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《每日互动：2024APP数智运营实战手册（49页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《每日互动：2024APP数智运营实战手册（49页）.pdf（49页珍藏版）》请在本站上搜索。 1、随着存量时代来临，APP 越来越注重对现有流量的留存维系和转化引导。构建精细化运营体系，通过为用户提供更为差异化的产品和服务，尽可能地延长用户的生命周期，并提升用户在不同阶段的价值，成为APP 增强品牌影响力和市场竞争力，实现用户增长的有效途径。个推深耕开发者服务十余年，针对 APP 在移动互联网时代的运营需求，陆续推出消息推送用户画像APP 统计一键认证等开发者工具和运营产品，以优质的产品和服务，赢得了人民日报、新华社、新浪微博、滴滴出行等数十万 APP 的青睐。针对 APP 在存量时代新的运营需求，个推将自身数智能力、产品工具、运营经验整合，重磅推出了数智运营整体解决方案，助力 APP 实2、现“让数好用，把数用好”，用数据驱动 APP 用户精细化运营，提升运营效率和效果。基于多年的 APP 运营服务经验与对行业的深度理解，个推面向 APP运营人员和增长官，重磅打造了APP 数智运营实战手册(以下简称“手册”。手册不仅对“6R 增长模型”“用户生命周期曲线”“用户 LTV 提升公式”等数智运营方法论进行了全面解读，还聚焦 APP 在具体运营场景遇到的痛点、难点，针对性给出解决思路和实操方案。同时，手册还精选了影音娱乐、新闻资讯、生活服务等多个行业典型案例，解析咪咕视频、芒果 TV、网易云音乐、哈啰出行、携程智行火车票、TT 语音等头部 APP 的增长秘诀，希望启发广大 APP 开拓3、数智运营新思路，开启数据驱动运营增长新征程！卷首语CONTENTS目录12534方法篇041.6R 增长模型052.产品生命周期曲线103.用户 LTV 提升公式13 能力篇151.横向运营：以用户为中心162.纵向提升：从场景做切入19关于我们46 产品篇251.消息推送 SDK272.用户运营 SDK28实践篇301.咪咕视频312.苏 e 行323.心动日常334.快音 APP355.TT 语音366.追书神器377.芒果 TV398.网易云音乐419.哈啰出行4310.携程智行火车票45-04-1方法篇“让数好用，把数用好”，他山之石，可以攻玉-05-获客阶段：拉、推拉新获客是App用4、户增长的第一步。随着流量获取难度越来越大，以往粗放型的获客方式已不再可行，“降本提效”是当下广大 App 在获客阶段的普遍诉求。对此，6R 模型提出通过“拉推”的方式进行获客：Recruitment（拉）指的是 App 通过广告投放、渠道推广等方式拉新；Reproduction（推）则指的是 App 在获得一个新用户之后，通过一定手段促使和激励这个新用户进行推荐和分享，再获取新的用户，从而分摊掉获客成本。6R 模型系每日互动（个推）创始人、CEO 方毅提出的全新用户增长模型，该模型沉淀了个推多年来深耕移动互联网领域的实践经验以及对数据智能行业的深入理解，在数据和技术的深度融合下增能 App 智5、慧化运营，为打破增长困境开辟了新路径。6R 模型的精髓在于它将数据全面、深度地应用于用户全生命周期管理的各个阶段，真正让 APP 用户增长数据化、智能化。6R 分别是 Recruitment（拉）、Reproduction（推）、Retargeting（回）、Retention（忆）、Revenue（收）、Reservation（留），用三个词来概括，共同构成从获客到激活再到变现的 App 用户全生命周期管理闭环。1.6R 增长模型Recruitment（拉）6R 模型注重提升拉新的质量和精准度。首先 App 要对目标用户有更深入和全面的认知，从而制定针对性的推广策略，选择高 TA 浓度的投放6、渠道，获得更高的投入产出比；其次，App 可从新用户中筛选出一批高活跃和高留-06-存的“种子用户”，结合种子用户的行为偏好特征，通过 Look-alike 扩量模型，在全渠道锁定相似人群，从而大规模获取高精准度的新用户。在这整个过程中，6R 模型强调基于实时数据计算和 AI 等技术，对拉新和推广活动效果进行全闭环的数据分析，以不断迭代和优化广告投放策略。Reproduction（推）Look-alikeModeling同时，App 可针对热爱分享的种子用户，制定相应的社交裂变策略，通过这批种子用户触达和“拉取”更多的新用户，快速扩大社交传播涟漪。目前，不少 App 成功通过这种方式以低成本实7、现高效率的获客。比如，拼多多通过“帮我砍一刀”活动促使已注册用户在社交圈主动传播活动信息；喜马拉雅 App 会告知用户：如果分享邀请链接到朋友圈并成功推荐新用户即可获得优惠券，通过社交裂变和口碑传播的方式提升运营活动的推广效率，实现更加高效的拉新获客。