当前位置: 首页 > news >正文

每日互动(个推)用户运营便捷的平台助力头部直播APP智能预测用户流失倾向,用户留存提升15%

每日互动(个推)用户运营便捷的平台助力头部直播APP智能预测用户流失倾向,用户留存提升15%

随着直播行业的市场竞争不断加剧,如何对平台已有的存量用户进行深耕细作,充分挖掘存量用户的价值,成为如今直播类APP决战红海市场的成败关键。

某头部直播平台早在2017年就与个推合作,利用个推消息推送对用户进行智能触达,以提升APP用户活跃度和留存率。今年,该直播平台携手个推进一步探索APP数智化运营,利用个推用户运营平台在新用户留存、流失用户预防等场景进行了大量实践,取得了显著成效。

  • 新用户促活与留存挖掘潜在价值用户

如今APP拉新成本居高不下,为了更好地了解新用户,做好新用户的维系和留存,该直播APP使用个推用户运营平台,对新用户进行深入洞察,凭借数据分析结果来指导新用户运营策略的制定。

具体而言,依托个推用户运营平台的多源数据埋点和强大的数据整合能力,该直播APP实现了APP端内数据和来自个推的第三方端外数据的深度融合。同时借助个推用户运营平台提供的丰富的数据分析模型和简单易上手的数据看板创建能力,该直播类APP不仅可以清晰查看每日新增用户数、新用户留存趋势、各渠道来源新增用户数等各项基础的内容指标,还能够结合端内外数据,对各渠道来源的用户画像、后续的付费转化等行为特征进行深入分析,从而更加高效和科学地评估各渠道的获客质量,以援助改进后续的推广拉新策略。

此外,在个推用户运营平台上,该直播类APP的产品和运营人员也对新用户进入APP初期的行为特征,如直播观看次数、观看直播类型、直播间停留时长、直播间互动次数等进行了全面分析,了解用户对产品功能的喜好和使用情况,以助力产品设计最佳的新用户路径,进一步提升新用户体验,在新用户进入产品的前期给他们留下好印象。

同时,基于个推用户运营平台的人群特征洞察和精细化推送能力,该直播类APP还在全面了解新用户画像和偏好特征的基础上,为新用户推荐他们喜欢的内容,建立精细化内容推荐和消息提醒,从而更好地促进新用户活跃和留存。而针对留存下来的新用户,该直播类APP运营人员也能在个推用户运营平台上基于行为特征数据对用户进行精细化分层,从而有效识别和挖掘出潜在价值用户,为其推荐合适的产品和服务,促进新用户中的高价值人群转化。

  • 潜在流失用户识别和预防延长用户生命周期

针对流失用户预防,该直播类APP和个推一起首先对流失倾向用户进行了特征定义,接着启用个推用户运营平台献出的算法模型能力,结合双方素材联合建模,通过AI模型智能预测找出有流失倾向的用户。

个推用户运营平台还提供可视化的特征词云图,帮助该直播类APP的运营人员深入分析这批有流失倾向的用户特征,然后根据这些特征和偏好分析结果,制定有针对性的运营和挽留策略,从而提升用户留存。

直播类流失倾向用户词云图示例

通过洞察词云图,运营人员发现流失倾向人群是红包和福利敏感型人群,于是该直播类APP策划了现金打卡奖励活动,激励流失倾向人群只要每日在直播间打卡时长超过30分钟即可领取现金红包,活动持续了共21天。最终复盘活动资料发现,领取现金红包的用户相较未领取的用户,次日留存提升了23%,7日内留存平均提升了15%;相较活动前,该直播类APP整体用户留存提升了15%

回顾和该直播APP的合作,可以看到,个推用户运营平台以数据驱动,结合埋点统计、数据分析、用户洞察、用户圈选、用户触达等能力,为APP运营增长带来的巨大价值。不仅仅是在新用户留存、流失用户预防等场景,个推用户运营平台还全新推出了“场景运营”功能,基于个推在多元运营场景的数智能力、运营经验、策略模板沉淀,让APP运营人员能够从自身特定运营场景需求出发,,快速搭建自己的全链路精细化运营阵地,提升APP的用户增长、活跃度和付费转化。

http://www.jsqmd.com/news/177522/

相关文章:

  • 云原生应用性能监控与测试一体化实践
  • [吾爱大神原创工具] python超超简单智能编译工具V9.1版(13.40更新万能拖功能)
  • YOLOFuse结合Typora写文档:高效记录实验过程与结果
  • YOLOFuse个人开发者扶持:小规模应用低成本接入
  • [Windows] 视频剪辑编辑软件中文绿色版ShotCut v25.12.31
  • YOLOFuse ultraiso注册码最新版安全性评估
  • YOLOFuse是否支持视频流输入?可通过修改infer_dual.py实现
  • YOLOFuse向后兼容政策:旧版本模型仍能正常加载
  • RBAC角色权限控制系统:多用户协作场景下的必要配置
  • YOLOFuse 网盘直链下载助手使用教程:分享大模型权重文件
  • 详解蛋白质质谱鉴定技术原理和方法
  • YOLOFuse网盘直链下载助手推荐:快速分发大体积镜像文件
  • YOLOFuse性能实测:中期融合策略仅2.61MB,mAP高达94.7%
  • YOLOFuse html audio标签播放警报音效
  • YOLOFuse SLA服务等级协议:承诺99.9%可用性
  • 马尔科夫时间序列预测方法具有简单、易用、可解释性强等优点,在实际应用中具有较好的效果。 内附具...
  • YOLOFuse TransTrack 基于Transformer的跟踪探索
  • YOLOFuse github镜像网站访问加速方法汇总
  • YOLOFuse你尝试预览的文件可能有害?安全提示与信任设置
  • YOLOFuse支持JavaScript调用吗?Node.js与Python通信方案
  • 部署YOLO进行人体关键点识别及移动端应用方案
  • YOLOFuse计费模式透明:按秒计费无隐性消费
  • YOLOFuse非营利组织支持:公益项目减免费用
  • 吴恩达深度学习课程四:计算机视觉 第四周:卷积网络应用 课后习题和代码实践
  • 深度测评8个AI论文平台,研究生高效写作必备!
  • YOLOFuse C#调用Python接口方案:适用于WinForm项目集成
  • YOLOFuse线下Workshop通知:北京上海深圳巡回举办
  • YOLOFuse vs DEYOLO:多模态检测模型性能与资源消耗全面对比
  • 告别繁琐环境配置:YOLOFuse预装PyTorch和Ultralytics,一键启动训练
  • YOLOFuse typora官网无法访问?推荐使用国内镜像源