จะรักษาผู้ใช้ใหม่อย่างต่อเนื่องได้อย่างไร

ในขณะที่การจ่ายเงินปันผลกำลังจะหมดไป แอปจะไปขอการเติบโตของผู้ใช้ได้ที่ไหน แอพบางตัวเลือกที่จะแปลงจากผู้ใช้ระดับสูง แอพบางตัวเลือกที่จะจมตลาดเพื่อรับทราฟฟิกใหม่ ๆ แอพบางตัวเพิ่มชิปจูงใจของการแบ่งปันผู้ใช้เพื่อแลกกับการแยกตัวของผู้ใช้ ...... แต่ความวิตกกังวลของการทำงานของแอพไม่เคยหยุดนิ่ง วิธีการเหล่านี้สามารถรักษาการเติบโตได้นานแค่ไหน? จุดเติบโตต่อไปของการดำเนินงานของผู้ใช้อยู่ที่ไหน

ทรัพยากรที่ต้องพัฒนา

ทุกวันนี้ ต้นทุนของกระบวนการในการได้ผู้ใช้เป้าหมายแล้วแปลงเป็นผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ของตนเองมีราคาแพงมาก และในสภาพแวดล้อมการแข่งขันที่ดุเดือดเช่นนี้ ถือเป็นเทรนด์ที่ได้รับการยอมรับในอุตสาหกรรมว่าจะทำผลงานได้ดีในการดำเนินการของผู้ใช้รายใหม่โดยใช้ข้อมูลอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม วิธีการใช้เทคโนโลยีข้อมูลอัจฉริยะเพื่อเพิ่มผลการเติบโตสูงสุดนั้นเป็นช่วงการเรียนรู้

ทรัพยากรผู้ใช้ยังไม่ได้รับการพัฒนา

เพื่อให้เข้าใจถึงความวิตกกังวลของผู้ปฏิบัติงานแอป Personal Push ได้ทำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับผู้ใช้ที่ใช้งานแอปยอดนิยมในตลาด เช่น ข้อมูล วิดีโอ และเครื่องมือต่างๆ ผลการวิเคราะห์พบว่า ยกเว้นบางแอปที่ใช้รางวัลเงินสดสำหรับการแยกส่วนของผู้ใช้ ผู้ใช้ที่ใช้งานเฉลี่ยรายเดือนของแอปหลักสามหมวดหมู่คือ 27.8% ของหุ้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง แอปยังคงมีทรัพยากรผู้ใช้มากกว่า 70% ที่ยังต้องการพัฒนา

ทำไมแอพไม่แตะมูลค่า 70% ของผู้ใช้นี้? บนพื้นฐานของข้อมูลเชิงลึก พุชส่วนตัวยังทำการวิจัยเกี่ยวกับการทำงานของแอปบางอย่างด้วย การวิจัยพบว่าแอพส่วนใหญ่มีความสามารถไม่เพียงพอในการถ่ายภาพบุคคล ซึ่งจำกัดการพัฒนาการทำงานของผู้ใช้อย่างละเอียด

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้เก่าประมาณ 60% ในแอพเหล่านี้มีการตั้งค่าแนวตั้งที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง ในขณะที่การตั้งค่าของผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งานที่ลงทะเบียนใหม่นั้นไม่เป็นที่รู้จักอย่างสมบูรณ์ กล่าวคือ แอปไม่ต้องการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรของผู้ใช้ 70% เหล่านี้ แต่ขาดความเข้าใจเกี่ยวกับผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งานเหล่านี้ และไม่มีวิธีที่ดีและวิธีทำความเข้าใจที่ดี

คลิก " เรียนรู้เพิ่มเติม " เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจ แอปและเกม ของคุณด้วยบริการโปรโมตแอป ASO World ทันที