需要强调的是，6R 模型中的“Reproduction（推）”所对应的正是 AARRR 模型中的最后一个 R，即“Refer（自-07-Retargeting（回）Retention（忆）“回”指的是：App 通过消息推送、短信、EDM 等方式对沉默用户进行再触达，促使已经沉默的用户再次登录和使用 App。用户促活并不意味着就可以盲目、无节制地打8、扰用户，6R 强调更加智慧化的激活策略。这里的“智慧化”体现在多个方面，首先，App 要对用户的沉默程度进行区分，并结合标签特征对沉默用户进行再细分，针对不同的沉默用户群，分别采用定制化的、更应景的触达和激活方式。“忆”指的是：通过持续为用户提供有用、有趣的服务和内容，给用户留下良好的印象，让沉默或流失用户能够在合适的场景主动记起并再次登录和使用 App。虽然市场需求瞬息万变、用户的喜好也千差万别，但大数据和推荐算法为 App 打造个性化和人性化体验创造了条件。无论是淘宝的“个性化推荐”还是今日头条的“千人千面”，都是 App 基于庞大的标签库开展精细化运营的成功实践。这也正是 6R 模型“数9、据驱动运营”这一特点的重要体现。激活阶段：回、忆传播）”。6R 模型将社交传播前置，强调在获客阶段就充分发挥社交传播和口碑推荐的强连接能力，通过“推”与“拉”的灵活配合和相互作用，有效降低单客成本，大大提升获客效率与质量。-08-Revenue（收）Reservation（留）6R 强调在变现阶段将流量价值最大化。这就需要，App 首先要明晰自身的定位和用户特征，为更精确地匹配广告主提供科学依据。其次，App 可将广告主的目标用户特征和自身用户的画像进行多维度对比，从而锁定适合投放的人群；在大规模投放广告之前，App 和广告主还可将目标人群再细分，对不同广告创意进行 A/B Test 来指导投10、放。如此一来，App 在获得收益的同时仍能保持较好的用户体验，广告主也能获得最大化的投放效果，实现双赢。6R模型不仅为App短期内获得商业收益提供思路，更强调广大App要立足长远，以“用户”为中心，获得持续增长。当 App 发展到一定规模，就要考虑商业变现的核心命题了。以往，App 在进行商业变现的过程中，会面临这样一个矛盾：通过广告等方式变现，可能会使得用户体验承压，甚至引起用户厌烦而导致 App 被卸载。而 6R 模型中的最后两个“R”“收”和“留”，能够有效地解决该问题，让 App 既能获得收入又能留住用户。变现阶段：收、留英孚教育在有道词典 App 上投放的 3 个个性化广告，精准触达11、了具有不同需求特征的英语学习人群：自我提升型、人际交流型、职场进阶型-09-综上，我们可以看到，“6R 模型”作为全新的用户增长模型，具有以下两点鲜明特征：6R 模型，赋能智慧化运营1.实现了数据驱动2.打造了运营闭环作为数据智能时代的新产物，6R 模型不仅重视数据的价值，更能将 Look-alike 算法、用户行为 AI 预测、动态画像分析等先进的大数据和 AI 技术深度运用和融合到运营场景中，对实时回流的数据进行建模和分析，驱动运营策略高效迭代。其本质是，构建数据驱动的精细化运营体系。和AARRR的漏斗状、线性模型不同，6R模型基于对实时数据的研判和归因分析，将各个环节的运营场景串联打通，12、真正形成了贯穿用户全生命周期的运营闭环。从“拉推”到“回忆”再到“收留”，“6R 模型”为 App 的用户全生命周期管理提供了智能和灵活的路径。6R是数据、技术与场景的深度聚合，用对方法，App才能够更自如地应对多样和复杂的市场变化，带动新的增长。在变现阶段，6R 模型在“Revenue（收入）“的基础上还增加了“Reservation（留）”，强调把用户真正地留下来。在这一阶段，我们要定期复盘，深入分析用户行为，进行流失预测，以做好提前应对，降低用户流失风险。针对即将要流失的用户，须通过相应手段唤起他们对 App 的美好记“忆”，保持端内活跃；针对已流失的用户，则要进行再次的“拉”和“推”，13、让他们重新“回”到 App，以此再度开启全新的用户生命周期，形成可持续的增长闭环。扫码进一步了解“6R 增长模型”-10-探索期：数据驱动 APP 找准定位“6R 模型”强调了数据对于 APP 运营增长的强大驱动作用。借助数据能力，APP 产品运营人员能够将人群、场景、流程做差异化细分，同时结合市场、渠道、用户行为等数据分析，更加高效地开展精细化运营。那么，APP该如何通过数据，助力运营策略优化、产品体验升级，进一步挖掘增长潜力呢？这还需要我们对 APP 的产品生命周期阶段进行清晰梳理。根据APP自身发展情况和所处的市场环境，目前业内将APP产品生命周期分为“探索期”“成长期”“成熟期”“衰退14、期”等四个阶段。在产品的探索期，数据是产品和运营人员用来挖掘用户真实需求、验证产品功能定位及商业模式的重要依据。一款全新的 APP 到底能否击中用户痛点？它的功能设计和同类型产品相比竞争力如何？产品和运营人员正是通过收集、分析种子用户的反馈数据，同时结合行业大盘数据，来指导新产品的功能设计和升级迭代。2.