月活用户从0到8万：地产行业如何打造自己的小程序私域流量池

来源 / GrowingIO 2020 增长大会（上海）
作者 / 中原地产 C 管家产品负责人 吴佳声

大家好，我是吴佳声，中原地产 C 管家的产品负责人。

最近一两年私域流量池非常火爆，我今天也想和大家简单分享一下我们地产行业的实践， 即如何打造自己的小程序私域流量池。

首先简单介绍一下我们公司的背景。中原地产成立于 1978 年，是一家以新房、二手房、商业地产买卖委托交易为主，拥有 42 年品牌历史的传统企业。公司成立以来，我们一直都是深耕于线下场景的传统企业。

中原地产一直是以服务为核心价值，为了服务好新一代出身于互联网时代的年轻人，我们也在积极探索和创新。我们的产品团队，在中原地产集团中属于一个比较年轻的团队。

目前互联网人口和流量红利消失，如何打通私域流量和公域流量，驱动业务增长成为了一大挑战。

为了解决这个问题，我们推出了一些线上的小程序产品，来打通私域和公域的流量。这就是我今天分享的主要背景。

我主要从以下四点展开来讲：

• 首先，介绍一下公盘私客，中原地产的一个主要的业务逻辑；

• 其次，在业务发展过程中遇到的一系列问题以及怎么解决这些问题；

• 然后，我们是如何思考、定位及孵化创新产品“中原C管家”的；

• 最后，如何利用 GrowingIO 给我们的数据去赋能经纪人、赋能产品的。

公盘私客，这是我们中原地产提出的一个概念。

线下门店带来的一些客户，给到我们的经纪人，这属于我们经纪人的私有资源；楼盘对于经纪人来说是一个公有的资源，所有的经纪人都可以去推广和销售。

在我们的业务体系当中，购房客户首先给到经纪人，也要求我们的经纪人把我们的客户信息录入到我们的系统。在后面的一系列步骤中会涉及到奖金、分成等，都和系统记录有关系。

经纪人拿到客户后，如果长期不维护客户或者推进，私客会流入到我们的公客池。这样，其他经纪人也可以从我们的公客池当中去领取客户。

这样做有一个好处，首先利于公司去跟进和维护客户；其次，对新入行的经纪人来说，如果说手上缺乏一些客户资源的话，公客池中的客户资源能方便展开业务。

在最开始的时候，公盘私客的设计对公司业务发展和业绩提升是非常有效的。但是，现在我们做线上产品，在一些实际的业务场景中，发现了一些问题：

1. 首先，App 推广成本升高。我们在做 App 的时候，大家都会发现推广成本在不断升高，而且现在的客户越来越挑剔；投入产出比难以提升，陷入瓶颈。

2. 其次，经纪人在拿到客户后，不愿意将他的客户信息录入到公司系统。

3. 最后，我们现在线上比较成熟的 App 产品，已经形成自己的定位。如果我们想在 App 上面做一些调整和改动，试错成本是非常高，很难快速落地增长的想法。

如果我们想尝试做增长，我们需要一个足够灵活、便于更新、便于使用的产品，微信小程序正好给我们提供了这样的一个契机。

首先，想跟大家说说中原产品团队是如何理解增长及需要做的工作的。

我们一直认为， 增长是一个不断尝试和验证的过程。

首先，我们需要去设立一个目标，然后根据目标去采集相应的一些数据。

通过这些数据来发现我们产品设计过程中产生的一些问题，针对这些问题我们要提出一些合理的假设以及解决方案。

然后我们要去着手解决这个问题，这个问题是否解决，我们要推动进一步的数据验证。

最后，从提出假设到数据验证这样一个过程，需要不断的循环反复。

3.1 “中原 C 管家”的孵化诞生

去年初的时候，我们通过调研及思考，发现我们最需要做的，是将经纪人担忧自己的私客因为疏于维护而被转为公客，被其他经纪人拿走的顾虑拿掉。

从这个界面可以看到，在客户咨询经纪人的环节，点到电话咨询我们会给客户提供一个列表，客户可以找到很多的经纪人。

那么经纪人去推广小程序的话，有可能帮其他人做贡献。客户资源对经纪人来说是非常宝贵的，在这种情况下，让经纪人去推这个小程序的时候他们是有抵触情绪的。

但是这样的产品对公司是有利的，公司会投入一定的资金做一系列的推广；我们也是希望能够通过公司的推广，给经纪人带来一些实际利益。那到底该怎么做呢？

