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【友盟+】CPO吕志国云栖大会演讲,宣布友盟+ U-App AI版将在UBDC峰会上发布

发布时间:2018-10-02 22:38:41  来源:3CGO科技    采编:徐彬  背景:

  9月19日,2018年云栖大会在杭州开幕。上千位顶级学者、行业专家,来自64个国家的CEO和CTO齐聚云栖小镇,共同探讨互联网科技的前沿发展及未来趋势。在主会场“一墙之隔”的友盟+数据智能专场,一款由AI驱动的互联网运营产品 U-App AI 版,也首次曝光产品细节,并将在2018UBDC峰会上正式发布。

  U-App AI 版由AI 预测用户趋势和用户价值,结合用户分层、用户画像、精细化分析,帮助APP构建以用户为核心的数据运营体系,实现一站式用户洞察与业务增长。

  在云栖大会数据智能专场中,【友盟+】CPO吕志国从互联网下半场趋势、市场机会、运营策略三个层面,重点分享了用户洞察三层法和AI驱动的增长双引擎,他还宣布以“智在AI”为核心的U-App AI版将在2018UBDC正式发布。

  (图为:【友盟+】CPO 吕志国)

  趋势一:下半场本质是用户之争

  互联网下半场集中表现在三个趋势上,互联网业务多元化,比如淘宝和国内主流电商都向内容化、社区化转型,头条集中发展短视频,信息流成为很多APP的标配。再有是互联网边界模糊化,比如线上回归线下趋势明显,线下价值越来越突出;最后是国际化。国内公司纷纷出海,其中一个原因就是国内市场饱和。

  综上,下半场的本质是用户之争,存量时代用户将成为最稀缺的资产和竞争力,企业经营重心正在重新回归用户。

  回归用户,回归什么?我认为有四点,第一是精细化拉新,基于大数据和AI能力,获取用户;第二是以用户为中心的产品机制。比如新用户的冷启动、功能迭代,是不是有严格的数据对比,是不是基于用户产品全流程做优化;第三是用户全生命周期运营,用户识别、预测、分层、分析、运营的一体化,让每个用户达到最佳效果。第四是超级用户思维。基于【友盟+】全域数据,我们发现Top 10%的用户可贡献普通用户5倍的价值。

  二、机会:数据解构运营,读懂用户

  从下半场趋势切入,我们提炼了三层数据洞察法,一个完整且缜密的数据思维和运营逻辑。

  1. 宏观层面,看大势。

  我们习惯是看新增、留存、转化,但这只是片面的单维数据。我们还需要看行业看竞品,纵向看变化,横向看对比。U-App AI版提供了这一能力,Benchmark展示同行业、同规模的数据。比如,一个APP日均新增用户只有600多,启动时长数据显著高于行业均值。这说明在产品在拉新上投入资源不足,但整个产品的体验和留存非常好,以此来指导运营策略的调整。

  2. 中观层面,结构化思维和用户分群。

  其实,每天的DAU是一加一减,用户是在持续流动和变化的。增加的是新用户、挽回的流失用户,唤醒的沉默用户;减去的是虚假/低质/流失用户。这一层要实现的是洞察其一加一减的原因。结合U-App用户分群,按照不同业务视角和逻辑分群,其中一个非常有价值的方式是“按用户价值分群”,包括超级用户、高价值用户、低价值用户,再针对每一个群体制定运营策略。我们提供了经典的RFM模型,以及非常灵活的自定义能力,帮助APP定义和定位超级用户。

  3. 微观层面,细致入微的用户洞察。

  洞察每个群体的行为特征,用户行为之间的关联度。U-App AI版的留存、漏斗、自定义留存等,看清用户每一步转化,通过用户路径分析,找到洞察用户的抓手。中观层面的用户分群,与微观做用户洞察,是相互融合的状态,分群用户可以做深度洞察,精细化分析之后可以分群。