产品生命周期曲线探索期成长期成熟期衰退期挖掘种子用户找准市场定位市场方向明朗用户增长迅速市场竞争激烈用户增长趋缓众多竞品涌现用户流失加剧活跃用户数时间-11-成长期：数据驱动 APP 高效拉新成熟期：数据驱动 APP 高效促活衰退期：数据驱动用户 LTV 提升经过探索期的反复尝试和验证，APP15、 的市场定位、产品模式已经基本成型，并正式打入市场，进入成长期。在这个阶段，如果产品不能快速获取用户，就会被竞品超越，甚至被市场淘汰。而具备了数智化运营的能力，APP更容易透过复杂变幻的市场环境，快速找到发力点，抢占市场先机，高效获客，赢得增长。以 APP 获客为例，数据的驱动作用主要体现在两方面，一是提升获客的质量，二是提升获客的效率。具体来看，首先 APP 能够通过丰富的标签数据，分析种子用户的画像，明确目标用户客群的多维度特征,这样在后续的投放过程中，APP 能够更加有的放矢，把广告真正投给对的 TA;其次，通过对不同渠道来源的用户数量、画像等投放后效数据进行对比分析，APP还能够从中筛16、选出高性价比和高TA浓度的获客渠道，帮助降低后续的获客成本。值得一提的是，依托智能的算法模型，APP 还可以将数据的力量进一步释放。尤其是对于美妆、母婴、金融、汽车等垂直行业的 APP 来讲，借助种子用户数据和相似人群扩量模型，这些细分行业的 APP 能够在程序化广告投放中，智能识别并高效触达公域流量池里的潜在用户，实现爆发式增长。移动 APP 领域已进入竞争白热化状态。即便 APP 通过砸广告、铺渠道等方式，在短时间内取得了用户规模的增长，那么这些花费了高昂成本而获取来的新用户能否真正留下来呢？所以当 APP 步入成熟期，产品运营人员必然要关注存量用户的运营维系，用户留存率和用户活跃度成为 17、APP 在该阶段的核心运营指标。目前不少互联网企业已经在用户留存和促活场景中运用相应的数智化运营策略。比如一些新闻资讯类 APP 基于标签和特征层数据训练推荐算法，为不同的用户群体自动推荐他们感兴趣的新闻资讯，借助高度智能化的内容分发，提升用户粘性和活跃度。再比如一些金融理财类 APP 为了更好地留住用户，会借助第三方端外数据，洞察用户在运动健身、学习教育、旅游出行等方面的偏好，然后通过丰富产品功能或策划营销活动等方式，持续激发用户的好奇心，激励用户更加频繁地打开和使用 APP。而在衰退期，由于市场高度饱和、新产品/替代品涌现，所以 APP 不可避免地将面临更加严峻的用户沉默和流失问题。在存量18、时代，获取新客的成本要远高于留住老客，而老客一旦流失就很难回来。那么有没有可能在用户流失之前，就采用干预措施来减少用户的流失呢？目前一些 APP 通过构建用户流失预警体系来实现该目标。具体的实现方式一般有两种：第一种是进行用户分层。比如电商行业的 APP 基于 RFM（Recency Frenquency Monetary）等模型，对用户分层，挖掘出需要重点关注和挽留的高价值客户，针对性地进行防流失干预，从而延长用户 LTV（Life Time Value，生命周期总价值），放大流量价值。-12-第二种则是基于用户活跃度、用户沉默时长等数据指标构建用户流失预测模型，帮助 APP 产品运营人员提19、前预判用户流失风险，做好运营干预。可见，用户流失预警体系的构建不仅需要数据，同时也要求 APP 具备一定的数据治理和算法模型搭建能力。通过对端内外数据进行融合分析，使用 AI 模型对用户的多维度特征进行机器学习，APP 方能构建出更加智能的预警体系，对用户流失倾向做到“心中有数”，从而制定出更加科学有效的用户运营策略。综上，具备了数智运营思维和能力，APP 能够在探索期、成长期、成熟期、衰退期等各生命周期阶段，更加高效地开展精细化运营，持续提升市场竞争力。但是对于很多 APP 而言，由于数据体量不足、数据能力有限等，在构建数智运营体系的过程中，还需要借助“他山之石”，比如融合个推等服务商的端外20、数据能力，引入高效、便捷的数据治理和运营管理平台，才能顺利完成数智运营体系的搭建和升级。正是洞察到广大 APP 在此方面的痛点和需求，个推打造数智运营服务，从数智能力、产品工具、运营经验等多方面为 APP 增能提效，助力 APP 实现数据驱动的高效运营增长。扫码了解如何实现数据驱动的用户生命周期管理扫码了解如何实现数据驱动的用户生命周期管理重要挽留客户重要发展客户重要价值客户重要保持客户一般挽留客户MMRFFR一般发展客户一般价值客户一般保持客户RFM模型最近一次消费Recency消费频率Frequency消费金额Monetary-13-3.用户 LTV 提升公式如今，提升用户全生命周期价值并21、最终实现商业增长，成为很多 APP 关注的重要运营指标。用户生命周期价值(LifeTimeValue，简称 LTV)，指的是用户从开始使用 APP 到最后彻底流失的整个生命周期里，为产品所带来的价值总和。根据其计算公式 LTV=LTARPU，APP 需要尽可能提升 LT（Life Time 用户生命周期）和 ARPU（Average Revenue Per User，每个用户带来的平均收入）这两个子指标，才能收获用户生命周期价值的最大化。