APP用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)

APP用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)APP用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)目錄 把握用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)行業(yè)趨勢(shì)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的重要性及難點(diǎn) 01數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)APP精細(xì)化運(yùn)營(yíng)解決方案 精細(xì)化運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景解析TOC\o"1-1"\h\z\u標(biāo)簽搭建：用戶標(biāo)簽體系構(gòu)建方法 03用戶分層：4大運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景做好用戶分層 04活動(dòng)運(yùn)營(yíng)：如何策劃一場(chǎng)爆款活動(dòng) 08內(nèi)容運(yùn)營(yíng)：智能內(nèi)容推薦機(jī)制 10用戶觸達(dá)：更靈活、更智能的消息觸達(dá) 11行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐案例內(nèi)容資訊類APP：內(nèi)容精細(xì)化推薦，大幅提高留存率 14電商類APP：目標(biāo)人群深度洞察，提升營(yíng)銷活動(dòng)觸達(dá)效果 15出行類APP：場(chǎng)景靈活分析，高效實(shí)現(xiàn)用戶分層運(yùn)營(yíng) 15影音類APP：智能化推送，大幅提升點(diǎn)擊率 16把握用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)行業(yè)趨勢(shì)如今，企業(yè)運(yùn)營(yíng)重心逐漸從用戶拉新促活轉(zhuǎn)移到存量用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)階段，大多數(shù)企業(yè)開(kāi)始以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)APP用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，從而實(shí)現(xiàn)降本提效的目的。個(gè)推在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)深耕十余年，積累了豐富的數(shù)據(jù)資源和專業(yè)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。截至2022年6月，個(gè)推先后服務(wù)了數(shù)十萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，個(gè)推SDK累計(jì)安裝量超過(guò)900億，SDK日活躍獨(dú)立設(shè)備數(shù)超過(guò)4億。本手冊(cè)將結(jié)合個(gè)推數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，為大家?guī)?lái)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的一些分享和思考。1.用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的重要性及難點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，企業(yè)在服務(wù)過(guò)程中沉淀了大量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，一些規(guī)模性的公司也逐漸開(kāi)始走向通過(guò)數(shù)據(jù)動(dòng)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的道路。然而數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、采集、存儲(chǔ)、分析、應(yīng)用等需耗費(fèi)大量人力物力，因此企未來(lái)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的方向是：盤(pán)活現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，減少數(shù)據(jù)建設(shè)成本投入，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提升企業(yè)服務(wù)效率和效益。