Come ottenere la fidelizzazione continua dei nuovi utenti?

Mentre il dividendo del traffico sta svanendo, dove può andare l'APP per chiedere la crescita degli utenti? Alcune APP scelgono di convertire da super utenti; alcune APP scelgono di affondare il mercato per ottenere più nuovo traffico; alcune APP aumentano il chip di incentivo alla condivisione degli utenti in cambio della fissione degli utenti ...... ma l'ansia del funzionamento delle APP non si ferma mai, per quanto tempo questi metodi possono mantenere la crescita? Dov'è il prossimo punto di crescita delle operazioni degli utenti?

Risorse che devono essere sviluppate

Al giorno d'oggi, il costo del processo di acquisizione degli utenti target e poi della loro conversione in utenti dei propri prodotti è diventato molto costoso. E in un ambiente competitivo così brutale, è una tendenza riconosciuta nel settore ottenere buoni risultati nelle operazioni dei nuovi utenti con l'aiuto dell'intelligence dei dati. Tuttavia, come utilizzare la tecnologia di intelligence dei dati per massimizzare l'effetto di crescita è una curva di apprendimento.

Le risorse utente devono ancora essere sviluppate

Per comprendere l'ansia degli operatori delle app, Personal Push ha condotto un'analisi dei big data sugli utenti attivi delle app più diffuse sul mercato, come informazioni, video e strumenti. I risultati dell'analisi mostrano che, fatta eccezione per alcune app che utilizzano premi in denaro per la fissione degli utenti, gli utenti attivi mensili medi delle tre categorie principali di app sono il 27,8% dello stock. In altre parole, l'app ha ancora più del 70% delle risorse utente ancora da sviluppare.

Perché l'app non va a toccare il valore di questo 70% di utenti? Sulla base dell'analisi dei dati, il push personale ha anche effettuato ricerche su alcune operazioni delle app. La ricerca ha rilevato che la maggior parte delle app ha una capacità di ritratto dell'utente insufficiente, il che limita lo sviluppo di operazioni utente raffinate.

Ad esempio, circa il 60% dei vecchi utenti in queste app ha preferenze ritratto incomplete o non valide, mentre le preferenze degli utenti inattivi appena registrati sono completamente sconosciute. Vale a dire, le app non vogliono sfruttare questo 70% delle risorse degli utenti, ma mancano di comprensione di questi utenti inattivi e non esiste un buon modo e un buon modo per capire.

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I dati e le barriere tecnologiche, con il risultato che il sistema delle persone APP è difficile da funzionare

Se l'app vuole rivitalizzare gli utenti, deve prima capirli davvero. Pertanto, il ritratto dell'utente è un modo importante per l'app di comprendere gli utenti ed è anche uno strumento necessario per perfezionare le operazioni. l'app può scoprire diverse caratteristiche degli utenti attraverso il ritratto dell'utente, inserire tag diversi sugli utenti e quindi raggruppare gli utenti in base alla combinazione di tag, quindi eseguire operazioni di gruppo.

Al momento, molte app stanno iniziando a prestare attenzione all'applicazione dei ritratti degli utenti e alcune grandi aziende utilizzeranno strumenti di dati di terze parti per fornire assistenza sulla base del proprio sistema di ritratti degli utenti, con l'obiettivo di perfezionare le operazioni attraverso ritratti accurati degli utenti . Tuttavia, ci sono ancora molti problemi che devono essere risolti se l'app vuole che il ritratto dell'utente sia sufficientemente accurato.

L'ottimizzazione del ritratto dell'utente dell'app è un processo graduale, che richiede molteplici condizioni necessarie come precipitazione temporale, accumulo di dati e perfezionamento del modello dell'algoritmo. Ad esempio, l'app non riesce a comprendere con precisione le preferenze dei nuovi utenti registrati, la cui essenza sta nella mancanza di tempo per interagire con gli utenti, basandosi su alcune informazioni compilate dagli utenti in fase di registrazione e non sufficientemente accurate.

Il problema del ritratto incompleto delle app degli utenti silenziosi risiede nella mancanza di continuità e stabilità dell'accumulo di dati delle app per gli utenti inattivi, incapaci di comprendere i cambiamenti della migrazione nelle esigenze degli utenti. L'app nel periodo di avvio è vincolata da fondi e manodopera e lo sviluppo dei ritratti degli utenti non è abbastanza forte, con conseguente scarsa differenziazione dei ritratti degli utenti per essere utili. Queste non sono cose che possono essere fatte durante la notte per l'app e al momento sono anche i colli di bottiglia.

Usa le persone per attivare il restante 70% delle risorse utente

L'app vuole risolvere il problema del ritratto dell'utente accurato, da un lato, deve avere pazienza ed essere in grado di iterare e aggiornare continuamente il ritratto dell'utente; dall'altro, può costituire la bacheca corta del proprio ritratto utente e migliorare l'accuratezza del ritratto utente con il vantaggio di fornitori di servizi di dati di terze parti con piena dimensione, buona continuità e forte stabilità; infine, deve anche combinarsi con lo scenario di utilizzo del funzionamento dell'app e apportare innovazioni al proprio ritratto utente. Infine, è necessario apportare innovazione anche all'applicazione del proprio profilo utente in combinazione con lo scenario di utilizzo del funzionamento dell'app.