  分群洞察离不开用户画像。但没有场景、没有目标的用户画像是没有意义的。仅内部画像,也缺少深度。用户画像考量的是人群覆盖广度和用户识别精度,只有真正的大数据公司,才有能力输出画像。比如,用500个用户画像去指导10000个用户的运营、使用错误的标签去提取用户特征,运营策略都会出现偏差。

  【友盟+】为什么可以输出用户标签?我们服务710万网站、150万APP,覆盖14亿活跃设备,有7亿真实活跃消费者数据,能够获得海量的持续动态数据,通过数据技术和算法模型,将画像能力产品化,并且与数据分析和分群打通,真正实现用户洞察。

  三.、增长:AI驱动的双引擎

  在市场趋势和机会之上,【友盟+】基于全域数据和AI算法能力,打磨出U-App AI版,它不是传统互联网模式的版本迭代,而是一次AI驱动的智慧新生,为APP开发者打造APP增长双引擎。

  1. 智能拉新引擎

  【友盟+】旗下有移动广告和品牌广告监测产品,每天有数亿的广告监测数据,可以了解全网用户的营销偏好,包括媒体、创意、时段偏好。

  我们会产出两个策略,第一是媒介策略,分析APP目标受众分布在哪些媒体上,而不像之前的或者找“最贵的媒体”或者“跟着竞品走”的盲投方式。

  第二是人群策略,基于【友盟+】全网7亿用户画像,实现种子人群、高潜人群的Lookalike,并智能实现人群细分。我们已经和主流媒体进行对接,包括输出预算分配,APP开发者可以直接实现对细分人群的智能投放。

  我们最近服务的客户,七猫精品小说APP,通过这套系统进行拉新投放。数据结果反馈,基础指标点击率增长67%、激活率增长294%。拉新的用户质量,7日留存率提升62.5%,使用时长提升10%。从成本到质量,都有非常明显的提升。

  2. 用户全生命周期运营引擎

  新用户来了,APP开发者最怕什么?快速的沉默和流失。

  我们的两个增长引擎是一体化的。新用户会直接进入到全生命周期运营的引擎中。全生命周期分为新手、成长、沉默和流失,开发者可以清晰看到用户的每一次流转和变化。在此之上,识别出最关键的群体,再将群体进行用户分群、用户洞察,全部过程是一体化的数据闭环,所有运营效果都可以通过数据进行分析洞察。

  我们将用户划分为四个阶段:

  1)新手阶段。

  我们通过【友盟+】全域数据发现,新安装用户沉默和流失的概率是最大的 。因为用户安装、卸载一个APP的成本都很低,所以对于拉新,痛点就是留不住,我们的策略是即来之则安之。

  新用户第一次打开没有历史数据,如何完成冷启动?因为友盟+每天触达14亿活跃设备、覆盖全网7亿用户,为APP输出冷启动策略;第二,找到高潜用户。我们每天资源有限,抓两头就好,一头抓有高价值潜力的用户,重点运营未来贡献最大的人群;另一头抓高风险流失用户,让新用户尽可能留下来。

  2)成长阶段

  成长阶段的用户是贡献最大的用户群体,这个阶段的目标是两个:一个是避免用户的沉默和流失,我们通过AI的方式定位用户,并结合Push等方式做好防沉默策略;另一个是用户价值最大化挖掘,我们可以实现用户价值的自定义分层,接来下做分层用户运营,直观地看到用户价值的变化趋势和流转过程。

  3)沉默阶段

  我相信这是企业最不希望看到的,但是实际场景中,用户高频使用的APP不会太多,需要洞察和唤醒。如果大量活跃用户变成沉默用户,产品本身存在问题;如果新用户一注册就沉默,那说明拉新策略有问题。

  还有卸载。这里面我们只做两件事,第一还原真实流失。分析流失用户特征,定位流失的关键因素。第二,在卸载用户中找到高唤醒的用户群。

  总结一下,U-App AI版要完成的是从智能获客、日常监测、精细化分析,到用户洞察、用户管理、用户触达,助力APP实现一站式用户洞察与业务增长。

  10月16日,在2018UBDC全域大数据峰会上,U-App AI版将正式发布。

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