拼多多式社交裂变在欧美市场的困境与突破:Web3 增长的新思考

embedded/2024/11/24 23:03:11/

 作者:Stella L (stella@footprint.network) 

 随着 Web3 项目在全球范围内的扩张,许多项目开始思考如何突破地域文化差异带来的增长瓶颈。在亚洲市场屡试不爽的社交裂变模式,到了欧美市场却频频受挫。这一现象背后,折射出的是更为复杂的文化差异和用户心理。

拼多多模式:社交裂变在亚洲的成功密码

拼多多的成功让"社交裂变"这一营销方式在亚洲市场达到了顶峰。从 2015 年成立到 2020 年,拼多多用短短 5 年时间就实现了年度活跃买家数达到 7.88 亿的惊人增长(据拼多多财报),成为中国第二大电商平台。

究其原因,首先是建立在亚洲深厚的集体主义文化基础之上在这里,人际关系网络盘根错节,人们对群体认同感强烈,分享优惠信息不仅不会带来社交压力,反而会被视为维系关系的一种方式。这种文化基础为社交裂变提供了天然的土壤。

其次,亚洲地区高度数字化的社交环境功不可没完善的移动支付体系与高频的社交媒体使用习惯相互结合,催生出了成熟的数字化社交文化。人们习惯于在社交平台上分享生活的方方面面,包括消费体验和购物优惠。

更重要的是,拼多多对用户心理的精准把握他们成功地将"省钱"这一个体行为转化为社交话题,通过精心设计的游戏化机制降低了营销痕迹,并巧妙利用社群力量创造出强大的参与感。这种方式不仅让用户自发参与,还能持续保持活跃。

值得注意的是,拼多多的成功不仅依赖于社交裂变机制本身,更重要的是对本土用户行为模式的深度理解。他们将"省钱"与"社交"两个看似矛盾的概念完美结合,创造出独特的"社交+商务"模式。这种对本土用户心理的精准理解,为我们思考如何在其他市场推广社交裂变提供了重要启示。

这种成功模式随后在东南亚市场得到多方尝试。多个本土社交电商平台采用类似机制,在越南、泰国等市场展现出强大生命力,充分说明这一模式与亚洲文化的高度契合。

欧美市场:社交裂变的沃土还是贫瘠之地?

作为拼多多的海外版本,Temu 在进入美国市场时,巧妙地将社交裂变模式加以改造。其推出的 "Referral Bonus" 计划规则简单但效果显著:用户通过 WhatsApp、Twitter、Facebook 等平台邀请 5 位新用户注册,即可获得 20 美元现金奖励,邀请越多奖励越高。这一机制虽然因当地法律限制无法完全复制拼多多的"砍一刀"模式,但依然成功触发了病毒式传播。

数据印证了这一策略的效果:在 2023 年首月,Temu 连续 28 天占据美区 iOS 免费下载榜首。2023 年度结束,其月活用户数(MAU)仅次于亚马逊,一年内实现约 160 亿美元 GMV,超过了深耕市场更长时间的希音 SHEIN。

值得关注的是,即便是 Temu 这样的成功案例,其社交裂变策略也经历了多次调整。从最初的五人邀请获得 20 美元,到后期调整为七人邀请才能获得同样奖励,这种灵活的策略调整显示出对市场反应的持续观察和响应。这种迭代优化的方式,为 Web3 项目提供了重要的实践参考。

但这或许是迄今在欧美做社交裂变少数的成功案例之一。过去十年间的多个失败案例值得深思。Facebook 曾推出 "Refer-a-Friend" 计划,但最终因用户反感这种"垃圾信息式"的邀请而不得不调整策略。Groupon 的案例则更具警示意义。这家曾经的团购巨头在 2011 年 IPO 时市值高达 160 亿美元,但过度依赖高额折扣和社交压力的模式最终导致用户流失,截至 2024 年 11 月市值仅剩约 3.2 亿美元。这种断崖式下跌凸显了单纯依赖优惠驱动的社交营销模式在欧美市场的脆弱性。Snapchat 的推荐计划同样遭遇瓶颈。尽管该平台在年轻用户中极受欢迎,但其推出的社交裂变计划因用户对隐私的担忧和持续营销信息的疲劳感而效果不佳。

这些案例揭示了欧美市场的特殊性:用户隐私意识强烈,对商业推广行为保持高度警惕,个人主义传统使得用户不愿被贴上"营销者"的标签。更重要的是,这些市场对营销方式的包容度较低,用户更倾向于基于个人判断而非社交压力做出决策。

