APP用户精细化运营框架
2023-05-12 12:21:52 5 举报用户运营，精细化运营，商家运营，平台运营
作者其他创作
大纲/内容
精准营销：
用户活跃度低
集中式运营
用户标签不等于用户画像，标签的组合可以反映用户画像
自动化push核心能力
核心依赖于AB test能力，实时监测内容分发效果及时进行算法调整反馈指标有：内容分发量/曝光量、内容CTR、转化率、留存率、点击内容分布
转化预测
问题点：留存差
异常预警及防打扰
导致
用户分层：（按用户关键行为及转化价值）
机构用户
渠道商/批发商/c端，消费内容
STEP4
内容推荐规则
用户留存/召回
商家、运营、渠道创作内容，提供服务
热门话题制造
服务在线
七、促进活跃提升回流-自动化push
1.算法与标签对接管理2.核心路径资源灰度决策 3.实现基于需求差异的千人千面
用户留存率低
数据中台
原因是
3、华华商圈DMP标签系统落地步骤
图文征集
忠诚用户
STEP5
高跳失率
1.优惠券生成 2.活动生成 3.裂变工具生成
基本属性
比如：新用户、本周新用户、连续两周活跃、连续三周活跃、近期流失、连续流失、回流用户等
如右图所示
但是
新用户
注册用户：激活APP并完成注册行为的用户
运营策略评估算法个性化运营产品运营迭代人群画像活动监测消费决策分析
2、针对不同使用场景，提升流量的转化效率
独立推送
STEP6
用户量增加
比如：货源偏好、工具偏好、内容偏好等
帮助用户便捷筛选出感兴趣的内容
DMP
by：善善
精细化运营的实施基础是数据，用户规模越大越依赖策略的产品化+自动化，所有策略的实施都需遵循可监控可被评估，可驱动可被影响的原则
• 全渠道内容、会员、营销数据汇总• 客户身份管理、识别和自动合并• 描述客户旅程，定义生命周期模 型、分层和特征画像
运营重点：提升流量转化率
定时推送
内容等级规则
大区数据指针
五、【用户标签】、【用户画像】、【用户分层与用户分群】
产品中期（成长成熟阶段）
一、用户认知-掌握核心用户转化路径及流失节点
重复推送
对用户不了解
C阶段：用户分层可导出应用
总结：
缺粘性钩子
人脉资源
DAU规模提升
需关注指标：送达率打开率点击率每日召回数贡献下级PV数
用户旅程数据
低转化率
运营中台定位：通过数字化连接人（用户）、货（服务）、场（商家），让用户需求、业务场景、内容供应基于APP完美对接，依靠内容、工具、营销、客户数据四个中台组成的运营中台，有效提升APP用户粘性、内容供应、新客引入的系统性目标。目的：前置运营里程，打通获客、互动、转化、传播全流程，增强用户粘性与规模。
• 优惠券生成与发布• 快速、多次、小规模营销活动生成和发布能力• 外渠及短信、push、定向广告整合运营能力
个性化推荐与ABtest
比如：APP访问频次/时段、push行为、内容浏览行为、搜索行为、互动行为、观看视频行为、沟通行为
即时推送
策略升级
内容中台
数据分析
四、DMP标签系统介绍
活跃和留存节点
DMP标签系统
比如：身份信息、访问信息、商铺信息、家庭信息、人口属性、设备属性、地域属性
行为习惯
标签策略与内容分拣
ABtest功能
自动化运营系统
1.合规性审核 2.运营标签签发 3.话题/专题归集
业务状态
内容发布与创作者激励
社区行为规则
厂家/批发商/渠道商/达人，生产内容
A阶段：内容标签上线应用
个性化推荐算法实时过程：
用户标签分类：
后台涵盖用户行为、基数
表现为
优质货源
低次留率
小规模用户运营
第三方行业数据网络行为数据用户脱敏数据内容信息数据
基于地理位置的推荐
个性化推荐算法落地类型：
基于内容的推荐
数据收集
系统
feed流内容分发、搜索推荐、自动化push，智能广告
DMP内容池
推送机制设置
六、提升需求匹配度促用户留存-内容个性化推荐
人肉互动
数据
活跃用户
低互动率
1.运营全流程可视化 2.过程数据实时呈现 3.预期管理
内容点击率低
第一方数据
大规模用户运营
通过用户对不同内容的行为，来评测用户之间的相似性，基于用户之间 的相似性做出推荐
内容推荐系统
转化量级预测、货源购买频率预测、工具付费率使用预测、内容喜好预测等
营销转化率低
交易用户
商圈用户精细化运营框架
应用场景
（策略式运营）
渠道质量低
1.用户身份与需求识别2.客群场景识别 3.内容与客群需求关联
厂家/批发商/经销商/设计师，创作内容，提供服务
回流用户
内容分发效率低
服务转化率提升
用户分群：（按用户属性及生命周期）
• 单用户功能，后台添加、权限及审核操作• 用户群功能，用户分组使用，推荐关注，用户标签• 对象激励相关，积分奖惩、公司认证、勋章与等级
可视化过程与预期管理
内容蓄水
分群推送
社群运营
兴趣偏好
用户对不同内容的评分（点赞收藏评论分享对应不同评分）来评测内容 之间的相似性
运营策略
流失预警机制
低注册率
目标实施阶段
push分群推送策略：
激励
个性化推荐应用场景：
产品体验差
数据处理
内容量增加
1、针对不同用户分层，提高内容的分发效率
潜在用户：持续登录、连续访问转化类内容，并发生收藏、沟通等行为的用户
内容沉淀：行业知识/资讯等
STEP1
运营重点：提升信任感/参与感
交易用户：发起咨询、登记需求、购买服务等行为的用户
活跃价值
平台用户类型
• 内容发布，多创作者角色pc/app发布统一平台与组件• 内容管理，内容审核、推荐相关• 标签运营，专题与话题等组建
产品初期（冷启动阶段）
基于用户地理位置的LBS同城推荐， 推荐本地的内容和周边资源
普通用户
标题库
内部用户
三、建设运营中台-有效提升APP系统性目标
营销中台系统
规则
活动载入与全网分发
马甲号互动
STEP3
用户画像系统
基于用户的协同过滤
STEP2
营销中台
路径不清晰
push内容池：
2、DMP标签系统是什么？
对内容不了解
流失用户
内容分发：
注册用户
用户分群功能
强化平台价值
会员中台
第三方数据
1、建设DMP标签系统的目的
用户分群的应用场景：
氛围打造
沉默和流失节点
营销活动、客服系统、平台业务场景、平台核心种子社群运营、内容营销
比如：货源状态（买货、卖货）、广告状态（广告付费情况）、工具使用状态等
feed流、push运营、广告分发、相关推荐、猜你喜欢、热门推荐、搜索推荐
基于内容的协同过滤
专业用户
问题点：线索浪费率高
内容转化率提升
精准营销与广告投放
二、根据产品生命周期进行分阶段运营策略拆解
内容分发
客户身份识别与兴趣关联
基于标签的推荐
基于用户对标签的评分， 标签与内容的相关性来作出推荐
运营中台结构
用户基础画像
B阶段：行为/基础标签上线
用户激励体系
1.创作者角色在线2.流量利益可感知3.pc/app便捷发布通路
根据用户收藏某类型的内容， 推荐该类型的其他内容，依赖于分类体系
沉默用户
个性化推荐的目标：
为什么要做个性化推荐？
用户粘性提升（留存）
潜在用户
0 条评论
下一页
