement divisées en trois niveaux. Galxe se distingue, car son trafic organique peut égaler celui des plateformes du deuxième niveau, à savoir Port3, Pyme, Quest3, Link3, TaskOn et Trantor, avec un avantage de trafic évident pour la bannière de Quest3.

  • D'après les indicateurs d'engagement et de diffusion de TS, Port3, Quest3, Link3, Crew3 et TaskOn s'investissent beaucoup dans la gestion de Twitter, ce qui se traduit par une portée d'activité relativement large (d'ailleurs, pourquoi tant de projets portent des noms se terminant par xx3 ? 👀). Galxe, ayant lancé ses tokens depuis longtemps, semble avoir pris une position plus détendue, même si son engagement n'est pas élevé, sa portée n'est pas trop affectée.

  • Les plateformes à trafic élevé ont également beaucoup de bots, presque toutes les plateformes comptent entre 15 et 30 % de bots, avec Quest3 atteignant 36 %, presque la moitié étant des bots. Il semble que les projets DID aient encore un long chemin à parcourir. Parmi ces plateformes, Port3 et Clique prennent en charge la distribution de récompenses après avoir filtré selon plusieurs critères de données. Il convient de mentionner que la profondeur de surveillance des données de Clique est très efficace, ce qui permet d'éviter en grande partie que de nombreux bots détiennent des récompenses.

  • Ce qui m'a surpris, c'est Trantor. Bien qu'il n'ait pas beaucoup d'abonnés sur Twitter, il y a pas mal de participants aux activités, et les données des utilisateurs sont également satisfaisantes. Au cours de nos échanges ultérieurs, j'ai découvert que Trantor initie souvent des activités marketing conjointes avec plusieurs projets, ce qui est très utile pour renforcer la fidélité des utilisateurs B.

  • Crew3 est affecté par des problèmes de domaine, les données de cette fois ne sont donc pas très fiables. Les projets Web3 restent encore très fragiles; un problème avec le domaine ou le compte peut avoir un impact fatal sur le développement du projet.

Comparaison du taux de recoupement des utilisateurs

  • Le taux de recoupement entre tous les utilisateurs des plateformes et Galxe est assez élevé, ce qui montre d'une part que les utilisateurs ne montrent pas de préférence marquée pour une plateforme, et que le fait de tirer parti des différentes plateformes est normal. D'autre part, cela montre également que la base d'utilisateurs de Galxe est très grande, avec un avantage de premier arrivé sur le marché.

  • Les utilisateurs de Port3, Link3 et Galxe se chevauchent fortement, ce qui peut être dû au fait que la version précédente de Port3 ne prend pas en charge l'envoi direct de récompenses, nécessitant une coopération avec Galxe. Ainsi, cette partie des utilisateurs provient de Galxe. Galxe a été la première plateforme à introduire la fonction de badge AMA, tandis que Link3 se concentre sur le marché vertical AMA, il est donc normal que leurs sources d'utilisateurs se chevauchent.

  • Les utilisateurs de Pyme et Trantor se chevauchent également fortement. Pyme a un avantage évident sur le marché indien et sud-est asiatique, et Trantor est incubé par StarryNift, ce qui indique également que les utilisateurs convertis de GamFi se répartissent principalement sur ces marchés.

  • Parmi toutes les plateformes, les données de TaskOn sont très différentes, tant en ce qui concerne le nombre de bots que le taux de recoupement, et TaskOn collabore étroitement avec OntoWallet, avec de nombreux utilisateurs provenant du secteur DeFi, indiquant que les utilisateurs DeFi et les collectionneurs de badges NFT ne sont probablement pas la même catégorie.

Comparaison des fonctionnalités

En comparant horizontalement les équipes de projet, il est impossible de couvrir toutes les fonctionnalités. Ici, nous avons principalement comparé les fonctionnalités essentielles et fréquemment utilisées par les équipes de projet, décomposées en cinq modules : tâches sur chaîne, tâches hors chaîne, distribution de récompenses, analyse de données, couverture des scénarios, où le gris indique les fonctionnalités disponibles et le vert indique que cette fonctionnalité est meilleure que sur d'autres plateformes.

Les plateformes verticales et les plateformes All-in-one ne sont pas comparables sur le même niveau de fonctionnalités. Elles ont donc été également décomposées par type de plateforme, il est donc conseillé de les consulter séparément pour plus de clarté.

  • Les différences de fonctionnalités entre les différentes plateformes ne sont pas très marquées, avec une présentation générale axée principalement sur la vérification hors chaîne, la vérification sur chaîne en étant un complément, couvrant de multiples scénarios, ce qui confirme la forte substituabilité des fonctionnalités des DApp mentionnées ci-dessus.

  • La fonction d'analyse des données est très importante, mais peu de projets disposent de cette fonctionnalité, à part Port3, Link3, BetaPlug et Clique. Après tout, l'analyse des données doit être intégrée à la surveillance des données, et pour les plateformes, cela représente une fonctionnalité peu rentable, surtout pour les données de rétention, car il y a des exigences assez élevées pour les afficher. Cela indique également que la croissance de Web3 n'a pas encore atteint la phase pilotée par les données.