而橫觀整個(gè)行業(yè)現(xiàn)狀，又存在以下幾個(gè)問(wèn)題：企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)斷層，多端數(shù)據(jù)難以沉淀應(yīng)用 為迎合互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的用戶習(xí)慣，企業(yè)往往會(huì)布局多元渠道，例如線上APP、H5、小程序、eb服務(wù)及線下門(mén)店等。用戶分布在不同平臺(tái)，造成企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分散，多端數(shù)據(jù)難以打通及沉淀應(yīng)用。用戶數(shù)據(jù)多且雜，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系搭建難 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展日新月異，用戶在各平臺(tái)的習(xí)慣也五花八門(mén)，多平臺(tái)用戶數(shù)據(jù)多且雜，沒(méi)有數(shù)據(jù)治理和運(yùn)經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)，想要搭建可應(yīng)用的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系相當(dāng)困難。數(shù)據(jù)應(yīng)用無(wú)經(jīng)驗(yàn)，缺少運(yùn)營(yíng)方法指導(dǎo)，無(wú)法形成有效運(yùn)營(yíng)閉環(huán) 有數(shù)據(jù)而不知道如何用，是當(dāng)今企業(yè)面臨的一大困境。大多數(shù)企業(yè)沉淀了大量數(shù)據(jù)資產(chǎn)卻缺乏數(shù)據(jù)運(yùn)經(jīng)驗(yàn)，也沒(méi)有對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法和指導(dǎo)，因此無(wú)法打通數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策。2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)APP精細(xì)化運(yùn)營(yíng)解決方案面對(duì)上述用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)難點(diǎn)，企業(yè)想要通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，可以參考以下運(yùn)營(yíng)思路。第一步：數(shù)據(jù)治理。通常企業(yè)需要對(duì)多端多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、治理，例如APP、小程序、H5、eb等，將數(shù)據(jù)進(jìn)行有條理的統(tǒng)一治理，方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營(yíng)。第二步：用戶分析。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析工具，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和靈活的用戶分析。第三步：畫(huà)像洞察。用戶分析完，我們還需要對(duì)用戶行為特征進(jìn)行畫(huà)像洞察，結(jié)合APP自有標(biāo)簽、外數(shù)據(jù)標(biāo)簽等，將用戶行為特征標(biāo)簽化。第四步：用戶觸達(dá)。運(yùn)用用戶洞察的結(jié)果，生成用戶標(biāo)簽或者用戶分組，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的消息推送。企業(yè)整體數(shù)據(jù)治理工作量較大，亟需提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)和分析能力，搭建一套能夠覆蓋用戶分析-畫(huà)像洞察-用戶觸達(dá)-觸達(dá)后效分析這一完整鏈路的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系，從而高效地使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、用戶觸達(dá)等多模塊的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提升運(yùn)營(yíng)效果。精細(xì)化運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景解析1.標(biāo)簽搭建：用戶標(biāo)簽體系構(gòu)建方法APP在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中想實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化用戶運(yùn)營(yíng)，首先要足夠地了解用戶。因此，APP需要結(jié)合用戶的基礎(chǔ)屬性及其在APP內(nèi)的行為特征等，構(gòu)建起來(lái)一套深度的、多方位的用戶標(biāo)簽體系，再運(yùn)用用戶標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化地描繪用戶的興趣偏好，差異化地為用戶提供其需要的、感興趣的內(nèi)容及服務(wù)，提升用戶留和轉(zhuǎn)化。