Kullanıcıyı tanıyor musunuz? Verileri anlayın
Tüm ağdaki ilk sürüm, temel notlar, ürün operasyonu
Bu makalenin kalitesi: Lezzet: İtalyan Teppanyaki
Bay Notes sizi önce düşünmeye davet ediyor:
- Kullanıcı yaşam döngüsü nasıl uzatılır?
- İşletme maliyetlerinden nasıl tasarruf edilir?
- Düşük maliyetli müşteri kazanımı nasıl elde edilir?
İnternetteki günlük davranışımız çok fazla veri üretiyor.Büyük veri ve yapay zekanın gelişmesiyle bu verilerin değeri giderek daha önemli hale geliyor.
Ürün geliştirmenin farklı aşamaları için, bunları eşleştirmek için farklı geliştirme, operasyon ve pazarlama stratejileri gereklidir.Ürün hattı geliştirmenin genel hızı ve stratejisinin nasıl kontrol edileceği anahtardır.
Herkes büyük veriden bahsediyor, burada birkaç özellik çıkardık.
1. Veri hacmi çok büyük.
Veri biriktirme yöntemlerinin eşiği gittikçe azalıyor.Gerçek dünyadan veri dünyasına kadar dijitalleşme sürecine herkes giderek daha fazla önem veriyor ve bir çok veri toplama ve alma toplama altyapısı oluşturulmuş durumda.
Bu süreçte veri hacmimiz gittikçe büyüyor.
2. Çeşitli veri türleri.
Herkes veri toplama, veri analizi yapıyor ve türler çok çeşitli.
Bu veriler genellikle birbirine bağlı değildir, şu anda verileri nasıl bağlayacağınız ve kendi alanınızdaki verileri nasıl kapatacağınız iyi huylu bir yineleme oluşturabilir.
Ayrıca, işlem hızı çok hızlı olmalı ve işleme verileri, anında oluşturulmazsa ticari değerini kaybedecektir.
Verilerden çıkarılan değerin bir anda nasıl serbest bırakılacağı da kullanıcı yaşam döngüsü işleminde çok önemli bir noktadır.
3. Düşük değer yoğunluğu.
Büyük verilerin çeşitli endüstrilerde kullanıldığını göreceksiniz.Çoğu zaman, verilerin değeri ortaya çıkmadan önce yararlı veriler elde edebilir veya belirli miktarda veri biriktirebilirsiniz.Bu yoğunluk çok seyrek.
Verilere ek olarak, bazı model algoritmaları ve hesaplama gücü vardır.Birisi, verilere ve iş değerine mümkün olan en kısa sürede bağlanmak için daha iyi model algoritmaları ve uygun model hesaplama gücünü kullanabilirse, bu başarı için önemli bir adımdır.
Tencent'in mali raporunu okuyup okumadığınızı bilmiyorum. Finansal rapora yansıtılan kullanıcı büyüme verilerinden, mevcut trafik kâr payının gerçekten gittiğini açıkça görebilirsiniz.
Bu nedenle, trafik temettü azaldıkça, kullanıcı büyümemiz zayıf bir durum gösterdi, neden zayıf?
Önemli bir faktör, giderek daha fazla rakibin pazara girmesi ve tüm pazardaki rekabetin sürekli olarak yoğunlaşmasıdır.
Kapsamlı operasyon yöntemi artık bu pazar ortamı için uygun değildir.
Günümüz operasyonları, kullanıcı odaklı olmamızı ve kullanıcı işlemlerinin verimliliğini artırmamıza yardımcı olmak için çeşitli verilerin kullanımı dahil olmak üzere kullanıcıların bazı özelliklerini derinlemesine incelememizi gerektiriyor.
Bu nedenle, "kullanıcı yaşam döngüsü yönetimi" kavramını ortaya koyduk.
Aslında, bir kullanıcı APP'nize girdiğinde, ister indirip yüklemeden, kullanmaya veya ödemeye kadar olsun, bir gün kaybolacak ve tüm süreç farklı aşamalardan geçecektir.
Müşteri edinme dönemi, büyüme dönemi, olgun dönem, düşüş dönemi ve boşaltma dönemi boyunca farklı aşamalar farklı özelliklere sahiptir.