那么具体如何实现呢？数据是支撑 APP 开展高质量用户运营的重要基石。通过分析用户在整个生命周期各阶段的行为特征和趋势，APP 产品和运营人员能够从中发现影响22、用户活跃和留存等关键运营指标的问题症结，并针对性地进行产品功能和运营策略的优化。然而由于数据维度的缺失，运营人员通常难以对用户在 APP 端外的行为特征进行全面完整的分析，从而导致在改进产品设计、迭代运营策略时，缺乏充分的数据支持和验证。针对此问题，APP 需要将端内外多渠道数据进行融合治理，构建全面、坚实的数据底层，从多维度了解用户的行为特征，进行深层次的行业对比分析，快速定位问题所在，让运营人员“心中有数”，更加高效地开展运营工作，做好用户全生命周期管理。而针对沉默用户、流失用户，APP 可借助大数据标签和机器学习算法，实现沉默用户的智能识别和高效促活，在用户流失前做好预警，减少用户卸载，23、提升用户留存，实现用户生命周期（LT）的延长。比如，APP 首先可以结合端内外数据，区分出沉默用户以及流失用户，还可根据用户历史活跃情况、消费情况等对沉默用户进行价值评分，有效评估沉默用户价值。针对高价值沉默用户，APP可完善标签画像体系的基础上，对这部分用户进行深入洞察，了解他们的偏好特征，从而制定更有效的促活策略。LTV=LTARPU1.实现数据融合，做好用户全生命周期管理2.识别和预测流失用户，实现用户生命周期延长-14-再比如，APP 还可以通过搭建用户流失预测模型，对存量用户的流失概率进行智能预测，从而及时发现有流失倾向的用户群体，提前做好流失预防，延长用户的生命周期。在充分发挥数智24、能力，提升 LT（用户生命周期）这一指标的基础上，APP 还可以围绕用户生命周期总价值的另一个子指标 ARPU（每个用户带来的平均收入），探索数据的运用，实现数据驱动的用户价值高效转化，提升商业变现能力。比如 APP 可以通过搭建付费预测模型，对用户的付费潜力进行预测，从而更高效地进行付费转化引导。APP 如何通过数据提升 LTV3.预测用户付费潜力，高效促成会员付费转化-15-2能力篇横向运营，纵向提升，助力 APP 用户生命周期价值跃迁-16-个推从横向洞察及纵向提升两个方面，帮助 APP 清晰了解用户旅程中的行为特征，实时洞察用户在整个生命周期各阶段的需求偏好，助力 APP 优化产品和运25、营策略，实现用户体验升级及用户价值跃迁。横向运营是指在用户生命周期各阶段为 APP 增能。个推提供端外数据能力补充，帮助 APP 从更多维度全面洞察用户，比如用户在生命周期各个阶段的整体分布、趋势变化、特征画像等，实现精细化用户分组分层，并帮助APP 预测关键行为，推荐更高效的关键行为转化策略。同时，个推提供完善的后效验证机制，帮助 APP 打通“策略调整-后效验证-数据回流”闭环。纵向提升是指在具体的运营场景中，帮助 APP 提升关键运营指标。个推为 APP 进行新用户冷启动、沉默用户促活、付费用户预测、流失用户预测、用户卸载分析等用户生命周期管理的各个垂直场景增能，通过运营策略指导帮助客户26、提升关键指标。1.横向运营：以用户为中心个推充分发挥数据的驱动作用，通过简单 4 步，助力 APP 实现用户全生命周期内的精细化分析和深入洞察，构建以用户为中心的数智运营体系。-17-Step1：构建用户生命周期管理模型Step2：用户生命周期数据可视化个推在帮助 APP 实现端内外数据融合的基础上，精准识别和分析用户所处的生命周期阶段。APP 可直接使用个推提供的规则模板，对用户生命周期进行定义，也可以根据自身业务属性，自主设定用户生命周期定义规则。根据运营人员的用数和看数习惯，个推还将用户的生命周期分布情况进行了数据可视化，方便 APP 快速了解和掌握用户整体情况。此外，借助个推丰富的端外27、数据，运营人员也可以通过对比本 APP 和业整体情况，来分析本 APP 的运营现状。-18-Step3：用户生命周期画像洞察Step4：用户生命周期流转分析在帮助 APP 打通端内外数据的基础上，个推帮助 APP 精准洞察用户画像，针对不同生命周期阶段的用户群体，还实现了以特征词云图的形式，对用户画像进行可视化呈现，让APP运营人员能够更加清晰地了解在新增、活跃、沉默等不同生命周期阶段的特征偏好。用户所处的生命周期阶段是在实时变化的，个推还帮助 APP 深入分析用户命周期不同阶段之间的流转关系，通过数据及时发现异常流转情况。注：个推用 TGI 值来表示用户某特征的显著程度，TGI 值越高，在词28、云图中该特征的颜色就越深-19-新用户阶段如今 APP 获客成本水涨船高，为了实现用户增长过程中的降本提效，在新用户阶段，APP 一方面需要找到有效的获客渠道，降低获客成本，另一方面还要想办法把新用户真正留下来。因此在该阶段，个推重点从以下 3 个场景为 APP 提供数智运营服务：2.纵向提升：从场景做切入个推根据多年数据运营经验，基于具体运营场景为 APP 提供相应的运营策略建议，帮助 APP 用好数据，实现用户生命周期的延长和商业转化上的增长。1.