Por que os usuários ativos são importantes e como aumentar a atividade do usuário: o que as startups devem saber

Hoje em dia, o custo do processo de aquisição de usuários-alvo e depois convertê-los em usuários de seus próprios produtos tornou-se muito caro. E em um ambiente competitivo tão brutal, é uma tendência reconhecida no setor se sair bem na operação de novos usuários com a ajuda da inteligência de dados.

No entanto, como usar a tecnologia de inteligência de dados para maximizar o efeito de crescimento é uma disciplina. Hoje, vamos falar sobre como resolver o aumento e crescimento de novos usuários de aplicativos por meio de retratos de usuários?

À medida que o dividendo do tráfego está diminuindo, onde o aplicativo pode pedir o crescimento do usuário? Alguns aplicativos optam por converter de superusuários; alguns aplicativos optam por afundar o mercado para obter mais tráfego novo; alguns aplicativos aumentam o chip de incentivo de compartilhamento do usuário em troca da fissão do usuário ...... mas a ansiedade da operação do aplicativo nunca para, por quanto tempo esses métodos podem manter o crescimento? Onde está o próximo ponto de crescimento da operação do usuário?

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Como você define usuários ativos?

Vamos mergulhar na definição de 'ativo' para seu site ou aplicativo. O login é suficiente? A leitura de um conteúdo qualifica um usuário como ativo? Ou um usuário precisa se engajar curtindo, comentando, compartilhando ou baixando para ser considerado ativo?

A definição é única para cada negócio. Depende da finalidade do seu aplicativo e das ações do usuário que são mais valiosas para sua empresa. Há duas coisas principais a ter em mente.

A ação precisa estar relacionada ao que você está tentando realizar com seu aplicativo ou site. Digamos que seu aplicativo ofereça aluguel de casas de temporada em todo o mundo. Alguém que lê frequentemente comentários de locais populares tem pouco valor para o seu negócio.

Um usuário ativo nem sempre pode ser um usuário engajado. Se o engajamento não estiver contribuindo para a retenção, pode não ser relevante.

Este pode causar séria confusão e atrapalhar sua análise. Você precisa manter a definição consistente em toda a linha. Certifique-se de que todos na equipe e todas as partes interessadas saibam o que um usuário ativo significa e o que não significa.

Por que os usuários ativos são importantes?

Do ponto de vista comercial, é importante saber que seu aplicativo está realmente sendo usado e é útil para seus clientes. Os usuários ativos indicam que as pessoas estão interagindo com seu serviço ou produto. Um número saudável de usuários ativos é, portanto, um sinal de que você está fazendo as coisas certas para seus usuários.

Determinar o número de usuários ativos ao longo do tempo ajuda a avaliar a eficácia de suas campanhas de marketing e a experiência do cliente. Também é importante no cálculo de outras métricas-chave. Por exemplo, o valor da vida útil dos clientes não pode ser calculado sem conhecer suas taxas de retenção, e as taxas de retenção de clientes dependem de dados sobre se os usuários estão ativos ao longo do tempo.

Então, para simplificar, o número de usuários ativos fornece uma medida da saúde geral do negócio e serve como base para calcular outras métricas mais informativas.

O crescimento de novos usuários

O crescimento de novos usuários contém três estágios, o estágio de aquisição de novos usuários, o estágio de conversão de novos usuários e o estágio de mantê-los ativos continuamente, e o papel desempenhado pelos retratos de usuários em diferentes estágios varia.

Estágio de aquisição de clientes: aquisição de usuários de alto valor com o menor custo

O aplicativo no estágio de aquisição de clientes depende principalmente do posicionamento preciso, onde a precisão tem duas camadas de significado, uma é o alcance preciso dos usuários e a outra é como obter os usuários de maior valor com o menor custo. Na implementação específica, usuários-alvo, canais e conteúdo são indispensáveis, e os retratos dos usuários podem focar a energia dos três e maximizar o efeito.

Posicionamento preciso do aplicativo:

• Circule o grupo de usuários-alvo de alto valor
• Em segundo lugar, bloqueie os canais correspondentes aos usuários-alvo
• Selecione materiais criativos que correspondam às características dos usuários-alvo

Antes do posicionamento preciso, o aplicativo precisa esclarecer seus usuários-alvo e entender as características do grupo de usuários-alvo, o aplicativo pode usar a ferramenta de retrato do usuário para realizar análise de dados e modelagem de big data nos grupos de usuários mais ativos, interativos e de hábitos de consumo em seu app, de modo a transformar a definição abstrata do usuário em tags de dados e características e definir metas claras para a estratégia de aquisição de clientes.

Em termos de triagem de canal, o aplicativo pode não apenas usar o retrato do usuário de destino para correspondência de canal, mas também verificar retrospectivamente os dados de posicionamento anteriores e, finalmente, selecionar a mídia de preferência de vários aspectos, como quantidade, concentração de AT, preço e integridade.

Em termos de criatividade de conteúdo, o aplicativo pode agrupar o grupo-alvo de forma criativa por meio de retrato e obter o favor de usuários de alto valor por meio de conteúdo personalizado, em vez de perseguir cegamente usuários de baixo custo. Por exemplo, o aplicativo de informações gosta de usar o material da aula de caça como conteúdo, porque esse tipo de material é fácil de produzir explosivo, e é fácil conseguir usuários a um custo muito baixo. Mas para alguns aplicativos de notícias com atitude, profundidade e insight não usarão material de curiosidade, porque esses conteúdos não podem trazer usuários de alto valor que tenham requisitos de profundidade de conteúdo e estejam dispostos a pagar por um bom conteúdo.

