Jak osiągnąć ciągłą retencję nowych użytkowników?

Gdy dywidenda ruchu zanika, gdzie APP może poprosić o wzrost liczby użytkowników? Niektóre aplikacje decydują się na konwersję z superużytkowników; niektóre APP decydują się na zatopienie rynku, aby uzyskać więcej nowego ruchu; niektóre aplikacje zwiększają zachętę do współdzielenia przez użytkowników w zamian za rozszczepienie użytkownika ...... ale niepokój związany z działaniem aplikacji nigdy się nie kończy, jak długo te metody mogą utrzymać wzrost? Gdzie jest następny punkt wzrostu działania użytkownika?

Zasoby, które należy rozwinąć

W dzisiejszych czasach koszt procesu pozyskiwania użytkowników docelowych, a następnie przekształcania ich w użytkowników własnych produktów stał się bardzo wysoki. W tak brutalnym, konkurencyjnym środowisku uznawanym trendem w branży jest osiąganie dobrych wyników w operacjach nowych użytkowników za pomocą analizy danych. Jednak to, jak wykorzystać technologię inteligencji danych, aby zmaksymalizować efekt wzrostu, jest krzywą uczenia się.

Zasoby użytkownika nie zostały jeszcze opracowane

Aby zrozumieć niepokój operatorów aplikacji, firma Personal Push przeprowadziła analizę big data dotyczącą aktywnych użytkowników popularnych na rynku aplikacji, takich jak informacje, wideo i narzędzia. Wyniki analizy pokazują, że z wyjątkiem niektórych aplikacji, które wykorzystują nagrody pieniężne za rozszczepienie użytkowników, średnia miesięczna liczba aktywnych użytkowników trzech głównych kategorii aplikacji stanowi 27,8% zasobów. Innymi słowy, aplikacja wciąż ma ponad 70% zasobów użytkownika do opracowania.

Dlaczego aplikacja nie wykorzystuje wartości tych 70% użytkowników? Na podstawie wglądu w dane osobiste push przeprowadziło również badania dotyczące niektórych operacji aplikacji. Badania wykazały, że większość aplikacji ma niewystarczającą zdolność portretowania użytkownika, co ogranicza rozwój wyrafinowanej obsługi użytkownika.

Na przykład około 60% starych użytkowników tych aplikacji ma niekompletne lub nieprawidłowe preferencje dotyczące portretów, podczas gdy preferencje nowo zarejestrowanych nieaktywnych użytkowników są całkowicie nieznane. Oznacza to, że aplikacje nie chcą wykorzystywać tych 70% zasobów użytkowników, ale brakuje im zrozumienia tych nieaktywnych użytkowników i nie ma dobrego sposobu na zrozumienie.

Kliknij „ Dowiedz się więcej ”, aby rozwijać swoją działalność w zakresie aplikacji i gier dzięki usłudze promocji aplikacji ASO World .

Bariery danych i technologii, w wyniku których system person APP jest trudny do funkcjonowania

Jeśli aplikacja chce ożywić użytkowników, musi najpierw naprawdę ich zrozumieć. Dlatego portret użytkownika jest ważnym sposobem zrozumienia użytkowników przez aplikację, a także niezbędnym narzędziem do doskonalenia działania. Aplikacja może odkrywać różne cechy użytkowników poprzez portret użytkownika, umieszczać różne tagi na użytkownikach, a następnie grupować użytkowników według kombinacji tagów, a następnie przeprowadzać operacje grupowe.

Obecnie wiele aplikacji zaczyna zwracać uwagę na zastosowanie portretów użytkowników, a niektóre duże firmy będą korzystać z narzędzi danych innych firm, aby pomóc na podstawie własnego systemu portretów użytkowników w celu udoskonalenia operacji poprzez dokładne portrety użytkowników . Jednak nadal istnieje wiele problemów, które należy rozwiązać, jeśli aplikacja chce, aby portret użytkownika był wystarczająco dokładny.

Optymalizacja portretu użytkownika aplikacji jest procesem stopniowym, wymagającym wielu niezbędnych warunków, takich jak wytrącanie czasu, gromadzenie danych i udoskonalanie modelu algorytmu. Na przykład aplikacja nie może dokładnie zrozumieć preferencji nowo zarejestrowanych użytkowników, których istotą jest brak czasu na interakcję z użytkownikami, poleganie na niektórych informacjach wypełnianych przez użytkowników podczas rejestracji i nie są wystarczająco dokładne.

Problem niepełnego portretu aplikacji cichych użytkowników polega na braku ciągłości i stabilności gromadzenia danych aplikacji dla nieaktywnych użytkowników, którzy nie są w stanie zrozumieć zmian migracji w potrzebach użytkowników. Aplikacja w okresie rozruchu jest ograniczona funduszami i siłą roboczą, a rozwój portretów użytkowników nie jest wystarczająco silny, co powoduje słabe zróżnicowanie portretów użytkowników, aby były przydatne. Nie są to rzeczy, które można zrobić z dnia na dzień dla aplikacji, a obecnie są to również wąskie gardła.

Użyj person, aby aktywować pozostałe 70% zasobów użytkownika

Aplikacja chce rozwiązać problem dokładnego portretu użytkownika, z jednej strony musi mieć cierpliwość i być w stanie stale iterować i aktualizować portret użytkownika; z drugiej strony może stworzyć krótką tablicę własnego portretu użytkownika i poprawić dokładność portretu użytkownika, korzystając z zalet zewnętrznych dostawców usług danych o pełnym wymiarze, dobrej ciągłości i silnej stabilności; wreszcie musi również łączyć się ze scenariuszem użytkowania aplikacji i wprowadzać innowacje do własnego portretu użytkownika. Wreszcie konieczne jest również wprowadzenie innowacji w stosowaniu własnego profilu użytkownika w połączeniu ze scenariuszem użytkowania aplikacji.