渠道用户质量评估2.冷启动推荐模型3.新用户留存分析帮助 APP 有效评估不同应用市场等来源渠道的用户数量、用户画像、增长趋势等，从中筛选出高性29、价比、高 TA浓度、高增长潜力的获客渠道，降低后续获客成本。输出端外特征标签能力，支撑 APP 训练和迭代冷启动推荐模型，帮助 APP 了解新用户的兴趣偏好，并为用户精准推荐合适内容，在新用户第一次来到 APP 里时，给他们留下一个好印象，从而提升新用户对 APP 的好感度，促进新用户留存。透过清晰直观的数据，帮助 APP 精准掌握新用户留存现状，并提供行业大盘数据，为运营人员分析自家 APP 在行业内的新用户留存能力提供数据依据，同时结合 APP 端内数据，帮助 APP 找到影响新用户留存的关键行为，从而针对性优化新用户留存策略。-20-成长用户阶段随着业务的不断成长和用户量的持续增加，很多30、 APP 开始尝试对用户进行分组分群，以实现精细化运营。在该阶段，个推帮助 APP 打通自有数据，并提供丰富端外数据补充，助力 APP 根据自身业务属性，在深入洞察用户的基础上，科学构建用户分层体系，实现精准圈人，为后续运营动作提供更加针对性的细分人群策略。个推数智运营服务支持各种用户分层方法，同时还提供多种丰富的用户分层策略模板，比如行为规则、兴趣标签、行业标签等，帮助 APP 在运营场景快速分析和运用数据。-21-成熟用户阶段APP 的终极目标仍是取得商业上的成功。因此，如何在成熟用户中找到高价值用户群体，采取有效的策略引导会员付费转化的同时不会引起用户反感和流失，至关重要。在该阶段，个推31、充分发挥数据和技术的能力，助力APP 做好商业转化和业务增长。1.潜在付费用户挖掘个推数智运营服务提供“潜在付费用户标签”、“付费预测模型”等模板，助力 APP 高效识别潜在付费用户群体，从而更有效地进行用户付费转化引导，实现商业增长目标。-22-2.高价值用户挖掘1.沉默用户价值洞察2.高价值沉默用户促活APP 也可以结合个推数智能力，根据自身业务属性，对用户价值进行定义和指标量化，然后通过对 APP 端内行为属性、端外标签特征等数据进行交并补等运算，筛选找出高价值用户人群。一方面 APP 可以结合用户过往行为特征对沉默用户的促活价值进行分析，另一方面结合个推端外数据能力，了解沉默用户的多维32、度需求偏好，科学判定沉默用户的促活价值。在圈选出高价值沉默用户后，APP 就可以对该部分用户的画像特征进行深入洞察，针对性地制定促活策略，比如丰富产品的使用场景，以高频功能带动低频功能，或构建一套行为奖励机制，常见的有积分系统、签到打卡系统等，促使用户频繁使用产品，提升用户活跃。沉默用户阶段APP 不可避免会遇到用户沉默问题，在该阶段，个推依托数据能力，帮助 APP 从多维度分析和衡量沉默用户的促活价值，帮助 APP 找到沉默用户中的高价值人群，然后针对性对该部分人群进行定向促活，在节省运营推广成本的同时有效提升 APP 整体活跃度。扫码查收 APP 促活案例-23-1.流失用户预测2.潜在高33、价值流失用户挽留对于 APP 促活来讲，有效的用户触达手段很重要。APP 圈选出该部分用户后可一键对接个推消息推送完成触达，更加高效地实现针对高价值沉默用户的定向促活。不同行业的 APP 对于流失用户的定义也有差异。比如对于社交类 APP 来讲，用户一周未登录使用 APP，可能就意味着有较高的流失风险；而对于银行类 APP 来讲，连续多周都未使用 APP，才被认为有高流失风险。因此，个推支持 APP 根据行业特征和业务属性，对用户流失风险指标进行自定义，对参与流失预测模型训练的特征数据进行自主选择。在识别找出潜在流失用户后，APP 还需要去定位和分析可能导致用户流失的原因，比如有一部分用户就是34、对APP 的功能和服务不再有需求了，“用完即走”，是“自然流失”用户；还有一部分用户确实还有需求，产品本身也能满足他们的需求，但是因为竞品 APP 提供了更具吸引力的激励政策，比如优惠券、VIP 体验等，失去了继续使用产品的动力，从而导致“柔性流失”；还有“刚性流失”用户，由于产品服务地域受限等客观原因限制导致的潜在卸载用户；还有“体验流失”类型的用户，虽然对 APP 产品服务有需求，但是产品设计不合理、使用操作复杂，因此选择卸载。这就需要 APP 从多角度进行综合分析，判断潜在流失用户的挽留价值，挖掘导致用户流失的深层次原因，然后针对性进行挽留。流失用户阶段在用户长期趋于沉默以至完全流失后，35、再进行挽回的成本会很高。因此在该阶段个推结合端外数据能力，帮助APP 分析长期不活跃用户群体的特征和行为，并通过标签、规则和模型智能预测高潜流失用户，建立完善的流失预警机制，帮助 APP 及时识别流失风险用户，在用户流失前，就能有策略地进行干预和挽留，从而减少用户流失。-24-综上，个推数智运营为 APP 提供贯通用户全生命周期的针对性服务和解决方案。针对 APP 运营过程中的共性痛点需求，个推数智运营服务沉淀了大量的策略模板，以规则标签、算法模型等形式，让APP客户能够“拿来即用”，快速解决运营难题。