用户画像

 

随着互联网发展进入下半场,APP的压力变得越来越大。大家的压力来自于精细化运营的高门槛,需要APP运营有足够的能力实现千人千面的运营。然而APP自有用户画像能力的先天缺陷一定程度上限制了其进一步的发展。

 

在APP迷惘焦虑的时刻,作为移动互联网的“送水工”第三方数据服务商个推做了一次很有意思调研。个推对市面上资讯类、视频类、工具类等热门APP用户活跃情况进行大数据分析。分析结果显示,除了某些采用现金奖励进行用户裂变的APP月活用户占存量比例超过50%以外,三大主要类别APP月活用户占存量比例的平均值为27.8%。换句话说,APP还有超过70%的用户资源值得开采。

 

用户画像

 

在数据洞察的基础上,个推还对部分APP运营做了调研,了解APP对于用户转化的痛点。调研发现,大部分APP因用户画像的能力不足,制约了精细化用户运营的开展,让它们无法更好的激活剩余70%的用户价值。比如:这些APP里约60%老用户的画像偏好不全或失效,同时对新注册不活跃用户偏好又完全未知。

 

用户画像

APP想要盘活用户就必须构建较为完善的用户画像体系,但是APP想要用户画像足够精准,需要时间沉淀、数据积累和算法模型精进等多个必备条件。因此,个推积极完善其开发者服务,与APP展开深入合作,借助个推用户画像产品“个像”维度全、连续性好、稳定性强的数据优势,帮助APP补全自有用户画像的短板,提高用户画像的精准度。

 

此外,个推在实践中结合运营的使用场景,对APP用户画像的应用做出创新。

 

用法一:新用户预测模型

 

个推在服务APP运营的过程中发现,APP自己的用户标签与个推用户标签匹配度不够高,导致无法全量覆盖。为了解决这个问题,个推对旗下用户画像产品“个像”做了升级,推出新用户预测模型服务,通过双方数据建模,帮助APP生成与自己标签体系相匹配的定制化标签。

 

个推用户画像曾与某资讯类APP合作,通过采用新用户预测模型,输出了完整且定制的新画像标签,经过测试标签预测准确度达70%。最终,该APP通过定制标签进行新用户冷启动,新用户次日留存率提升了18%。

 

用法二:沉默用户的画像补全

 

APP要唤醒沉默用户,需要了解用户流失的原因,对应不同的流失原因和不同用户,做出不同的运营方法和解决方案。

 

APP要了解用户是因为哪些需求没有被满足而离开的时候,需要借助像个推这样的三方数据服务商的能力。APP通过个推用户画像工具,了解用户在沉默期内线上行为偏好的变化,圈选有唤醒价值的用户。而对于这些需要唤醒的用户,更加需要用户画像工具,对他们在沉默期内需求和兴趣点的迁移变化进行洞察,通过优质渠道和个性化内容,让用户得到有效唤醒。

 

用法三:自定义用户画像特征

 

在构建用户画像体系过程中,APP对于用户画像精细度与构建成本之间是正相关的关系,标签越精准,付出的时间和成功也就越高,因此APP需要找到平衡点。在这样的情况下,APP运营可以与个推这样的第三方大数据服务商合作,结合自己对于某领域的深入研究,实时创建和更新区分度高的特征,帮助用户画像的优化,既经济又高效。

 

比如,对于体育爱好者的标签,传统的区分特征是根据用户体育类应用偏好程度来分。APP如果想要标签更加精准,可以结合用户观看比赛的特定行为,结合不同赛事的不同时间表,以及特定的线下场景来自定义特征,产生更精准的用户标签。

 

总之,随着APP对精细化运营的要求会越来越高,用户画像的价值将会越来越凸显。个推也会不断打磨自身用户画像产品,帮助APP做精做好用户画像,真正了解、把握住用户的需求,做好产品与服务,进一步挖掘用户资源,收获增长。