互联网下半场,更需要价值持续增长!
2020-11-24 09:19:16 阅读(168) 评论(0)
本文分享了四点:定义超级用户开发超级用户以防止超级用户流失的第一步:定义超级用户不等于VIP用户,VIP用户来自传统行业,主要用“金钱”来衡量用户价值。但在互联网的下半年,用户不仅贡献了“金钱”,还帮助产品扩大用户,激发用户的需求。我们用四个维度来衡量超级用户:认可度(启动)、投入度(时间比例、费用比例)、稳定性(用户档案,持续活跃)和扩散性(主动共享)。这四个维度是自成循环的,只有认可才会投入,才会持续、积极地传播和更加认可。这里考虑的不是绝对值,而是投资比例。从用户生命周期的角度,可以快速区分“丢失用户、沉默用户、新手用户”,从而定位增长期的高价值用户,然后从高价值用户中找到高活跃、高贡献的人群,即超级用户:通过Push产品联动找到丢失用户、卸载应用程序用户;通过用户洞察力找到沉默用户;从用户投资维度定位新手用户;最终定位高潜在用户,超级用户的不断培养和发展。以上功能可通过U-AppAI版提供AI智能拉新方案,在行业内找到潜在的超级用户;通过合作媒体找到各种媒体中潜在超级用户的分布,制定有针对性的交付策略;然后通过Apptrack移动广告监控,在AI模型中总结人群数据、媒体数据和交付数据,进一步优化圈选模型。这一系列的过程是我们与媒体联动,共同优化,解决严重依赖交付策略、经验和成本的问题。增加超级用户的整体数量只不过是获取、开发和保留三种手段——尽可能将即将丢失的用户转化为超级用户,引导所有新用户成为超级用户,并继续提高超级用户的价值。第二步:获取超级用户有两个困难:一是获取客户的成本越来越高,一些行业的应用程序获取客户的成本高达300元/人,这是一个非常可怕的数字;二是交付优化严重依赖经验,各媒体渠道交付操作复杂。第二步:获取超级用户有两个困难:一是获取客户的成本越来越高,一些行业的应用程序获取客户的成本高达300元/人,这是一个非常可怕的数字;二是交付优化严重依赖经验,各媒体渠道交付操作复杂。如何解决它?在发布之前,知道谁是潜在的超级用户,并有针对性地发布。这就要求超级用户通过人工智能能力和各种渠道的分布来选择。比如潜在超级用户1万,媒体A8000,媒体B2000。我们通过有针对性的交付更有效,然后结合后链路行为进行监控和优化。综上所述,有四个步骤:找到用户:找到潜在的超级用户进行交付;制定策略:根据目标群体的媒体渠道进行交付;查看转换:通过广告监控定位最终转换的超级用户;优秀交付:通过用户点击情况智能优化交付方案。如果你能通过人工智能模型和全球用户肖像找到行业中的潜在超级用户;通过合作媒体找到各种媒体中潜在超级用户的分布,制定有针对性的交付策略;然后通过移动广告监控,在人工智能模型中总结人群数据、媒体数据和交付数据,进一步优化圈选模型。这一环节可以解决严重依赖交付策略、经验和成本的问题,这一系列过程可以与媒体联系,共同优化。如果你想开发超级用户,你必须在用户中找到潜在的股票。然而,行业之间的巨大差异使潜在用户的搜索难以捉摸。分享一个真实的案例,一个客户同时运行两个App,一个是阅读,这是第一个做的;后来扩展到母婴App。在下图中,横轴表示时间,纵轴表示投入程度。对于阅读应用程序,竞争非常激烈;对于母婴应用程序,用户在每个应用程序上的投资时间相似,每个应用程序都有优势和优势。由于观众的身份不同,母亲们会同时使用几个应用程序。因此,这两个行业对超级用户的描述完全不同。这个链接通过“时序模型”、“分段建模”、“基于循环神经网络的训练结构”可以在不同行业找到潜在的超级用户。第三步:发展超级用户,找到超级用户,就要知道自己喜欢什么,把自己喜欢什么,转化为超级用户。知道自己喜欢什么就是了解这个人。一是兴趣偏好。他是什么样的人,有什么特点,更多的是用户标签和肖像;二是行为偏好。捕捉用户行为偏好的难点是,对于应用程序来说,一个是前端行为,另一个是后端行为,其中大部分属于两个数据系统。在用户浏览行为的前端,后端数据将存储在自己的数据库中,很难从上帝的角度查看用户行为数据和交易特征。例如,打开前端行为和后端行为,然后通过事件分析、漏斗分析和保留分析来衡量用户的变化。识别用户后,就要投其所好。结合兴趣偏好和行为偏好,制定有针对性的产品,制定运营计划。当然,你也要通过行业的Benchmark来了解用户群在行业中的水平。如果超级用户数据得到改善,但整体用户情况在行业内没有突破,那么超级用户定义的范围很可能会出现问题。第四步:防止超级用户流失。当我们获得超级用户并开发更多的超级用户时,我们应该考虑如何防止他们流失。根据美国市场研究机构的数据,2017年人均下载应用程序数量为5.1,2017年人均安装应用程序为30,这表明应用程序卸载的可能性非常高。你还需要有三种能力来防止流失:高流失风险用户群。系统自动循环选择高损失风险用户,您可以直接存储为分组接触,也可以从侧面了解应用程序的健康状况和用户粘性;独立选择风险阈值。根据应用程序的发展阶段和行业属性,选择风险阈值;完整的风险分布显示。以分布的形式显示流失预警模型,做好预警防范工作。Push是拯救用户最直接的方法。Push推送有很多策略,比如以上两个Push,在推送时间、文案描述、观众选择等方面都存在很多问题。如果Push特别干扰用户,用户会选择关闭甚至卸载该应用程序的通知。所以恢复不是打扰,更应该做的是了解自己和敌人。你应该预测潜在用户是谁,你的行为习惯是什么;在Push中,用户是否在适当的时间打开应用程序,你应该及时收到通知,Push应该及时。在Push之前和之后,有必要在Push发送后了解用户后链路的行为,知道哪些用户转化为超级用户,最终形成一个完整的闭环。智能基于DI全域数据 人工智能能力使运营商能够挖掘、实现监控、分析、创新、管理和接触这五种数据能力,衡量谁将从四个纬度成为超级用户,并从用户生命周期的角度定义超级用户。通过用户洞察了解用户行为,通过全球用户标签了解用户行为;通过Push保存沉默用户,并通过丢失预警进行操作预防。此外,结合用户管理,从生命周期的角度将所有丢失和沉默的用户转化为潜在的超级用户,并将新手用户转化为超级用户。
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