Dilemma ba chiều của airdrop: vừa phải thu hút người dùng, vừa phải giữ chân họ, vậy đâu là cách thực hiện airdrop đúng đắn cho dự án?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Dilemma ba chiều của airdrop: vừa phải thu hút người dùng, vừa phải giữ chân họ, vậy đâu là cách thực hiện airdrop đúng đắn cho dự án?
Ngừng thực hiện các đợt airdrop một lần!
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: KERMAN KOHLI
Biên dịch: TechFlow
Gần đây, Starkware đã thực hiện đợt airdrop được mong đợi từ lâu. Như hầu hết các đợt airdrop khác, sự kiện này đã gây ra rất nhiều tranh cãi.
Vậy tại sao tình trạng này lại cứ lặp đi lặp lại? Bạn có thể nghe thấy một số quan điểm sau:
-
Nhân sự nội bộ chỉ muốn bán tháo và rút ra hàng tỷ đô la
-
Đội ngũ không biết cách làm tốt hơn và cũng chưa nhận được lời khuyên đúng đắn
-
Cá voi nên được ưu tiên cao hơn vì họ mang lại tổng giá trị khóa (TVL)
-
Airdrop nhằm mục đích dân chủ hóa việc tham gia tiền mã hóa
-
Không có những người farm thì sẽ không có sử dụng giao thức hay kiểm thử dưới áp lực
-
Các động cơ airdrop không phù hợp tiếp tục tạo ra những tác dụng phụ kỳ lạ
Tất cả các quan điểm trên đều không sai, nhưng cũng chẳng hoàn toàn đúng. Hãy cùng đi sâu vào một vài trong số đó để đảm bảo chúng ta hiểu rõ toàn diện về vấn đề hiện tại.
Khi thực hiện airdrop, bạn phải lựa chọn giữa ba yếu tố:
-
Hiệu quả vốn
-
Phi tập trung
-
Tỷ lệ giữ chân
Bạn thường thấy rằng airdrop hoạt động tốt ở một chiều kích, nhưng hiếm khi cân bằng tốt ở hai hoặc cả ba chiều kích.
Hiệu quả vốn là tiêu chuẩn dùng để xác định lượng token phân bổ cho người tham gia. Càng hiệu quả trong việc phân bổ airdrop, nó càng biến thành khai thác thanh khoản (mỗi đô la gửi vào nhận được một token), điều này có lợi cho cá voi.
Phi tập trung liên quan đến việc ai nhận token của bạn và theo tiêu chí gì. Các đợt airdrop gần đây đã áp dụng phương pháp với các tiêu chuẩn tùy ý nhằm tối đa hóa phạm vi bao phủ người nhận. Điều này thường là tích cực vì giúp tránh rắc rối pháp lý, đồng thời giúp nhiều người trở nên giàu có và tăng thêm uy tín.
Tỷ lệ giữ chân được định nghĩa là phần trăm người dùng còn lại sau airdrop. Về cơ bản, đây là thước đo mức độ phù hợp giữa người dùng và mục đích của bạn. Tỷ lệ giữ chân càng thấp, sự phù hợp với mục đích của bạn càng kém. Theo chuẩn ngành, tỷ lệ 10% nghĩa là chỉ 1 trong 10 địa chỉ là người dùng thật sự!
Bỏ qua tạm thời tỷ lệ giữ chân, hãy xem xét kỹ hơn hai yếu tố đầu tiên: hiệu quả vốn và phi tập trung.
Hiệu quả vốn
Để hiểu điểm đầu tiên về hiệu quả vốn, hãy giới thiệu một thuật ngữ mới: “hệ số Sybil”. Về cơ bản, hệ số này tính toán lợi ích bạn thu được khi phân bổ một đô la vốn vào một số lượng tài khoản nhất định.
Vị trí của bạn trong dải này cuối cùng sẽ quyết định mức độ lãng phí của airdrop. Nếu hệ số sybil của bạn là 1, về mặt kỹ thuật, điều này có nghĩa bạn đang vận hành chương trình khai thác thanh khoản – điều này sẽ khiến nhiều người dùng tức giận.
Tuy nhiên, khi bạn như dự án Celestia, hệ số sybil vọt lên tới 143, bạn sẽ thấy hành vi cực kỳ lãng phí và hiện tượng khai thác thanh khoản tràn lan.
