年末冲量,做一做用户流失预测很有必要(原创)

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运营还不能做到预测并防范用户流失,概念、数据、工具,还不能从这几条方面入手解决你一种生活疑问报告 。

“双十二”大促拉开了年末冲量的序幕。接踵而来的圣诞、元旦双节,为APP年末冲量提供了各种各样的意味。在什么都有有的市场环境下,运营你还可以成功冲量,就要做到“疏”、“堵”结合。运营既要在众多活动和噱头中脱颖而出,吸引用户,抢占用户时间,更还不能精准防范用户的流失。

运营要怎样做到“精准”防范用户流失?作为用户运营,亲戚亲戚亲们还不能将用户流失的疑问报告 ,看成是小学奥数里蓄水池疑问报告 。首先,亲戚亲戚亲们不意味做到用户不流失。没办法 ,亲戚亲戚亲们要做的什么都有有精准预测用户流失,通过有效的运营活动对流失概率较大的用户进行挽留,让用户流失率尽意味地低于用户增长率,什么都有有就能保证用户量的向上增长,有了量,转化也有了基础。

没办法 运营要怎样精准预测用户流失,这还不能逐一解决概念、数据、工具这三疑问报告 报告 :

疑问报告 一:流失用户为什么我么我定义?

疑问报告 二:用哪此样的数据来预测用户流失?

疑问报告 三:借助哪此样的工具提高预测精准度?

一、流失用户为什么我么我定义?

不同的产品对用户流失有着不同的定义,意味用统一的标准去定义,那就会出疑问报告 。举个例子, 用户流失率计算公式是用户流失数量与完整性使用/消费产品(或服务)用户的数量的比例。

在实际操作中,意味仅按照字面定义去算,随着用户总量的增加,用户流失率会没办法 低。换句话说,用户运营啥也没做, 但KPI却没办法 漂亮。什么都有有会制创造造出一种生活假象,以为用户没办法 爱亲戚亲戚亲们的产品。然而,结果并也有什么都有有的。

运营在精准防范用户流失时,要做的第一步什么都有有先明确流失用户定义。运营还不能根据自身产品的类型、调性以及用户画像来定义流失用户的概念。意味是针对特定活动的用户流失,则还不能从活动举办的目的和意义出发去定义用户流失概念。

比如,社交APP的价值在于解决沟通的疑问报告 ,通常会以距离上次登陆的时间长短来定义流失用户。意味用户一、有几条 月不进行操作,则还不能认为用户意味流失。这里有什么都有有要注意,QQ和微信属于强社交的软件,即使亲戚亲戚亲们不想,但后要安里装手机上。

再比如,电商APP通过用户购买来盈利,尤其是在双十一、双十二你一种生活看销量的特殊日子,通常以购买的活跃程度来定义流失用户。意味用户只看不买,对于电商来说什么都有有有几条 意味会流失的用户。

流失用户的定义明确了,不能为用户流失预测制定好判断标准。

二、用哪此样的数据来预测用户流失?

有几条 用户接下来将要流失的意味性有多大?从数学上来说,亲戚亲戚亲们还不能借助贝叶斯公式来估计用户流失的概率。该数学公式富含着朴素的真理:

当你非要准确知悉有几条 事物的本质时,给你依靠与事物特定本质相关的事件突然出现的几条去判断其本质属性的概率。

你一种生活流失预测的辦法 特别统计学+心理学的味道。以电商运营为例,意味,你想看 有几条 用户在双十一时看得多,买得少,没办法 你一种生活用户在双二十的前一天不想购物的概率就很大。不过,什么都有有的预测还是不足英文精准。

随着大数据技术的发展,更精准的预测是通过数据分析,通过模型算法和深度图学习的技术进行用户行为预测。在进行行为预测前,运营还不能考虑哪此用户数据还不能帮助亲戚亲戚亲们预测用户流失?这是搭建计算模型至关重要的一步。

从数据层面来看,最少还不能完整性的用户画像数据和行为数据等数据维度,即:

  • 用户画像信息:ID、性别、年龄、地域、会员类型、用户来源……
  • 用户行为数据:登录天数、在线时长、登录频次、注册天数……
  • 用户消费数据:最近一单距今天数、累计单量、累计消费金额、客单价……

这里要注意,每有几条 小维度的考量标准在不同APP中也是不一样的。社交类APP、视频类APP、打车类APP、音乐类APP等使用频次高的APP,登录频每种适当提高;阅读类APP、资讯类APP等重视用户时长的APP,在线时长要适当增加;电商类APP比较重视转化,运营可借助可视化分发的技术精确统计购买页、支付页等转化数据。

三、  借助哪此样的工具提高预测精准度?

仅有上端说的哪此数据还是不足英文,意味还有什么都有有有內部的因素在制约着数据的准确性。

首先,趋于稳定环境、地理位置的不同会意味用户行为和兴趣偏好的不同。随着用户的地理位置的变化,他从一二线城市迁移到三四线城市,用户的APP的使用也会变化,而哪此在APP自有数据中无法体现。

其次,在做流失预测时,APP一种生活自有数据的体量不足英文英文。用户都沉默流失了,特别打开APP使用了,为什么我么我还能产生足够的数据呢?

再者,APP的自有数据具有局限性,无法告诉运营用户兴趣的变化。意味不感兴趣的用户百分之百会流失,也就不想去挽留了。

或者,这前一天运营就还不能借助內部的力量,来提高预测的精准度。目前,比较可行的辦法 是与第三方大数据服务商战略媒体合作,通过数据梳理找到对流失预测有效的数据,再进行双方,甚至是三方数据的整合来扩充数据体量和维度,最终完成精准的行为预测。

目前,在数据领域意味有少数公司推出了行为预测的产品。国际上做得比较靠前的是Google公司。在国内,个推是行业内较早研发行为预测的数据公司之一,并在其应用统计产品“个数”中开设了相应功能,还不能为APP运营提供流失、卸载等关键行为的预测。另外,“个数”还能提供可视化分发工具,实现自定义事件的统计,并在统计的同去进行数据分析,提供购买、分享等自定义事件的行为预测。

在大数据行为预测的帮助下,运营不能提前洞察到用户流失行为,提早进行干预,并通过相应的运营手段对即将流失的用户进行挽留,真正实现“堵”的作用。

总之,无论是年末冲量月,还是年中大促,还是各种活动节日,运营也有有“疏堵结合”的运营理念。尤其是在流量天花板意味显现的今天,预测和防范用户流失将变得更为重要,这就要求运营不仅还不能有缜密的数据思维和对前沿数据技术的了解,更还不能找到好的数据战略媒体合作伙伴,同去挖掘运营数据深度图次的价值,从用户需求出发,以服务留住用户,用体验能够转化。

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