基於友盟+U-App,鬥米召回沉默使用者的技巧分享
在今年的金三銀四招聘旺季,鬥米不只做新使用者拉新,還針對使用者生命週期的後階段——喚醒和召回沉默使用者,搭建了非常精細化的資料運營系統。鬥米沉默轉化為成長使用者的轉化率提升了50%,這是如何做到的呢?鬥米使用者產品經理 黎明在友盟+沙龍U-Time帶來實踐分享《鬥米—召回沉默使用者的案例》。
一、為什麼做沉默召回鬥米做沉默使用者召回主要有兩個原因:進入了“金三銀四”的跳槽旺季以及超過7000萬的使用者量,時間和使用者量都合適。
如果將使用者比喻為池中水,如圖中海盜模型,最終目標是流量池中的水不斷增多,這取決於兩個因素,新進使用者持續增加,流失使用者持續減少。而在整個水池水量增長過程中,留存是增長飛輪運轉的關鍵,只有當水池不是一直往外漏水,拉回來的新使用者才能在App上產生留存,產生後續的黏性。 其中,使用者留存有兩種方法,一種是不斷優化使用者體驗,包括產品功能、內容,讓使用者自發地留存。另外一種是主動出擊做召回。召回過程又分兩個階段——近期使用者召回以及遠期使用者召回。前者是分析使用者在App上的整個路徑,然後在關鍵流失節點上給使用者發召回簡訊,想盡辦法給一個理由去召回。對於遠期使用者,依賴於使用者畫像以及之前使用者在App上的行為進行召回。二、鬥米怎麼做召回
招聘旺季即將到來,鬥米沉澱了大量的老使用者,所以需要對這部分使用者進行召回,使沉默使用者轉化為成長使用者。但是沉默使用者由於在App上沒有近期行為,我們通過友盟+移動統計(U-App AI版)中的使用者洞察、渠道分析、自定義事件、使用者生命週期等模組進行資料分析來拆解目標,在新版上線後,使沉默使用者轉化為成長使用者的轉化率不斷升高。資料結果如下(黃線是轉化率,藍線是轉化人數):
在拆解目標的時候,對應兩個關鍵詞:“轉化”和“成長”,即需要完成“召回”和“啟用”兩個動作。每個動作又可以拆解成三個步驟:① 目標使用者定義,目標使用者在哪裡,他們都在幹什麼;② 滿足需求,怎麼觸達使用者怎麼滿足他們的需求;③ 監測資料,通過資料監測及時調整;
喚醒沉默使用者:一是在投放渠道上,儘可能使召回的沉默使用者量變大;二是在精細化運營上,儘可能使留存並轉換的迴歸使用者的比例提高。前者是投放力度,後者是精細化運營。
針對不同的使用者特點,鬥米制定了不同的使用者召回方法:
理性派——列變數、按優先順序組合以及落地頁。
以下圖為例,具體就是我們對有明確職位偏好的使用者做召回,這些使用者落地有兩種形勢,有明確職位偏好的,可直接推薦職位,快速產生報名轉換。另外一種很久沒有使用鬥米,我們會推給他們一批商家,讓商家刺激其產生轉換。
上述方法的核心是,變數需要列得非常全,同時對優先順序較高的變數進行組合,最終產生N條文案,不斷測試,把最終測試行之有效的變數組合、文案組合,以及落地的設計形勢沉澱下來作為我們的經驗,在後續整個召回過程中不斷地反覆應用。最終到鬥米的落地頁,展示給使用者的是個性化的職位列表。
2、感性派——抓住使用者人性的弱點,即七宗罪:傲慢、忌妒、憤怒、怠惰、貪婪、暴食、色慾,製作功能化頁面,滿足使用者需求。
舉例來說,藉助“貪婪”的弱點,我們舉辦過“工資翻倍季”活動,讓我們的使用者因為想要去漲工資而產生跳槽的需求。3、日常運營——對於已經完成找工作環節的使用者,可能在一段時間內不會用我們的App了。我們仍然可以做一些日常運營工作,比如推送一些活動等,與使用者產生互動,增加黏性。
三、召回中最重要的事
現在的網際網路已經是紅海了,所以有效的策略往往是小眾策略,特點是ROI高,但是流量少,所以需要具備批量、快速複製的能力。具體要求是:人群的批量選擇、分層;文案批量組合生成,歸納出多套落地設計模板;落地頁模組化。在這方面,作為創業公司,鬥米選擇U-App幫助我們去實現。以使用者畫像為例,先進行使用者分群,使用者分群的方式包括三種:通過條件分群、上傳人群包分群、已有分群進行交叉獲得新使用者群。計算的分組額度有兩種,一般設定為昨天啟動過鬥米App的使用者,和前7天啟動過App的使用者。
分群之後,我們可以獲得使用者群體畫像,輔助投放和運營策略。例如,通過使用者群體常用的手機品牌,判斷不同應用商店的投入:
通過使用者群體的地域分佈,提升投放ROI:
在線上,對於不同渠道的目標投放人群以及App偏好,確定投放策略和力度。線上下,針對不同城市的差異,在物料製作以及推廣文案上做分割槽。四、轉化沉默使用者的結果
到了沉默使用者的啟用環節,這裡需要提前將需要收集資料的事件埋點,通過友盟+提供的SDK上報,然後在U-App中使用,以下為其中一種基礎應用。還可以基於自定義事件,製作事件分析報表、分析漏斗、自定義留存等圖表。
事件分析的思路為:1)分析使用次數TOP10的事件2)核心事件都依賴於內容列表3)提煉內容列表最常上報內容從使用者使用的TOP10 事件分析,可以在這份事件點選排名中,找到使用者最關心的點。例如:除去普通運營位、立即報名、篩選項等4個基礎功能外,其他內容都依賴於內容匹配的精準性,那麼我們就可以將這些事件適當調整位置。結合對B端和C端使用者的訪談調研,以及對C 端使用者簡歷完整度的分析,發現老使用者普遍缺少幾個關鍵的資訊;同時,完善這些關鍵資訊,對匹配的精準度提升十分明顯。我們調整了老使用者迴歸等多個版塊介面,並且對產品結構做出了一定的調整,同時豐富點選渠道與內容。