新規ユーザーの継続的な維持を実現するにはどうすればよいですか？
公開: 2022-02-24
トラフィックの配当が減少しているので、APPはどこでユーザーの成長を求めることができますか？ 一部のAPPは、スーパーユーザーからの変換を選択します。 一部のAPPは、より多くの新しいトラフィックを獲得するために市場を沈めることを選択します。 一部のAPPは、ユーザーの核分裂と引き換えにユーザー共有のインセンティブチップを増やします......しかし、APPの操作に対する不安は決して止まりません。これらの方法は、どれだけ成長を維持できるでしょうか。 ユーザー操作の次の成長点はどこですか？
開発が必要なリソース
今日では、ターゲットユーザーを獲得し、それを自社製品のユーザーに変換するプロセスのコストは非常に高くなっています。 そして、そのような厳しい競争環境では、データインテリジェンスの助けを借りて新しいユーザー操作でうまくいくことが業界で認識されている傾向です。 ただし、データインテリジェンステクノロジーを使用して成長効果を最大化する方法は、学習曲線です。
ユーザーリソースはまだ開発されていません
パーソナルプッシュは、アプリオペレーターの不安を理解するために、情報、ビデオ、ツールなど、市場で人気のあるアプリのアクティブユーザーに関するビッグデータ分析を実施しました。 分析結果によると、ユーザーの核分裂に現金報酬を使用する一部のアプリを除いて、アプリの3つの主要なカテゴリの平均月間アクティブユーザーは株式の27.8％です。 言い換えれば、アプリにはまだ開発されていないユーザーリソースの70％以上があります。
なぜアプリはこの70％のユーザーの価値を利用しないのですか？ データの洞察に基づいて、個人的なプッシュもいくつかのアプリの操作に関する調査を行いました。 調査によると、ほとんどのアプリにはユーザーポートレートの機能が不十分であり、洗練されたユーザー操作の開発が制限されています。
たとえば、これらのアプリの古いユーザーの約60％は、不完全または無効な縦向きの設定を持っていますが、新しく登録された非アクティブなユーザーの設定は完全に不明です。 つまり、アプリはこれらの70％のユーザーリソースを悪用することを望んでいませんが、これらの非アクティブなユーザーを理解しておらず、理解するための良い方法や良い方法はありません。
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データとテクノロジーの障壁により、APPペルソナシステムが機能しにくくなる
アプリがユーザーを活性化させたい場合は、まずユーザーを本当に理解する必要があります。 したがって、ユーザーポートレートはアプリがユーザーを理解するための重要な方法であり、操作を洗練するために必要なツールでもあります。 アプリは、ユーザーのポートレートを通じてユーザーのさまざまな特性を発見し、ユーザーにさまざまなタグを付け、タグの組み合わせに従ってユーザーをグループ化し、グループ操作を実行できます。
現在、多くのアプリがユーザーポートレートの適用に注目し始めており、一部の大企業は、正確なユーザーポートレートによる操作の改善を目的として、サードパーティのデータツールを使用して独自のユーザーポートレートシステムに基づいて支援する予定です。 。 ただし、アプリでユーザーのポートレートを十分に正確にする必要がある場合は、解決する必要のある問題がまだたくさんあります。
アプリユーザーのポートレートの最適化は段階的なプロセスであり、時間の降水量、データの蓄積、アルゴリズムモデルの改良などの複数の必要な条件が必要です。 たとえば、アプリは新しく登録されたユーザーの好みを正確に理解できません。その本質は、登録中にユーザーが入力した情報に依存し、十分に正確ではないため、ユーザーと対話する時間がないことにあります。
サイレントユーザーの不完全なアプリポートレートの問題は、非アクティブなユーザーのアプリデータ蓄積の継続性と安定性の欠如にあり、ユーザーニーズの移行の変化を理解できません。 起動時のアプリは資金や人手に制約があり、ユーザーポートレートの開発は十分に強力ではないため、ユーザーポートレートの差別化が不十分で有用です。 これらはアプリで一晩でできることではなく、現在のボトルネックでもあります。
ペルソナを使用して、ユーザーリソースの残りの70％をアクティブ化します