分層搭建標(biāo)簽體系 用戶標(biāo)簽體系的搭建，通常涉及到三層標(biāo)簽數(shù)據(jù)。一是包括性別、年齡層次、設(shè)備基礎(chǔ)屬性、會(huì)員渠及等級(jí)等基礎(chǔ)用戶數(shù)據(jù)；二是包括用戶端內(nèi)訪問(wèn)、消費(fèi)、收藏加購(gòu)關(guān)注等APP自有用戶行為數(shù)據(jù)；三從第三方引入外部標(biāo)簽數(shù)據(jù)，包括用戶屬性、端外興趣偏好等。三層數(shù)據(jù)，往往散落在各個(gè)平臺(tái)，有些是服務(wù)端生成的數(shù)據(jù)，有些是需要在客戶端生成的數(shù)據(jù)，而有是需要外部補(bǔ)充的數(shù)據(jù)。要把這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理起來(lái)，通過(guò)數(shù)據(jù)交集、并集、補(bǔ)集的運(yùn)算方式或者自義SQL代碼的方式將數(shù)據(jù)生成可用的業(yè)務(wù)標(biāo)簽，則需要引用專業(yè)的標(biāo)簽管理平臺(tái)。標(biāo)簽管理平臺(tái) 個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)是個(gè)推最新推出的一站式用戶洞察與數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，基于個(gè)推多年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)累，可以快速為開(kāi)發(fā)者搭建起一套完整的用戶標(biāo)簽體系。其中標(biāo)簽管理平臺(tái)中自定義標(biāo)簽功能，支APP基于導(dǎo)入的已有用戶標(biāo)簽、服務(wù)端數(shù)據(jù)，通過(guò)埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)用戶客戶端行為特征數(shù)據(jù)，結(jié)合個(gè)推大數(shù)用戶標(biāo)簽等數(shù)據(jù)自定義標(biāo)簽規(guī)則，快速將用戶特征數(shù)據(jù)和個(gè)推標(biāo)簽融合實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，然后結(jié)合個(gè)大數(shù)據(jù)沉淀形成的基礎(chǔ)標(biāo)簽、行業(yè)標(biāo)簽、專題標(biāo)簽，高效搭建用戶標(biāo)簽體系。2.用戶分層：4大運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景做好用戶分層做了深度、多方位的用戶分析后，我們可以基于標(biāo)簽體系做貼合業(yè)務(wù)的精細(xì)化用戶分層，圍繞用戶的生命周期，來(lái)提升用戶的留存和轉(zhuǎn)化。新用戶冷啟動(dòng) APP在新用戶冷啟動(dòng)階段，想將目標(biāo)用戶轉(zhuǎn)化為種子用戶，提高用戶活躍，需要做好新用戶的首刷或者說(shuō)是首頁(yè)內(nèi)容推薦，在用戶接觸APP的第一觸點(diǎn)為其推薦感興趣的內(nèi)容，讓用戶覺(jué)得“這個(gè)APP是懂我的，值得留下來(lái)再看看”。誠(chéng)然，APP可以通過(guò)自身用戶行為特征獲取新用戶的一些基本屬性，但由于數(shù)據(jù)量小，會(huì)導(dǎo)致對(duì)新用的認(rèn)識(shí)不夠客觀全面。此時(shí)，APP可以借助第三方數(shù)據(jù)公司的能力，快速了解新注冊(cè)安裝用戶的屬性興趣偏好，補(bǔ)全用戶畫(huà)像，在用戶冷啟動(dòng)時(shí)實(shí)現(xiàn)APP內(nèi)的精細(xì)化推薦。有了最初的好印象，用戶會(huì)對(duì)APP有一定認(rèn)同感，這對(duì)于提升用戶的留存率和活躍度也有相當(dāng)大的幫助。比如個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品，提供個(gè)推大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像標(biāo)簽，可幫助APP快速洞察新用戶的興趣偏好，從提高用戶首刷體驗(yàn)，提升用戶留存?；钴S用戶轉(zhuǎn)化 針對(duì)活躍用戶，用戶端內(nèi)的行為數(shù)據(jù)，通常分為客戶端訪問(wèn)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)以及服務(wù)端的消費(fèi)屬性數(shù)據(jù)。在活躍用戶標(biāo)簽描述時(shí)，需要整合打通這兩端的數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度的洞察。個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品，可以幫助APP高效整合多端的數(shù)據(jù)，并且基于個(gè)推多年大數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)所沉淀出的模型等，幫助APP做進(jìn)一步的用戶分群。