Riassumi i metodi di applicazione delle persone attraverso una ricerca approfondita

Nuovo modello di previsione dell'utente

Le operazioni delle app utilizzano spesso servizi dati di terze parti per svolgere un buon lavoro nell'avviamento a freddo di nuovi utenti, ma quando li utilizzano scopriranno che i tag forniti da servizi dati di terze parti hanno una corrispondenza bassa con i propri tag utente e non possono coprire l'intero importo. Prendi l'etichetta del livello di consumo come esempio, app diverse hanno definizioni diverse per l'etichetta del livello di consumo dell'utente. L'acquisto di app di gruppo che spende più di 300 persone è considerato ad alto consumo, mentre 100.000 modelli nell'app per auto appartengono ai modelli di fascia bassa.

Pertanto, l'app per dati di terze parti non può essere utilizzata direttamente, è meglio generare etichette personalizzate che corrispondano al proprio sistema di etichettatura attraverso la modellazione dei dati di entrambe le parti.

Personal Push User Portrait ha collaborato con un'app informativa ed entrambe le parti hanno prodotto una nuova etichetta verticale completa e personalizzata attraverso la modellazione dei dati congiunti e l'accuratezza della previsione dell'etichetta ha raggiunto il 70% dopo il test. Nel processo di avvio a freddo, l'app ha consigliato i contenuti interessati ai nuovi utenti tramite tag personalizzati e il giorno successivo il tasso di fidelizzazione dei nuovi utenti è aumentato del 18%.

Complementazione del ritratto dell'utente silenzioso

Nel dividendo del traffico esaurito di oggi, è più prezioso per un'app attivare un utente silenzioso piuttosto che richiamare un nuovo utente. Ciò non solo consente di risparmiare sui costi di crescita, ma facilita anche la continuità e la stabilità dell'accumulo dei dati delle app e fornisce dati preziosi per lo sviluppo e l'applicazione dei dati delle app.

App per svegliare un utente silenzioso, non semplicemente riavere brutalmente l'utente, ma è necessario distinguere le cause interne ed esterne della perdita dell'utente, corrispondenti a utenti diversi e situazioni diverse, per realizzare metodi e soluzioni operative diverse. Le cause interne possono essere trovate dai dati interni dell'app, ma per le cause esterne del silenzio dell'utente, dobbiamo utilizzare la capacità dei dati di tre parti per comprendere i cambiamenti delle preferenze comportamentali online degli utenti durante il periodo di silenzio e cerchiare il utenti che hanno bisogno di essere risvegliati. Per questi utenti che hanno bisogno di essere risvegliati, non è sufficiente utilizzare i dati che hanno lasciato sull'app qualche giorno fa, ma devono anche combinare con dati esterni, insight sulla migrazione dei bisogni e degli interessi degli utenti, attraverso la selezione di canali e contenuti personalizzati, in modo che gli utenti possano tornare a vivere.

Funzionalità di ritratto utente personalizzate

Nel mondo di oggi, in cui le preferenze relative agli interessi degli utenti sfidano costantemente l'immaginazione umana, è difficile trovare un equilibrio tra la raffinatezza dei ritratti degli utenti e il costo della creazione di app. L'etichetta è troppo grossolana, il grado di differenziazione non è sufficiente per indirizzare con precisione gli utenti. Con tag più fini, sono necessari più dati e più tempo per accumularsi e il costo non può essere controllato. In un tale dilemma, il funzionamento dell'app può creare e aggiornare caratteristiche distintive in tempo reale attraverso la capacità di modellazione dei dati di fornitori di servizi dati di terze parti, combinata con la loro ricerca approfondita su un determinato campo, per aiutare a ottimizzare i ritratti degli utenti.

Ad esempio, per l'etichetta degli appassionati di basket, le caratteristiche distintive tradizionali si basano sul grado di preferenza dell'applicazione di basket dell'utente. app se vuoi che l'etichetta sia più precisa, puoi combinare il comportamento specifico dell'utente di guardare il gioco, scene offline specifiche per personalizzare le funzionalità e generare etichette utente più accurate.

In breve, l'Internet mobile sta per entrare nell'era della crescita interiore, i requisiti delle app per il funzionamento raffinato diventeranno sempre più elevati e il ruolo dei ritratti degli utenti nel funzionamento raffinato diventerà sempre più importante.

L'app esegue solo ritratti di utenti eccellenti, al fine di comprendere e cogliere veramente le esigenze degli utenti, fare un buon lavoro di prodotti e servizi, ottenere una buona conversione del 30% dei super utenti, rivitalizzando il restante 70% di risorse dell'utente. L'app non può che fare un buon lavoro nel capire e cogliere le esigenze degli utenti, e fare un buon lavoro in prodotti e servizi, in modo da ottenere la conversione del 30% dei super utenti e rivitalizzare il restante 70% delle risorse degli utenti.