Phi tập trung
Điều này dẫn chúng ta đến điểm thứ hai về phi tập trung: bạn cuối cùng muốn giúp đỡ là “người nhỏ”, một người dùng thật sự sẵn sàng sử dụng sản phẩm của bạn từ sớm dù họ không giàu có. Nếu hệ số sybil của bạn gần bằng 1, bạn sẽ cấp rất ít airdrop cho “người nhỏ” và phần lớn rơi vào tay “cá voi”.
Giờ đây, cuộc tranh luận về airdrop trở nên gay gắt. Có ba nhóm người dùng ở đây:
-
“Người nhỏ A”: chỉ muốn kiếm nhanh tiền rồi rời đi (có thể dùng vài ví trong quá trình này)
-
“Người nhỏ B”: sau khi nhận airdrop vẫn muốn ở lại và yêu thích sản phẩm của bạn
-
“Chuyên gia farm airdrop hành xử như nhiều người nhỏ”: chắc chắn nhằm chiếm phần lớn phần thưởng của bạn rồi chuyển sang dự án tiếp theo.
Loại thứ ba là tệ nhất, loại đầu tiên ở mức độ nào đó vẫn chấp nhận được, loại thứ hai là lý tưởng nhất. Làm sao để phân biệt ba nhóm này chính là thách thức lớn trong vấn đề airdrop.
Vậy, làm thế nào để giải quyết vấn đề này? Dù tôi không có giải pháp cụ thể, tôi có một suy nghĩ triết học về cách giải quyết vấn đề này mà tôi đã suy ngẫm và quan sát trực tiếp trong vài năm qua: phân khúc theo dự án (project-relative segmentation).
Tôi sẽ giải thích ý tôi. Nhìn rộng ra, hãy suy nghĩ về vấn đề nền tảng: bạn có tất cả người dùng, và bạn cần có thể chia họ thành các nhóm dựa trên một tiêu chí giá trị nào đó. Giá trị ở đây liên quan đến bối cảnh riêng của người quan sát, do đó sẽ khác nhau tùy dự án. Việc cố gắng áp dụng một "bộ lọc airdrop thần kỳ" là không đủ. Bằng cách khám phá dữ liệu, bạn có thể bắt đầu hiểu rõ thực tế về người dùng của mình và bắt đầu đưa ra quyết định dựa trên khoa học dữ liệu để triển khai airdrop theo cách cụ thể.
Tại sao không ai làm điều này? Đó là một bài viết khác mà tôi sẽ viết trong tương lai, nhưng tóm tắt ngắn gọn: đây là một bài toán khó đòi hỏi chuyên môn về dữ liệu, thời gian và tiền bạc. Không nhiều đội ngũ sẵn sàng hoặc có khả năng làm điều này.
Tỷ lệ giữ chân
Chiều kích cuối cùng tôi muốn thảo luận là tỷ lệ giữ chân. Trước khi nói đến, tốt hơn hết nên định nghĩa rõ nó là gì. Tôi sẽ tóm tắt như sau: Tỷ lệ giữ chân = Số người nhận airdrop / Số người giữ airdrop
Hầu hết các đợt airdrop đều mắc một lỗi điển hình: biến nó thành sự kiện một lần duy nhất.
Để chứng minh điều này, tôi cảm thấy có lẽ cần một chút dữ liệu! May mắn thay, OP thực sự đã thực hiện nhiều đợt airdrop! Tôi hy vọng có thể tìm thấy một bảng điều khiển Dune đơn giản nào đó cung cấp dữ liệu giữ chân mà tôi muốn, nhưng tiếc là tôi đã nhầm. Vì vậy, tôi quyết định tự lấy dữ liệu.
Tôi không muốn quá phức tạp, chỉ muốn hiểu một điều đơn giản: tỷ lệ phần trăm người dùng có số dư OP khác không thay đổi như thế nào theo từng đợt airdrop liên tiếp.
Tôi truy cập trang web này, lấy danh sách tất cả các địa chỉ tham gia airdrop OP. Sau đó tôi xây dựng một chương trình crawler nhỏ, thủ công lấy số dư OP của từng địa chỉ trong danh sách (sử dụng một số điểm RPC nội bộ), rồi xử lý dữ liệu.
