신규 사용자를 지속적으로 유지하는 방법은 무엇입니까?

트래픽 배당금이 사라지면서 APP가 사용자 성장을 위해 어디로 갈 수 있습니까? 일부 APP는 수퍼유저에서 전환하도록 선택합니다. 일부 APP는 더 많은 새로운 트래픽을 얻기 위해 시장을 침몰시키기로 선택합니다. 일부 APP는 사용자 분열에 대한 대가로 사용자 공유의 인센티브 칩을 증가 ...하지만 APP 운영의 불안은 멈추지 않습니다. 이러한 방법이 언제까지 성장을 유지할 수 있습니까? 사용자 운영의 다음 성장 지점은 어디입니까?

개발해야 할 리소스

요즘은 타깃 유저를 확보해 자신의 상품 유저로 전환하는 과정에서 비용이 매우 많이 든다. 그리고 이러한 치열한 경쟁 환경에서 데이터 인텔리전스의 도움으로 새로운 사용자 작업에서 잘하는 것이 업계에서 인식되는 추세입니다. 그러나 데이터 인텔리전스 기술을 사용하여 성장 효과를 극대화하는 방법은 학습 곡선입니다.

사용자 리소스는 아직 개발되지 않았습니다.

앱 운영자의 불안을 이해하기 위해 Personal Push는 정보, 비디오, 도구 등 시장에서 인기 있는 앱의 활성 사용자에 대한 빅 데이터 분석을 수행했습니다. 분석 결과, 사용자 분열에 대해 현금 보상을 사용하는 일부 앱을 제외하고 앱의 세 가지 주요 범주의 평균 월간 활성 사용자는 주식의 27.8%인 것으로 나타났습니다. 즉, 앱은 아직 개발해야 할 사용자 리소스의 70% 이상을 가지고 있습니다.

앱이 사용자의 이 70%의 가치를 탭하지 않는 이유는 무엇입니까? 개인 푸시는 데이터 통찰력을 기반으로 일부 앱 운영에 대한 연구도 수행했습니다. 연구에 따르면 대부분의 앱은 사용자 초상화 기능이 부족하여 세련된 사용자 조작의 개발을 제한합니다.

예를 들어, 이러한 앱의 이전 사용자 중 약 60%는 불완전하거나 잘못된 세로 기본 설정을 가지고 있는 반면 새로 등록된 비활성 사용자의 기본 설정은 완전히 알려지지 않았습니다. 즉, 앱은 이러한 사용자 리소스의 70%를 악용하고 싶지 않지만 이러한 비활성 사용자에 대한 이해가 부족하고 이해할 수 있는 좋은 방법과 좋은 방법이 없습니다.

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데이터 및 기술 장벽으로 인해 APP 페르소나 시스템이 작동하기 어렵습니다.

앱이 사용자를 활성화하려면 먼저 사용자를 진정으로 이해해야 합니다. 따라서 사용자 초상화는 앱이 사용자를 이해하는 중요한 수단이자 조작을 정제하는 데 필요한 도구이기도 합니다. 앱은 사용자 초상화를 통해 사용자의 다양한 특성을 발견하고 사용자에게 다른 태그를 부여한 다음 태그 조합에 따라 사용자를 그룹화한 다음 그룹 작업을 수행할 수 있습니다.

현재 많은 앱이 사용자 초상화의 적용에 주목하기 시작했으며 일부 대기업은 정확한 사용자 초상화를 통해 작업을 개선하는 것을 목표로 타사 데이터 도구를 사용하여 자체 사용자 초상화 시스템을 기반으로 지원합니다. . 그러나 앱이 사용자 초상화가 충분히 정확하기를 원한다면 해결해야 할 많은 문제가 여전히 있습니다.

앱 사용자 초상화의 최적화는 시간 강수, 데이터 축적 및 알고리즘 모델 개선과 같은 여러 필수 조건이 필요한 점진적 프로세스입니다. 예를 들어, 앱은 새로 등록된 사용자의 선호도를 정확하게 이해할 수 없습니다. 그 본질은 사용자와 상호 작용할 시간이 부족하고 등록 중에 사용자가 입력한 일부 정보에 의존하고 충분히 정확하지 않은 데 있습니다.

자동 사용자의 불완전한 앱 포트레이트의 문제는 사용자 요구의 마이그레이션 변화를 이해하지 못하는 비활성 사용자에 대한 앱 데이터 축적의 연속성과 안정성 부족에 있습니다. 앱 시작 기간의 앱은 자금과 인력의 제약을 받고 있으며, 사용자 초상화의 개발이 충분히 강력하지 않아 사용자 초상화의 차별화가 좋지 않아 유용합니다. 이것들은 앱을 위해 하루아침에 할 수 있는 일이 아니며 현재 병목 현상이기도 합니다.

페르소나를 사용하여 사용자 리소스의 나머지 70% 활성화

앱은 정확한 사용자 초상화 문제를 해결하기를 원하지만 한편으로는 인내심을 갖고 사용자 초상화를 지속적으로 반복하고 업데이트할 수 있어야 합니다. 다른 한편, 그것은 전체 차원, 양호한 연속성 및 강력한 안정성을 갖춘 제3자 데이터 서비스 제공자의 이점으로 자체 사용자 초상화의 짧은 보드를 구성하고 사용자 초상화의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로 앱 운영의 사용 시나리오와 결합하고 자체 사용자 초상화를 혁신해야 합니다. 마지막으로 앱 운영의 사용 시나리오와 결합하여 자체 사용자 프로필의 적용에 대한 혁신도 필요합니다.