但近期数据显示,欧美市场并非完全排斥社交裂变。以 Telegram 为例,用户数已突破 9.5 亿,其中付费用户超过 1,000 万,其中有很大一部分用户来自于欧洲、俄罗斯地区。2024 年,Web3 项目在 Telegram 生态获客已经发展成为明显的趋势。这表明欧美用户同样具有接受创新社交形式的意愿。

欧美市场确实存在着巨大的机遇。首先是用户基数优势,庞大的社交媒体活跃用户为项目提供了充足的增长空间。这些用户具有较高的数字化接受度,且习惯于在多个平台之间自如切换,为社交裂变提供了良好的传播渠道。

更值得注意的是,目前欧美市场的 Web3 项目之间竞争程度相对较低,用户获取成本仍有优化空间。市场对创新营销模式的接受度较高,这为重新定义社交裂变提供了难得的机会窗口。

困境:为什么传统社交裂变难以复制?

在文化层面,欧美社会根深蒂固的个人主义传统与亚洲的集体主义形成鲜明对比。欧美用户普遍具有较强的个人边界意识,对营销信息保持着天然的警惕,而且极其重视个人隐私保护。这种文化特征使得传统的社交裂变手段往往难以奏效。

社交压力在欧美市场表现得尤为明显用户普遍担心商业推广行为会影响真实的社交关系,不愿被贴上"营销者"的标签。这种心理负担严重制约了社交裂变的自然传播。

信任机制的构建在欧美市场面临着更大挑战加密货币相关项目在这些地区普遍信任度不高,用户对新兴科技保持着谨慎态度。建立信任需要更长的过程和更多的努力。同时,欧美用户对营销方式的要求更高,直接的利益诱导往往效果不佳,需要更精细的价值传递方式。

突破:重新定义欧美市场的社交裂变

要在欧美市场实现突破,首要任务是实现策略转型。传统的"压力营销"模式需要转变为"价值分享"模式。这意味着在设计增长策略时,要更多地突出个人收益而非社群压力,强调用户的自主选择权,着力构建正向的分享动机。当用户感受到真实的价值,并能够自主决定是否分享时,传播的效果往往会更好。

游戏化设计同样需要本土化改造。针对欧美用户的心理特点,互动机制应该更加注重个人体验,降低明显的营销痕迹,为用户提供个性化的参与方式。这种改造不仅要考虑功能层面,更要深入到用户心理层面。新的增长范式应该在规则允许的边界内,探索最优的用户激励机制,找到既能有效裂变又不会让用户反感的平衡点。

对于 Web3 项目而言,社交裂变还有一个独特优势:通过智能合约实现的自动化奖励发放机制,可以确保整个过程的公平性和透明度。这不仅能降低用户对营销活动的疑虑,还能通过区块链技术天然的可验证性建立信任。例如,项目可以将邀请记录和奖励发放过程上链,让每个参与者都能验证活动的公平性。

具体实施时,需要注重以下几个关键点:

  • 透明度清晰展示规则和奖励机制,建立信任感。

  • 自主性给予用户充分的选择权,避免强制性。

  • 价值导向:突出个人收益而非社交压力。Web3 领域的“收益”可以结合行业特色设置为 Waitlist 白名单资格、积分、代币、或者 NFT 等。

  • 隐私保护严格遵守当地法规,尊重用户隐私偏好。Web3 领域的社交裂变活动可以利用好区块链技术,对参与者的钱包地址等敏感信息做好隐私保护。

在工具层面,技术创新将发挥关键作用无代码工具的出现大大降低了使用门槛,使得运营团队能够快速调整策略。强大的数据分析能力则为决策优化提供了支持,帮助项目更精准地把握用户需求。同时,原生化的产品整合、简化的参与流程和透明的奖励机制,都将成为提升用户体验的重要因素。

另外,除社交裂变之外,也可搭配其他营销手段,多管齐下。Temu 的成功并非仅依靠社交裂变。它同时在社交媒体投放和传统广告(如超级碗)上投入巨资。综合下来,平均每个美国用户在各平台上都曾接触过 60-70 次 Temu 广告。大部分 Web3 项目或许没有 Temu 般的巨额广告费用,但可以结合行业特色,采用 KOL 或者 Influencer 的社交媒体内容传播,搭配社交裂变,能获得更好的效果。