例如電商APP，可以運(yùn)用個(gè)推消費(fèi)者敏感類別模型、付費(fèi)價(jià)值模型等進(jìn)行價(jià)值人群預(yù)測(cè)，通過(guò)個(gè)推模的預(yù)測(cè)結(jié)果查看價(jià)值人群評(píng)分等級(jí)，分?jǐn)?shù)越高代表付費(fèi)價(jià)值越高，從而差異化地為用戶推薦不同價(jià)位商品以及不同形式的折扣，例如為折扣敏感的用戶推薦有折扣的商品，為價(jià)格敏感的用戶推薦其偏好位區(qū)間的商品，然后針對(duì)同一類的價(jià)值人群，通過(guò)用戶在APP內(nèi)的行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行洞察分析，識(shí)別戶興趣偏好，推薦其感興趣的商品，從而進(jìn)行高效轉(zhuǎn)化。而針對(duì)活躍用戶轉(zhuǎn)化階段，由于活躍用戶會(huì)在APP端內(nèi)產(chǎn)生較多的行為特征數(shù)據(jù)，而這些行為特征數(shù)據(jù)，最能準(zhǔn)確描述用戶的興趣偏好。因此，我們可以使用個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)將用戶在端內(nèi)的行為數(shù)據(jù)記錄、分析、清洗成為具體、標(biāo)準(zhǔn)的用戶標(biāo)簽，并基于用戶標(biāo)簽，進(jìn)行用戶分群，實(shí)現(xiàn)差異化的內(nèi)容及服務(wù)推薦，助用戶購(gòu)物決策。沉默用戶促活 沉默用戶的運(yùn)營(yíng)，又與新用戶和活躍用戶大不相同。到底多久不活躍的用戶算是沉默用戶？我們需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、業(yè)務(wù)需求、APP行業(yè)屬性等進(jìn)行定義。定好之后，我們可以通過(guò)APP端內(nèi)活躍數(shù)據(jù)，直接圈選出沉默用戶群，然后進(jìn)行沉默用戶的人群畫(huà)像分析，查看近期沉默用戶中，有沒(méi)有一些比較集中、突出的偏好，例如沉默用戶集中在某個(gè)城市，那么我們可以回溯該城市區(qū)域近期的運(yùn)營(yíng)策略，快速定位沉默用戶的沉默原因，從而調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，有效防沉及促活。通常而言，沉默用戶促活比較依賴于push\短信\電話及信息流廣告等方式，而大部分用戶觸達(dá)方式成本較高且體驗(yàn)不好，因此在對(duì)沉默用戶促活的時(shí)候，運(yùn)營(yíng)人員還可以對(duì)沉默用戶進(jìn)行價(jià)值評(píng)分。我們可根據(jù)用戶歷史的活躍情況、消費(fèi)情況，及近期端外的活躍行為特征等，判定沉默用戶的價(jià)值，為沉默戶進(jìn)行評(píng)分。然后通過(guò)沉默用戶價(jià)值評(píng)分分?jǐn)?shù)及沉默類型篩選等規(guī)則，剔除掉低價(jià)值的用戶，同時(shí)對(duì)中高價(jià)值的沉用戶分群，分策略運(yùn)用不同的渠道及方式進(jìn)行促活，保障沉默用戶促活效率，節(jié)約沉默用戶促活成本最大化降本提效。流失用戶預(yù)測(cè)及挽回 對(duì)于流失用戶，我們需要分析用戶流失原因及流失用戶畫(huà)像，從而制定用戶防流失以及挽回策略。在流失用戶識(shí)別方面，個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品可幫助APP有效區(qū)分沉默用戶以及流失用戶，尋找流失用戶群的高TGI（顯著特征），快速制定挽回策略。例如APP運(yùn)營(yíng)人員在個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)平臺(tái)上，通過(guò)TGI有效識(shí)別出流失用戶端內(nèi)歷史行為特征——愛(ài)瀏覽電競(jìng)直播內(nèi)容，于是針對(duì)性地增加電競(jìng)賽事內(nèi)容推薦，大增加用戶挽回幾率。3.活動(dòng)運(yùn)營(yíng)：如何策劃一場(chǎng)爆款活動(dòng)？面對(duì)雙十一、年終大促、618年中大促、年貨節(jié)等各類節(jié)日，我們都需要做一些營(yíng)銷活動(dòng)來(lái)提升APP的整體活躍度、刺激消費(fèi)者購(gòu)買轉(zhuǎn)化?；顒?dòng)運(yùn)營(yíng)在APP運(yùn)營(yíng)體系中，特別是用戶轉(zhuǎn)化過(guò)程中，扮演著越來(lái)越重要的角色。要做好活動(dòng)運(yùn)營(yíng)，可以從活動(dòng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、活動(dòng)用戶分析、活動(dòng)計(jì)劃制定、活動(dòng)復(fù)盤(pán)這個(gè)階段著手。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 活動(dòng)之初，首先APP需要有活動(dòng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)能力。