为了让经纪人能够主动去分享房源，我们重新做了“中原 C 管家”小程序。

和“中原找房”小程序不同的是，在最后咨询经纪人的环节，“中原 C 管家”小程序将经纪人列表拿掉了。

当经纪人去做分享的时候，客户进来只会看到分享的经纪人信息，客户在点开经纪人分享的消息卡片时，就已经跟我们的经纪人产生了绑定关系。

而且，客户不会看到其它经纪人的信息。

通过这个方式，我们把“中原 C 管家”和现在已有的产品做了一个很大的区分，下面这张图详细介绍了我们 C 管家的产品定位。

中原 C 管家的核心产品定位是“1 对 1的 VIP 服务营销工具”。

传统的房地产 App 和小程序主要是面向房源的，客户进来后浏览房源，然后找经纪人咨询，一套房源对应 N 位经纪人。

这个时候公司层面推广可以有效转化客户，但是经纪人去推广的时候就会有担忧。

所以中原 C 管家是通过经纪人来推广和介绍房源，让客户通过经纪人来查看房源。

这个时候，一位经纪人对应 N 套房源，中原所有的房源都是这位经纪人的商品，都可以供他销售。

其次，可以由经纪人来锁定客户。如果我们想要打通经纪人的私域流量，我们需要经纪人在他的客户群体或者朋友圈中进行房源分享和转发，这个时候经纪人最清楚自己客户分别属于什么类别。

在推广方式上，中原找房 App/小程序和中原 C 管家小程序两者有显著的区别。

目前，App 都是由公司层面来进行投资、推广，带来的流量直接引导到经纪人。一般有购房需求的客户，都会主动使用 App，然后去联系经纪人。

但是对于 C 管家小程序，公司不再去推广；只是对经纪人宣讲，让经纪人自行进行分享推广。

我们也是希望通过 C 管家小程序这个产品在经纪人和客户的分享裂变中，找到新的客户；

其次，我们希望借助经纪人对自己朋友圈中朋友的了解程度，主动寻找有购房需求的潜在客户，完成转化。

3.2 “中原 C 管家”的增长效果

通过刚才的介绍，大家对我们 C 管家有更加深入的了解，我们的 C 管家小程序主要解决了下面 4 个问题：

• App 推广成本高，经纪人主观因素导致公域流量转私域流量转化链条阻塞，不利于公司跟进管理；

• 小程序推广难度大，效果甚微；甚至会分流 App 流量，影响客户留存；

• 经纪人线下维护朋友圈的私有客户，担心把客户录入到公司的系统，这个客户会被其他的经纪人拿走，我的客户资源就流失了，客观上造成效率低、无法追踪效果；

• 经纪人宁愿自己找比较好看的图，把自己微信二维码印上面，也不愿意用公司图片。从人性的角度来说，任何经纪人都是不愿意去分享客户信息的。

有了产品之后，我们需要建立一系列的指标去衡量我们这个产品的使用效果。

• 首先，我们监测了小程序分享次数、分享人数和带量情况等指标，并且把分享次数作为北极星指标，以分享次数这个指标去衡量经纪人最终使用效果。

• 其次，我们借助 GrowingIO 提供的原始数据，与我们公司的数据中心和人事系统架构进行打通，做了一个经纪人小程序分享成绩单的报表。这个报表会每天定时推送给我们的经纪人，让他了解自己小程序的推广效果。

• 最后，我们做了一个数据驾驶舱。希望能够给我们的管理层提供一个以日为维度的数据报表，方便各区域的管理层能够对经纪人做一个有效的管理。

去年 C 管家刚上线的时候，我们也遇到一些困难。比如去年 2 月份刚推广的时候，全国 20 多家分公司只有一家分公司愿意试运营。

而且我们发现，最开始很多经纪人对我们新产品是不理解的，觉得这个产品和已有产品好像是一样，会有类似的困惑。

我们传统的业务模式中，需要经纪人把他/她自己的客户信息录入到系统中，经纪人会担忧新产品是不是有类似问题，会不会瓜分掉他/她的客户？

同时，新产品能否让经纪人有效维系客户，让经纪人业绩有实质性的增长？

我们在前期不断地去宣讲，告诉经纪人我们 C 管家小程序和中原找房 App 的产品定位有哪些差异，告诉经纪人我们做这件事情的目的，逐步消解他们的担忧。

这张 GrowingIO 后台数据监测的图展示了 C 管家从去年 2 月份上线开始，从最初的一个城市慢慢到现在覆盖 22 个城市的过程，月活跃用户量基本到了 8 万。

