个推谈数智运营:数据驱动运营增长,助力APP运营效率提升

简介: 具备数智化运营思维和能力,APP能在各生命周期阶段更加高效地开展精细化运营,持续提升竞争力

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当下数据作为重要资产,已经成为企业优化运营策略、升级产品体验、挖掘增长潜力的重要驱动力。对于互联网企业来讲,数据在APP的整个生命周期中,都能发挥出巨大作用。借助数据能力,APP产品运营人员能够将人群、场景、流程做差异化细分,同时结合市场、渠道、用户行为等数据分析,更加高效地开展精细化运营。
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  • 探索期:数据驱动APP找准定位

比如在产品的探索期,数据是产品和运营人员用来挖掘用户真实需求、验证产品功能定位及商业模式的重要依据。一款全新的APP到底能否击中用户痛点?它的功能设计和同类型产品相比竞争力如何?产品和运营人员正是通过收集、分析种子用户的反馈数据,同时结合行业大盘数据,来指导新产品的功能设计和升级迭代。

  • 成长期:数据驱动APP高效拉新

经过探索期的反复尝试和验证,APP的市场定位、产品模式已经基本成型,并正式打入市场,进入成长期。在这个阶段,如果产品不能快速获取用户,就会被竞品超越,甚至被市场淘汰。而具备了数智化运营的能力,APP更容易透过复杂变幻的市场环境,快速找到发力点,抢占市场先机,高效获客,赢得增长。
以APP获客为例,数据的驱动作用主要体现在两方面,一是提升获客的质量,二是提升获客的效率。具体来看,首先APP能够通过丰富的标签数据,分析种子用户的画像,明确目标用户客群的多维度特征。这样一来在后续的投放过程中,APP能够更加有的放矢,把广告真正投给对的TA。其次,通过对不同渠道来源的用户数量、画像等投放后效数据进行对比分析,APP还能够从中筛选出高性价比和高TA浓度的获客渠道,帮助降低后续的获客成本。
值得一提的是,依托智能的算法模型,APP还可以将数据的力量进一步释放。尤其是对于美妆、母婴、金融、汽车等垂直行业的APP来讲,借助种子用户数据和相似人群扩量模型,这些细分行业的APP能够在程序化广告投放中,智能识别并高效触达公域流量池里的潜在用户,实现爆发式增长。

  • 成熟期:数据驱动APP高效促活

移动APP领域已进入竞争白热化状态。即便APP通过砸广告、铺渠道等方式,在短时间内取得了用户规模的增长,那么这些花费了高昂成本而获取来的新用户能否真正留下来呢?所以当APP步入成熟期,产品运营人员必然要关注存量用户的运营维系,用户留存率和用户活跃度成为APP在该阶段的核心运营指标。
目前不少互联网企业已经在用户留存和促活场景中运用相应的数智化运营策略。比如一些新闻资讯类APP基于标签和特征层数据训练推荐算法,为不同的用户群体自动推荐他们感兴趣的新闻资讯,借助高度智能化的内容分发,提升用户粘性和活跃度。再比如一些金融理财类APP为了更好地留住用户,会借助第三方端外数据,洞察用户在运动健身、学习教育、旅游出行等其他方面的需求,然后通过丰富产品功能或联动相应行业的APP策划异业活动等方式,持续激发用户的好奇心,激励用户更加频繁地打开和使用APP。

  • 衰退期:数据驱动用户LTV提升

而在衰退期,由于市场高度饱和、新产品/替代品涌现,所以APP不可避免地将面临更加严峻的用户沉默和流失问题。在存量时代,获取新客的成本要远高于留住老客,而老客一旦流失就很难回来。那么有没有可能在用户流失之前,就采用干预措施来减少用户的流失呢?
目前一些APP通过构建用户流失预警体系来实现该目标。具体的实现方式一般有两种:第一种是进行用户分层。比如电商行业的APP基于RFM(Recency Frenquency Monetary )等模型,对用户分层,挖掘出需要重点关注和挽留的高价值客户,针对性地进行防流失干预,从而延长用户LTV(Life Time Value,生命周期总价值),放大流量价值。
RMF模型.jpg

第二种则是基于用户活跃度、用户沉默时长等数据指标构建用户流失预测模型,帮助APP产品运营人员提前预判用户流失风险,做好运营干预。
可见,用户流失预警体系的构建不仅需要数据,同时也要求APP具备一定的数据治理和算法模型搭建能力。通过对端内外数据进行融合分析,使用AI模型对用户的多维度特征进行机器学习,APP方能构建出更加智能的预警体系,对用户流失倾向做到“心中有数”,从而制定出更加科学有效的用户运营策略。

综上,具备了数智化运营思维和能力,APP能够在探索期、成长期、成熟期、衰退期等各生命周期阶段,更加高效地开展精细化运营,持续提升市场竞争力。

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