原创声明
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问题·背景
「红袖读书」是阅文专为女性打造的移动阅读APP，其前身为「红袖添香」，全新改版的红袖读书于今年8月份正式上线，产品上线后，用户增长是其核心目标。APP 比 M/PC 体验更优，优惠福利更丰富，同时红袖 M/PC 站流量可观，预期可通过低成本的引流获取高质量的用户，将用户引流至 APP，实现 APP 用户增长。
引流项目先从 M站切入，七八月份正值暑期，上线了 M站引流方案，用户通过点击广告位进入引流页，再通过利益点激励用户下载，但引流页的转化率较低，设计上还有优化空间。
M站用户特点
‣ 引流用户留存率高：M站引流的用户留存很高，次日／7日留存率远高于其它获客渠道
‣ 看书目标相对明确：多数用户通过搜索进入，看小说目标相对明确，具备引流可能性
‣ 用户质量相对较低：M站新用户占绝大多数，大部分用户访问1个页面即跳出，跳出率很高
各渠道新用户留存对比
M站引流方案
七月份上线引流落地页，用户通过点击广告位到达引流页，数据显示引流页日均 UV 很高，但其转化率较低，引流效果一般，因此将引流落地页作为设计优化的切入点，优化后快速迭代上线
1. 引流页优化
（1）线上方案的问题：信息层级上主次不清晰，没有突出核心利益点和内容特色
（2）引流页优化：信息层级上凸显「全场免费畅读」，用「热门作品和已阅读作品免费读」吸引用户，精简福利信息以提高传达效率
引流页优化前后方案
（3）数据反馈：下载点击率提高了46％，同时拉动了引流量的提升，不过用户点击下载后的转化不高，导致引流量的提升受限
「引流落地页」的引流模式存在的问题
‣ 引流路径偏长：每一步转化都有流失，导致引流效果一般
‣ 广告属性较强：该路径屏蔽掉部分对广告形成免疫的用户，引流的转化率很难有较大提升
针对「引流落地页」模式存在的问题，我们思考有没有更高效的引流路径，以进一步提升引流量。数据显示 M站用户流量主要集中在书城、详情页、阅读页， 这些页面对应用户核心场景：找书、免费试读、付费阅读，我们尝试探索将引流入口融入用户核心场景中，在用户需要下载的场景引导下载。
2. 基于用户场景引流
（1）用户在M站的主要行为路径和核心场景
用户进入M站的方式主要有三种：搜索红袖、搜索作品、站外作品导入，用户进入M站后的主要行为路径如下图：
用户主要行为路径
以上用户行为路径中包含4种核心场景：进入 M站、找书、免费试读、付费阅读，我们将下载引导融入这些场景中。
‣ 进入 M站：在用户进入 M站的第一时间，用“全场免费畅读”弹窗引导下载，将下载引导路径最短化
‣ 找书：用户在作品详情页浏览找书时，可选择「免费试读」、「加入书架」的同时，给用户第三种选择「下载APP免费读」
‣ 免费试读：大部分用户会试读作品，在试读到章末页时，引导用户下载
‣ 付费阅读：当用户读至付费章节时，用户可选择「下载APP免费读」，体现APP的优势，激励用户下载
基于用户核心场景的引流方案
（2）数据反馈：下载日均点击量提升4倍，直接拉动引流量的提升
由于 M站新用户占比很高，前期引流方案主要面向新用户，但新老用户在APP福利不一致，导致老用户下载 APP 后并不能享受免费畅读福利，对于老用户来说，体验上是有伤害的，因此有必要对新老用户做差异化引导。
3. 新老用户差异化引导
（1）利益点差异化
‣ 新用户：突出APP全场免费＋海量优质作品
‣ 老用户：突出优惠（签到领币、完本半折等）＋内容特色（大神作家作品独家首发、集6大阅读品牌、完整专业的标签体系、角色有声等），每天弹窗不同，持续激励老用户下载。
新老用户引流弹窗
（2）数据反馈：引流弹窗下载点击量占总下载点击量的57%；在老用户弹窗中，优惠类弹窗点击率高于其它类型弹窗，下载点击量排序， 优惠弹窗 > 作家弹窗 > 品牌资源弹窗 > 标签体系弹窗 > 角色有声弹窗。用户更关注优惠福利，此外作家、品牌资源也是用户关注的要素
M站引流总体数据反馈
项目分三期敏捷迭代，方案上线后，相同时间累计引流量较之前提升22.5%，下载点击量的提升直接拉动引流量的提升
PC 端日均 UV 与 M站相当，且用户特点与M站相似，预期 PC 站引流同样可以助力用户增长。因此我们将 M站引流方案的设计思路应用于 PC 站。
M站引流方案在PC站的应用
（1）PC站引流方案包含：引流落地页、引流弹窗、详情页引流引导、阅读页引流引导
PC站引流方案
（2）数据反馈：PC端引流方案上线后，对应渠道拉新量提升60%，对应渠道用户次日留存提升20%，助力了用户APP端用户增长
在 M/PC 站引流的设计实践中，我们用分期快速迭代的方式，跟踪数据快速验证方案，发现问题并持续优化，意在探索最有效的引流方案助力用户增长，现总结了以下几点设计经验，与大家分享
经验总结
（1）基于场景引流：在用户需要「免费畅读」的场景下引导更精准有效
（2）聚焦核心利益点和内容特色：核心利益点和内容是核心抓手，是用户下载的主要动机
（3）新老用户差异化引导：通常新老用户的福利存在差异，需挖掘不同的吸引点
（4）引导去广告化：避免使用广告属性很重的引流方式，将引导融入产品功能更有效
（5）小改动撬动数据提升：为了避免对 M/PC 站老用户造成太多干扰，设计的改动可以小而精准，以较小的调整拉动数据提升
最后感谢所有在项目中辛勤工作，精诚协作的产品、设计、前端、开发、测试和数据的同学们。
本文作者：崔宴宾
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