APP用戶精細(xì)化運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)手冊

APP用戶精細(xì)化運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)手冊數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)APP用戶精細(xì)化運(yùn)營1把握用戶精細(xì)化運(yùn)營行業(yè)趨勢1.用戶精細(xì)化運(yùn)營的重要性及難點(diǎn)2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)APP精細(xì)化運(yùn)營解決方案2精細(xì)化運(yùn)營場景解析1.標(biāo)簽搭建：用戶標(biāo)簽體系構(gòu)建方法032.用戶分層：4大運(yùn)營場景做好用戶分層043.活動(dòng)運(yùn)營：如何策劃一場爆款活動(dòng)084.內(nèi)容運(yùn)營：智能內(nèi)容推薦機(jī)制105.用戶觸達(dá)：更靈活、更智能的消息觸達(dá)113行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐案例1.內(nèi)容資訊類APP：內(nèi)容精細(xì)化推薦，大幅提高留存率142.電商類APP：目標(biāo)人群深度洞察，提升營銷活動(dòng)觸達(dá)效果153.出行類APP：場景靈活分析，高效實(shí)現(xiàn)用戶分層運(yùn)營154.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)營行業(yè)趨勢如今，企業(yè)運(yùn)營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)營階段，大多數(shù)企業(yè)開始以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)APP用戶精細(xì)化運(yùn)營，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)十萬開發(fā)者，個(gè)推SDK累計(jì)安裝量超過900億，SDK日活躍獨(dú)立設(shè)備數(shù)超過4億。本手冊將結(jié)合個(gè)推數(shù)據(jù)化運(yùn)營服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，為大家?guī)頂?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶精細(xì)化運(yùn)營的一思考。1.用戶精細(xì)化運(yùn)營的重要性及難點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，企業(yè)在服務(wù)過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始走向通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶精細(xì)化運(yùn)營的道路。然而數(shù)據(jù)開發(fā)、采集、存儲、分析、應(yīng)用等需耗費(fèi)大量人力物力，因此企業(yè)未來數(shù)據(jù)化運(yùn)營的方向是：盤活現(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，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)問題： (1)企業(yè)經(jīng)營數(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、Web服務(wù)及線下門店等。用戶分布在不同平臺，造成企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)分散，多端數(shù)據(jù)難以打通及沉淀應(yīng)用。 (2)用戶數(shù)據(jù)多且雜，數(shù)據(jù)運(yùn)營體系搭建難互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展日新月異，用戶在各平臺的習(xí)慣也五花八門，多平臺用戶數(shù)據(jù)多且雜，沒有數(shù)據(jù)治理和運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)，想要搭建可應(yīng)用的數(shù)據(jù)運(yùn)營體系相當(dāng)困難。 (3)數(shù)據(jù)應(yīng)用無經(jīng)驗(yàn)，缺少運(yùn)營方法指導(dǎo)，無法形成有效運(yùn)營閉環(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)營經(jīng)驗(yàn)，也沒有對應(yīng)的數(shù)據(jù)運(yùn)營方法和指導(dǎo)，因此無法打通數(shù)據(jù)運(yùn)營閉環(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)營解決方案面對上述用戶精細(xì)化運(yùn)營難點(diǎn)，企業(yè)想要通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶精細(xì)化運(yùn)營，可以參考以下運(yùn)營思路。第一步：數(shù)據(jù)治理。通常企業(yè)需要對多端多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、治理，例如APP、小程序、H5、Web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。第二步：用戶分析。通過大數(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：畫像洞察。用戶分析完，我們還需要對用戶行為特征進(jìn)行畫像洞察，結(jié)合APP自有標(biāo)簽、外部數(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。