อุปสรรคด้านข้อมูลและเทคโนโลยีส่งผลให้ระบบบุคคล APP ทำงานยาก

หากแอปต้องการชุบชีวิตผู้ใช้ ก่อนอื่นต้องเข้าใจพวกเขาจริงๆ ดังนั้น ภาพผู้ใช้จึงเป็นวิธีที่สำคัญสำหรับแอปในการทำความเข้าใจผู้ใช้ และเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการปรับแต่งการดำเนินการ แอปสามารถค้นพบลักษณะต่างๆ ของผู้ใช้ผ่านภาพผู้ใช้ ใส่แท็กต่างๆ ให้กับผู้ใช้ จากนั้นจัดกลุ่มผู้ใช้ตามการรวมกันของแท็ก จากนั้นจึงดำเนินการกลุ่ม

ในปัจจุบัน แอพจำนวนมากเริ่มให้ความสนใจกับแอพพลิเคชั่นของ User Portraits และบริษัทขนาดใหญ่บางแห่งจะใช้เครื่องมือข้อมูลของบุคคลที่สามเพื่อช่วยบนพื้นฐานของระบบภาพผู้ใช้ของตนเอง โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับแต่งการดำเนินการผ่านการถ่ายภาพบุคคลที่ถูกต้อง . อย่างไรก็ตาม ยังมีปัญหาอีกมากมายที่ต้องแก้ไขหากแอปต้องการให้ภาพผู้ใช้มีความแม่นยำเพียงพอ

การปรับภาพบุคคลผู้ใช้แอปให้เหมาะสมนั้นเป็นกระบวนการที่ค่อยเป็นค่อยไป ซึ่งต้องมีเงื่อนไขที่จำเป็นหลายประการ เช่น การเร่งรัดเวลา การสะสมข้อมูล และการปรับแต่งแบบจำลองอัลกอริทึม ตัวอย่างเช่น แอปไม่สามารถเข้าใจการตั้งค่าของผู้ใช้ที่ลงทะเบียนใหม่ได้อย่างถูกต้อง ซึ่งสาระสำคัญอยู่ที่การไม่มีเวลาโต้ตอบกับผู้ใช้ โดยอาศัยข้อมูลบางส่วนที่ผู้ใช้กรอกในระหว่างการลงทะเบียนและไม่ถูกต้องเพียงพอ

ปัญหาของภาพแอปที่ไม่สมบูรณ์ของผู้ใช้ที่เงียบอยู่ที่การขาดความต่อเนื่องและความเสถียรของการรวบรวมข้อมูลแอปสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งาน ไม่สามารถเข้าใจการเปลี่ยนแปลงของการย้ายข้อมูลในความต้องการของผู้ใช้ แอพในช่วงเริ่มต้นถูกจำกัดด้วยเงินทุนและกำลังคน และการพัฒนาภาพเหมือนผู้ใช้ยังไม่แข็งแกร่งพอ ส่งผลให้ภาพผู้ใช้มีความแตกต่างกันเล็กน้อยจึงมีประโยชน์ สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่สิ่งที่สามารถทำได้ในชั่วข้ามคืนสำหรับแอป และยังเป็นปัญหาคอขวดในปัจจุบันอีกด้วย

ใช้บุคลิกเพื่อเปิดใช้งานทรัพยากรผู้ใช้ที่เหลือ 70%

แอปต้องการแก้ปัญหาภาพเหมือนผู้ใช้ที่ถูกต้อง ด้านหนึ่ง ต้องมีความอดทนและสามารถทำซ้ำและอัปเดตภาพผู้ใช้ได้อย่างต่อเนื่อง ในทางกลับกัน มันสามารถสร้างกระดานสั้นของภาพผู้ใช้ของตัวเองและปรับปรุงความถูกต้องของภาพผู้ใช้ด้วยข้อได้เปรียบของผู้ให้บริการข้อมูลบุคคลที่สามที่มีมิติเต็ม ความต่อเนื่องที่ดีและความมั่นคงที่แข็งแกร่ง สุดท้ายยังต้องรวมเข้ากับสถานการณ์การใช้งานของการทำงานของแอพ และสร้างนวัตกรรมให้กับภาพผู้ใช้ของตัวเอง สุดท้ายนี้ ยังจำเป็นต้องสร้างนวัตกรรมให้กับแอปพลิเคชันของโปรไฟล์ผู้ใช้ของตนเองร่วมกับสถานการณ์การใช้งานของการทำงานของแอป

