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每日优先APP是怎么做到用户增长的?

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中国移动互联网QuestMobile报告,BAT用户均超10亿,用户、时长总盘子双停滞,短视频成最大赢家 ,国内移动互联网在社交、视频、电商、理财、出行等几个领域,行业用户规模均已突破5亿。不过,总体的用户、时长也都到了顶峰,2019年至今,活跃用户仅增长了200万,人均单日时长仅增加了18分钟  。

总体看,BAT三系用户都已经突破10亿,BATT(头条)四系占据了全网70%用户时长,存量争夺已经成了新常态;用户端、下沉市场成了唯一高增长突破口;应用端、短视频时长增长占比60%以上,成了唯一赢家。

那么怎么增长呢?大数据AI在增长中能起到哪些作用呢?本文讲一一道来。

案例分析

下面我们举个每日优先新零售的产品例子:

举这个例子一来时下做下沉市场,做社交电商,做新零售,做大数据赋能零售不仅刚需且属热门。二来电商是汇集了AI大数据的几乎所有元素,包含,数据汇集、数据治理、数据可视化应用等需要用到云计算、算法模型等内容。

 

用户心智促修改步骤:

  • 以美名带动佐料,强化圈1中的杨枝甘露,用杨枝甘露等做法来推荐消费者买柚子,即用杨枝甘露临门一脚让客户下单柚子;
  • 圈2的推荐内容太粗暴,这种推荐仅限于用户犹豫不决购买哪种柚子的情况,但是推荐不止是为了这个功能,这里推荐真实的目的是增加客单价;
  • 圈3的内容从用户心智分析,建议直接删除。

 

用数智促修改步骤:

现在无论是做下沉市场,无论是做存量用户还是做增量用户都得讲究科学,即用数字化和智能化的手段实现快速可持续的增长。

步骤一,汇集用户画像生成数据集

  1. 找到正确的“人” ,例如喜欢柚子的人的性别、年龄层次、消费水平、职业等;
  2. 找到正确的“人”,兴趣标签,购物、教育、音影、游戏、金融理财等;
  3. 找到正确的“人”,定制化标签,定制标签A、定制标签B等;
  4. 找到正确的“场景”,行为标签,近期活跃的应用,近期去过的场景;
  5. 找到正确的“场景”,场景标签,机场、商圈、电影院、景区、自定义场景等。

 

步骤二,数据治理

  1. 选择适合的宽表
  2. 选择适合的数据库

 

步骤三,算法模型

  1. 从业务功能角度看用聚类找出对同类货有共同偏好的同类用户;
  2. 用关联规则类算法挖掘出应该推荐的商品,以智能大数据算法计算上图圈2应该推荐的内容。

步骤四,应用不同的数据集测试算法模型的准确性

  1. 测试;
  2. 收集数据反馈,改进算法模型。

当用户记不住再造的节日、当红包裂变劳民伤财且拉新低效的时候,我们产品运营技术是不是更应该关注爆款、产品用户群体的心智定位,和用大数据用户画像等技术搭建更细更落地的运营?

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