未来:Web3 项目社交增长新范式

随着Web3项目的全球化发展,如何在不同文化背景下实现有效的用户增长,将成为关键课题。在欧美市场,社交裂变并非无法实现,而是需要更深入的本土化改造和创新。特别是在 Web3 领域,随着新一代社交协议和去中心化身份解决方案的发展,社交裂变可能会迎来新的机遇。这些技术创新不仅能够更好地保护用户隐私,还能为社交裂变提供更多元化的价值传递方式。项目方需要持续关注这些技术发展,并将其融入增长策略的设计中。

通过合适的工具和策略,结合对当地用户心理的深入理解,Web3 项目完全可以找到适合欧美市场的社交增长新范式。这个过程中,灵活性、透明度和用户体验将成为成功的关键因素。

在这场全球化的 Web3 增长竞赛中,真正的赢家不是简单复制成功经验的模仿者,而是能够因地制宜、创新突破的开拓者。只有真正理解并尊重市场差异,才能在全球化浪潮中占据先机。



 

作者声明:本文内容仅作行业研究和交流使用,不构成任何投资建议。市场有风险,投资需谨慎。

___________________

关于 Footprint Analytics 

Footprint Analytics 是一个全面的区块链数据分析平台,为Web3生态系统中的企业和项目简化复杂分析。它提供定制化解决方案,消除了对广泛专业知识和基础设施维护的需求。该平台提供旨在帮助逐步建立和管理社区的长期增长工具,强调可持续增长和用户忠诚度。通过结合强大的分析工具和社区管理工具,Footprint Analytics 使项目能够有效利用区块链数据进行决策和增长策略,涵盖 GameFi、NFT 和 DeFi 等各个领域。

官网 |  X  | Growthly | 博客


http://www.ppmy.cn/embedded/140229.html

相关文章

基于YOLOv8深度学习的智慧农业果园果树柑橘类果实目标检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)

近年来,随着人工智能和物联网技术的迅速发展,智慧农业已逐渐成为现代农业发展的核心方向之一。在这一领域,目标检测技术因其在精准农业中的广泛应用前景,尤其是在果园果树管理中的显著作用,而备受关注。果树的果实检测…

近期两篇NeRF/3DGS-based SLAM方案赏析:TS-SLAM and MBA-SLAM

原文链接:近期两篇NeRF/3DGS-based SLAM方案赏析:TS-SLAM and MBA-SLAM paper1:TS-SLAM: 基于轨迹平滑约束优化的神经辐射场SLAM方法 导读 本文提出了TS-SLAM,一种改进的基于神经辐射场(NeRF)的SLAM方法…

智能体来了:构建用于具有结构化输出的内容审核的智能 AI Agent 智能体

智能体来了:一个专注于AI Agent开发的专业学习与交流社区! 在本教程中,我们将探索如何创建一个可以管理内容并生成结构化报告的智能 AI 智能体。我们将使用 OpenAI 的结构化输出和函数调用的新功能来构建这个高级系统。我们的目标是开发一种能…

Selenium 在自动化测试中的应用

在自动化测试中,Selenium是一种非常流行的工具,它允许开发者通过编程的方式与Web浏览器进行交互,模拟用户操作,如点击按钮、填写表单、导航网页等。 1. Selenium 简介 Selenium是一个支持多种浏览器的Web自动化测试工具&#xff…

优化移位寄存器

Note:文章内容以 Xilinx 7系列 FPGA 进行讲解 1、FPGA中移位寄存器资源(7系列) 7系列FPGA中的SLICE分为两大类:SLICEL和SLICEM。每个SLICE内都有4个查找表(Look-Up Table,LUT)。其中&#xff0c…

【AI日记】24.11.23 学习谷歌数据分析初级课程-第4课

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】 核心工作 内容:学习谷歌数据分析初级课程地址:第四课《从脏数据到干净数据的处理》时间:4 小时评估:不错,完成 读书 书名:權力與進步时…

实现el-table 点击按钮 增加一条数据 让表格滚动到最底部

在使用 Element UI 的 el-table 组件时,如果你希望在点击一个按钮后增加一条数据并让表格滚动到底部,你可以通过以下步骤来实现: 增加数据:首先,将新数据添加到你的数据数组中。滚动到底部:然后&#xff0c…

网络编程1

多进程实现网络通信&#xff08;TCP&#xff09; 服务器端函数 #include <myhead.h> #define PORT 8848 #define IP "192.168.60.78" #define BACKLOG 20 void fun(int sss) {if(sssSIGCHLD){waitpid(-1,NULL,0);} } int main(int argc, const char *argv[])…