用户承接算法模型
2021-08-15 14:00:08 0 举报
用户人货匹配模型方法
作者其他创作
大纲/内容
固定物料
欢迎弹窗
初次满足用户需求
有经验、无经验;
无经验(随便看看)无经验(想要学习)无经验(直接上手)无经验有竞品有经验无竞品有经验有竞品
运营组
产品运营协同算法冷启动1、运营协助定义人群标签;2、前台场景搭建,提供运营策略基础3、商品标签;
用户端
各个用户都能有最佳的匹配策略模型模型
人工判断
点击行为
渠道来源
货品标签化
a.竞品 b..App-人群模型
事实层
无运营动作;无算法介入;
打开App
所见即所得
第二页问卷
实时采集用户信息迭代推送物料
持续获取用户信息,不断更新迭代策略
渠道来源信息
AI组
问卷
首日承接策略
冷启动
千人千面
完读率跳失率DAU
6种人群
逻辑层
端内
信息端
下载
需求挖掘
参照组
确认初步AI运营方案
分群层
初步信息
广告
第一页问卷
策略模型
投资品种需求功能需求
一套策略
增加信息,渠道的用户属性
货
其他增长渠道
首页
人
分组
根据App与打开特征,确定初步Ai方案与问卷内容
次日留存率
后续动作
算法推演
问卷AI化,对症下药获取信息
举例:用户搜索了茅台
通过用户行为不断清晰用户画像
明确用户人群的渠道属性,为用户承接承接做准备
来源属性; a.Appstore广告。举例,用户搜索了什么 b.渠道特征。举例:高校群体,有写论文的需求
举例:用户研究基本面
第三页问卷
风格挖掘:三碗面
Applist
举例:用户想要有价值投资的需求
策略端
现状运营主导——>Ai化
1、时间;2、地点;3、行情;
1-3天以及后续策略
持续输出承接物料满足用户需求
吸引用户眼球
1、算法自我优化;2、推演最佳匹配策略;3、丰富匹配逻辑模型
承接需要问用户什么问题直接问
打开特征
最高效的兜底策略:
分人群A/B test最优匹配;
Appstore
渠道标识
前3分钟策略以满足用户为主
大量细分人群
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