สรุปวิธีสมัครส่วนบุคคลผ่านการวิจัยเชิงลึก

รูปแบบการคาดการณ์ผู้ใช้ใหม่

การดำเนินการของแอปมักใช้บริการข้อมูลของบุคคลที่สามเพื่อให้ทำงานได้ดีกับผู้ใช้ใหม่ที่เริ่มต้นแบบ Cold แต่เมื่อใช้งานจะพบว่าแท็กที่จัดเตรียมโดยบริการข้อมูลของบุคคลที่สามมีการจับคู่ต่ำกับแท็กผู้ใช้ของตนเองและไม่สามารถทำได้ ครอบคลุมจำนวนเงินทั้งหมด ใช้ป้ายกำกับระดับการบริโภคเป็นตัวอย่าง แอปต่างๆ มีคำจำกัดความที่แตกต่างกันสำหรับป้ายกำกับระดับการบริโภคของผู้ใช้ การซื้อแอปแบบกลุ่มที่มีการใช้จ่ายมากกว่า 300 ถือเป็นคนที่มีการบริโภคสูง ในขณะที่ 100,000 รุ่นในแอปรถยนต์เป็นของรุ่นระดับล่าง

ดังนั้นจึงไม่สามารถใช้แอปสำหรับข้อมูลบุคคลที่สามได้โดยตรง วิธีที่ดีที่สุดคือสร้างป้ายกำกับที่กำหนดเองซึ่งตรงกับระบบการติดฉลากของตนเองผ่านการสร้างแบบจำลองข้อมูลของทั้งสองฝ่าย

Personal Push User Portrait ได้ร่วมมือกับแอพข้อมูล และทั้งสองฝ่ายได้จัดทำป้ายชื่อแนวตั้งใหม่ที่สมบูรณ์และกำหนดเองผ่านการสร้างแบบจำลองข้อมูลร่วมกัน และความแม่นยำของการทำนายฉลากได้ถึง 70% หลังจากการทดสอบ ในกระบวนการ Cold start แอพแนะนำเนื้อหาที่สนใจสำหรับผู้ใช้ใหม่ผ่านแท็กที่กำหนดเอง และอัตราการรักษาผู้ใช้ใหม่ในวันถัดไปเพิ่มขึ้น 18%

การเติมเต็มภาพเหมือนของผู้ใช้เงียบ

ในการจ่ายเงินปันผลที่หมดลงในปัจจุบัน แอปเพื่อเปิดใช้งานผู้ใช้ที่เงียบนั้นมีค่ามากกว่าการดึงผู้ใช้ใหม่ การทำเช่นนี้ไม่เพียงช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการเติบโต แต่ยังช่วยให้การเก็บข้อมูลแอพมีความต่อเนื่องและเสถียรยิ่งขึ้น อีกทั้งยังให้ข้อมูลที่มีค่าสำหรับการพัฒนาข้อมูลแอพและแอพพลิเคชั่น

