超强裂变的红包究竟有多强？我找了这些真实数据给你看

图｜包你拼团队成员

在小程序领域，裂变最强的一定是红包。这已成为公论。

这几天，“见实”陆续发表了几篇关于小程序裂变的深度对话，如“靠30%扩散率带来8千万用户”的勇往科技，“页面每天被转发10-20万次”的享物说、“平均1人带来70人裂变效果”的亿年等等。但这些效果都不敌红包。这些文章包你拼的创始人黄大发都一一看过，他对 “见实”说，红包产品甚至可以达到1:100的裂变，即1人带来100人，获客比非常高。

7月4日下午，见实在深圳举办的第三场“小程序大神局”沙龙上，邀请到黄大发做现场主题分享，他详细提及了红包小程序背后的发展，以及部分超强裂变数据。

从2017年10中旬开始，黄大发在0成本运营的情况下用了不到4个月做到了小程序用户一千多万。不过不是一个小程序，而是8个，其中占比前三的是包你拼（176.5万）、包你答（122.6万）、开口红（380万），手气最佳的用户数最少是7.1万。

3款主力产品，主打2B的包你答和包你拼和2C的开口红，女性用户占比超60%，最大年龄段30-39岁，正是她们撑起了红包惊人的裂变与分享。

下面这组数据是用户画像，你可以点开看大图：

在微信策略调整之前，红包类小程序的裂变获客一直是呈现几何级。黄大发整理了一下2018年除夕当天旗下三款产品的裂变数据表现，其中“包你答”仅用3799个红包就吸引用户13万多人，获客比达1:35.9，如下图所见。

黄大发和“见实”聊到，红包的自身属性+UGC玩法（用户参与）是让红包类小程序天然进入快速裂变的原因。因为红包被创建的命运就是一定要被分享出去，这是天然优势。同样，微信红包的普及与支付下沉带来的红利，都为红包类小程序爆发奠定了深厚基础。

曾经一段时间，红包类应用因为政策要求而大量消失，黄大发的红包影响也受到一定影响。不过，就在用户数跌至谷底时，仍然靠着裂变再度回到今天的用户数上来，正是因为红包天然具备裂变和扩散基因。

以“开口红”和“包你拼”的用户参与为例，前者可以自定义一句话作为密令，对方只有在准确地读出来后，红包才能被领取。包你拼是发红包的用户可以自定义一句话，对方只有在规定时间内打出来这些字，才能成功领取。

另一个增速很快的玩法是语音红包。在微信上，语音对接受方很不友好，浪费太多时间，又不方便，很多职场人很讨厌语音信息。但对发消息的人、上位者、不方便的人等等却是很大便利。语音红包则没有这样的顾虑，只是用户和产品的交互。相对来说，用户对语音的操作门槛最低，只需要念出来即可，这让语音红包的用户互动更加有趣。

很多企业也来找黄大发做红包广告，从企业角度理解，一是用户反复背一句话会产生很好的广告记忆，二是在红包小程序上添加图片和链接，可以在领完红包后很方便地调起商家小程序，实现引流。黄大发将今年6月份时部分商家在包你拼和包你答、开口红这三款小程序上做的红包推广活动数据调取出来和“见实”(微信号：见实)一起讨论：

大部分红包活动都可以成为一个低成本获取用户的方式，尤其是销售型企业，如在获客成本一栏中我们看到，大部分活动都低在0.1元-0.6元之间。此间“见实”见到的行业广告报价单则显示，小程序想要付费获取一个UV（即一次用户访问行为）成本达到0.5元-1元，有些报价则已上升到更高的数字。红包的数字和广告相比有着很强的竞争力。

不过，引流的效果会有细微差别。如，还是上述表格数据显示出，红包平均金额高不一定能带来企业想要的结果，反而红包越大，获客成本越高。

留存（人均访问次数）则和单个红包金额密切相关，控制在0.5和1元之前数额的红包让用户领了还想领，因此多次来领。

仅就目前而言，商家对红包活动的效果还比较满意，多次发放红包的比例达到30-40%。低获客成本使得红包玩法在微信里成为吸引流量特别好的工具，甚至这个效果要超过优惠券。

这是包你拼等红包小程序的更多数据：

除了黄大发的数据外，“见实”还找到了另外一些供参考。

2018年春节前“见实”曾体验过一次红包（那时见实还没组建，当然指俺们成员之一），在一个红包小程序上用2000元包出700个红包，要求领取的人说出一句口令（语音红包）才可以领取。当时选择了《小群效应》中的一句话，随后，用户在一个小时内领走了350个红包，然后在接下来的10分钟内风卷残云般领走了剩下的300多个红包，帮助这个小程序至少带去了6000个新增用户。

在“见实”（微信号：见实）包出红包的10天时间内，这个开发者靠自然裂变吸引了超过125万用户，直接导致服务器崩塌。如果不是这样，新增用户还将获得指数级上升。不过到5月份后那款红包小程序被下线，因为新的政策要求到来了。

“见实”尝试再度找到那位开发者，获取了其部分历史数据：

这是历史累计人数，用户数总量超过125万。

这是用户在2月16日的访问次数，在刚才的累计访问人数曲线上我们能看到当天玩这款小程序的用户累计只有80万左右，这意味着用户每人接近访问了多次页面，次数非常高。领了还想领。

这是分享次数，当天80万用户分享出16万次。20%的分享率。我们没有查到那天用户发出了多少红包，如果看发出红包的数据，分享率这一数字估计还会再有变化。

人均停留时长110秒，接近两分钟。这和刚才不断刷新页面、领取更多红包的行为很相关。

讨论红包目的还有一个：可以帮助我们了解“利益驱动”这件事情带来的扩散效果，不管是社交电商还是知识付费，抑或礼物说刚刚完成的中秋送粽子推广活动、享物说建立的免费赠送闲置物品的小程序，都和“利益”这件事情息息相关。我们可以窥见用户的扩散和留存、活跃，以及可能的转化等等。上面这些数据都带给我们很强的借鉴。

还有什么和红包（利益）相关的裂变活动和数据，一起分享看看？

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