文章作者：Cube Labs
文章來源：Cube Labs
TL;DR
Web3的增長正在變得更加專業化和精細化，通過數據驅動運營的項目方優質用戶比例明顯高於普通項目；
Web3常見的聯合活動（Joint Campaign）對增長確實有用，但增長效果取決於項目方如何精準轉化目標用戶，針對4類不同的用戶應該用不同的運營手段；
過了起量階段的項目方，單純的增長並非痛點，如何做好留存是關鍵。
背景
近期Web3的增長玩法並沒有發生太多變化，但有趣的是，項目方之間的聯合活動越來越多了，很明顯，單個項目增長乏力，項目方相互換量成爲Web3增長常態。
但常見的聯合多家項目方的活動到底增長效果如何？
我們是否真的知道自己的目標用戶是誰？
如何追蹤數據挖掘真實用戶提高轉化？
如何精準吸引對方項目的大戶或KOL到自己項目？
爲了找到答案，上個月我做了一場聯合活動的增長實驗，18個項目方參與，設置了20條用戶追蹤數據，包括但不限於以下指標：
活躍度指標：
用戶加入Discord的時間
Discord持有的角色和數量
發送消息和邀請人數的數量
購買力指標：
錢包各類Token的餘額
持有的藍籌NFT數量
影響力指標：
用戶Twitter粉絲數量
用戶轉評贊帶來的瀏覽和Impression總量
忠誠度指標：
平均參與的活動數量
持有的POAP和OAT數量
比較可惜的是完整追蹤了前10天數據指標的項目只有10個，受數據量影響，結論的準確度會有偏差，但管中窺豹，可見一斑，目前的數據仍然得到了很多有價值的結論。
聯合活動數據覆盤
此次活動持續10天，社媒曝光量約45k，激活到campaign頁面的用戶約21k，**追蹤到的完成了所有任務，有錢包並且有鏈上交互行爲和社交媒體動態的用戶（即真實用戶）**約2.3k，整體轉化率約10%左右，非常遺憾有8家優質項目方的數據沒有被完整追蹤到，下文爲詳細數據分析。 【注：利益相關 — 本文所有數據均來自Clique】
真實流量分佈
活動期間每日用戶勻速增加，其中第2天和第8天整體參與人數較多，一方面說明信息傳播需要時間，另一方面也說明用戶在活動剛開始和快結束的時候參與度較高，活動週期一拉長，用戶的積極性會降低。
新老用戶分佈
本次活動中，89%的用戶是在活動期間新關注項目方Twitter並加入項目方Discord的，算做新增用戶，說明聯合活動項目方各自導量的訴求基本可以被滿足，也側面說明目前單一的任務類活動比較難喚回老用戶；
老用戶佔比雖然不高，但質量相對較好，11%老用戶錢包中持有的ETH餘額佔整體用戶餘額的26%，粉絲量佔整體的31%，購買力是新用戶的2倍多，社媒影響力是新用戶的3倍左右，綜合價值較高。 如果能針對老用戶設計**促活類campaign，性價比會高於拉新活動，**最近Crew3增長速度這麼快也印證了Web3項目促活的需求旺盛，增長重心從拉新逐漸轉移到提高留存上；
各項目中，新增用戶較多的5個項目方有3個屬於DeFi/NFTFi類型，其他2個項目的獎勵價值較高，說明新用戶更偏好參與交易類或獎勵高的任務；老用戶中活躍度最高的是Solv和ExtraFi兩個DeFi項目，說明雖然各類賽道和新敘事五花八門，真實用戶還是集中於DeFi相關領域。
用戶分層畫像
按照購買力和影響力細分用戶，以用戶錢包中ETH餘額和穩定幣總值作爲指標衡量購買力，以用戶Twitter粉絲量作爲指標衡量社交影響力（購買力中位數爲10ETH，影響力中位數爲300關注者），同時根據用戶平均參與的活動數量和Discord中角色持有量來衡量用戶忠誠度和活躍度，得出4類用戶畫像如下：
Valuable User【高綜合價值用戶】
更偏好DeFi項目，忠誠度高，基本只參與1個項目的活動，也相對活躍，在Discord裏面都經過驗證且持有角色，人均POAP持有量爲14個，說明這羣人瞭解Web3項目的玩法，而且喜歡參與高質量的項目活動，絕對是又懂又愛玩的類型；