需要强调的是，其实 APP 本身就有很多运营经验和能力的积累，并且这些经验和能力已经在实际的36、业务场景中得到测试和验证。因此个推数智运营服务也注重将自身在移动互联网运营领域的用数经验与APP 自身的运营经验相融合。在服务 APP 客户的过程中，个推的数据专家、运营专家和 APP 的运营负责人、增长负责人一起，聚焦具体的场景问题，共同探寻以数据为驱动的、切实有效的运营增长方案。扫码了解个推“数智运营”服务详情-25-3产品篇按需选择，灵活接入，快速实现数智运营能力补齐-26-为了更高效地服务广大 APP 客户，个推数智运营服务将公司十余年运营经验进行了产品化、服务化，在已有的消息推送、用户运营、一键认证等 SDK 产品之上，还通过规则标签、算法模型、策略模板等形式提供数据化服务，或聚焦相37、应的运营场景提供针对性解决方案，让 APP 客户能够根据实际需求，灵活选择相应的产品工具、功能模块或者场景方案，快速实现数智运营能力的补齐，解决运营难题。注册/登录个推开发者中心即刻体验个推数智运营服务-27-为开发者提供稳定、高效的推送服务，有效提升 APP 消息推送到达率和点击率。1.消息推送 SDK核心亮点SDK 集成便利支持 WEB 和 API 方式消息极速到达智能推送策略多通道一键下发全链路数据分析到达率提升在有限的消息额度下，保障消息的有效触达。点击率提升人群、文案、时机、场景精准匹配，实现消息点击率最大化。-28-热门功能一站式用户洞察与数据分析平台，助力 APP 精细化用户分层38、和运营管理。2.用户运营 SDK注册/登录个推开发者中心即刻体验个推消息推送 SDK-29-核心亮点热门功能注册/登录个推开发者中心即刻体验个推用户运营 SDK-30-4实践篇精选行业典型案例，解锁 APP 运营增长密码-31-信息化时代，用户获取内容的效率变高，但信息碎片化的特征也越来越明显。为打赢“心智争夺战”、实现持续增长，2016 年，国内知名的综合类视频服务平台“咪咕视频”与个推强强联合，打造以用户为中心的精细化运营体系，在满足用户多样化内容需求的同时，实现了精细化用户触达、智能内容推荐等方面的能力升级。合作以来，咪咕视频与个推携手在内容服务智能化升级的道路上进行了一系列创新实践。在39、内容+技术的双核驱动下，咪咕视频实现了服务质量与运营效率的飞跃，其用户活跃与留存也实现了高增长。在用户运营场景下，咪咕视频通过个推实现了用户全生命周期精细化推送，提升了运营效率和用户体验。不论是新用户、活跃用户还是沉默用户，咪咕视频的差异化触达策略，都能促进用户价值的有效提升。在用户触达场景下，个推还为咪咕视频提供了从消息下发到用户点击等全链路、多场景的数据服务，进一步支撑咪咕视频精细化用户运营。在数据的驱动下，咪咕视频得以更加科学地进行运营决策和业务策略的调整。在个推用户画像的助力下，咪咕视频还构建起智能内容推荐机制和全面的用户画像模型，让咪咕视频能够更好地为自身海量的视频内容和庞大的用户体40、量牵线搭桥，提升内容运营效率和用户留存。咪咕视频 个推合作背景增长效果场景一：用户精细化触达场景二：全链路数据服务场景三：智能内容推荐-32-心动日常是一款专为情侣打造的恋爱记录社交软件，为用户提供社交聊天、心动传达、默契挑战等功能。自2020 年上线以来，心动日常的用户体量已高达数千万，APP 活跃度和用户粘性也在同类应用中保持领先。为了更高效地完成商业转化目标，心动日常与个推合作，进行数智化运营升级。心动日常实测数据表明，通过预测模型挖掘出的高意向付费人群其会员转化效果非常显著，相比其他存量的非会员人群，其付费转化率提升了 8%以上。与此同时，心动日常也保持了较好的用户体验，避免了对其他用41、户的打扰，有效平衡了用户运营和商业增长的长短期目标。用户分层是APP开展精细化运营、提升用户运营效率的关键。心动日常APP将自身会员页面浏览、会员套餐点击、付费金额等用户端内行为数据，与个推提供的用户消费水平、APP 兴趣偏好、线下场景偏好等端外数据相结合，在个推分析模型的加持下，高效区分用户的付费潜力，更快锁定高价值用户人群。个推根据自身亿级别的特征数据积累和丰富的建模经验，帮助心动日常APP搭建和训练付费预测模型，更加智能、高效地挖掘高付费意向人群。心动日常 APP 的运营人员也可以更有效地进行定向消息推送或者广告引导，提升会员付费转化。心动日常 个推合作背景增长效果场景一：用户精细化分层42、，锁定高价值用户场景二：预测用户付费潜力，高效促进会员转化-33-苏 e 行运营负责人苏 e 行是一站式生活服务类 App，致力于为用户打造全场景的出行消费体验，除地铁乘车外，还为出行人群提供周边美食、品牌商家等便捷服务，注册用户量达千万级别。为加强与用户之间的沟通、提升服务能力，苏 e行于 2020 年 12 月与个推建立合作，打造精细化运营策略，提升了数智运营能力。在与个推合作期间，苏 e 行通过精细化的运营策略，实现了“提效率、降成本、优体验”的运营目标，其新用户留存率提升了 23%，短信成本更是节约了近 70%“使用个推消息推送，不仅提高了 App 留存率、转化率，也让我们的数字化运营43、能力更上一层楼，实现了更加精细、智能、友好的用户触达，为用户带来了更加高效、便捷的服务体验。”