Как добиться постоянного удержания новых пользователей?

По мере того, как дивиденды от трафика исчезают, куда может обратиться APP, чтобы попросить рост числа пользователей? Некоторые приложения выбирают конвертацию из суперпользователей; некоторые приложения решили потопить рынок, чтобы получить больше нового трафика; некоторые APP увеличивают стимулирующий чип обмена пользователями в обмен на деление пользователей ...... но беспокойство по поводу работы APP никогда не прекращается, как долго эти методы могут поддерживать рост? Где находится следующая точка роста работы пользователей?

Ресурсы, которые необходимо развивать

В настоящее время стоимость процесса приобретения целевых пользователей и последующего превращения их в пользователей собственных продуктов стала очень высокой. И в такой жесткой конкурентной среде общепризнанной тенденцией в отрасли является преуспевание в работе новых пользователей с помощью анализа данных. Тем не менее, как использовать технологию анализа данных для максимизации эффекта роста — это кривая обучения.

Пользовательские ресурсы еще не разработаны

Чтобы понять беспокойство операторов приложений, Personal Push провела анализ больших данных об активных пользователях популярных приложений на рынке, таких как информация, видео и инструменты. Результаты анализа показывают, что за исключением некоторых приложений, которые используют денежные вознаграждения за деление пользователей, среднемесячное количество активных пользователей трех основных категорий приложений составляет 27,8% акций. Другими словами, более 70% пользовательских ресурсов еще предстоит разработать.

Почему приложение не переходит на тап значение этого 70% пользователей? На основе анализа данных персональный толчок также провел исследование некоторых операций приложения. Исследование показало, что у большинства приложений недостаточная способность портрета пользователя, что ограничивает развитие усовершенствованной работы пользователя.

Например, около 60% старых пользователей в этих приложениях имеют неполные или недействительные портретные предпочтения, в то время как предпочтения вновь зарегистрированных неактивных пользователей совершенно неизвестны. То есть приложения не хотят использовать эти 70% пользовательских ресурсов, но им не хватает понимания этих неактивных пользователей, и нет хорошего способа и хорошего способа понять.

Нажмите « Узнать больше », чтобы развивать свой бизнес приложений и игр с помощью службы продвижения приложений ASO World прямо сейчас.

Данные и технологические барьеры, в результате чего система персон APP затруднена для функционирования.

Если приложение хочет оживить пользователей, оно должно сначала действительно понять их. Таким образом, пользовательский портрет — это важный способ для приложения понять пользователей, а также необходимый инструмент для улучшения работы. Приложение может обнаруживать различные характеристики пользователей с помощью пользовательского портрета, ставить пользователям разные теги, а затем группировать пользователей в соответствии с комбинацией тегов, а затем выполнять групповые операции.

В настоящее время многие приложения начинают обращать внимание на применение портретов пользователей, и некоторые крупные компании будут использовать сторонние инструменты данных для помощи на основе своей собственной системы портретов пользователей с целью уточнения операций с помощью точных портретов пользователей. . Тем не менее, есть еще много проблем, которые необходимо решить, если приложение хочет, чтобы портрет пользователя был достаточно точным.

Оптимизация пользовательского портрета приложения — это постепенный процесс, который требует множества необходимых условий, таких как ускорение времени, накопление данных и уточнение модели алгоритма. Например, приложение не может точно понять предпочтения вновь зарегистрированных пользователей, суть которых заключается в нехватке времени на взаимодействие с пользователями, полагаясь на некоторую информацию, заполненную пользователями при регистрации и недостаточно точную.

Проблема неполного портрета приложения молчаливых пользователей заключается в отсутствии непрерывности и стабильности накопления данных приложения для неактивных пользователей, неспособных понять миграционные изменения потребностей пользователей. Приложение в период запуска ограничено средствами и рабочей силой, а разработка портретов пользователей недостаточно сильна, что приводит к плохой дифференциации портретов пользователей, чтобы быть полезными. Это не то, что можно сделать для приложения за одну ночь, и в настоящее время они также являются узкими местами.

Используйте персонажей, чтобы активировать оставшиеся 70% пользовательских ресурсов

Приложение хочет решить проблему точного портрета пользователя, с одной стороны, ему нужно набраться терпения и иметь возможность непрерывно повторять и обновлять портрет пользователя; с другой стороны, он может составить краткую доску своего собственного пользовательского портрета и повысить точность пользовательского портрета с преимуществом сторонних поставщиков услуг передачи данных с полной размерностью, хорошей непрерывностью и высокой стабильностью; наконец, он также должен сочетаться со сценарием использования приложения и вносить инновации в собственный пользовательский портрет. Наконец, также необходимо внести новшества в приложение собственного пользовательского профиля в сочетании с использованием сценария работы приложения.