Trước khi đi sâu, một lưu ý quan trọng: mỗi đợt airdrop OP hoàn toàn độc lập với đợt trước. Không có phần thưởng hay liên kết nào để giữ lại token từ đợt airdrop trước.
Airdrop 1
Phát cho 248.699 người nhận theo tiêu chí tại đây, tóm lại, người dùng nhận token dựa trên các hành động sau:
-
Người dùng OP Mainnet (92.000 địa chỉ)
-
Người dùng lặp lại trên OP Mainnet (19.000 địa chỉ)
-
Cử tri DAO (84.000 địa chỉ)
-
Người ký đa chữ ký (19.500 địa chỉ)
-
Người quyên góp Gitcoin trên L1 (24.000 địa chỉ)
-
Người bị loại do giá ETH (74.000 địa chỉ)
Sau khi phân tích tất cả người dùng này và số dư OP của họ, tôi có được phân bố sau. Số dư 0 cho thấy người dùng đã bán, vì OP chưa nhận sẽ được gửi trực tiếp vào địa chỉ đủ điều kiện, chi tiết xem tại trang web này.
Dù sao thì, so với những đợt airdrop trước đây tôi từng quan sát, lần đầu tiên này bất ngờ tốt! Hầu hết tỷ lệ airdrop đều trên 90%. Chỉ 40% có số dư 0 – quá tốt.
Sau đó tôi muốn hiểu từng tiêu chí đóng vai trò gì trong việc xác định người dùng có khả năng giữ token. Vấn đề duy nhất của phương pháp này là địa chỉ có thể thuộc nhiều nhóm, làm méo dữ liệu. Tôi sẽ không nhìn bề nổi, mà dùng một chỉ báo sơ bộ:
Trong nhóm người dùng OP một lần, tỷ lệ số dư 0 cao nhất, tiếp theo là nhóm bị loại do giá ETH. Rõ ràng, đây không phải nhóm người dùng tốt nhất. Nhóm đa chữ ký có tỷ lệ thấp nhất, tôi cho rằng đây là dấu hiệu tốt vì việc thiết lập một ví đa chữ ký để farm airdrop không hề dễ dàng với farmer!
Airdrop 2
Đợt airdrop này phân phối cho 307.000 địa chỉ, nhưng theo tôi, tiêu chí đặt ra thiếu suy nghĩ. Tiêu chuẩn như sau:
-
Phần thưởng ủy quyền quản trị dựa trên số lượng OP ủy quyền và thời gian ủy quyền.
-
Hoàn lại một phần phí Gas cho người dùng OP tích cực đã chi một khoản nhất định phí Gas.
-
Phần thưởng nhân số được xác định bởi các thuộc tính bổ sung liên quan đến quản trị và sử dụng.
Theo trực giác, tôi cảm thấy đây không phải tiêu chuẩn tốt, vì bỏ phiếu quản trị là việc dễ bị robot thao túng và khá dễ dự đoán. Như ta sẽ thấy bên dưới, trực giác của tôi không sai lệch nhiều. Tôi ngạc nhiên về tỷ lệ giữ chân thực tế lại thấp đến vậy!
Gần 90% địa chỉ có số dư OP bằng 0! Đây là thống kê giữ chân airdrop phổ biến mà mọi người quen thấy. Tôi rất muốn đào sâu hơn, nhưng tôi muốn chuyển sang các đợt airdrop còn lại.
Airdrop 3
Đây chắc chắn là đợt airdrop tốt nhất mà đội OP từng thực hiện. Tiêu chuẩn phức tạp hơn trước đây. Đợt airdrop này phân phối cho khoảng 31.000 địa chỉ, quy mô nhỏ hơn nhưng hiệu quả hơn. Chi tiết tại đây:
-
Tổng số lượng OP ủy quyền tích lũy theo ngày (ví dụ: ủy quyền 20 OP trong 100 ngày: 20 * 100 = 2.000 OP*ngày).
-
Đại diện phải bỏ phiếu trên chuỗi quản trị OP trong thời gian snapshot (20/1/2023 0:00 UTC đến 20/7/2023 0:00 UTC).
