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如何高效快速唤醒APP里80%的沉睡用户?

互联网人口红利吃了20余年,往常

拉新本钱
高,质量不靠谱,用户生动

度低。靠谱的途径
唤醒沉睡用户,稳住老用户不流失,这比拉新省钱省力,但也是用户运营里难啃的硬骨头。

移动

互联网两大难:拉新本钱
越来越高。生动

度越来越低。

互联网从1995年至今已展开

了20多年,人口红利也吃了20年,从16年开端
,流量本钱
越来越高,获取新增用户越来越难,致使

有钱也买不到靠谱的流量。2012-13年,单个用户获客本钱
也就几毛钱,往常

都翻了10多倍。互联网急速展开

的时期曾经
过去了,意味着厮杀终了

,流量入口被头部企业占领
,BAT和独角兽公司(爱奇艺、优酷、美团、58同城、滴滴、京东)的用户掩盖
曾经
抵达

至高点。从2016年开端
,关于
大部分

广告主而言,不只
拉新是个大问题,怎样
留下存量用户,并促进用户生动

是个更大的难题。16年之前,移动

互联网是产品为王,展开

至今产品同质化严重,应用
产品差别

化来完成
用户变现越来越难。16年之后,移动

互联网逐步

变为运营为王,用户用不用你最终
不是因产品设计的缘由
,可能是某个活动吸收
了他,某项精密

化运营留住了他。往常

,无论是广告主还是投资方,不只
看你的用户量,更看生动

留存、看ROI。于是,大家想破脑袋也要争取用户在APP上的生动

,争取取得

更多用户的留意
力资源。而粗放式圈人引流带来一堆问题,比如

圈来一大堆虚假用户,假定

你的用户里三分之一是虚假用户,想必你比谁都着急

。互联网公司动辄号称日活上亿,可是不敢说自己

的生动

用户在总用户池子里占了多少比重,更不敢说其实自家用户生动

度都不到20%。那么,80%沉睡用户是什么样的?就拿我自己

来说,光电商APP就装了4、5个,有的一个月用一次 ,有的半年都不用。这种就属于APP的边缘用户、沉睡用户,关于
广告主来说假定

不盘活不唤醒,理论

价值很小。

相比用户拉新,唤醒80%的沉睡用户才是最划算的

APP用户拉新的本钱
越来越高,这是一切
人的共识,相比而言唤醒80%的那部分

沉睡用户才是最划算的事。其优势在于:1、对这部分

用户而言没有教育本钱
;2、唤醒本钱
要远比拉新本钱
低得多;3、只需
有合适

的内容触发用户第三
生动

,效果要远远好于去拉一个新用户。

唤醒沉睡用户实质

用户精密

化运营的一部分

运营人员担着生动

的KPI,推行
担着新增的KPI,听说
往常

大多数公司里运营和推行
撕得很凶猛
。运营要想出业绩,又不背锅,就得把用户生动

度做上去,其中最重要的是唤醒沉睡用户。

普通
有效唤醒的定义为
关于
曾经
卸载APP的用户,经过
唤醒活动促使其点击按钮直接跳转到APP下载页面,让用户重新下载。关于
没有卸载APP的用户,促使其点击按钮直接翻开
APP。

沉睡用户需求
给予一些刺激触发他们第三
生动

,那么唤醒是不是谁都能够

做好呢?有人说用户数据在我手里,我去给他推送活动,不就能够

唤醒了吗,当然没那么简单。为什么很多公司(特别
是大中型公司有海量沉睡用户)都有用户唤醒的需求?由于
自己

做的唤醒效果不太好。我们来回想一下,手机是不是经常会收到来自某APP的短信,或者APP内的活动提示
,大部分

活动内容都是你完好

不感兴味
的,比如

给不需求
贷款的用户投放贷款促销活动,给不便当
外出的新妈妈投放自由

行的活动。假定

不了解

用户,再好的唤醒活动也白搭。

要想啃下“用户唤醒”这块硬骨头,还得分别

大数据技术。

大数据用户唤醒理论

操作中用到用户画像剖析

、流量辨认

反作弊技术等,使得用户唤醒更精准,用户更真实,反响

更生动

01、应用
大数据技术做用户画像剖析

,完成
精准唤醒

大多数广告主对自己

的用户了解

甚少,固然
有设备号,但是用户的兴味
喜好

、消费习气
、消费水平

等完好

不了解

,所以基本

没法做到高效唤醒。决议
用户唤醒的质量不取决于谁有用户,而取决于谁更了解

用户。

以京东购物节为例,一个购物节分很多不同群体,就得基于对用户的深度剖析

做有针对性的推送,比如

针对母婴推送母婴类活动,针对白领男性推送3C类产品活动,这样的唤醒几率才会更高。致使

说分男女、地域
、职业、消费水平

等差别

做更细致的内容推送。不论

是做用户唤醒还是其他定向投放,用户画像都是最重要的一环,我们的用户数据维度包括人口属性、兴味
图谱、商品图谱、行为图谱等多重维度的标签:

人口属性:性别、年龄、学历、婚姻、子女、收入、信誉

兴味
图谱
:比如

关注游戏、金融、母婴、直播等。

商品图谱:游戏商品图谱、母婴商品图谱、金融商品图谱、APP图谱。

行为图谱:以兴味
为主的行为细分,例如游戏用户能否
付费等。

用户画像到底能够

做到多精准?以一个汽车用户为例,用户的一切
社交行为都被剖析

出来,你能够

了解

到该用户近期有购车需求,以及他的消费才干

、对汽车车型、性能及价位的偏好等,在此基础

上才干
做出更高效的用户转化计划

。试想一下,假定

对一个完好

没有购车需求,或者关注价位比较

低的用户去推送中高端汽车,肯定产生不了转化。用户画像剖析

是为精密

化唤醒做准备。当你足够了解

用户时,才干
站在用户场景了解

用户最需求
的是什么。在做不同产品的用户唤醒时所做的用户画像也不一样,细致

依据

产品来定。此外,大约有25%的APP IOS用户是僵尸用户,分别

大数据反作弊技术也能够

在事前
将其有效剔除。也就是说做用户画像剖析

前曾经
扫除
虚假用户,保证用户的真实性也会提升用户转化率。

02、从用户场景动身
设计并选择

转化效果最好的活动与文案

第一
,设计有针对性的活动与文案,第二
,在测试投放阶段依据

数据反响

选择

出针对目的
用户转化率更高的活动与文案。普通
唤醒活动要满足参与
便当
、满足用户猎奇心理、提供互惠诱惑等要素。

每次投放新活动针对营销文案也要测试其转化状况

,选取转化最优的文案中止

后续投放,我们通常会从十多条文案当选

出至少五条文案中止

投放,再选出两条转化率高的中止

二次投放。

文案1侥幸

大比拼,点击抽奖,乐享Mac Book、迪拜双人游。免费吃喝玩乐,不信你戳;文案2感恩大回馈,您还有一次免费抽奖机遇

未运用
!神秘大奖等着你,快来参与
转盘抽奖吧!

本案例中,第2条文案转化显然
高很多,最终将其作大面积投放。在文案创作时尽可能最大化引导用户点击,比如

文案2的“通知+悬念”就能更好引导用户点击,而文案1的陈说

句式则引导性差很多,在理论

操作再依据

数据转化结果来评价
与优化。

03、在投放过程中将数据追踪与精密

化运营做到极致

投放初期不合适

直接大量投放数据,采取少量投放测试出稳定的转化率之后,依据

投放效率优化投放战略
之后,再适度增加投放量级。投放过程中以天、周为单位更新数据,理论

上你会看到一周内每天的唤醒转化是不同的(一周内每天投放量级相同的状况

下测试),在唤醒转化稳定后,依据

每天的转化状况

恰当
调整每天的投放量级。针对每天的唤醒时间也要在转化数据基础

上,中止

实时优化。比如

初试阶段,在不分明

细致

哪个时间点转化最优,尽可能多的选择时间段投放(比如

10:00-12:00,17:00-19:30)。到了稳定阶段,经过
唤醒转化上下
比较

,最终选取5个转化较高的时间点(11:00,17:30,18:30,19:00,19:30)中止

后续投放。最终
是精密

化阶段,就是在几个投放时间点(10:00-12:00,17:00-19:30)中进一步选择

出每天转化率更高的时间点,做重点投放。

三个数字,看大数据用户唤醒转化效果1、剔除僵尸用户:基于大数据反作弊技术,对APP用户将僵尸(虚假)用户扫除
掉,剩下真适用
户。大约有25%的APP的IOS用户是僵尸用户,能够

有效剔除。2、用户点击率:经过
“千人千面”的推行
媒体/推行
文案,用户点击率高达31%。在推行
前,第一
经过
多重数据挖掘

,肯定
用户生动

媒体,第二
,针对用户生动

媒体,精确

捕捉缄默

用户,经过
用户生动

媒体DSP等方式
对用户触达,完成唤醒转化。3、唤醒转化率:唤醒用户转化率高达14%,极大地减低了客户本钱
。唤醒转化率主要基于大数据精准用户画像:深度挖掘

搜索数据、竞品数据、移动

内容阅读
数据,为每个用户画像,包括性别、职业、兴味
等,保证每个类别用户的推行
计划

都有针对性。在另一片土地上,(人工智能、机器学习)大数据技术越来越成熟,它提出了精密

化用户运营的处置

之道。你今天不行动,没准明天那80%的沉睡用户就是他人

的了。

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