這部分人數量雖然少，佔整體2%，但人均錢包餘額約51個ETH，人均Twitter約2.3k粉絲，持有總量21%的ETH和擁有16%的整體用戶粉絲量，既有購買力，又有影響力，屬於核心用戶，如果是大型campaign，建議設計更多鏈上交互任務並將更多份額的獎勵發放給這部分人羣；
User w. Purchasing Power【高購買力用戶】：
沒有明顯的項目偏好，DeFi和NFT類型都有，忠誠度更高，幾乎只參與特定項目的活動，這部分人羣和項目方大戶的地址重合度比較高，和項目方大概率認識，以現有用戶爲主；
活躍度較低，在Discord中不太水羣，持有角色量也不多，人均持有的POAP爲4個，社交媒體發聲不會很頻繁，所以粉絲量不多，典型的悶聲發大財類型；
這4%的高購買力用戶持有總量60%的ETH，人均錢包餘額約48個ETH，有近千個ETH的大戶也不少，此類人羣購買力強但普通信息渠道難以觸達，建議項目方拉大戶羣或者DC開Whale Channel，重要活動單獨通知，觸達率更高；
User w. Social Influence【高影響力用戶】：
沒有項目偏好，忠誠度一般，會同時參與多個項目的活動，在每個項目方的分佈都比較平均，活躍度很高，在項目方Discord中起碼有2個角色，人均POAP持有量爲16個，雖然資金量不大，但影響力較高，屬於Web3小KOL類型；
這6%的高影響力用戶擁有總量57%的Twitter粉絲，針對此類用戶可以更多設計轉推、Tag好友和邀請類任務，建議直接獎勵Token，充分發揮社交媒體的低成本拉新和用戶乘數作用；
General Active User【活躍用戶】：
沒有項目偏好，忠誠度較低，至少會同時參與3個以上的活動，活躍度非常高，在項目方Discord中有1～2個角色，基本都持有POAP或者OAT，應該屬於搬磚黨或者羊毛黨；
86%的用戶都集中在這個領域，數量龐大，如何發揮出此類用戶的價值是項目方的難題，我始終認爲每一個真實用戶都是有價值的，只要不是bot，設計好轉化方案就能實現增長，所以針對這部分用戶，應該設計更多Daily task，追蹤長期活躍度來發放獎勵會比較合理。
作爲項目方，在設計相對大型活動的時候，如果能基於用戶的多維度數據將獎勵分層分級，不同獎勵精準發放給不同類型的用戶，這樣更有助於提高留存，優化ROI，抓住核心用戶，而不是單純的raffle。這個行業羊毛黨和科學家太多，如果reward最終留到了非真實用戶手上，對項目長期而言並無益處。
分項目數據剖析
由於聯合活動所有參與方的宣發方式、時間、週期都是確定的，任務發佈平臺也一致，沒有太多外部影響因素，相當於控制變量的對照實驗，然而增長效果迥異。其中有7個項目的新增用戶比例超過了90%，平均65%以上的用戶在Discord中都驗證過身份持有角色，而有的項目則沒有達到預期效果。
各自轉化數據不同是用戶賽道偏好的問題，還是獎勵設置和運營方式的差異導致的？也許能從各項目方數據的橫向對比中找到原因。
按照項目的運營時長和粉絲量，將項目方分爲兩個大類，分別是初步增長類項目和穩定增長類項目：
初步增長類項目：
這類項目用戶基數小，campaign的主要訴求是用戶增長，更願意付費換取流量，不太會過多關注用戶質量，處於起量階段；
其中MadMen和MidaSwap社媒粉絲量雖然少，但參與用戶質量較高，4大類用戶分佈較爲合理，採訪發現：
MadMen在推廣上融入了本平臺自身的渠道，鼓勵觀看了宣傳視頻的用戶直接進入活動頁面，且獎勵的是可兌換成Token的券，而MadMen的早期用戶來源於合作的優質GameFi項目方，這些用戶基本上擁有一定的資產，並且願意參與活動和投入時間，所以綜合數據較好；
MidaSwap在活動期間同步開啓了其他平臺的推廣，各平臺用戶交叉流動，但由於內測階段還沒有開始營大面積推廣，在NFT熟人圈子測試爲主，所以NFT大戶和KOL相對較多；