Bir operatör olarak, bu kullanıcılara her aşamada daha iyi hizmet vermek ve bu kullanıcıların deneyimini iyileştirmek için verilerin nasıl kullanılacağı aslında her kullanıcı operatörünün düşüneceği bir sorudur.
Daha sonra, her döngüde bu tür bir işi yapmak için verileri nasıl kullanacağınızı anlatacağım.
1. Müşteri edinme dönemi
Müşteri edinme aşamasında, müşteri kazanma yöntemleri benzerdir ve bunlar, üç kanal düzeyi, sosyal etkileşim ve reklamdan başka bir şey değildir.
Kanal yönetimi
Kanallar, müşteri kazanmanın ana yolu olabilir. Artık APP operatörleri APP tanıtımı için farklı kanallar bulacaklar. Bu süreçte bazı sorunlarla karşılaşacaklar ve müşteri edinme maliyeti artık giderek artıyor.
Aslında şu ana kadar internetin gelişmesinden dolayı da birçok kaynak tekelleştirildi ve reklamcılar bu konuda çok düşük pazarlık gücüne sahipler ve sadece müşteri edinme maliyeti üzerinde çok çalışabilirler.
Bu süreçte de bazı problemlerle karşılaşılacaktır, örneğin reklamcılar bu kanalları bazı promosyonlar yapmak için kullandıklarında sıklıkla kalite ve maliyet dengesi problemleriyle karşılaşmaktadırlar.
Çeşitli kanallar, çok sayıda yeni müşteriyi çekmek için çeşitli yöntemler kullanacaktır.
Ancak reklamcılar genellikle kaliteyi istediğimde maliyetin garanti edilemeyeceğini düşünür; miktar istediğimde büyük olasılıkla kalitenin garanti edilemeyeceği.
Dolayısıyla bu süreçte, konuşmak için verileri kullanarak bir denge noktası bulun, böylece herkes kendi alanlarında ilgili veri desteğine sahip olabilir.
Reklamverenlerin çoğu zaman bana günde 50.000 yeni müşteri getirmek gibi gerçekçi olmayan bazı gereksinimleri vardır. Herkes bu olasılığın çok küçük olduğunu bilir. Kanal olarak ne yapacak?
Size bazı sahte kullanıcılar verebilir, çok düşük aktivitesi olan kullanıcılar, bu sefer verileri ölçmek için kullanacağız.
Her kanalın size getirdiği kullanıcılar, bu kullanıcıların ne tür özellikleri var, elde tutma oranları ve etkinlikleri nelerdir?
Kanal bütçelerini tahsis etmek için bu veri göstergelerini kullanmak, verileri kullanarak bir denge bulmanın bir yoludur.
Sosyal bonus
Sosyal ağların mobil internetteki en avantajlı iletişim aracı olduğunu herkes bilir, bu iletişim aracına gelince herkes kullanacaktır.
Yeni kullanıcılar getiren eski kullanıcıların dönüşüm oranı aslında çok yüksek olduğundan, sosyal özellikler çoğu kullanıcının endişesini ortadan kaldırabilir.
Büyük veri etiketini eklerseniz, operatörlerin veya geliştiricilerin hedeflenen iletişimi daha etkili bir şekilde gerçekleştirmesine izin verebilir, bu da kullanıcılarınızı büyütmenize yardımcı olabilir.
Reklam
Reklam en yaygın yoldur.Herkes reklam için çeşitli reklamlar kullanır, ancak bu süreçte bir sorunla karşılaşırlar mı?
Kanallar ve reklamcılar arasında oynanan bir oyundur.
Kanallar, çeşitli yöntemlerle yeni kullanıcıları çekebilir, ancak aslında bazen reklamverenlerin umduğundan farklıdırlar.
Örneğin kadınları hedefleyen reklamlarım için yeni müşterilerimin çoğu kadın olmalı, bunu nasıl doğrulayabilirim?
Başlarken doğrulama için de büyük veriye ihtiyaç vardır. Nasıl doğrulanır?
Şu anda üçüncü taraf bir veri platformu kullanmamız gerekiyor. Etweet'in "Edeng" ürününü kullanacağız. Etweet'in büyük veri analizi sayesinde, bu kullanıcının ne tür özelliklere ve hobilere sahip olduğunu size söyleyebiliriz. .
