【开发者必看—运动篇】数据赋能运动App留存率再创新高

简介: 如何在拉新后促活并成功留存?如何减少新用户流失?

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在运动健身风靡的当下,一款市场领先的运动App却意外地面临用户留存率急剧下降的问题。作为平台的新用户,小张在不到一个月的时间里便停止使用该App,这一现象引起了运营团队的高度关注。


小张故事背景:

小张是一位健身初学者,通过同事推荐下载了一款运动App。初期,他每天积极参与App中推荐的每日锻炼课程,还记录饮食、体重和心率的变化。然而,三周后,小张的使用频率开始降低,不到一个月便停止使用,未能转化为长期用户。面对像小张这样的新用户,如何在拉新后促活并留存,是运营团队必须重点关注和运营的核心任务。每一次用户的流失都会严重影响留存率指标

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产品运营怎么办——关键解决步骤:


  • 关注用户生命周期,特别是从新手期到成熟期的过渡阶段:通过用户分组和生命周期分析,研究不同用户群体的留存规律,找出高流失风险用户的特征。
  • 影响因素分析:深入探查新用户的使用行为、成长周期、内容更新与推送质量、用户分类运营、用户体验和沟通等因素。
  • 策略制定与执行:包括新用户引导、行为分析,收集反馈优化体验,制定用户感兴趣的内容推送机制,以及开展新用户互动活动等。

(例如:可能是新手教程不够吸引人,或是缺乏有效的激励机制促使用户持续参与,或是因为新手阶段过于复杂或富有挑战性,导致用户积极性减弱,没有获得成就感。)

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友盟+数据方案来解惑:


利用友盟+的U-App移动统计分析工具和U-Push消息推送的个性化推送策略,可以有效解决类似小张这样的新用户群体流失问题。


导致小张留存率下降的具体问题主要包括:

  • 缺乏精细化的用户运营:作为新用户,小张每日的锻炼内容过于繁重,短时间内未能获得应有的成就感和相应的鼓励。
  • App推送内容不够吸引人:小张偏好户外和社交,但推送内容未能准确抓住他的兴趣点。

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针对发现的问题,运营团队迅速采取了行动:


1、利用U-App移动统计分析工具进行用户分群与生命周期分析


①、用户分群:根据用户属性(如注册时间、使用频率、活跃时段、付费情况等)、行为数据(如页面访问路径、功能使用偏好、互动频次等)以及自定义事件(如完成新手教程、首次分享、连续登录等),将用户划分为不同细分群体。

(针对小张这样的新用户群体,进行用户分群管理能够帮助平台识别出具有相似特征和行为模式的用户群体,为后续的精细化运营提供依据。)

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(图示:来自U-APP-分析-用户分群)


②、生命周期分析:基于用户分群结果,运用用户生命周期管理概念,建立完善的用户生命周期管理体系,追踪用户从新手期到成熟期的转化情况,重点关注以下几个关键指标:


  • 新手期留存率:观察新用户在初次使用后的几天/周内的留存情况,识别用户流失的高峰时段。这方面可以利用U-App的流失卸载分析功能,获取用户通常在安装后多长时间和使用几次后容易卸载的数据作为参考。提前制定卸载预案,针对即将卸载的用户,提供有针对性的内容以提升活跃度。

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(图示:来自U-APP-留存分析-留存用户)

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(图示:来自U-APP-流失卸载-卸载洞察)


  • 活跃度变化:分析用户在不同生命周期阶段的活跃度变化(如日/周活跃用户数、人均使用时长、页面浏览量等),了解用户参与度随时间的演变。在活跃度下降时,及时提供有价值的内容更新,以保持用户对App的兴趣和依赖。

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(图示:来自U-APP-留存分析-用户活跃度)


  • 关键行为转化:观测用户完成新手教程、首次购买、设置个人信息等关键行为的转化率,评估用户从新手期到成熟期的过渡是否顺畅。根据结果,及时优化用户体验,确保用户顺利完成关键行为并持续使用App。


2、识别高流失风险用户特征与原因


①、流失用户特征分析:对比留存用户与流失用户的分群属性和行为数据,找出高流失风险用户的显著特征。例如,这些用户可能集中在某个特定注册渠道、活跃时段,或者在使用初期未完成某些关键行为。可以利用U-App的流失卸载分析功能,按照不同维度对数据进行分析。及时调整和优化用户行为路径,以减少流失并提高用户体验和留存率。

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(图示:来自U-APP-流失卸载-卸载画像)

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(图示:来自U-APP-流失卸载-卸载归因)


②、流失原因挖掘:结合用户反馈、行为路径分析和用户满意度调查等多维度数据,深入探察可能导致用户流失的原因。例如,新手教程吸引力不足、缺乏有效的激励机制、新手阶段难度过大等。


3、制定并实施针对性运营策略


①、改进新手引导体验:如果发现新手教程存在问题,可以优化教程内容和形式(如增加互动元素、短视频教程等)或调整呈现顺序,确保新用户能够快速理解和掌握产品核心功能。通过A/B测试验证改进效果,并持续迭代优化。


②、增设成就系统:利用U-Push推送,为用户设立明确的成就目标和奖励机制。当用户达成某一成就时,立即发送推送通知,给予虚拟货币、勋章、特权等激励,增强其成就感和参与动力。同时,定期推送成就排行榜,激发用户间的良性竞争。

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(图示:来自U-Push-创建任务-自定义推送)


③、个性化推荐学习内容:基于用户行为数据和兴趣标签,利用U-App的用户画像或U-Push的用户标签画像功能,洞察用户偏好,实现个性化内容推荐。当用户进入产品时,通过消息推送精准推送与其兴趣相关的资讯和活动信息,提高用户在产品中的获得感和满意度。

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(图示:来自U-APP-人群洞察-全景画像)


④、推出用户成长计划:设置阶梯式用户成长体系,设定不同等级的权益与任务。利用U-Push及时告知用户升级条件、进度以及即将解锁的权益,引导用户积极参与各项任务,逐步提升其在产品中的活跃度与粘性。


4、效果监测与调整


运用U-App持续跟踪:使用U-App持续监测上述运营策略实施后的用户留存率、活跃度、关键行为转化率等核心指标变化,以评估策略效果。如有必要,可根据数据反馈及时调整运营策略,如优化推送内容、调整推送时机、增加新的激励措施等,以持续提升用户留存率。


成果再现:


经过一系列“分析-调整-行动-检测”的数据驱动策略,小张成功回归,积极参与平台的打卡、任务和领取权益活动,逐渐转化为长期用户。通过友盟+精细化的用户行为分析与个性化内容推送服务,运动App成功提升了用户粘性和留存率。


更多内容详见友盟+官网

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