補貼，補貼，還是補貼。“補貼時代”的互聯(lián)網(wǎng)用戶是幸福的，若能搶到產(chǎn)品紅包、新手返利券或者特惠活動，打車、叫外賣、看電影，甚至打包洗衣服的開支都能降低。
隨著互聯(lián)網(wǎng)“用戶為王，流量為王”的思想不斷被強化，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品殺入到傳統(tǒng)行業(yè)時，補貼通常是改變用戶習(xí)慣的一個“法寶”。這背后的O2O服務(wù)產(chǎn)品訴求，當(dāng)然是利用“補貼”來吸引用戶，以此改變傳統(tǒng)的消費生活方式。
但其實一個疑問一直懸在很多從業(yè)者的心頭：面對動輒上億，甚至幾十億元的補貼，互聯(lián)網(wǎng)公司砸出去的這筆錢到底起到了什么效果?若補貼消失，用戶會有哪些反應(yīng)?
企鵝智酷針對該類問題做了用戶調(diào)查，以此來揭開這個熱點事件的核心謎團。
打車應(yīng)用補貼規(guī)模高 用戶使用次數(shù)也最多
滴滴打車去年用戶數(shù)破億時，支付的補貼總額超過了14億元，這還只是他們77天的補貼成本。雙十二期間短短幾天內(nèi)，滴滴打車又補貼1.3億元，快的打車補貼1.8億元。如今補貼政策仍在繼續(xù)，為了加大乘客打上車的成功率，補貼甚至延伸到了司機端。
這樣大手筆的補貼政策當(dāng)然也惠及了更多用戶。打車應(yīng)用成為用戶使用補貼最頻繁的產(chǎn)品。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，52.1%的用戶表示使用打車應(yīng)用的補貼次數(shù)最多。
排在第二位的是外賣應(yīng)用，20.8%用戶使用外賣應(yīng)用的補貼次數(shù)最多。外賣服務(wù)的補貼大戰(zhàn)始于2014年下半年，部分地區(qū)的補貼幅度達到了“滿20元減12元”。此前企鵝智酷的調(diào)查也發(fā)現(xiàn)，在讀高校生是使用外賣補貼比例最高的人群。
電影應(yīng)用的補貼使用頻率位居第三位，15.2%用戶表示經(jīng)常使用。一些電影票應(yīng)用在特定時段推出的9.9元、19.9元特惠活動也表現(xiàn)出吸引力。
專車應(yīng)用雖然單筆補貼力度都比較大，比如單筆補貼20元、甚至單筆50元的優(yōu)惠券等活動都比較普遍，可用戶使用的次數(shù)卻比較低，僅7.6%的用戶表示經(jīng)常使用專車應(yīng)用補貼。家政類服務(wù)的補貼使用次數(shù)最低，為4.3%。
朋友社交分享是了解補貼活動的主要渠道
補貼類推廣的最主要渠道仍以線上為主。朋友之間的社交分享，是用戶了解產(chǎn)品補貼的重要方式。企鵝智酷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40.8%的用戶表示通過社交網(wǎng)絡(luò)上的朋友分享了解到補貼服務(wù)。這也和產(chǎn)品的推廣手段有關(guān)，比如打車應(yīng)用的紅包分享、優(yōu)惠券推廣等。
商家的線上推廣也是非常重要的推廣渠道，占比達到30.5%。其次是媒體推廣，占比為17.4%。
商家的線下推廣占比最低，為11.3%。
八成用戶因補貼才開始使用產(chǎn)品
補貼是讓用戶了解到某類產(chǎn)品并開始使用的原因嗎?82.4%用戶選擇“是”，17.6%用戶選擇“否”。從這個數(shù)據(jù)的反饋來看，補貼的確成為產(chǎn)品推廣的利器。
讓人欣慰的是，雖然用戶因為受到補貼的刺激才開始了解并使用產(chǎn)品，但使用完產(chǎn)品以后，31.2%用戶對產(chǎn)品滿足需求的評價是很滿意，52.4%用戶表示基本滿意。
僅16.4%用戶表示不滿意，認為使用該服務(wù)的目的只是因為補貼的誘惑。
停止補貼后，50%用戶不會棄用
核心的問題來了�；ヂ�(lián)網(wǎng)產(chǎn)品靠補貼吸引來用戶后最大的疑問是，若補貼停止后，用戶會大量流失嗎?
從調(diào)查結(jié)果來看，至少50%用戶不會立刻放棄該產(chǎn)品。11.7%用戶選擇照常使用，39.1%用戶稱不棄用，但會降低使用頻次。
剩余32.1%用戶選擇找其它有補貼的同類產(chǎn)品。17.1%用戶表示會棄用。
結(jié)論：
盡管我們依然不能精確地量化出補貼的真實效果，以及補貼停止后，用戶的實際留存率會達到多少——這也是很多互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品想嘗試做出決策但又顧慮重重的原因。
但企鵝智酷此次調(diào)查的價值和意義在于，它通過對近4000名精準(zhǔn)用戶的調(diào)研，基本繪制出了一幅具有參考價值的用戶圖像，和產(chǎn)品決策的影響參考。
在補貼的作用方面，調(diào)查驗證了這一模式的巨大價值。超過八成的用戶是因為補貼才開始使用了相關(guān)產(chǎn)品，考慮到調(diào)查樣本的細分性，這一比例是驚人的。
在補貼停用后的用戶留存方面，高達50%的留存率同樣具備很好的參考價值。
如果我們以此來推演整個補貼過程從啟動到停止的真實效果，即82.4%的新增產(chǎn)品用戶由補貼而帶來，當(dāng)補貼停止后，會有50.8%的用戶選擇留存 (即使其中部分用戶的使用頻率會降低)，那么兩者比例相乘，即可估算出，補貼行為的全過程，大致可以給產(chǎn)品帶來并最終留下當(dāng)前規(guī)模用戶中41.85%的增 量。
所以，瘋狂的市場行為背后，一定有讓其瘋狂的真實原因。