掌握这四步,90%的小白都能运营“超级用户”!

在互联网下半场,你需要的不仅是用户增长,更需要价值持续增长!

本文分享四点:

定义超级用户

获取超级用户

发展超级用户

防止超级用户流失

第一步:定义超级用户

超级用户不等于VIP用户,VIP用户来自于传统行业,多以“金钱”来衡量用户价值。但在互联网下半场,用户除了贡献“金钱”,更大的作用是帮助产品扩展用户、激发用户需求。

我们用四个维度来衡量超级用户:认可度(启动行为)、投入度(时长占比、花费占比)、稳定度(用户档案、持续活跃)和扩散度(主动分享)。这四个维度自成循环,只有认可才会投入,才会持续、主动传播以及更加认可。这里所考量的并不是绝对值,而是投入占比。

可以从用户生命周期的视角,可以快速区分“流失用户、沉默用户、新手用户”,从而定位成长期的高价值用户,再从高价值用户中找到高活跃高贡献的人群,即超级用户:

通过Push产品的联动,找到流失用户、卸载App用户;

通过用户洞察的方式找到沉默用户;

从用户投入维度,定位新手用户;

最终定位高潜用户,持续培养和发展超级用户。

以上功能都可以通过U-App AI版提供AI智能拉新方案实现,在行业中找到潜在的超级用户;通过合作媒体把潜在超级用户在各个媒体中的分布找到,有针对性制定投放策略;再通过AppTrack移动广告监测,将人群数据、媒体数据、投放数据汇总在AI模型中,进一步优化圈选模型,解决投放策略严重依赖与经验和成本的问题,这一系列过程是我们和媒体联动,共同优化。

而把超级用户整体人数变多,无非是获取、发展、保有三种手段——把即将流失用户尽可能转化为超级用户、把所有新用户引导成超级用户,持续提升超级用户价值。

第二步:获取超级用户

获取超级用户有两个困境:

一是获客成本越来越高,某些行业App获客成本高达300元/人,这是很恐惧的数字;

二是投放优化严重依赖经验,并且各媒体渠道投放操作复杂。

如何破解呢?

在投放前,知道谁是潜在的超级用户,有针对性地投放。这就需要通过AI能力,圈选超级用户、以及在各渠道的分布。比如潜在超级用户是1万人,这1万人在媒体A是8000人、媒体B是2000人,我们通过针对性的投放更有效果,再结合后链路行为,去监测和优化。

总结起来是四步:

找用户:找到潜在超级用户做投放;

定策略:按照目标人群的媒体渠道进行投放;

看转化:通过广告监测定位最终转化的超级用户;

优投放:通过用户点击情况智能优化投放方案。

如果能通过AI模型和全域用户画像,找到行业中的潜在超级用户;通过合作媒体把潜在超级用户在各个媒体中的分布找到,有针对性制定投放策略;再通过移动广告监测,将人群数据、媒体数据、投放数据汇总在AI模型中,进一步优化圈选模型。这一环节就可以解决投放策略严重依赖与经验和成本的问题,这一系列过程就可以和媒体联动,共同优化。

想要发展超级用户,就要找到用户中的潜力股。但行业间的巨大差异让潜力用户的寻找变的捉摸不定。

分享一个真实案例,某客户同时在经营两个App,一个是阅读类,是最开始做的;后来拓展到母婴App。在下图中,横轴表示时间,纵轴表示投入程度。对

于阅读类App,竞争非常激烈,此消彼长;对于母婴类App,用户在每个App的投入时间都差不多,每个App都会有侧重有强项,因为受众的身份不同,妈妈们会同时使用好几个App。所以,两个行业对超级用户的描绘是完全不同的。

而这一环节通过“时序模型”、“分段建模”、“基于循环神经网络的训练结构”,就可以在不同行业中找到潜在超级用户。

第三步:发展超级用户

当找到超级用户,就要知其所好,投其所好,将其转化为超级用户。

知其所好就是要了解这个人。

一是兴趣偏好。他是什么样的人,有哪些特征,更多是用户标签、画像;

二是行为偏好。捕捉用户行为偏好的难点是,对于App来说,一是前端行为,一是后端行为,并且大部分是分属两套数据系统。在前端通过埋点看用户浏览行为,而后端数据会存储在自己的数据库中,很难通过上帝视角来查看用户行为数据和成交特征。

比如把前端行为和后端行为做打通,然后通过事件分析、漏斗分析、留存分析,去衡量用户的变化。识别用户之后,就要投其所好。把兴趣偏好跟行为偏好结合,针对性产品,来做运营方案。

当然,你还要通过行业的Benchmark,了解用户群体在行业里的水平。如果超级用户数据得到改善,但整体用户情况并没有在行业内有所突破,那很可能是超级用户定义的范围出了问题。

第四步:防止超级用户流失

当我们获取超级用户、发展更多超级用户之后,就要考虑如何防止其流失。

根据一家美国市场调研机构的数据,2017年月人均下载App的数量是5.1,2017年年人均安装App是30,可见App被卸载的概率非常高。

在防止流失上,你还需要具备三个能力:

高流失风险用户圈群。系统自动圈选出高流失风险用户,你可以直接存为分群做触达,也从侧面了解App的健康状况、用户粘性;

自主选择风险阈值。按照App的发展阶段、行业属性,去选择风险阈值;

完整风险分布展示。流失预警模型以分布的方式展示,做好预警防范工作。

挽回用户最直接的手段是Push。Push推送有非常多策略,比如上面的两个Push,在推送时间、文案描述、受众选择上就有很多问题。Push如果对用户打扰特别多,用户就会选择把这个App通知关掉,甚至卸载。

所以说挽回并不是打扰,更应该做的是知己知彼。

你更要预知潜在用户是谁、行为习惯是什么;在Push中,用户是否在合适的时间打开App,你要及时收到通知,Push要有及时性。当有了Push前、Push中之后,就要在Push发送之后去了解用户后链路的行为,知道哪些用户转化为超级用户,最终形成完整闭环。

基于DI全域数据智能+AI能力,赋能运营者去挖掘,实现监控、分析、拉新、管理、触达这五个数据能力,从四个纬度衡量哪些人会成为超级用户,从用户生命周期视角去定义超级用户。通过用户洞察的方式了解用户行为,通过全域用户标签去知其所好、投其所好;通过Push做沉默用户挽回,并且通过流失预警做好运营防范。

另外结合用户管理,以生命周期的视角把所有流失、沉默的用户变成潜在的超级用户,并且把新手用户转化成超级用户。

作者:于晓航。

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