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                活躍度不到20%,如何喚醒沈睡用戶

                標簽:瀏覽次數:?? 時間:2019-07-18

                移動互聯網兩大難:拉新成本越來越高,活躍度越來越低

                互聯網從1995年至今已發展了20多年,人口紅利也吃了20年,從16年開始,流量成本越來越高,獲取新增用戶越來越難,甚至有錢也買不到靠譜的流量。

                2012-13年,單個用戶獲客成本也就幾毛錢,現在都翻了10多倍。互聯網急速發展的時期已經過去了,意味著廝殺結束,流量入口被頭部企業占據,BAT和獨角獸公司(愛奇藝、優酷、美團、58同城、滴滴、京東)的用戶覆蓋已經達到至高點。從2016年開始,對於大部分廣告主而言,不僅拉新是個大問題,如何留下存量用戶,並促進用戶活躍是個更大的難題。

                16年之前,移動互聯網是產品為王,發展至今產品同質化嚴重,利用產品差異化來實現用戶變現越來越難。16年之後,移動互聯網逐漸變為運營為王,用戶用不用你最後不是因產品設計的原因,可能是某個活動吸引了他,某項精細化運營留住了他。現在,無論是廣告主還是投資方,不僅看你的用戶量,更看活躍、留存、看ROI。

                於是,大家想破腦袋也要爭取用戶在APP上的活躍,爭取獲得更多用戶的註意力資源。而粗放式圈人引流帶來一堆問題,比如圈來一大堆虛假用戶,如果你的用戶裏三分之一是虛假用戶,想必你比誰都著急。互聯網公司動輒號稱日活上億,可是不敢說自己的活躍用戶在總用戶池子裏占了多少比重,更不敢說其實自家用戶活躍度都不到20%。

                那麽,80%沈睡用戶是什麽樣的?就拿我自己來說,光電商APP就裝了4、5個,有的一個月用一次,有的半年都不用。這種就屬於APP的邊緣用戶、沈睡用戶,對於廣告主來說如果不盤活不喚醒,實際價值很小。

                相比用戶拉新,喚醒80%的沈睡用戶才是最劃算的

                APP用戶拉新的成本越來越高,這是所有人的共識,相比而言喚醒80%的那部分沈睡用戶才是最劃算的事。其優勢在於:

                1、對這部分用戶而言沒有教育成本;

                2、喚醒成本要遠比拉新成本低得多;

                3、只要有合適的內容觸發用戶再次活躍,效果要遠遠▓好於去拉一個新用戶。

                喚醒沈睡用戶本質是用戶精細化運營的一部分。運營人員擔著活躍的KPI,推廣擔著新增的KPI,據說現在大多數公司裏運營和推廣撕得很厲害。運營要想出業績,又不背鍋,就得把用戶活躍度做上去,其中最重要的是喚醒沈睡用戶。

                一▓般有效喚醒的定義為:對於已經卸載APP的用戶,通過喚醒活動促使其點擊按鈕直接跳轉到APP下載頁面,讓用戶重新下載。對於沒有卸載█APP的用戶,促使其點擊按鈕直接打開APP。沈睡用戶需要給予一些刺激觸發他們再次活躍,那麽喚醒是不是誰都可以做好呢?有人說用戶數據在我手裏,我去給他推█送活動,不就可以喚醒了嗎,當然沒那麽簡單。

                為什麽很多公司(尤其是大中型公司有海量沈睡用戶)都有用戶喚醒的需求?因為自己做的喚醒效果不太好。我們來回想一下,手機是不是經常會收到來自某APP的短信,或者APP內的活動提醒,大部分活動內容都是你完全不感興趣的,比如給不需要貸款的用戶投放貸款促銷活動,給不方便外出的新媽媽投放自由行的活動。如果不了解用戶,再好的喚醒活動也白搭。

                要想啃下“用戶喚醒”這塊硬骨頭,還得結合大數據技術

                目前量江湖在與一些頭部互聯網公司一起做用戶喚醒,發現結合大數據技術效果是最好的。大數據用戶喚醒實際操作中用到用戶畫像分析、流量識別反作弊技術等,使得用戶喚醒更精準,用戶更真實,反饋更活躍。

                1、利用大數據技術做用戶畫像分析,實現精準喚醒

                大多數廣告主對自己的用戶了解甚少,雖然有設備號,但是用戶的興趣愛好、消費習慣、消費水平等完全不了解,所以根本沒法做到高效喚醒。

                決定用戶喚醒的質量不取決於誰有用戶,而取決於誰更了解用戶。量江湖因為是獨立第三方大數據公司,擁有5億移動用戶數據,其中1.2億IOS用戶,通過大數據技術完成對用戶的精準畫像分析,在此基礎上定位▓精準用戶可以進行高效喚醒。

                以京東購物節為例,一個購物節分很多不同群體,就得基於對用戶的深度分析做有針對性的█推送,比如針對母嬰推送母嬰類活動,針對白領男性推送3C類產品活動,這樣的喚醒幾率才會更高。甚至說分男女、地區、職業、消費水平等差異做更細致的內容推送。

                不論是做用戶喚醒還是其他定向投放,用戶畫像都是最重要的一環,我們的█用戶數據維度包括人口屬性、興趣圖譜、商品圖譜、行為圖譜等多重維度的標簽:

