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精准推广和遵守隐私规定有冲突:因为设备 ID 不那么容易获取了,要搞清楚用户是从哪个渠道来的,就变得很困难。比如有个社交 APP,因为没办法准确知道短视频广告带来的高价值用户从哪来,结果把投资回报率最高的广告投放渠道给取消了。
流量太分散,运营却想统一管理很难:现在用户决定要不要用一个 APP 的过程,可能涉及到在小红书上看种草内容、在微信私域里交流、看直播带货等等好多不同场景。但大部分企业各个渠道的数据都是分开的,没办法统一起来分析。
只看短期收益,不注重长期留住用户:一些 APP 为了快速获取用户,疯狂买流量,看起来数据很好看,但其实很虚假。比如有个工具类 APP,停止买流量推广后,第二天还继续用这个 APP 的用户比例一下子就下降了 40%,这说明他们根本没把用户真正留下来。
流量来源层面:分清楚像自然搜索、通过优化应用商店排名(ASO)带来的流量,以及和应用商店合作联运得到的免费流量。
用户进入场景层面:要弄明白用户是通过 618 大促活动页面、下载教育行业白皮书,还是线下地推活动进入 APP 的。
渠道价值层面:根据用户在整个使用周期里能带来的价值(LTV),把渠道分成战略型、杠杆型和机会型。
提供知识型内容:通过解读行业报告,让用户觉得你很专业,值得信任。比如有个健康管理 APP,和医疗机构一起发布了《睡眠白皮书》,结果从知乎这个渠道来注册使用 APP 的转化率提高了 33%。
在场景里自然推荐产品:在抖音的剧情视频里,自然地把产品的使用场景展示出来。有个美妆工具 APP,这种剧情类视频让用户点击安装 APP 的比例,比直接打广告要高 3 倍。
在私域里唤醒用户:把 APP 内用户的行为数据,同步到企业微信上。有个教育类产品,通过 Xinstall 的用户路径回溯功能,给那些不怎么活跃的用户推送他们没完成的课程提醒,让这些用户重新活跃起来的比例提高了 40%。
识别不正常的流量:通过分析设备 ID 的活跃频率、IP 地址所在的地域分布等特点,建立一个反作弊模型。有个游戏 APP 就通过这个方法,拦住了某个渠道 70% 的虚假安装行为。
按用户动机分类:把用户分成对价格敏感、依赖 APP 功能、受社交因素影响这几种类型,然后针对不同类型的用户,制定不同的召回策略。
小范围测试新功能:新功能先在 10% 的高价值用户中测试,看看对用户留存有没有影响。有个音视频平台用这个方法,避免了一次可能会让上百万用户流失的功能改版。
在复杂环境下也能准确匹配:通过设备分辨率、时区设置等 20 多个不太涉及隐私的特征,给用户画像。在 iOS 14.5 及以上的系统环境里,它的归因准确率能保持在 80% 以上。
把公域和私域流量连起来:它能自动识别微信生态里,从公众号菜单、小程序跳转等不同方式进入 APP 的用户。有个零售品牌发现,通过社群二维码进入 APP 的用户,平均消费金额(ARPU 值)比从应用商店进入的用户高 60%。
自动优化广告投放:当某个渠道获取用户的成本超过设定的数值时,它会自动暂停这个渠道的广告投放,还会发出预警。有个工具类产品用了这个功能,节省了 30% 白白浪费的广告预算。
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