ExtraFi作爲產品還沒launch的新項目，用戶量較多的原因應該和獎勵相關度較高，除了SBT外，所有合格用戶可以拿到Discord的OG角色，對應未來的Token獎勵預期；
所以對於這類項目而言，宣傳渠道和有價值的獎勵爲影響活動參與量的主要因素；
穩定增長類項目：
這類項目有一定的用戶基礎，主要訴求是真實用戶增長和核心用戶轉化，既關注增量又關注質量，處於增效階段；
其中SWAGGA和Solv Protocol用戶黏性較高，雙方均表示並沒有任何特殊宣傳或獎勵，目前這個參與量屬於基操，平時就經常會做活動來活躍用戶，大戶本身就比較關注項目動態，而且都是尚未發Token的項目，用戶或許對項目方未來有樂觀預期；
所以對於這類項目而言，長期運營提高用戶互動率爲影響活動參與量的主要因素；
經過1o1的採訪後我發現，無論是早期項目還是老牌項目，運營精細化的項目方，用戶質量和黏性確實更高，在如今卷功能、卷用戶體驗、卷獎勵的Web3增長方式下，專業化運營的重要程度開始逐漸凸顯。
新增用戶行爲分析
通過聯合活動來相互導量增加真實用戶是項目方最核心的需求，這裏的新增用戶就是目標人羣，因爲這部分人樂於參加類似的活動，易於被別的項目方轉化，如果能挖掘和轉化公域流量中有購買力或者有影響力的人，對於增長效果而言，事半功倍。
購買力
新用戶中的大戶主要分佈在Solv、MidaSwap、MadMen和TraditioNow等項目，人均錢包餘額約46個ETH，其中Solv有多個新用戶持有超過150ETH，MidaSwap有持幣超過900ETH的大戶，如果想在聯合活動中精確觸達大戶，建議和這類項目深度合作，提供更高質量的獎勵，下圖中標記的User w. Purchasing Power的60+用戶就是比較容易轉化的目標對象。
影響力
新用戶中的KOL主要分佈在Solv、SWGGA，MidaSwap、MadMen和ExtraFi等項目，人均粉絲量約1,000人，粉絲量超過15k的KOL有3個，最高有32k，比很多項目方的粉絲都多。
根據上文的用戶畫像數據可以看到，KOL比大戶好轉化，因爲活躍度高而又沒有大戶那麼難觸達，**如果想轉化這部分KOL的影響力，建議在聯合活動中增加社媒轉發或者邀請類任務，**下圖中標記的User w. Social Influence的190+用戶就是目標對象。
如何基於數據優化運營設置數據指標
做好精細化運營的第一步就是要設置數據指標，要有數據才能談優化，不然就會非常盲目。
Web3用戶數據比較特別的是，資產、交互和一部分行爲類數據都在鏈上，但更多的信息仍然在鏈下，要構建用戶畫像的話需要鏈下+鏈上的綜合信息，包括但不限於用戶身份信息、交易記錄、社交數據、資產數據等多個維度的數據。
在上文的數據分析中，其實已經提到了很多對於運營側的建議，這裏簡單總結一下：
關鍵步驟優化
推廣時間
根據流量時間分佈來看，給運營側的建議是活動可以提前2天開始預熱，結束前1～2天提醒，活動週期儘量短平快，單個活動儘量不要超過5天，如果是大型活動可以拆到每週來設計和發佈。
分層獎勵，精準促活
根據畫像找到各類用戶後，需要設定不同的運營方式和分層獎勵，針對OG就留足獎勵份額，設計更多鏈上交互任務並將獎勵發放給這部分人羣；針對有購買力的人就拉大戶羣或者DC開Whale Channel，重要活動單獨通知；針對有影響力的人可以在活動中直接獎勵Token，更多設計轉推、Tag好友、創作類或邀請類任務；針對大量的活躍用戶，則需要設計更多日常任務，追蹤長期活躍度來發放獎勵。
篩選聯合活動的參與方
明確自己做聯合活動的目的，需要觸達的人羣是誰，然後篩選並定向BD符合條件的合作項目方，而不是來者不拒，盲目參加活動發任務，最後發現效果一般也不知道原因是什麼。