Bu süreçte, bir denge de bulacağız, böylece operasyonlarınızın verimliliğini artırmak için reklam sürecinde kullanıcı portrelerini kullanabiliriz.
Müşteri edinme sürecinde veya ilk aşamada, veri doğrulama için veri yönetimi platformlarını kullanmalıyız ve bu veri platformlarının da çeşitli aşamalarda farklı işlevleri vardır.
İlk aşamada, en önemli şey, yeni edinilen kullanıcıların istediğim kişiler olup olmadıklarını doğrulamak ve daha sonra bazı basit kullanıcı portreleri ile bu tür verileri düzeltmeyi yapabiliriz.
Orta vadede, verileri reklamcılığa yönlendirmek için, yani bu kullanıcılar geldikten sonra eski kullanıcıların özelliklerini karşılayıp karşılamadığını optimize etmek için veri modelini kullanabilirsiniz.
Daha sonraki aşamada, makine öğrenimi yoluyla daha fazla potansiyel kullanıcı bulmak için eski kullanıcıların karakteristik analizini ve davranış analizini bile kullanabilirsiniz.
2. Büyüme dönemi
Soğuk başlatma
Büyüme aşamasında herkes bir sorunla karşılaşacaktır Yeni bir kullanıcı geldiğinde, kullanıcının hangi özelliklere sahip olduğunu bilemezsiniz.
Şu anda, bu kullanıcıyı daha iyi anlamak için bazı üçüncü taraf veri platformlarına gidebiliriz.
Bilgi akışına ve e-ticarete uygulandığında iyi sonuçlara sahip olacak bir soğuk başlangıç içerik önerisi yapmanıza yardımcı olur.
İçerik önerisi
Toutiao her zaman bin kişi olmak istemiştir, ancak bu kolay bir iş değildir.
Bence bu konu çok yavaş bir süreç ya da adım adım bir süreç, neden öyle diyorsun?
Örneğin, kullanıcılarımın basit bir gruplamasını yaptım ve bu farklı insan grupları için farklı operasyon stratejileri uyguladım, ancak herkes bu şeyin aynı etkiye sahip olmadığını hissedecek.
Aslında bir sonraki aşamayı yapacağım, vektör seviyesinde sınıflandırma yapacağım, küme analizi yapacağım, ortak özelliklere sahip kullanıcıları bir kategoriye koyacağım, karşılık gelen analizi yapacağım ve bu ortak özelliklere sahip olanlar için karşılık gelen analizi yapacağım. Bazı operasyonel stratejiler.
3. Olgun evre
Olgun aşamaya girerken, işletme maliyetleri giderek yükselebilir ve patronun işletme maliyetlerinden tasarruf etmesi gerekir, ne yapmalıyım?
Maliyet tasarrufu
Biraz önce reklamdan bahsettim, tüm trafiğin sahte olması çok muhtemel, trafiğin gerçek olup olmadığını nasıl anlarım?
Bu kullanıcıların bu APP'yi geçen süre içinde yüklemiş olup olmadığını belirlemenize yardımcı olması için üçüncü taraf bir büyük veri platformu kullanabiliriz.
Bu kullanıcılar hangi medyadan, ne tür faaliyetler ve gerçek trafik olup olmadıkları.
Kullanıcı ödeme alışkanlıklarını geliştirin
Çinli tüketiciler için ödeme istekliliği çok düşük, Çin'deki kullanıcılar için ödeme yapmak zor, bunu neden söylüyorsunuz?
Çinli tüketiciler APP'lerin sağladığı hizmetlerden ücretsiz olarak yararlanmaya alıştıkları ve ödeme yapma istekleri olmadığı için, kullanıcıların ödeme alışkanlıklarını nasıl geliştirebiliriz?
Bazı küçük ücretli ürünlerle başlayabilir ve onun ilk ödeme istekliliğini geliştirebilirsiniz.
Bu süreçte, ödemeyi geçtikten sonra zaten bazı farklı deneyimler edinmişse, büyük ödemelerin mesafesi çok uzak değildir.