苏 e 行 个推合作背景增长效果-34-苏 e 行通过个推人群画像、海量数据标签对用户进行精细化分群，针对处于不同活跃阶段的用户，以及不同标签的细分人群均进行差异化触达，实现了在合适的时机合适的场景用合适的策略给合适的人群推合适的内容，提升运营效率和效果。基于个推消息推送，苏 e 行采取“个推推送+厂商推送”相结合的策略，全面提升消息到达率，同时采用超长消息自动截短、厂商推送余量查询、短信补量等智能组合策略，全面了解消息下发状态、高效制定推送计划，以更少的成本，实现用户触达“量”与“质”的双赢。基于个44、推全面实时的数据反馈与数据分析能力，苏 e 行得以更加科学地调整运营策略，提升用户触达、用户服务的效率及质量，让运营有数可依，让服务更加高效，开启从数据洞察到数据应用的新篇章。场景一：用户精细化分组分群场景二：用户高质量触达场景三：后效数据实时分析扫码查阅完整案例-35-快音 APP 是一个音乐社群共享平台，自 2019 年发版以来，就一直与个推保持深入合作。目前，快音 APP 的存量用户已达到千万级别，日活也达到百万级别。为进一步提升用户活跃、促进付费转化，2022 年，快音接入使用了个推数智运营服务，构建更加智能、高效的用户触达和运营体系。快音 APP 实现了用户触达和运营体系的智能升级，45、能够更加高效地进行用户全生命周期运营管理，其消息推送点击率大幅提升了 150%，有效促进了用户活跃和转化留存。快音 APP 基于个推标签、模型、规则等能力完成用户的分组分群，开展用户精细化触达；同时，快音 APP 将个推端外补充数据与自身端内特征数据相结合，进一步完善用户画像。运营人员能够为处于不同生命周期阶段、拥有不同兴趣偏好的用户群体分别推送他们感兴趣的内容，大幅提升用户点击。快音 APP 还使用个推“智选时机”“智能配额”等特色能力，对用户属性、设备使用场景、推送后效数据等进行综合分析，指导推送策略的迭代优化，让 APP 消息推送更智能。快音 APP 还与个推一起，将算法模型能力和 AI46、GC 前沿技术应用到用户触达场景中，一方面使用 AI 基于文案特征和用户特征，预测出最适合用户的文案，另一方面根据人群特征智能生成符合目标人群偏好的推送文案，实现人群和内容的双向匹配，做到“给合适的人群推送合适的内容”。快音 APP 个推合作背景增长效果场景一：用户分组分群实现精细化触达场景二：数据深度分析用户触达更智能场景三：AI 匹配文案&人群提升消息推送点击率-36-TT 语音 个推TT 语音系国内领先的兴趣社交平台，为玩家提供组队开黑、队友匹配、电子竞技等多种娱乐互动服务，累计注册用户已超 1 亿。自 2019 年起，TT 语音就与个推展开了深度合作，2023 年又率先接入使用个推数智47、运营服务，在保障消息稳定下发的同时，还通过文案圈人模型，高效挖掘目标用户群，大幅提升了整体消息推送点击率。通过与个推深度合作，TT 语音实现了数据驱动的用户洞察、分层、触达及后效分析，不仅保障了消息的稳定下发，还通过文案圈人模型，还能高效挖掘目标用户群，有效提升了运营效率与效果，整体消息推送点击率提升了近 120%。为了提升玩家的社交体验，增强用户的活跃度及粘性，TT语音采用“个推+厂商”的推送策略，开启了APNs、华为、荣耀、小米、OPPO、vivo 等十大厂商通道，同时基于个推智能配额、离线补发、推送后效分析等能力，有效保障了消息的成功下发，全面提升用户触达效果。在大数据标签、文案圈人模型48、等能力的加持下，TT 语音实现了推送时机、推送文案和推送人群的智能匹配，大幅提升了消息推送点击率和推送效果。合作背景增长效果场景一：消息到达率提升助力游戏互动场景体验升级场景二：消息点击率提升助力 APP 用户运营效果升级-37-追书神器 个推随着互联网的迅猛发展，移动阅读已成为人们获取信息的重要方式，行业内涌现出大批玩家。其中，追书神器APP 是一款网络文学内容导读工具，囊括了百万本小说。面对激烈的竞争，追书神器如何占领用户心智？通过与个推合作，追书神器实现了用数据驱动用户精细化运营，找到了一条提升用户活跃与转化的有效路径。通过与个推深度合作，追书神器 APP 构建“数据治理-用户洞察-用户49、触达-后效分析”闭环，实现了用户精细化运营，有效提升了用户活跃与付费转化。合作背景增长效果-38-为了让用户快速找到喜欢的书籍，追书神器依托个推大数据与用户画像能力，构建了完善的画像标签体系，高效洞察用户属性、行为偏好、媒体偏好等，加深对用户的多维认知，让优质作品高效连接潜在读者，提升用户找书效率。为了让用户第一时间读到书籍的最新章节，追书神器推出更新自动提醒功能，并借助个推消息推送服务，搭建了灵活的用户触达体系，将书籍的更新信息实时、准确地同频给用户，让用户追书更便捷。在这个过程中，追书神器采取“个推+厂商”推送相结合的策略，大大提高了消息到达率，让更多的用户能第一时间收到相关提醒。