Обобщить методы применения персон посредством углубленного исследования

Новая модель прогнозирования пользователей

Операции с приложениями часто используют сторонние службы данных, чтобы хорошо выполнять работу по холодному запуску новых пользователей, но при их использовании они обнаружат, что теги, предоставляемые сторонними службами данных, имеют низкое соответствие с их собственными пользовательскими тегами и не могут покрыть всю сумму. В качестве примера возьмем метку уровня потребления, разные приложения имеют разные определения для метки уровня потребления пользователем. Приложение для групповых покупок, тратящее более 300, считается людьми с высоким потреблением, в то время как 100 000 моделей в автомобильном приложении относятся к бюджетным моделям.

Таким образом, приложение для сторонних данных нельзя использовать напрямую, лучше всего создавать индивидуальные метки, соответствующие их собственной системе маркировки, путем моделирования данных обеих сторон.

Personal Push User Portrait сотрудничал с информационным приложением, и обе стороны создали полную и настроенную новую портретную этикетку посредством совместного моделирования данных, а точность предсказания этикетки после тестирования достигла 70%. В процессе холодного запуска приложение рекомендовало интересующий контент для новых пользователей с помощью настраиваемых тегов, и на следующий день уровень удержания новых пользователей увеличился на 18%.

Беззвучное дополнение портрета пользователя

В сегодняшнем дивиденде от исчерпанного трафика для приложения более ценно активировать молчаливого пользователя, чем привлекать нового пользователя. Это не только снижает затраты на рост, но также способствует непрерывности и стабильности накопления данных приложений и предоставляет ценные данные для разработки и применения данных приложений.

Приложение, чтобы разбудить молчаливого пользователя, не просто жестоко вернуть пользователя, но необходимо различать внутренние и внешние причины потери пользователя, соответствующие разным пользователям и разным ситуациям, чтобы использовать разные методы работы и решения. Внутренние причины можно найти из внутренних данных приложения, но для внешних причин пользовательского молчания нам нужно использовать возможность сторонних данных, чтобы понять изменения онлайн-поведенческих предпочтений пользователей в течение периода молчания и обвести пользователей, которых необходимо разбудить. Для этих пользователей, которых необходимо разбудить, недостаточно использовать данные, которые они оставили в приложении несколько дней назад, но также необходимо объединить с внешними данными, понять миграцию потребностей и интересов пользователей путем выбора каналы и индивидуальный контент, чтобы пользователи могли вернуться к жизни.

Индивидуальные функции портрета пользователя

В современном мире, где предпочтения пользователей постоянно бросают вызов человеческому воображению, трудно найти баланс между точностью портретов пользователей и стоимостью создания приложения. Ярлык слишком грубый, степень дифференциации недостаточна для точного таргетинга пользователей. С более точными тегами для накопления требуется больше данных и больше времени, а стоимость не может контролироваться. В такой дилемме работа приложения может создавать и обновлять отличительные черты в режиме реального времени благодаря возможности моделирования данных сторонних поставщиков услуг данных в сочетании с их собственными углубленными исследованиями в определенной области, чтобы помочь оптимизировать портреты пользователей.

Например, для ярлыка баскетбольных болельщиков традиционные отличительные признаки основаны на степени предпочтения пользователем баскетбольного приложения. app, если вы хотите, чтобы ярлык был более точным, вы можете комбинировать конкретное поведение пользователя при просмотре игры, определенные автономные сцены, чтобы настроить функции и создать более точные пользовательские ярлыки.

Короче говоря, мобильный Интернет вот-вот вступит в эпоху внутреннего роста, требования приложений к усовершенствованной работе будут становиться все выше и выше, а роль портретов пользователей в усовершенствованной работе будет становиться все более и более заметной.

Приложение делает только хорошие и хорошие пользовательские портреты, чтобы по-настоящему понять и понять потребности пользователей, хорошо работать с продуктами и услугами, добиться хорошей конверсии 30% суперпользователей, при этом оживляя оставшиеся 70% пользовательские ресурсы. Приложение может только хорошо понимать и понимать потребности пользователей, а также хорошо работать с продуктами и услугами, чтобы добиться конверсии 30% суперпользователей и оживить оставшиеся 70% пользовательских ресурсов.