  • La complétude des fonctionnalités et le trafic ne sont pas nécessairement proportionnels, cela dépend des stratégies de marché de chaque projet. La question de savoir s'il faut passer par le B2B pour atteindre le B2C varie également. Par exemple, les plateformes d'outils pures comme CWallet, Genki, et bien sûr Gleam, ne croissent qu'en B2B sans s'orienter vers le B2C. En d'autres termes, elles ne génèrent pas de flux vers leur propre plateforme, ce qui signifie qu'elles n'ont pas de caractéristiques de launchpad et ne conviennent donc pas vraiment à un démarrage à froid pour les projets naissants.

  • Les différences concrètes de forme de produit proviennent principalement des missions à long terme des plateformes. Par exemple, Galxe vise à créer un système de certificats sur la chaîne, donc il se concentre uniquement sur la distribution de badges, et le processus initial peut être réalisé comme avec Gleam, ce qui confère à Galxe une grande extensibilité, mais il est relativement ordinaire en termes de publication de tâches. Par exemple, Crew3 vise à créer un Discord Web3, donc ses modèles d'activités communautaires sont nombreux, des tâches quotidiennes de pointage, de création de contenu, d'invitation, etc., étant plus ciblées que sur d'autres plateformes.

  • **Bien que les plateformes All-in-one aient des fonctionnalités complètes, elles manquent de profondeur dans la vérification des scénarios spécifiques et ne sont pas parfaitement fonctionnelles.** Cela a donné naissance à de nombreux produits dans des domaines spécialisés dérivés de scénarios à haute fréquence tels que GA et AMA, en d'autres termes, le marché des gains en ligne est très vaste, et les opportunités sont nombreuses.

Voici des captures d'écran des back-ends de chaque projet, afin que vous puissiez ressentir intuitivement leurs différences et les détails de leurs fonctionnalités ⬇️

En combinant les deux grands indicateurs rigides, la répartition approximative des projets mentionnés est la suivante :

（再次声明，单次测评数据存在一定误差，以实际操作为准）

Nous pouvons voir que ce secteur n'a en fait pas de produit phare très évident, avec une grande variété de produits émergents, ce qui est un très bon signal de marché. Chaque DApp peut trouver sa propre position avec un énorme potentiel de développement.

Comparaison des autres facteurs

En plus des deux grands indicateurs, au cours de l'utilisation des produits et de la collaboration avec les équipes, les projets suivants se sont révélés très performants en termes de conception, de développement et de BD【sans ordre particulier】, notamment la conception de Quest3, l'itération de Link3 et la BD de Clique sont toutes excellentes 🆙

  • Réponse rapide des BD : Clique, Port3, DeNet, Pyme, TaskOn, CWallet

  • Conception de produits exceptionnelle : Quest3, Link3, Crew3, Aki Network

  • Itération rapide des fonctionnalités : Link3, Quest3, Beta Plug, Clique

Souvent, les différences de réponse des BD déterminent la vitesse de coopération des équipes de projet. Ces indicateurs qualitatifs décident souvent de l'orientation future d'un projet, en particulier pour les produits de type DApp, car les besoins produits sont communs. La portée et la profondeur de l'information obtenue par le personnel de première ligne du marché et la rapidité avec laquelle elle est transmise aux produits affectent directement le développement et l'itération des produits. Par conséquent, lors du choix d'un produit à utiliser à long terme, il est conseillé de vérifier l'activité sur Twitter de l'équipe de projet et la vitesse d'itération avant de décider.

Recommandations d'utilisation

  1. En l'absence de collaboration approfondie avec d'autres plateformes, il est conseillé d'utiliser Galxe pour la première activité, le trafic organique est très efficace et la base d'utilisateurs est importante, permettant une acquisition relativement rapide d'utilisateurs précoces.

  2. Essayez de parvenir à un partenariat de Co-PR et à une collaboration de promotion communautaire avec les équipes de projet. Si vous pouvez obtenir une bannière ou d'autres espaces de recommandation, essayez de les obtenir. La bannière de Quest3 est assez bonne, celle de Galxe peut être utilisée lorsque la croissance a atteint un certain stade et lors du lancement d'une grande version du produit.

  3. Ne vous concentrez pas uniquement sur une plateforme pour tirer parti, utilisez-les de manière distribuée. Une utilisation répétée d'une seule plateforme ne générera pas de nouveaux utilisateurs, cela n'est pas différent de faire des activités uniquement dans votre propre communauté. À long terme, 2 à 3 plateformes All-in-one sont plus appropriées, et pour les plateformes verticales, il est conseillé de les décomposer par scénario, 1 à 2 par scénario étant plus approprié.

  4. Les projets relativement matures peuvent se concentrer davantage sur les activités d'activation et de rétention, mais je ne vois pas beaucoup de projets ayant ces types d'activités en ce moment. Port3, Trantor, Crew3 et BetaPlug sont encore viables, mais je n'ai pas encore découvert d'autres, si vous avez des plateformes intéressantes, n'hésitez pas à les recommander.

Remerciements

Un grand merci aux amis qui ont fourni divers supports d'information pour cet article ! Merci tout particulièrement à MetaEra pour son soutien. Enfin, merci à Grace de TwitterScan et Messy de Minkit pour leur aide, ainsi qu'aux équipes de projet qui ont patiemment répondu à toutes mes questions au cours de nos échanges. J'espère sincèrement que vos projets se développeront de mieux en mieux, WAGMI !

#NFT