                人口屬性:性別、年齡、學歷、婚姻、子女、收入、信用。

                興趣圖譜:比如關註遊戲、金融、母嬰、直播等。

                商品圖譜:遊戲商品圖譜、母嬰商品圖譜、金融商品圖譜、APP圖譜。

                行為圖譜:以興趣為主的行█為細分,例如遊戲用戶是否付費等。

                用戶畫像到底可以做到多精準?下圖以一個汽車用戶為例,用戶的所有社交行為都被分析出來,你可以了解到該用戶近期有購車需求,以及他的消費能力、對汽車車型、性能及價位的偏好等,在此基礎上才能做出更高效的用戶轉化方案。試想一下,如果對一個完全沒有購車需求,或者關註價位比較低的用戶去推送中高端汽車,肯定產生不了轉化。

                用戶畫像分析是為精細化喚醒做準備。當你足夠了解用戶時,才能站在用戶場景了解用戶最需要的是什麽。在做不同產品的用戶喚醒時所做的用戶畫像也不一樣,具體根據產品來定。

                此外,大約有25%的APP IOS用戶是僵屍用戶,結合大數據反作弊技術也可以在事先將其有效剔除。也就是說做用戶畫像分析前已經排除虛假用戶,保證用戶的真實性也會提升用戶轉化率。

                2、從用戶場景出發設計並篩選轉化效果最好的活動與文案

                首先,設計有針對性的活動與文案,其次,在測試投放階段根據數據反饋篩選出針對目標用戶轉化率更高的活動與文案。一般喚醒活動要滿足參加方便、滿足用戶獵奇心理、提供互惠誘惑等要素,下圖是團購美食類APP的活動,最終在測試投放後發現轉盤抽獎活動轉化率最高,抽獎滿足了用戶獵奇心理、參與感,大獎對用戶產生了極大誘惑,所以這個活動可以瞬間觸動用戶的點擊行為。

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                每次投放新活動針對營銷文案也要測試其轉化情況,選取轉化最優的文案進行後續投放,我們通常會從十多條文案中選出至少五條文案進行投放,再選出兩條轉化率高的進行二次投放。

                文案1:幸運大比拼,點擊抽獎,樂享Mac Book、迪拜雙人遊。免費吃喝玩樂,不信你戳;文案2:感恩大▓回饋,您還有一次免費抽獎機會未使用!神秘大獎等著你,快來參加轉盤抽獎吧!

                本案例中,第2條文案轉化明顯高很多,最終將其作大面積投放。在文案創作時盡可能最大化引導用戶點擊,比如文案2的“通知+懸念”就能更好引導用戶點擊,而文案1的陳述句式則引導性差很多,在實際操作再根據數據轉化結果來評估與優化。

                3、在投放過程中將數據追蹤與精細化運營做到極致

                投放初期不適宜直接大量投放數據,采取少量投放測試出穩定的轉化率之後,根據投放效率優化投放策略之後,再適度增加投放量級。

                投放過程中以天、周為單位更新數據,實際上你會看到一周內每天的喚醒轉化是不同的(一周內每天投放量級相同的情況下測試),在喚醒轉化穩定後,根據每天的轉化情況適當調整每天的投放量級。

                針對每天的喚醒時間也要在轉化數據基礎上,進行實時優化。比如初試階段,在不清楚具體哪個時間點轉化最優,盡可能多的選擇時間段投放(比如10:00-12:00,17:00-19:30)。到了穩定階段,通過喚醒轉化高低比較,最終選取5個轉化較高的時間點(11:00,17:30,18:30,19:00,19:30)進行後續投放。最後是精細化階段,就是在幾個投放時間點(10:00-12:00,17:00-19:30)中進一步篩選出每天轉化率更高的時間點,做重點投放。

                三個數字,看大數據用戶喚醒轉化效果

                量江湖作為一家大數據公司從2012年開始就在做大數據精準營銷,以往針對傳統企業的比較多,從2016年開始,移動互聯網APP的用戶喚醒需求激增,尤其是大中型廠商,移動互聯網的發展變遷決定了企業對用戶運營的焦慮。目前喚醒轉化效果如?從以往做得比較多的新聞類、美食類、工具類APP喚▓醒案例來講:

                1、剔除僵屍用戶:基於大數據反作弊技術,對APP用戶將僵屍(虛假)用戶排除掉,剩下真實用戶。大約有25%的APP的IOS用戶是僵屍用戶,可以有效剔除。

                2、用戶點擊率:通過“千人千面”的推廣媒▓體/推廣文案,用戶點擊率高達31%。在推廣前,首先通過多重數據挖掘,確定用戶活躍媒體,其次,針對用戶活躍媒體,準確捕捉沈默用戶,通過用戶活躍媒體DSP等形式對用戶觸達,完成喚醒轉化。

                3、喚醒轉化率:喚醒用戶轉化率高達14%,極大地減低了客戶成本。喚醒轉化率主要基於大數據精準用戶畫像:深度挖掘搜索數據、競品數據、移動內容瀏覽數據,為每個用戶畫像,包括性別、職業、興趣等,保證每個類別用戶的推廣方案都有針對性。

                互聯網“下半場”概念是美團CEO王興在2016年烏鎮世界互聯網大會上提出的,有人說,在紅利盡失的下半場真難,拉新難,守住存量用戶更難。可是在另一片土地上,(人工智能、機器學習)大數據技術越來越成熟,它提出了精細化用戶運營的解決之道。而一些頭部或成熟公司,正積極開展大數據用戶喚醒活動,守住打下的江山才是下半場最重要的課題。你今天不行動,沒準明天那80%的沈睡用戶就成為別人的了。



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