Podsumuj metody aplikacji person poprzez dogłębne badania

Nowy model przewidywania użytkowników

Operacje aplikacji często korzystają z zewnętrznych usług danych, aby wykonać dobrą robotę podczas zimnego startu nowych użytkowników, ale korzystając z nich, odkryją, że tagi dostarczane przez zewnętrzne usługi danych mają niski poziom dopasowania do ich własnych tagów użytkownika i nie mogą pokryć pełną kwotę. Weźmy na przykład etykietę poziomu zużycia, różne aplikacje mają różne definicje etykiety poziomu zużycia użytkownika. Wydawanie ponad 300 aplikacji na zakupy grupowe jest uważane za osoby o wysokim poziomie konsumpcji, podczas gdy 100 000 modeli w aplikacji samochodowej należy do modeli z niższej półki.

Dlatego aplikacja do danych stron trzecich nie może być używana bezpośrednio, najlepiej jest generować niestandardowe etykiety, które pasują do ich własnego systemu etykietowania poprzez modelowanie danych z obu stron.

Personal Push User Portrait współpracował z aplikacją informacyjną, a obie strony opracowały kompletną i dostosowaną nową etykietę pionową poprzez wspólne modelowanie danych, a dokładność przewidywania etykiety osiągnęła 70% po testach. W procesie zimnego startu aplikacja polecała zainteresowane treści nowym użytkownikom poprzez spersonalizowane tagi, a następnego dnia wskaźnik retencji nowych użytkowników wzrósł o 18%.

Uzupełnienie portretu cichego użytkownika

W dzisiejszym wyczerpaniu ruchu, bardziej wartościowe jest, aby aplikacja aktywowała cichego użytkownika, niż przyciągała nowego użytkownika. W ten sposób nie tylko oszczędzasz koszty rozwoju, ale także ułatwiasz ciągłość i stabilność gromadzenia danych aplikacji oraz dostarcza cennych danych do rozwoju aplikacji i aplikacji.

Aplikacja budząca cichego użytkownika, nie tylko brutalnie odzyskuje użytkownika, ale musi rozróżniać wewnętrzne i zewnętrzne przyczyny utraty użytkownika, odpowiadające różnym użytkownikom i różnym sytuacjom, aby wprowadzić różne metody działania i rozwiązania. Przyczyny wewnętrzne można znaleźć w wewnętrznych danych aplikacji, ale w przypadku zewnętrznych przyczyn milczenia użytkownika musimy wykorzystać dane pochodzące od trzech stron, aby zrozumieć zmiany preferencji behawioralnych użytkowników w Internecie w okresie ciszy i zakreślić użytkownicy, którzy muszą zostać przebudzeni. Dla tych użytkowników, którzy muszą zostać przebudzeni, nie wystarczy skorzystać z danych, które kilka dni temu zostawili w aplikacji, ale także połączyć z danymi zewnętrznymi, wgląd w migrację potrzeb i zainteresowań użytkowników, poprzez wybór kanały i spersonalizowane treści, aby użytkownicy mogli wrócić do życia.

Dostosowane funkcje portretu użytkownika

W dzisiejszym świecie, w którym preferencje zainteresowań użytkowników nieustannie rzucają wyzwanie ludzkiej wyobraźni, trudno jest znaleźć równowagę między finezją portretów użytkowników a kosztami budowy aplikacji. Etykieta jest zbyt zgrubna, stopień zróżnicowania nie wystarcza, aby precyzyjnie dotrzeć do użytkowników. Dzięki dokładniejszym znacznikom potrzeba więcej danych i więcej czasu na gromadzenie, a kosztów nie można kontrolować. W takim dylemacie aplikacja może tworzyć i aktualizować wyróżniające się funkcje w czasie rzeczywistym dzięki możliwości modelowania danych przez zewnętrznych dostawców usług danych, w połączeniu z ich własnymi dogłębnymi badaniami w określonej dziedzinie, aby pomóc zoptymalizować portrety użytkowników.

Na przykład w przypadku etykiety fanów koszykówki tradycyjne cechy wyróżniające opierają się na stopniu preferencji użytkownika w zakresie aplikacji do koszykówki. Jeśli chcesz, aby etykieta była dokładniejsza, możesz połączyć specyficzne zachowanie użytkownika podczas oglądania gry, określone sceny offline, aby dostosować funkcje i generować dokładniejsze etykiety użytkownika.

Krótko mówiąc, mobilny Internet niedługo wejdzie w erę wewnętrznego rozwoju, wymagania aplikacji dotyczące wyrafinowanego działania będą coraz wyższe, a rola portretów użytkowników w wyrafinowanym działaniu będzie coraz bardziej widoczna.

Aplikacja wykonuje tylko dobre i dobre portrety użytkowników, aby naprawdę zrozumieć i uchwycić potrzeby użytkowników, dobrze wykonywać produkty i usługi, osiągnąć dobrą konwersję 30% superużytkowników, jednocześnie rewitalizując pozostałe 70% zasoby użytkownika. Aplikacja może wykonywać tylko dobrą robotę w zrozumieniu i uchwyceniu potrzeb użytkowników oraz w zakresie produktów i usług, aby osiągnąć konwersję 30% superużytkowników i ożywić pozostałe 70% zasobów użytkowników.