03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)營和分析能力，搭建一套能夠覆蓋用戶分析-畫像洞察-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)營體系，從而高效地使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶運(yùn)營、活動(dòng)運(yùn)營、內(nèi)容運(yùn)營、用戶觸達(dá)等多模塊的精細(xì)化運(yùn)營，提升運(yùn)營效果。精細(xì)化運(yùn)營場景解析1.標(biāo)簽搭建：用戶標(biāo)簽體系構(gòu)建方法APP在運(yùn)營過程中想實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化用戶運(yùn)營，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)，提升用戶留存 (1)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)員渠道及等級等基礎(chǔ)用戶數(shù)據(jù)；二是包括用戶端內(nèi)訪問、消費(fèi)、收藏加購關(guān)注等APP自有用戶行為數(shù)據(jù)；三是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，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)，而有些是需要外部補(bǔ)充的數(shù)據(jù)。要把這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理起來，通過數(shù)據(jù)交集、并集、補(bǔ)集的運(yùn)算方式或者自定義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。04 (2)標(biāo)簽管理平臺個(gè)推用戶運(yùn)營是個(gè)推最新推出的一站式用戶洞察與數(shù)據(jù)分析平臺，基于個(gè)推多年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)積累，可以快速為開發(fā)者搭建起一套完整的用戶標(biāo)簽體系。其中標(biāo)簽管理平臺中自定義標(biāo)簽功能，支持APP基于導(dǎo)入的已有用戶標(biāo)簽、服務(wù)端數(shù)據(jù)，通過埋點(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)據(jù)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)推大數(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)營場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，圍繞用戶的全生命周期，來提升用戶的留存和轉(zhuǎn)化。05 (1)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是首頁內(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，讓用戶覺得“這個(gè)APP是懂我誠然，APP可以通過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)致對新用戶的認(rèn)識不夠客觀全面。此時(shí)，APP可以借助第三方數(shù)據(jù)公司的能力，快速了解新注冊安裝用戶的屬性和興趣偏好，補(bǔ)全用戶畫像，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APP有一定認(rèn)同感，這對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)營產(chǎn)品，提供個(gè)推大數(shù)據(jù)用戶畫像標(biāo)簽，可幫助APP快速洞察新用戶的興趣偏好，從而提高用戶首刷體驗(yàn)，提升用戶留存。 (2)活躍用戶轉(zhuǎn)化針對活躍用戶，用戶端內(nèi)的行為數(shù)據(jù)，通常分為客戶端訪問點(diǎn)擊數(shù)據(jù)以及服務(wù)端的消費(fèi)屬性數(shù)據(jù)。在對活躍用戶標(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)所沉淀出來的模型等，幫助APP做進(jìn)一步的用戶分群。06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，通過個(gè)推模型的預(yù)測結(jié)果查看價(jià)值人群評分等級，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)位的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價(jià)位區(qū)間的商品，然后針對同一類的價(jià)值人群，通過用戶在APP內(nèi)的行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行洞察分析，識別用戶興趣偏好，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，輔助用戶購物決策。 (3)沉默用戶促活沉默用戶的運(yùn)營，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。定義好之后，我們可以通過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像分析，查看近期沉默用戶中，有沒有一些比較集中、突出的偏好，例如沉默用戶集中在某個(gè)城市，那么我們就可以回溯該城市區(qū)域近期的運(yùn)營策略，快速定位沉默用戶的沉默原因，從而調(diào)整運(yùn)營策略，有效防沉默通常而言，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，因此在對沉默用戶促活的時(shí)候，運(yùn)營人員還可以對沉默用戶進(jìn)行價(jià)值評分。我們可以根據(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，為沉默用戶進(jìn)行評分。然后通過沉默用戶價(jià)值評分分?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)對中高價(jià)值的沉默用戶分群，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。 (4)流失用戶預(yù)測及挽回對于流失用戶，我們需要分析用戶流失原因及流失用戶畫像，從而制定用戶防流失以及挽回策略。在流失用戶識別方面，個(gè)推用戶運(yùn)營產(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)營人員在個(gè)推用戶運(yùn)營平臺上，通過TGI有效識別出流失用戶端內(nèi)歷史行為特征——愛瀏覽電競直播內(nèi)容，于是針對性地增加電競賽事內(nèi)容推薦，大大增加用戶挽回幾率。083.活動(dòng)運(yùn)營：如何策劃一場爆款活動(dòng)？面對雙十一、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銷活動(dòng)來提升APP的整體活躍度、刺激消費(fèi)者購買轉(zhuǎn)化?；顒?dòng)運(yùn)營在APP運(yùn)營體系中，特別是用戶轉(zhuǎn)化過程中，扮演著越來越重要的角色。要做好活動(dòng)運(yùn)營，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)盤這四個(gè)階段著手。 (1)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，這就要求企業(yè)需要在APP、小程序、H5、Web等多端埋點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)活動(dòng)數(shù)據(jù)跨平臺、多維度統(tǒng)計(jì)。 (2)用戶分析活動(dòng)運(yùn)營人員在不同的使用場景下會(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)化環(huán)節(jié)等場景下運(yùn)營的關(guān)鍵指標(biāo)是不同的，在不同場景下，運(yùn)營人員需要自由靈活地運(yùn)用事件分析、漏斗分析、路徑分析等常用分析模型，多方位對活動(dòng)轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行用戶分析，并將分析數(shù)據(jù)添加建立成為自定義看板，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。09基于活動(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)化用戶群主要特征為【90后】【折扣敏感】【愛美食】，后續(xù)活動(dòng)方案則可以根據(jù)用戶特征針對性的制定策略，提升化效果。 (3)活動(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)營則可以通過智能化的推送方式，實(shí)現(xiàn)高效的用戶觸達(dá)。個(gè)推用戶運(yùn)營產(chǎn)品提供的活動(dòng)計(jì)劃模塊，可以幫助運(yùn)營人員直接圈選出本次活動(dòng)的目標(biāo)人群，配置活動(dòng)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、高效達(dá)成運(yùn)營目標(biāo)。 (4)活動(dòng)復(fù)盤活動(dòng)結(jié)束了，APP運(yùn)營還沒結(jié)束，運(yùn)營人員還需要針對特定用戶群(例如參與活動(dòng)、未參與活動(dòng)、參與某子活動(dòng)等)進(jìn)行人群畫像洞察分析，對本次活動(dòng)的數(shù)據(jù)效果進(jìn)行全面復(fù)盤，持續(xù)優(yōu)化用戶運(yùn)營以及活4.內(nèi)容運(yùn)營：智能內(nèi)容推薦機(jī)制粘性，支撐活動(dòng)、產(chǎn)品、用戶運(yùn)營的基礎(chǔ)。 (1)掌握關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)變化趨勢日常關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)趨勢觀察，能有效掌握內(nèi)容平臺的運(yùn)營情況，基于數(shù)據(jù)分析進(jìn)行有效的優(yōu)化決策。日常關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)含行業(yè)APP運(yùn)營數(shù)據(jù)(日活、新增用戶、新增7日留存、APP使用時(shí)長等)；平臺內(nèi)容運(yùn)營效果數(shù)據(jù)(內(nèi)容發(fā)布量、日閱讀量、轉(zhuǎn)發(fā)量、點(diǎn)贊量)；通過大盤用戶數(shù)據(jù)+各個(gè)內(nèi)容模塊的數(shù)據(jù)，運(yùn)營人員可以針對內(nèi)容數(shù)據(jù)，增加平臺內(nèi)容模塊的發(fā)布權(quán)重。比如，用戶在體育賽事期間對體育賽事內(nèi)容較為關(guān)注，運(yùn)營則可以調(diào)整資源展示位，增加體育賽事內(nèi)容的曝光，迎合用戶喜好。通過UGC內(nèi)容素材數(shù)據(jù)，運(yùn)營人員可以查看日轉(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)注度較高，運(yùn)營人員則可以創(chuàng)建賽事專題模塊，大力推薦賽事內(nèi)容。 (2)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、用戶交互行為及用戶內(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)為用戶推薦偏好內(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)有了運(yùn)營思路，那么就需要將相關(guān)的運(yùn)營策略、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，對于未主動(dòng)打開APP的用戶，運(yùn)營人員還需要通過短信、電話、Push等渠道對其、短信成本過高并且容易對用戶造成打擾；Push不僅成本低、用戶體驗(yàn)相對較好，且能設(shè)PAPPpush化的內(nèi)容推送，還需要做好用戶分層觸達(dá)。