심층 연구를 통한 페르소나 적용 방법 요약

새로운 사용자 예측 모델

앱 작업은 종종 제3자 데이터 서비스를 사용하여 신규 사용자를 콜드 스타트하는 데 좋은 작업을 수행하지만, 이를 사용할 때 제3자 데이터 서비스에서 제공하는 태그가 자체 사용자 태그와 일치하지 않으며 전체 금액을 커버합니다. 소비 수준 레이블을 예로 들면 앱마다 사용자 소비 수준 레이블에 대한 정의가 다릅니다. 그룹 구매 앱 지출 300명 이상은 고소비층으로 분류되며, 자동차 앱 내 10만 개 모델은 저가형 모델에 속한다.

따라서 타사 데이터용 앱을 직접 사용할 수 없으며 양측의 데이터 모델링을 통해 자체 라벨링 시스템에 맞는 맞춤형 라벨을 생성하는 것이 가장 좋습니다.

개인 푸시 사용자 초상화는 정보 앱과 협력하고 양측은 공동 데이터 모델링을 통해 완전하고 사용자 정의된 새 초상화 레이블을 출력했으며 레이블 예측 정확도는 테스트 후 70%에 도달했습니다. 콜드 스타트 ​​과정에서 앱은 맞춤형 태그를 통해 신규 사용자에게 관심 있는 콘텐츠를 추천했고, 신규 사용자의 익일 유지율은 18% 증가했습니다.

사일런트 사용자의 초상화 보완

오늘날의 고갈된 트래픽 배당금에서는 앱이 새로운 사용자를 끌어들이는 것보다 침묵하는 사용자를 활성화하는 것이 더 가치가 있습니다. 이를 통해 성장 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 앱 데이터 축적의 연속성과 안정성을 촉진하고 앱 데이터 개발 및 적용에 유용한 데이터를 제공합니다.

침묵하는 사용자를 깨우는 앱은 단순히 사용자를 잔인하게 되돌려 놓는 것이 아니라 사용자와 상황에 따라 사용자 손실의 내부 및 외부 원인을 구별하여 다양한 작동 방법과 솔루션을 만들어야 합니다. 내부 원인은 앱의 내부 데이터에서 찾을 수 있지만 사용자 침묵의 외부 원인에 대해서는 침묵 기간 동안 사용자의 온라인 행동 선호도의 변화를 이해하고 동그라미를 칠 수 있는 3자 데이터의 기능을 사용해야 합니다. 각성해야 하는 사용자. 각성해야 하는 이러한 사용자의 경우 며칠 전에 앱에 남겨둔 데이터를 사용하는 것만으로는 충분하지 않으며 외부 데이터와 결합하여 사용자 요구 및 관심의 마이그레이션에 대한 통찰력도 선택을 통해 사용자가 다시 살아날 수 있도록 채널과 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.

맞춤형 사용자 초상화 기능

사용자의 관심 선호도가 끊임없이 인간의 상상력에 도전하는 오늘날의 세계에서 사용자 초상화의 정교함과 앱 구축 비용 사이에서 균형을 찾기가 어렵습니다. 레이블이 너무 거칠고 차별화 정도가 사용자를 정확하게 타겟팅하기에 충분하지 않습니다. 더 미세한 태그를 사용하면 축적하는 데 더 많은 데이터와 더 긴 시간이 필요하고 비용을 통제할 수 없습니다. 이러한 딜레마에서 앱 운영은 제3자 데이터 서비스 제공자의 데이터 모델링 능력과 특정 분야에 대한 자체 심층 연구를 통해 실시간으로 차별화된 기능을 생성 및 업데이트하여 사용자 초상화를 최적화할 수 있습니다.

예를 들어, 농구 팬 레이블의 경우 전통적인 구별 기능은 사용자의 농구 응용 프로그램 선호도를 기반으로 합니다. 앱에서 더 정확한 레이블을 원하면 게임을 시청하는 사용자의 특정 행동, 특정 오프라인 장면을 결합하여 기능을 사용자 지정하고 더 정확한 사용자 레이블을 생성할 수 있습니다.

요컨대, 모바일 인터넷은 곧 내적 성장의 시대로 접어들고, 정제된 작동에 대한 앱의 요구 사항은 점점 더 높아지고, 정제된 작동에서 사용자 초상화의 역할은 점점 더 두드러질 것입니다.

앱은 사용자의 요구를 진정으로 이해하고 파악하고, 제품과 서비스를 훌륭하게 수행하고, 슈퍼 사용자의 30%를 전환하고 나머지 70%를 활성화하기 위해 훌륭하고 좋은 사용자 초상화만 수행합니다. 사용자 리소스. 앱은 사용자의 요구를 이해하고 파악하고 제품과 서비스에서 좋은 일을 해야만 슈퍼 사용자의 30%를 전환하고 나머지 70%의 사용자 자원을 활성화할 수 있습니다.