數(shù)據(jù)作為活動(dòng)過(guò)程中的指標(biāo)觀察和指導(dǎo)，需要APP有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)能力支撐，才能充分地掌握。而目前企業(yè)都具備多端產(chǎn)品，活動(dòng)也會(huì)在多端上線，這就要企業(yè)需要在APP、小程序、H5、eb等多端埋點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)活動(dòng)數(shù)據(jù)跨平臺(tái)、多維度統(tǒng)計(jì)。用戶分析 活動(dòng)運(yùn)營(yíng)人員在不同的使用場(chǎng)景下會(huì)有不同的業(yè)務(wù)需求，比如活動(dòng)引流環(huán)節(jié)、活動(dòng)促活環(huán)節(jié)、活動(dòng)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)等場(chǎng)景下運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵指標(biāo)是不同的，在不同場(chǎng)景下，運(yùn)營(yíng)人員需要自由靈活地運(yùn)用事件分析、漏分析、路徑分析等常用分析模型，多方位對(duì)活動(dòng)轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行用戶分析，并將分析數(shù)據(jù)添加建立成為定義看板，快速查看活動(dòng)效果，做到活動(dòng)數(shù)據(jù)可視化，活動(dòng)效果可分析?；诨顒?dòng)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，不僅可以深入洞察活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)中的目標(biāo)用戶群，還可以快速實(shí)現(xiàn)用戶分層，再基于不同的用戶群體，制定差異化的活動(dòng)計(jì)劃。例如在活動(dòng)轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，針對(duì)已經(jīng)轉(zhuǎn)化的用戶群進(jìn)行分析，深入了解該用戶群特征，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化用戶群主特征為【90后】【折扣敏感】【愛(ài)美食】，后續(xù)活動(dòng)方案則可以根據(jù)用戶特征針對(duì)性的制定策略，提升轉(zhuǎn)化效果?；顒?dòng)計(jì)劃 而活動(dòng)利益點(diǎn)的傳播與觸達(dá)，是活動(dòng)的重中之重。通常我們開(kāi)展活動(dòng)，都會(huì)有一個(gè)活動(dòng)目標(biāo)，例如“使用優(yōu)惠券下單”等。在用戶完成該活動(dòng)目標(biāo)前，我們通常需要通過(guò)推送、短信等渠道，以不同的文案策略，多次觸達(dá)用戶。運(yùn)營(yíng)則可以通過(guò)智能化的推送方式，實(shí)現(xiàn)高效的用戶觸達(dá)。個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品提供的活動(dòng)計(jì)劃模塊，可以幫助運(yùn)營(yíng)人員直接圈選出本次活動(dòng)的目標(biāo)人群，配置活目標(biāo)。在用戶完成該目標(biāo)前，定時(shí)、多次、差異化地進(jìn)行活動(dòng)利益點(diǎn)的觸達(dá)，自動(dòng)化刺激用戶、高效成運(yùn)營(yíng)目標(biāo)?；顒?dòng)復(fù)盤(pán) 活動(dòng)結(jié)束了，APP運(yùn)營(yíng)還沒(méi)結(jié)束，運(yùn)營(yíng)人員還需要針對(duì)特定用戶群（例如參與活動(dòng)、未參與活動(dòng)、參某子活動(dòng)等）進(jìn)行人群畫(huà)像洞察分析，對(duì)本次活動(dòng)的數(shù)據(jù)效果進(jìn)行全面復(fù)盤(pán)，持續(xù)優(yōu)化用戶運(yùn)營(yíng)以及動(dòng)運(yùn)營(yíng)。4.內(nèi)容運(yùn)營(yíng)：智能內(nèi)容推薦機(jī)制活動(dòng)運(yùn)營(yíng)，是用戶轉(zhuǎn)化的強(qiáng)力武器。而內(nèi)容運(yùn)營(yíng)，則是提升用戶粘性，支撐活動(dòng)、產(chǎn)品、用戶運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)主要涉及到的是：掌握日常關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)與建立內(nèi)容智能推薦機(jī)制。掌握關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì) 日常關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)趨勢(shì)觀察，能有效掌握內(nèi)容平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)情況，基于數(shù)據(jù)分析進(jìn)行有效的優(yōu)化決策。