目前和去年同期相比，月活增长了 540% 。C 管家的次日留存率为 30%，周留存为 28%，留存还不错。

大家可能会觉得 8 万月活的用户量不多，并且与中原现有 APP/小程序以及市场上的其他产品的用户量不在一个数量级上；

但我们目前在 C 管家上花费的市场推广费用为 0 元，从投入产出的角度看，成绩还算不错的。

我们也监测 C 管家小程序的分享裂变效果，上图是在 GrowingIO 后台数据监测到的裂变系数。

目前， C 管家小程序的裂变系数达到了 8 .13； 这意味着一个用户进行分享，平均可以带来 8 个用户。

我从其他渠道了解了一下，业内标杆裂变系数基本在 4 左右；我们能做到 8，应该还是可以的。

我们二度分享系数是 2.19，三度分享裂变系数是 4.14。

最开始设计这款产品的时候，是我们从传统的业务中去找问题，然后自己提想法和解决方案。

最近几个月，经纪人使用 C 管家小程序的意愿越来越高，经常主动给我们提供需求。

C 管家小程序作为一个内部创新项目，刚开始在公司的地位不显著。

但是现在随着经纪人使用次数越来越多，得到了公司内越来越多的重视，产品发展得越来越好，这是一个良性循环。

从最开始组建增长团队，一直到现在孵化一个创新产品，我们一直在探索这样一个问题：数据应该如何去赋能经纪人做营销，数据又如何赋能我们去做产品改进。

我们将用户购房过程拆解成 4 个阶段：

• 第一阶段，提出需求。我大概要买什么样的房子，地段如何等一系列条件。

• 第二阶段，经纪人认识需求。经纪人得到这些需求后，会去分析我手上有哪些房源满足顾客的需求，这是经纪人的认知阶段。

• 第三阶段，推荐。经纪人通过自己的认知会给客户推荐一系列相关的房源。

• 第四阶段，找到满意房源。通过带看、对比等，最后客户会找到自己满意的房源，完成交易。

但是这个过程中，有两个比较大的问题。第一个问题，经纪人如何认知需求。

因为每个人的想法都是不一样的，我给你说的和你理解的东西是会有偏差的，如果是成熟的经纪人这个问题会稍微好一点

第二个问题，推荐环节。有一些客户的需求表达是有问题的，他只能是告诉你我需要这个房源，需求很浅层。

经纪人获取的信息有限，只能通过客户说的的东西来进行推荐；至于推荐的房源是不是客户真正想要的，很难说。

4.1 行为数据赋能经纪人决策

我们希望借助 GrowingIO 的数据，来解决这两个阶段的问题。下面是我们总结的用户使用 C 管家时的数据流向图。

找房的客户打开我们经纪人的 C 管家小程序店铺名片，在浏览经纪人的店铺或者房源的时候，我们会去记录一些客户的公开的非敏感行为数据。

同时，我们会将这些数据实时推送到经纪人的手机上，告诉经纪人有用户正在看你的房子。

通过观察客户的浏览行为，然后经纪人去找到客户真实关注的区域、价格区间等需求，让经纪人更加全面的了解客户的意向。

当经纪人和客户交流的时候，经纪人会有的放矢地进行推荐和营销。

在最后一个阶段我们会生成一系列的报表，如客户数据报表、经纪人数据报表、成交情况报表，给到管理者去进行跟踪和查看。

这是我们将这一系列想法落地的过程，上图展示我们从 GrowingIO 获取用户行为原始数据，然后对客户的行为轨迹进行整合，并通过小程序展示给经纪人。

通过实时的消息推送，告诉经纪人你的客户正在看你的店铺和房源。

这样一个热数据，能够在经纪人和客户交流的时候帮助到经纪人。

在实际业务中，经纪人会有一些困惑，比如说和一个客户聊了很久、推荐了很久，但是一直成交不了。

我们想通过 GrowingIO 提供的原始数据，去做一些研究，看看能不能从客户的关系网络中找到一些答案。

我们发现，经纪人将房源分享给我们的客户后，还会有二次和三次的转发。

产生这个动作的原因，可能和客户家庭关系有关，这个客户并不能直接决定是否购买这个房子，要和家人朋友讨论。

经纪人和家里的男主人聊了很久，感觉意向非常强烈但始终没有成交，可能最后做决定的是他的老婆，老公没有决策权。

通过客户的分享，比如二次或者三次转发，我们对客户的家庭成员有一个了解。

我们对分享数据进行研究，希望找到突破口，搞清楚谁是我们交易过程中的真正决策人。

4.2 更多营销场景的探索

我们一直在探索数据的应用场景，充分利用 GrowingIO 数据分析工具的价值

利用 GrowingIO 的看板和数据分析工具，我们会定期每 1 个月左右出一些专题研究或数据分析报告，并在集团或各地分公司进行分享。

比如我们研究过：

• 一度客户的每次分享能够带来多少客户，分布情况如何；

• 客户关系网的广度，每次经纪人分享给客户房源之后，客户会分享给多少人看，有多少人帮他/她做决策；

• 客户转化与带看数量关系分布，客户在买房过程中，一共看了多少套房源，才有决定去买房；

• 转化客户占比情况等等。

我们每个月都会去给自己提一些奇怪的想法，去做一些研究，出一些报告，然后给到我们各地的运营和决策层，让他们去思考或者给我们反馈，更好支持中原地产业务的增长。

我今天分享的内容就到这里，希望对大家有所启发和帮助，谢谢大家。