App如何唤醒沉睡用户

  天津app开发《App拉新难,唤醒沉睡用户更难》中提到,比起想办法艰难地发展新用户,不如着眼于那80%的沉睡用户。而唤醒沉睡用户的关键在于了解用户心理,抓住用户需求,不然怎么做也是无用功。

一、分析用户为何沉睡

1、app使用频次

  app使用频次可以分为两类,一是app一开始用户使用频率很高,但是久而久之,慢慢平淡下来了;二是app一开始很少用,到后来使用频率慢慢提高了,用户也越来越多了;

2、app生命周期

  app的生命周期应抓住用户生命周期的三个节点过程。

1)将app潜在用户活跃起来的过程:活跃起来的用户才是对app有价值的数据,因此在这个节点上,需要运营人员通过各种手段来促活用户,就可以通过宣传、活动、抽奖、奖励或者任务等等形式来促活;

2)让app用户保持活跃状态的过程:相信很多人都会有一种感觉,用一种app一段时间后就会出现厌倦的情况。因此app运营人员应该着重思考如何让你的用户能够保持一种活跃的状态;

2)把握用户活跃到沉睡的过程:app的每一个用户都如同人一样不可能长生不老,总会有玩腻一个app的那一天,因此要想办法预测客户厌倦的转变。

二、用户精准定位

  有句话说的很对,决定用户唤醒的质量不取决于谁有用户,而取决于谁更了解用户。需要通过大数据技术完成对用户的精准画像分析,在此基础上定位精准用户可以进行高效唤醒。京东和淘宝每年的多次购物节都是很好的例子,一个购物节分很多不同群体,想要做到这些就得基于对用户的深度分析做有针对性的推送。比如针对母婴推送母婴类活动,针对白领男性推送3C类产品活动,这样的唤醒几率才会更高。甚至说分男女、地区、职业、消费水平等差异做更细致的内容推送。

  其实,无论是做用户唤醒还是其他定向投放,都需要用户画像分析,用户数据维度包括人口属性、兴趣图谱、商品图谱、行为图谱等多重维度的标签:人口属性、兴趣图谱、商品图谱、行为图谱等。

  用户画像分析是为精细化唤醒做准备。当你足够了解用户时,才能站在用户场景了解用户最需要的是什么。在做不同产品的用户唤醒时所做的用户画像也不一样,具体根据产品来定。

三、从产品、内容、活动出发

1、产品角度

  产品是吸引用户,黏住用户的基础,因此在唤醒用户之前,先要对app产品本身进行分析优化。

1)提高app的丰富性和吸引力,提高营销转化率;

2APP界面设计和功能的用户体验问题,在优化app的时候需要注重产品用户体验的问题;

3)产品使用的稳定性:一个好的app必然是一个相对稳定的产品;

4)增加一些功能需求,例如登录打卡,会员成长功勋等等的小功能。

2、内容角度

  App内容必须基于产品本身才能发挥作用。想要活跃你的用户,可以通过内容营销的形式,给你的用户推送各种各样的专题,提高你的APP在用户心中的存在感;做好APP的内容运营,能够有效地进行品牌口碑的宣传,也会有意向不到的效果。

3、活动角度

  活动是运营中促活效果非常好的办法,活动可分为三大类:拉新活动、营销活动、用户活动运营,针对不同的APP运营需求,进行针对性的运营。这里主要讲述唤醒沉睡用户,因此属于用于运营活动。用户都更喜欢有活动的产品,那么就可以通过创建有趣的活动,让更多的|用户参与;一旦你的用户活跃起来了,就有可能达到一传十,十传一百的口碑效应,那么你就是能够做到“促活”、“拉新”同时进行;快速创建活动,进行精准的用户活动运营,可以借助活动盒子,更有效率地进行用户活动运营。

四、建立用户激励体制

  用户激励体制与用户运营活动可以相辅相成,主要从三个层次入手。

1、物质激励

  简单来说,开启就是开启app可以获得某些奖励,比如每天登陆领奖。淘宝的淘金币就是这样一种物质激励机制的运用,每天用户登陆可以领取淘金币,完成一些日常任务也可以获得淘金币,用户下单和确认收货都能获得一定的淘金币。

2、精神激励

  精神激励可以理解为利用用户的求胜心理和心理精神满足,比如app举办挑战赛、好友比拼等活动,并让用户可以将结果在朋友圈、微博等社交平台上晒,利用胜利和奖励来促使用户继续使用app

3、功能激励

  多指会员阶级系统或者vip系统,从功能层面去卡住用户使用的条件。用户的等级阶层越高,越能享受更多的功能甚至福利,利用这些可以吸引用户的功能和福利,促使用户继续使用app

五、如何看唤醒效果

  主要从三方面的数据来看用户唤醒效果。

1、用户点击率:在推广前,首先通过多重数据挖掘,确定用户活跃媒体,其次,针对用户活跃媒体,准确捕捉沉默用户,通过用户活跃媒体DSP等形式对用户触达,完成唤醒转化。

2、僵尸用户:基于大数据反作弊技术,对app用户将僵尸(虚假)用户排除掉,剩下真实用户。IOS中大约有25%app用户是僵尸用户,可以有效剔除。

3、唤醒转化率:唤醒转化率主要基于大数据精准用户画像:深度挖掘搜索数据、竞品数据、移动内容浏览数据,为每个用户画像,包括性别、职业、兴趣等,保证每个类别用户的推广方案都有针对性。



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