แอปเพื่อปลุกผู้ใช้ที่เงียบงัน ไม่เพียงแต่เรียกผู้ใช้กลับมาอย่างไร้ความปราณี แต่ยังต้องแยกแยะสาเหตุภายในและภายนอกของการสูญเสียผู้ใช้ ซึ่งสอดคล้องกับผู้ใช้ที่แตกต่างกันและสถานการณ์ที่แตกต่างกัน เพื่อสร้างวิธีการดำเนินการและวิธีแก้ไขที่แตกต่างกัน สาเหตุภายในสามารถพบได้จากข้อมูลภายในของแอพ แต่สำหรับสาเหตุภายนอกของการปิดเสียงผู้ใช้ เราจำเป็นต้องใช้ความสามารถของข้อมูลสามฝ่ายเพื่อทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงของการตั้งค่าพฤติกรรมออนไลน์ของผู้ใช้ในช่วงเวลาที่ไม่มีเสียงและวงกลม ผู้ใช้ที่ต้องตื่น สำหรับผู้ใช้เหล่านี้ที่ต้องการตื่นตัวไม่เพียงพอที่จะใช้ข้อมูลที่พวกเขาทิ้งไว้ในแอพเมื่อสองสามวันก่อน แต่ยังต้องรวมกับข้อมูลภายนอกข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการโยกย้ายความต้องการและความสนใจของผู้ใช้ผ่านการเลือก ช่องและเนื้อหาที่ปรับแต่งเพื่อให้ผู้ใช้กลับมามีชีวิตอีกครั้ง

ปรับแต่งคุณสมบัติแนวตั้งของผู้ใช้

ในโลกปัจจุบันที่การตั้งค่าความสนใจของผู้ใช้ท้าทายจินตนาการของมนุษย์อยู่ตลอดเวลา เป็นการยากที่จะหาสมดุลระหว่างความละเอียดของภาพผู้ใช้กับต้นทุนในการสร้างแอป ป้ายกำกับหยาบเกินไป ระดับความแตกต่างไม่เพียงพอที่จะกำหนดเป้าหมายผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ ด้วยแท็กที่ละเอียดยิ่งขึ้น ต้องใช้ข้อมูลมากขึ้นและใช้เวลานานขึ้นในการรวบรวม และไม่สามารถควบคุมต้นทุนได้ ในภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก การทำงานของแอพสามารถสร้างและอัปเดตคุณสมบัติที่แตกต่างในแบบเรียลไทม์ผ่านความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูลของผู้ให้บริการข้อมูลบุคคลที่สาม รวมกับการวิจัยเชิงลึกของพวกเขาเองในบางสาขา เพื่อช่วยปรับภาพบุคคลของผู้ใช้ให้เหมาะสม

ตัวอย่างเช่น สำหรับป้ายชื่อแฟนบาสเก็ตบอล คุณลักษณะที่แตกต่างแบบดั้งเดิมจะขึ้นอยู่กับระดับความชอบแอปพลิเคชันบาสเก็ตบอลของผู้ใช้ หากคุณต้องการให้ป้ายกำกับแม่นยำยิ่งขึ้น คุณสามารถรวมพฤติกรรมเฉพาะของผู้ใช้ในการดูเกม ฉากออฟไลน์เฉพาะเพื่อปรับแต่งคุณสมบัติและสร้างป้ายกำกับผู้ใช้ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

กล่าวโดยสรุป อินเทอร์เน็ตบนมือถือกำลังจะเข้าสู่ยุคของการเติบโตภายใน ความต้องการของแอปสำหรับการดำเนินการที่ปรับปรุงแล้วจะสูงขึ้นและสูงขึ้น และบทบาทของภาพผู้ใช้ในการดำเนินการที่กลั่นกรองจะมีความโดดเด่นมากขึ้นเรื่อยๆ

แอปทำเฉพาะรูปผู้ใช้ที่ดีเท่านั้น เพื่อให้เข้าใจและเข้าใจความต้องการของผู้ใช้อย่างแท้จริง ทำงานผลิตภัณฑ์และบริการได้ดี เพื่อให้ได้ Conversion ที่ดีจากผู้ใช้ขั้นสูง 30% ในขณะที่ฟื้นฟู 70% ที่เหลือ ทรัพยากรผู้ใช้ แอปสามารถทำงานได้ดีในการทำความเข้าใจและเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ และทำงานได้ดีในผลิตภัณฑ์และบริการ เพื่อให้เกิด Conversion ของผู้ใช้ขั้นสูง 30% และฟื้นฟูทรัพยากรผู้ใช้อีก 70% ที่เหลือ