Tercihli teşvik politikaları
Örneğin kırmızı zarflar, çeşitli teşvikler, yöntemler çok klişe olsa da etkisi yine de çok iyi.
4. Reddetme dönemi
Bir kullanıcı geldikten sonra, her zaman sizin kullanıcınız olduğunu söylemek imkansızdır.Bir gün ayrılacaktır.Gitmeden önce veya kaybetmek üzere olduğunu fark ettiğinizde ne yapmalısınız?
Aslında şu anda yapılacak ilk şeyin bir dizi veriyi analiz etmek olduğunu düşünüyorum.
Uygulamanızı halihazırda kullanıp kullanmadığını, aynı zamanda sektördeki bir uygulamayı veya rakip ürünleri kullanıp kullanmadığını görmek gerekir.
Ya da ihtiyaçlarının değişip değişmediği, bu veriler APP geliştiricileri için net değil.
Örneğin, bu kullanıcı bugün artık aktif değil. Bunun, GeTui altındaki üçüncü taraf veri işlem aracı "numara" yardımıyla analiz edilmesi gerekiyor. Kullanıcının sizi değiştirmek için benzer bir APP kurduğunu söyleyebilir.
Gerçek kayıptan önce, aslında, bir dizi analiz yapmanız gerekir, örneğin, kullanıcı sessizdir, ancak sizin için hala yüksek değerli bir kullanıcı mı yoksa düşük değerli bir kullanıcı mı olduğuna karar vermesi gerekir.
Büyük veri analizini, APP kullanımını, açılma sıklığını ve kullanım süresini zorlayarak karar verebiliriz.
Kullanıcının yüksek değerini ve düşük değerini analiz ettikten sonra, kullanıcının kaldırıp kaldırmadığını veya sadece sessiz olup olmadığını belirlemek için bir dizi uyandırma eylemine ihtiyaç vardır.
Analizden sonra, bu kullanıcıların bir dizi uyandırma eylemi gerçekleştirmesi için ne tür araçlar kullanmam gerektiğine karar vermem gerekiyor.
5. Boşaltma süresi
Şimdi yayından bahsetmişken, bir sonraki seviyeye bakalım.Kullanıcı onu kaldırırsa ne olur?
Kaldırdıktan sonra, kesinlikle şunu söylemeyi umacaksınız, geri arayacağım.
Aslında, kullanıcıları hatırlamanın çok zor bir şey olduğunu herkes bilir, bunu neden söylüyorsunuz?
Kullanıcıların geri çağrılması ile selefinin kurtarılmasını karşılaştırırsanız herkesin anlaması daha kolaydır.
Ancak geri çağırmayı yapmadan önce birkaç şey yapabiliriz: İlk olarak, kaç kullanıcının kaybolduğunu bilmeliyim.
Her bir itmenin uygulama istatistiklerinin "sayısı" aracılığıyla APP'nin her kanalının kaldırma ve kaldırma eğilimlerinin sayısını analiz edebilir ve ayrıca kullanıcının kaldırma akışını analiz edebilir, kullanıcı kompozisyonunu kaldırabilir ve geri çağırma analizini kaldırabiliriz.
Kaç kullanıcının kaldırıldığını bilmek yeterli değil Ayrıca kullanıcının ne tür bir kişi olduğunu bilmem ve bu kullanıcılara neden kaldırdıklarını sormam gerekiyor.
Bu süreçte verileri APP'nin kullanıcılarını, hangi kullanıcıların kaldırdığı, kaç kişinin kaldırıldığını ve kaldırma nedeninin ne olduğunu anlamak için kullanabiliriz.Bu sayede geri çağırma yapmanıza yardımcı olabiliriz.
Aynı zamanda, endüstri hakkında belirli bir anlayışa sahip olmalısınız ve ister kendi amacınız, ister operasyon problemi, ister ürün hizmeti problemi olsun, tüm endüstrinin de değişip değişmediğini gözlemlemelisiniz.
Organizatör hakkında
GeTui akıllı bir büyük veri hizmeti şirketidir.Kullanıcı yaşam döngüsü boyunca çeşitli veri hizmetleri sağlıyoruz.
* Makale, yazarın bağımsız bakış açısıdır ve Noteman'ın bakış açısını temsil etmez.