アプリは、正確なユーザーポートレートの問題を解決したいと考えています。一方で、忍耐力があり、ユーザーポートレートを継続的に繰り返し更新できる必要があります。 一方、独自のユーザーポートレートのショートボードを構成し、フルディメンション、優れた継続性、強力な安定性を備えたサードパーティのデータサービスプロバイダーの利点を活用して、ユーザーポートレートの精度を向上させることができます。 最後に、アプリ操作の使用シナリオと組み合わせて、独自のユーザーポートレートを革新する必要もあります。 最後に、アプリ操作の使用シナリオと組み合わせて、独自のユーザープロファイルのアプリケーションに革新を加えることも必要です。
綿密な調査を通じてペルソナの適用方法を要約する
新しいユーザー予測モデル
アプリの操作では、サードパーティのデータサービスを使用して新規ユーザーのコールドスタートをうまく行うことがよくありますが、サードパーティのデータサービスによって提供されるタグは、サードパーティのデータサービスとの一致度が低く、全額をカバーします。 消費レベルラベルを例にとると、アプリごとにユーザー消費レベルラベルの定義が異なります。 300を超える共同購入アプリは高消費者と見なされますが、自動車アプリの100,000モデルはローエンドモデルに属します。
したがって、サードパーティデータ用のアプリを直接使用することはできません。両側のデータモデリングを通じて、独自のラベリングシステムに一致するカスタマイズされたラベルを生成することをお勧めします。
パーソナルプッシュユーザーポートレートは情報アプリと連携し、双方が共同データモデリングを通じて完全でカスタマイズされた新しいポートレートラベルを出力し、テスト後のラベル予測の精度は70％に達しました。 コールドスタートの過程で、アプリはカスタマイズされたタグを介して新規ユーザーに関心のあるコンテンツを推奨し、翌日の新規ユーザーの保持率は18％増加しました。
サイレントユーザーのポートレート補完
今日の枯渇したトラフィックの配当では、アプリが新しいユーザーをプルするよりもサイレントユーザーをアクティブ化する方が価値があります。 そうすることで、成長コストを節約できるだけでなく、アプリデータの蓄積の継続性と安定性を促進し、アプリデータの開発とアプリケーションに貴重なデータを提供します。
沈黙のユーザーを目覚めさせるアプリは、単に残酷にユーザーを取り戻すだけでなく、さまざまな操作方法とソリューションを作成するために、さまざまなユーザーとさまざまな状況に対応して、ユーザー損失の内部と外部の原因を区別する必要があります。 内部の原因はアプリの内部データから見つけることができますが、ユーザーの沈黙の外部の原因については、サイレント期間中のユーザーのオンライン行動の好みの変化を理解し、目覚める必要があるユーザー。 目覚めさせる必要のあるこれらのユーザーにとっては、数日前にアプリに残したデータを使用するだけでなく、外部データと組み合わせて、ユーザーのニーズと関心の移行に関する洞察を選択する必要があります。ユーザーが生き返ることができるように、チャネルとカスタマイズされたコンテンツ。
カスタマイズされたユーザーポートレート機能
ユーザーの関心の好みが常に人間の想像力に挑戦する今日の世界では、ユーザーのポートレートの細かさとアプリの構築コストのバランスを見つけることは困難です。 ラベルが粗すぎるため、差別化の程度はユーザーを正確にターゲットにするのに十分ではありません。 より細かいタグを使用すると、蓄積するためにより多くのデータとより長い時間が必要になり、コストを制御できなくなります。 このようなジレンマでは、アプリの操作により、サードパーティのデータサービスプロバイダーのデータモデリング機能と、特定の分野に関する独自の詳細な調査を組み合わせて、ユーザーのポートレートを最適化することで、特徴的な機能をリアルタイムで作成および更新できます。
たとえば、バスケットボールファンのラベルの場合、従来の特徴的な機能は、ユーザーのバスケットボールアプリケーションの好みの程度に基づいています。 アプリでラベルをより正確にしたい場合は、ゲームを視聴するユーザーの特定の動作、特定のオフラインシーンを組み合わせて機能をカスタマイズし、より正確なユーザーラベルを生成できます。
つまり、モバイルインターネットは内向きの成長の時代を迎えようとしており、洗練された操作に対するアプリの要件はますます高くなり、洗練された操作におけるユーザーのポートレートの役割はますます顕著になります。
アプリは、ユーザーのニーズを真に理解して把握し、製品やサービスを適切に処理し、スーパーユーザーの30％のコンバージョンを達成し、残りの70％を活性化するために、優れたユーザーポートレートのみを実行します。ユーザーリソース。 このアプリは、スーパーユーザーの30％のコンバージョンを達成し、残りの70％のユーザーリソースを活性化するために、ユーザーのニーズを理解して把握し、製品やサービスで良い仕事をすることしかできません。