常關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)含行業(yè)APP運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)（日活、新增用戶、新增7日留存、APP使用時(shí)長(zhǎng)等）；平臺(tái)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)效果數(shù)據(jù)（內(nèi)容發(fā)布量、日閱讀量、轉(zhuǎn)發(fā)量、點(diǎn)贊量）；通過(guò)大盤(pán)用戶數(shù)據(jù)+各個(gè)內(nèi)容模塊的數(shù)據(jù)，運(yùn)營(yíng)人員可以針對(duì)內(nèi)容數(shù)據(jù)，增加平臺(tái)內(nèi)容模塊的發(fā)布權(quán)重。比如，用戶在體育賽事期間對(duì)體育賽事內(nèi)容較為關(guān)注，運(yùn)營(yíng)則可以調(diào)整資源展示位，增加體育賽事內(nèi)的曝光，迎合用戶喜好。通過(guò)UGC內(nèi)容素材數(shù)據(jù)，運(yùn)營(yíng)人員可以查看日轉(zhuǎn)發(fā)量、點(diǎn)贊量TOP10的內(nèi)容，洞察用戶比較關(guān)注的熱點(diǎn)內(nèi)容，進(jìn)行內(nèi)容推薦，也可以做專題內(nèi)容。比如最近賽事內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)量、點(diǎn)贊量等排名靠前，用戶關(guān)注較高，運(yùn)營(yíng)人員則可以創(chuàng)建賽事專題模塊，大力推薦賽事內(nèi)容。建立內(nèi)容推薦機(jī)制 內(nèi)容推薦機(jī)制主要是將內(nèi)容標(biāo)簽與用戶行為特征標(biāo)簽體系鏈接，將用戶基本屬性、用戶交互行為及用內(nèi)容閱讀偏好數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，例如根據(jù)用戶觀看習(xí)慣、搜索偏好、點(diǎn)播偏好等行為，實(shí)時(shí)為用戶推薦偏內(nèi)容，同時(shí)為內(nèi)容匹配興趣用戶，滿足用戶多樣化閱讀需求。5.用戶觸達(dá)：更靈活、更智能的消息觸達(dá)用戶運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)，都離不開(kāi)用戶觸達(dá)。有了運(yùn)營(yíng)思路，那么就需要將相關(guān)的運(yùn)營(yíng)策略、活動(dòng)、內(nèi)容觸達(dá)用戶，提升用戶活躍及轉(zhuǎn)化。除了端內(nèi)的內(nèi)容及服務(wù)的差異化展示外，對(duì)于未主動(dòng)打開(kāi)APP的用戶，運(yùn)營(yíng)人員還需要通過(guò)短信、電話、ush等渠道對(duì)其進(jìn)行觸達(dá)。而電話、短信成本過(guò)高并且容易對(duì)用戶造成打擾；ush不僅成本低、用戶體驗(yàn)相對(duì)較好，且能設(shè)置鏈接直接跳轉(zhuǎn)到APP，因此成為了APP的剛需和最主要的站外觸達(dá)手段。有效的push不僅需要做好差異化的內(nèi)容推送，還需要做好用戶分層觸達(dá)。畫(huà)像標(biāo)簽體系與消息推送體系的聯(lián)動(dòng)打通，是精細(xì)化用戶分群推送的正解。精細(xì)化用戶觸達(dá) 個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品，支持將APP的用戶標(biāo)簽畫(huà)像體系與個(gè)推消息推送系統(tǒng)打通，助力APP快速構(gòu)建用戶畫(huà)像標(biāo)簽體系，同時(shí)將用戶畫(huà)像標(biāo)簽及用戶分組直接同步至消息推送系統(tǒng)中，幫助APP運(yùn)營(yíng)高效實(shí)現(xiàn)細(xì)化的用戶分群推送，提升push點(diǎn)擊率，提升用戶轉(zhuǎn)化。智能化用戶觸達(dá) 在消息推送過(guò)程中，點(diǎn)擊率是一個(gè)很重要的推送指標(biāo)，而點(diǎn)擊率離不開(kāi)人群和文案。通常情況下，運(yùn)已經(jīng)圈選好推送人群，那么如何get優(yōu)質(zhì)推送文案來(lái)提升點(diǎn)擊率呢？個(gè)推消息推送產(chǎn)品，與眾多頭部客戶一起，共建智能文案庫(kù)，通過(guò)智能匹配模型，幫助APP運(yùn)營(yíng)人員找到人群和文案的匹配關(guān)系，自動(dòng)配置推送目標(biāo)人群的高點(diǎn)擊文案，實(shí)現(xiàn)智能化的消息推送，最大化提消息推送點(diǎn)擊率?？偨Y(jié)而言，APP在用戶運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、用戶觸達(dá)等多個(gè)模塊，存在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的場(chǎng)景及需求，而精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)，則是數(shù)據(jù)歸集及用戶標(biāo)簽體系搭建。