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文档简介
1、数据智能引爆用户增长前话2实践案例13数据智能及应用4分享总结1. 前话“生于拉新,死于留存”?为什么有的产品会互联网行业获客中的问题获客成本高昂CPA高:互联网人口红利结束,获客成本高居不下 ROI低:即使是高成本获客,留存及ROI也不容易乐观用户增长乏力使用时长短:各类APP争夺用户的时间用户留存难:同质竞争激烈,可供用户选择的替代品众多留存在AARRR模型中的体现留存获取激活留存 变现 传播留存是用户增长工作中的重要杠杆短期留存反映用户对产品价值的感受速度和对产品核心功能的学习速度 长期留存反映产品的变现能力和DAU的增长能力留存1 留存2 时间LTV=LT*ARPU=*ARPU* Re
2、为N日留存2. 实践案例发现的问题用户留存漏斗入口变宽(新用户量增加)但出口变化幅度小(留存用户量增加幅度小)留存分层数据低留存的用户占比高,致使整体留存被拉低ROI部分渠道ROI处于负值,CPA大于LTV为什么会出现这些问题?广撒网多捕鱼式的投放存在的问题用户千人千面,产品偏好不一而足投放中获取了大量非本产品潜在用户数罟不入洿池,鱼鳖不可胜食也孟子梁惠王上解决问题的思路解决问题的思路用户生命周期变现(LTV的关键周期)在激活侧(用户获取-用户激活)提升投放的目标人群精准度,从激活侧提升展示(获取)-激活、激活- 留存的转化解决问题的思路在激活侧(用户获取-用户激活)提升投放的目标人群精准度,
3、从激活侧提升展示(获取)-激活、激活- 留存的转化智能拉新:精细化投放波波视频的优化策略以波波视频高留存高ROI的超级用户特征进行建模分析;根据友盟+智能拉新推荐策略,确定覆盖广点通&今日头条两大信息流媒体; 训练人群样本/模型,在今日头条平台进行AB Test对比效果;根据实验数据逐步迭代人群策略,优化人群样本,精准投放。波波视频的优化效果次留提升LT相对提升CVR提升3. 数据智能及应用基于大数据引擎,通过大规模机器学习和深度学 习等技术,对海量数据进行处理、分析和挖掘, 提取数据中所包含的有价值的信息和知识,使数 据具有“智能”,并通过建立模型寻求现有问题 的解决方案以及实现预测等。算法
4、推荐引擎AI建模大数据预测数据智能在波波视频上的应用利用数据智能,打破用户生命周期的黑盒状态,串联全生命周期数据精准推送/触达产品目标用户,提高新用户LTV和ROI优化内容推荐算法,提升全平台用户的播放渗透利用友盟+智能推荐在波波视频上进行冷启动内容优化数据智能在波波视频上的应用获取激活留存定向投放 留存/播放出价友盟+智能拉新增长人群分层 召回策略调优 友盟+智能推荐4. 分享总结追踪用户生命周期和使用路径追根溯源,以点破面全生命周期跨(多)环节介入追踪用户全生命周期各环节的转化效率,在前续相邻环节、前续跨环节进行调整,实现在当前环节的转 化效率提升把控数据介入产品迭代的能力以数据驱动业务优化数据智能在产品优化方面的介入能力* 以波波视频为例在用
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