Một chi tiết quan trọng cần lưu ý là tiêu chí bỏ phiếu trên chuỗi xảy ra sau đợt airdrop trước. Do đó, người tham gia đợt đầu có thể nghĩ “ừ, tôi đã làm xong việc cần thiết cho airdrop, giờ chuyển sang việc khác thôi”. Điều này rất tuyệt vì giúp phân tích dữ liệu giữ chân!
Chỉ 22% người nhận airdrop có số dư token bằng 0! Với tôi, điều này cho thấy đợt airdrop này ít lãng phí hơn hẳn so với trước đây. Điều này phù hợp với luận điểm của tôi rằng tỷ lệ giữ chân rất quan trọng, và dữ liệu bổ sung từ nhiều đợt airdrop hữu ích hơn người ta nghĩ.
Airdrop 4
Đợt airdrop này cấp cho 23.000 địa chỉ với tiêu chí thú vị hơn. Cá nhân tôi nghĩ tỷ lệ giữ chân sẽ cao, nhưng sau khi suy nghĩ, tôi có giả thuyết tại sao nó có thể thấp hơn kỳ vọng:
-
Bạn tạo NFT giao dịch tham gia siêu chuỗi. Tổng phí Gas trên các giao dịch chuyển NFT do địa chỉ của bạn tạo trên các chuỗi OP (OP Mainnet, Base, Zora). Đo trong 365 ngày trước thời điểm airdrop (10/1/2023 đến 10/1/2024).
-
Bạn tạo NFT hấp dẫn trên Ethereum Mainnet. Tổng phí Gas L1 Ethereum trong các giao dịch chuyển NFT do địa chỉ của bạn tạo, trong 365 ngày trước thời điểm airdrop (10/1/2023 đến 10/1/2024).
Bạn chắc chắn nghĩ người tạo hợp đồng NFT sẽ là chỉ báo tốt chứ? Thật không may, không phải vậy. Dữ liệu cho thấy điều ngược lại.
Dù không tệ như airdrop 2, nhưng so với airdrop 3, chúng ta đã tụt lùi đáng kể về tỷ lệ giữ chân.
Giả thuyết của tôi là nếu họ thêm bộ lọc bổ sung đối với các hợp đồng NFT bị đánh dấu spam hoặc có某种“độ tin cậy”, các con số sẽ cải thiện đáng kể. Tiêu chuẩn này quá rộng. Hơn nữa, vì token được airdrop trực tiếp vào các địa chỉ này (không cần claim), bạn sẽ thấy trường hợp người tạo NFT lừa đảo nghĩ “ồ, đây là tiền miễn phí. Đã đến lúc bán rồi”.
Cuối cùng
Khi viết bài này và tự thu thập dữ liệu, tôi đã chứng minh/phản bác được một số giả thuyết của mình – điều này chứng tỏ rất có giá trị. Đặc biệt, chất lượng airdrop của bạn liên quan trực tiếp đến tiêu chí lọc của bạn. Những người cố tạo “điểm airdrop” chung chung hay dùng mô hình học máy tiên tiến sẽ thất bại do dữ liệu không chính xác hoặc quá nhiều cảnh báo sai. Học máy tuyệt vời, cho đến khi bạn cố hiểu nó đưa ra câu trả lời thế nào.
Khi viết kịch bản và mã cho bài này, tôi nhận được dữ liệu airdrop của Starkware – cũng là một bài tập thú vị. Tôi sẽ nói về điều đó trong bài tiếp theo. Điểm then chốt các đội nên học hỏi là:
-
Dừng các đợt airdrop một lần duy nhất! Bạn đang tự hại mình. Hãy triển khai các động cơ giống A/B testing. Lặp đi lặp lại nhiều lần và tận dụng kinh nghiệm quá khứ để định hướng mục tiêu tương lai.
-
Tiêu chí xây dựng trên các airdrop trước sẽ nâng cao hiệu quả. Thực tế, hãy cấp thêm token cho người giữ token trong cùng một ví. Làm rõ với người dùng rằng họ nên kiên trì dùng một ví và chỉ đổi ví khi thực sự cần thiết.
-
Thu thập dữ liệu tốt hơn để đảm bảo phân khúc airdrop thông minh và chất lượng cao hơn. Dữ liệu xấu = kết quả xấu. Như ta thấy trong bài viết, tiêu chí càng “dễ dự đoán” thì tỷ lệ giữ chân càng tệ.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@kermankohli