個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品深入數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，到數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用全環(huán)節(jié)，運(yùn)用個(gè)推多年來(lái)沉淀的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，幫助企業(yè)快速搭建自身的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐案例目前，個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品已經(jīng)服務(wù)了多個(gè)行業(yè)的頭部客戶，共同探索在不同行業(yè)、不同場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的落地實(shí)踐。1.內(nèi)容資訊類APP：內(nèi)容精細(xì)化推薦，大幅提高留存率某資訊類APP，搭建了自有APP、微信小程序、微信公眾號(hào)、微博等多渠道的內(nèi)容媒體渠道。與個(gè)推合作后，該APP通過(guò)使用個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了多端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)，歷史數(shù)據(jù)/線下數(shù)據(jù)等多源的數(shù)據(jù)融合，為全局用戶分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時(shí)個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)可以幫助APP基于自身用戶標(biāo)簽、端內(nèi)用戶行為數(shù)據(jù)，結(jié)合個(gè)推大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像標(biāo)簽，快速實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，高效構(gòu)建起多維度的用戶標(biāo)簽體系，實(shí)現(xiàn)了精細(xì)化用戶分層與智能容推薦。在新用戶冷啟動(dòng)場(chǎng)景下，該APP運(yùn)用個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品后，新用戶次日活躍率提升24%，大幅度提升營(yíng)增長(zhǎng)效率。2.電商類APP：目標(biāo)人群深度洞察，提升營(yíng)銷活動(dòng)觸達(dá)效果某電商類APP接入個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)后，快速構(gòu)建用戶標(biāo)簽體系，深入洞察用戶用戶購(gòu)買力及購(gòu)物偏好等，實(shí)現(xiàn)了更好的活動(dòng)運(yùn)營(yíng)效果。個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)中的多端可視化埋點(diǎn)能力和數(shù)據(jù)分析能力，幫助該APP快速搭建了活動(dòng)數(shù)據(jù)看板，可實(shí)時(shí)分析活動(dòng)效果。同時(shí)借助個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)的標(biāo)簽管理平臺(tái)，該APP實(shí)現(xiàn)了活動(dòng)目標(biāo)人群的深度洞察和精細(xì)化觸達(dá)。針對(duì)APP活躍人群，APP根據(jù)用戶的端內(nèi)行為數(shù)據(jù)以及個(gè)推標(biāo)簽數(shù)據(jù)，構(gòu)建了更為細(xì)分的活躍用戶人群畫(huà)像，最終將活躍用戶分為“進(jìn)階白領(lǐng)、宅男宅女、品質(zhì)生活、年輕學(xué)生、精明購(gòu)物、普通人群”6類群體，并運(yùn)用畫(huà)像標(biāo)簽數(shù)據(jù)，對(duì)每類群體進(jìn)行深入洞察，挖掘受眾特點(diǎn)，為營(yíng)銷活動(dòng)的差異化觸達(dá)提供了支撐。3.出行類APP：場(chǎng)景靈活分析，高效實(shí)現(xiàn)用戶分層運(yùn)營(yíng)現(xiàn)如今出行平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)激烈，司機(jī)也是多平臺(tái)服務(wù)，司機(jī)流失風(fēng)險(xiǎn)高，因此出行類APP需要盡可能通過(guò)數(shù)據(jù)洞察，實(shí)時(shí)了解用戶并進(jìn)行用戶流失預(yù)測(cè)，提前做預(yù)警與干預(yù)。某出行類APP通過(guò)個(gè)推用戶運(yùn)營(yíng)打造了搖擺用戶預(yù)測(cè)模型，由此預(yù)測(cè)出用戶流失概率，幫助該APP進(jìn)行