畫像標(biāo)簽體系與消息推送體系的聯(lián) (1)精細(xì)化用戶觸達(dá)個(gè)推用戶運(yùn)營產(chǎn)品，支持將APP的用戶標(biāo)簽畫像體系與個(gè)推消息推送系統(tǒng)打通，助力APP快速構(gòu)建用戶畫像標(biāo)簽體系，同時(shí)將用戶畫像標(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)營高效實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的用戶分群推送，提升push點(diǎn)擊率，提升用戶轉(zhuǎn)化。 (2)智能化用戶觸達(dá)在消息推送過程中，點(diǎn)擊率是一個(gè)很重要的推送指標(biāo)，而點(diǎn)擊率離不開人群和文案。通常情況下，運(yùn)營已經(jīng)圈選好推送人群，那么如何get優(yōu)質(zhì)推送文案來提升點(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，通過智能匹配模型，幫助APP運(yùn)營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，最大化提升消息推送點(diǎn)擊率。總結(jié)而言，APP在用戶運(yùn)營、活動(dòng)運(yùn)營、內(nèi)容運(yùn)營、用戶觸達(dá)等多個(gè)模塊，存在精細(xì)化運(yùn)營的場景及需求，而精細(xì)化運(yùn)營的基礎(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)營產(chǎn)品深入數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲，到數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用全環(huán)節(jié)，運(yùn)用個(gè)推多年來沉淀的數(shù)據(jù)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，幫助企業(yè)快速搭建自身的數(shù)行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐案例目前，個(gè)推用戶運(yùn)營產(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)、不同場景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營的落地實(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、微博等多渠道的內(nèi)容媒體渠道。與個(gè)推合作后，該APP通過使用個(gè)推用戶運(yùn)營產(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)化用戶分層與智能內(nèi)容推薦。在新用戶冷啟動(dòng)場景下，該APP運(yùn)用個(gè)推用戶運(yùn)營產(chǎn)品后，新用戶次日活躍率提升24%，大幅度提升運(yùn)營增長效率。2.電商類APP：目標(biāo)人群深度洞察，提升營銷活動(dòng)觸達(dá)效果某電商類APP接入個(gè)推用戶運(yùn)營后，快速構(gòu)建用戶標(biāo)簽體系，深入洞察用戶用戶購買力及購物偏好等，實(shí)現(xiàn)個(gè)推用戶運(yùn)營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APP目標(biāo)人群的深度洞察和精細(xì)化觸達(dá)。針對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，為營銷活動(dòng)的差異化觸達(dá)提供了支撐。3.出行類APP：場景靈活分析，高效實(shí)現(xiàn)用戶分層運(yùn)營現(xiàn)如今出行平臺競爭激烈，司機(jī)也是多平臺服務(wù)，司機(jī)流失風(fēng)險(xiǎn)高，因此出行類APP需要盡可能通過數(shù)據(jù)洞某出行類APP通過個(gè)推用戶運(yùn)營打造了搖擺用戶預(yù)測模型，由此預(yù)測出用戶流失概率，幫助該APP進(jìn)行更快同時(shí)該APP引入個(gè)推用戶運(yùn)營產(chǎn)品，將APP端內(nèi)復(fù)雜的用戶特征數(shù)據(jù)和個(gè)推大數(shù)據(jù)融合，高效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽洞察，高效挖掘潛在租車用戶群。4.影音類APP：智能化推送，大幅提升點(diǎn)擊率在推送場景中，推送的人群、文案以及推送策略都會(huì)直接影響運(yùn)營的效率和效果。而大多數(shù)推送過程中遇到的無法定位目標(biāo)人群、缺少優(yōu)質(zhì)文案等問題都會(huì)極大降低推送效率和效果。通過個(gè)推提供智能選人群和智能文案庫兩種智能推送模型，APP可根據(jù)內(nèi)容智能化圈選目標(biāo)用戶群和根據(jù)人群智能推薦高點(diǎn)擊率文案，幫助APP實(shí)現(xiàn)人群精細(xì)化推送以及興趣文案推送，提升整體推送效果和效率。在人群智能推薦模式下，運(yùn)營人員只需要輸入文案內(nèi)容，即可智能圈選對該內(nèi)容感興趣的人群進(jìn)行推送。在文案智能推薦模式下，運(yùn)營人員只需圈選人群，個(gè)推智能模型會(huì)進(jìn)行智能分群，通過人群洞察分析后，智能推薦符合細(xì)分人群特征的優(yōu)質(zhì)文案。某千萬級日活的泛娛樂APP，在使用智能推送后，點(diǎn)擊率提升50%+。綜上所述，眾多企業(yè)已經(jīng)開始意識到數(shù)據(jù)運(yùn)營的重要性，并開始臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶精細(xì)化運(yùn)營。個(gè)推基于多年的數(shù)據(jù)運(yùn)營實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，重磅打造了用戶運(yùn)營產(chǎn)品。個(gè)推用戶運(yùn)營是一站式用戶洞察與數(shù)據(jù)分析平臺，可融合多端多源數(shù)據(jù)、進(jìn)行統(tǒng)一治理，支持APP全場景業(yè)務(wù)多維分析，快速生成豐富的用戶畫像標(biāo)簽，幫助APP高效搭建用戶標(biāo)簽管理體系，實(shí)現(xiàn)全鏈路精細(xì)化運(yùn)營，助力業(yè)務(wù)持續(xù)增長。目前，個(gè)推用戶運(yùn)營