Atualmente, os grandes fabricantes começaram a prestar atenção ao seu próprio sistema de retratos e usá-lo para derivar modelos de crescimento mais complexos, e seu efeito também é notável. Um conhecido aplicativo de notícias escolheu canais com alta concentração de usuários de alto valor por meio de algoritmos de modelo e selecionou conteúdo de relatórios aprofundados ou notícias exclusivas para adquirir usuários-alvo. De acordo com as estatísticas, a contribuição desta estratégia de crescimento para o DAU geral do aplicativo aumentou em mais de 10%, atingindo a meta de aquisição de clientes de obter usuários mais eficazes com a mesma quantia de dinheiro.

Estágio de conversão: faça um bom trabalho de inicialização a frio do usuário e retenha novos usuários

A preferência dos usuários de usar o aplicativo tem "efeito de primeira causa", assim como as pessoas pedem para viagem, qual restaurante tem bom gosto, boa embalagem e bom atendimento quando o pedem pela primeira vez, então a chance de pedir para viagem em este restaurante será maior. Portanto, como causar uma boa impressão nos novos usuários quando eles acessam o aplicativo pela primeira vez e fazê-los gostar do seu produto é o principal campo de batalha do PK entre as operações do aplicativo.

Primeiro de tudo, para entender cada novo usuário que entra no aplicativo, o que exige que o aplicativo conheça o novo retrato do usuário com a maior precisão possível.

Na primeira etapa, o aplicativo guia pela tela de abertura e permite que novos usuários preencham ou marquem informações básicas, interesses e outras características. Mas essas informações não representam o usuário, uma não é objetiva e precisa o suficiente, e a outra está longe da quantidade de informações para gerar o retrato do usuário.

Na segunda etapa, o aplicativo pode criar um novo retrato de usuário rapidamente com a capacidade de empresas de dados de terceiros. As empresas de dados de terceiros têm dimensões de dados mais abrangentes e depósitos mais profundos das preferências comportamentais online dos usuários, que são novos usuários do aplicativo, mas podem ser usuários familiares no banco de dados de terceiros.

Na terceira etapa, o aplicativo pode voltar às características do canal de aquisição de clientes e do material colocado, e sintetizar essas características para tornar o novo retrato do usuário o mais completo possível.

Dessa forma, o aplicativo pode entender completamente os interesses e preferências dos novos usuários e recomendar o conteúdo, serviços ou bens de que precisam e gostam para novos usuários.

Em segundo lugar, depois de entender o perfil do usuário, o aplicativo também pode usar o algoritmo para rotular as características de novos usuários e associá-los a pessoas que tenham características semelhantes na base de usuários existente, de modo a recomendar conteúdo a novos usuários por meio de sinergia.

Durante a inicialização a frio, o aplicativo também fará adições com a ajuda de tags de usuário de terceiros, mas como integrar os dois sistemas de tagging? Após a prática, propusemos uma solução melhor, que é reunir as tags de terceiros em um grupo de novos usuários por meio do algoritmo de modelo de tema e, em seguida, realizar a operação de subgrupo.

Um aplicativo de informações cooperou com o push pessoal para dividir os novos usuários em grupos e fazer recomendações personalizadas de acordo com os resultados do cálculo. Por exemplo, se um novo grupo de usuários tem 60% de chance de ser de moda e entretenimento, 25% de chance de ser mãe e bebê e 15% de chance de ser de compras on-line, ele pode recomendar conteúdo de moda e entretenimento para esse grupo , seguido de conteúdo mãe e bebê e conteúdo do consumidor, e preste atenção à sua situação de leitura e faça ajustes dinâmicos. Ao mesmo tempo, as características de agrupamento desse grupo também podem ser feitas em sinergia com os dados de usuários existentes, podendo ser recomendado o conteúdo com os melhores cliques entre pessoas semelhantes entre os usuários existentes. Eventualmente, a taxa de retenção de novos usuários do aplicativo no dia seguinte aumentou 18%.

Finalmente, na parte de recomendação de conteúdo, o aplicativo não pode simplesmente confiar em dados, a operação manual também é muito importante. A operação manual pode fornecer aos usuários medidas de operação emocionais e quentes.

O estágio que mantém os usuários ativos: visão contínua do perfil do usuário para encontrar a solução ideal para as necessidades do usuário

A partida a frio de novos usuários é um processo contínuo e precisa mudar de acordo com a situação e o tempo para atingir o real sentido de excitar os usuários e retê-los.

No processo de inicialização a frio, o aplicativo também precisa fazer com que os usuários retornem ao produto com frequência por meio de vários meios de operação e design do produto. Por exemplo, em operação, defina a marca de canto não lida para estimular a compulsão do usuário de clicar para ativar. Em termos de funções do produto, o aplicativo precisa fazer um bom trabalho ao projetar incentivos ao usuário, como orientação para novatos, compras de pontos e atividades de incentivo para dar aos usuários um senso de realização suficiente.

No processo de inicialização a frio do usuário, a iteração do retrato do usuário precisa continuar avançando. aplicativo pode continuar a realizar insights de retrato para os usuários ativos e fazer uma boa sinergia entre os novos dados do usuário e os dados do usuário existente, de modo a entender melhor os usuários e constantemente fazer suposições de crescimento, estratégias de crescimento e continuar a detectar os interesses de usuários através da operação de conteúdo, bens, atividades e, finalmente, encontrar a solução ideal para atender às necessidades dos usuários. Continuaremos a fazer suposições e estratégias de crescimento e continuaremos a detectar os interesses dos usuários por meio de conteúdo operacional, produtos e atividades para encontrar a solução ideal para atender às necessidades dos usuários.