各位童鞋哒噶吼啊,上一期微信公号的内容看的咋樣?一些童鞋後台留言說:X閃的衰退曲線自然又漂亮……
童鞋,Mr.QM不得不批評你幾句了:曲線自然又漂亮,這句話性感、多情又撩騷,可惜不該用在女孩紙身上嗎?這麼用,難道想像QuestMobile的程序猿們一樣,單身舔狗每天996嗎?
(⊙o⊙)…說到最近火爆的996,前幾天,QuestMobile的PLMM做了塊“996”的牌子貼在門上,想要提醒Mr.Zhou剝削有度、及時發錢。Mr.Zhou進進出出、看來看去、端詳了許久,終于忍不住,捋着胡子問了句:“69我知道,96是個啥姿勢?996這難度是不是有點大啊?”
(╯▽╰)那之後,Mr.Zhou就沒出現了……言歸正傳,今天要跟大家分享一下APP精細化運營的方法和案例。去年開始,Mr.QM多次分享了紅利結束之後移動互聯網如何搞的問題,其中,打通巨頭流量、全渠道流量之外,精細化運營是重中之重了,畢竟,地主家都喊着沒餘糧的年代,好大喜功不如多快好省。
那麼,精細化運營怎麼做呢?基于用戶人群細分,用戶屬性、重要度、行為、生命周期等不同顆粒度的标簽,構建分析框架,比如,區分用戶生命周期中新增、活躍、回流等等不同,進行深層分析和幹預,最終,Mr.QM總結來說就是三大法寶:拉新、促活、搏回流。
二、精細化運營的目标及運營場景1、用戶精細化運營以最大化用戶的價值為目标,通過結合業務場景與用戶分群的運營手段,降低獲客成本,提高用戶活躍度,提升已有用戶ARPU,最終增加總體營收
2、用戶分群是做精細化運營的最重要的前提,将用戶按照不同的方式切分到更細的顆粒度,分群運營以提高轉化效果
3、以用戶周期分群為例,構建精細化運營分析框架
3.1 活躍用戶分析框架及其案例分析
3.1.1 用戶分析框架
1) 活躍用戶核心分析指标
2) 活躍用戶細分人群分析指标
3.1.2 典型APP活躍用戶分析案例——淘集集
1) 淘集集案例核心研究結論及建議
2) 2018年8月正式上線的淘集集在競争激烈的電商領域實現了突圍,短短兩個月MAU突破千萬;除了常規的“拼團低價”玩法,淘集集還推出了“賺賺”功能來刺激用戶增長及提高用戶留存率
“賺賺”是淘集集為反饋用戶而開通的拉新返傭形式的購物功能,隻要用戶通過下單,分享邀請好友在淘集集上進行消費,都能獲得現金收益。
3) 上線一個多月後,淘集集通過産品叠代,增加新客優惠、上線新功能“賺賺”
4) 運營至2019年初,各用戶人群30日留存率均有提升,淘集集的女性用戶及下沉城市用戶的留存率較高于其它人群;在不同年齡段中,19-24歲用戶的留存率在2019年1月反超41-45歲用戶,達到近40%
5) 從淘集集整體活躍用戶的30日留存率來看,雖有不錯的增長,但與頭部綜合電商均值相比仍相差7.9個百分點;結合不同屬性用戶的留存率,淘集集在之後的用戶精細化運營中,可着重提升男性用戶與二線及以上城市用戶的留存率
3.2、新增活躍用戶分析框架及其案例分析
3.2.1 用戶分析框架
1) 新增活躍用戶核心分析指标
2) 新增活躍用戶細分人群分析指标
3.2.2 典型APP新增用戶分析案例——全民小視頻
1)全民小視頻案例核心研究結論及建議
2)在競争激烈的短視頻賽道中,全民小視頻近半年增長顯著,2019年2月MAU已超5千萬
3) 億萬現金補貼、首創的“經紀人模式”,成為了全民小視頻新用戶爆發增長的關鍵因素;作為百度系産品,百度APP對于全民小視頻的引流效果顯著:全民小視頻新增活躍用戶中,超7成是百度APP的活躍用戶
4) 對短視頻行業存量用戶争奪:全民小視頻2月新增活躍用戶中,近75%的用戶是短視頻行業的存量用戶
5) 拉新趨勢明确:城市分布進一步下沉,用戶向“一老一少”兩端延伸
6) 在新增用戶的使用粘性上,短視頻頭部APP的新增用戶平均表現要優于全民小視頻新增用戶
7) 此外,全民小視頻在2月的新安裝卸載轉化率較高,相較短視頻頭部APP的新安裝卸載轉化率均值高出7.6個百分點;在短視頻内容趨向同質化的情況下,全民小視頻不僅要有獨特的拉新方式,也要不斷完善内容庫建設,提供更有新意的短視頻内容,以及根據用戶偏好優化千人千面的内容分發,從而提高用戶粘性與留存
3.3、流失用戶與回流用戶分析框架及案例分析
3.3.1 用戶分析框架
1) 流失用戶核心分析指标
2) 流失用戶細分人群分析指标
3) 回流用戶核心及細分人群分析指标
3.3.2 典型APP卸載回流用戶分析案例——網易雲音樂
1) 網易雲音樂案例核心研究問題及結論
2) 2019年1月的在線音樂行業APP中,網易雲音樂的卸載用戶召回率位列第三,共召回近百萬卸載用戶
3) 網易雲音樂卸載回流用戶1月的使用次數及時長均高于存量活躍用戶
4) 網易雲音樂的卸載未回流用戶,在1月時較多活躍于酷狗音樂、QQ音樂與酷我音樂
5) 網易雲音樂卸載未回流的用戶中,有超6成的男性用戶;而作為網易雲音樂的主力軍,19-30歲的用戶也有超50%的未回流率
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