追书神器50、还通过个推数据统计、后效分析、消息排查等服务，清晰掌握消息推送各环节的用户触达效果，及时洞察、对比消息点击和未点击用户群的画像特征，以更加科学地进行运营决策和业务策略的调整优化，为书迷带来更美好的阅读体验。场景一：智能推荐让用户找书更高效场景二：实时触达让用户追书更便捷场景三：数据归因让用户运营更精细扫码查阅完整案例-39-芒果 TV数据驱动是 APP 设计高效用户增长策略的关键。透过数据，APP 不仅能分析数据波动的成因，还能从中找到破局点和增长点。芒果 TV 制定了数据驱动的“用户守卫计划”，以提升“留存率”为目标，将用户完整的产品使用路径进行细化，并将每个环节的转化数据进行梳理，找到了 51、3 个增长机会点：路径优化、关键行为引导、有效挽留&召回，并分别制定了优化方案。芒果 TV APP 将用户完整的生命周期进行阶段拆解，结合拉新、承接、促活、防流失等不同阶段，进行问题的诊断分析，并通过与个推等数据服务商合作丰富和补足了所需要的数据能力，构建了数据驱动的用户增长体系。合作背景增长效果-40-芒果 TV 通过技术架构升级、APP 瘦身、启动策略优化等，降低了应用启动耗时，让用户快速达到核心页面，从而减少用户流失，提升承接效率。根据APP用户留存曲线分析，芒果TV发现，提升新用户到访前七天的留存率是提升整体用户留存率的关键。因此，团队策划了到访激励活动，对用户进行激励和召回，让新用户52、快速且高频地使用 APP 核心功能，提升用户留存及内容消费转化，促进 DAU 增长。芒果TV认为，最有效的用户挽留方式是在用户还未流失时提前识别预流失用户并进行干预。根据用户的访问间隔、访问频次等数据，芒果 TV 对用户进行了细分，当发现用户存在访问间隔过长、访问频次降低等情况时，及时对这部分用户做出流失预警，并通过内容推荐、红包权益等对用户进行差异化干预，提升用户留存。场景一：路径优化提升承接效率场景二：关键行为引导促进 DAU 增长场景三：有效识别&干预提升用户留存扫码观看案例视频-41-网易云音乐网易云音乐平台运营负责人网易云音乐根据用户的整体活跃度进行了用户分层，并针对低活、中活、高活53、等细分用户群制定相应的促活策略。例如，针对既容易留存也容易流失的中活用户，一方面是策划能够“刷屏”的爆款活动增加活跃，同时也设置等级体系，驱动用户持续使用 APP。同时，网易云音乐还分析不同活跃度用户群体的内容偏好，为他们推荐“契合”的音乐，提升用户对 APP 的好感度，促进用户活跃。网易云音乐认为，数据需要包装。在策划爆款数据报告的过程中，网易云音乐花了大量心思在数据的包装上，把对数据的应用转化成了情感向的营销，以音乐为基础，通过数据去探寻用户、IP、热点这三者的关系。因此，网易云音乐给用户带来的不仅仅是数据价值，更多的是在数据层面上更好地传递跟用户关联的情绪价值。“我们也和个推合作对 Pu54、sh 的整个链路进行了优化。比如我们通过数据分析用户喜欢打开云音乐听歌的时间，然后选择在这一时间给用户推送消息；再比如我们也在消息推送样式上做了很多数据调研，我们发现云音乐的用户更喜欢图文和视频的消息样式。通过不断优化推送链路，我们使消息推送整体点击率有了大幅提升，从而促进了用户活跃和留存。”合作背景增长效果-42-芒果 TV 通过技术架构升级、APP 瘦身、启动策略优化等，降低了应用启动耗时，让用户快速达到核心页面，从而减少用户流失，提升承接效率。网易云音乐充分发挥数据和智能算法的驱动作用，使用logit回归分析、决策树、随机森林等算法，对“用户行为”与“用户留存”进行了关联性分析，通过挖掘55、用户行为路径，找到容易导致用户流失的环节，并不同用户群在该环节的行为特征，针对性进行“挽留”和流失预防，提升新老用户的留存率。场景一：用户分层运营促进用户活跃场景二：用户行为分析提升用户留存扫码观看案例视频-43-哈啰出行哈啰出行是国内专业的本地出行及生活服务平台。基于多元的业务体系，哈啰出行积累了丰富的地图数据、用户骑行数据、用户端内行为特征数据和交易数据等端内数据。为打破增长困局，哈啰出行与个推合作，对用户画像进行了补全，并围绕“智能圈人-智能创意-智能活动-智能补贴-智能触达”的用户旅程，开展自动化营销实践。哈啰出行将自身丰富的端内数据与个推端外数据相结合，并围绕“智能圈人-智能创意-智56、能活动-智能补贴-智能触达”的用户旅程开展自动化营销实践，从同质化促销活动中脱颖而出，实现了广告点击率、推送 CPR、活动 ROI 等多方面的增长。合作背景增长效果扫码观看案例视频-44-在智能圈人环节，哈啰出行采用无监督学习的方式，通过 look-alilke 扩量对潜客规模进行了扩充，并挖掘用户之间的深层关联关系，进一步扩大潜客范围，满足投放的人群量级需求。个性化、动态化的广告创意更受欢迎。因此，在广告创意环节，哈啰出行的算法人员和运营人员一起定义了创意的模板和格式，并建立素材库、扩充新的关键词，确保给不同的受众展现出不同的创意、文案。在营销活动的策划环节，哈啰出行结合不同类型的业务线和用57、户群体，策划不同的营销活动。比如偏品牌层面的活动，会以超级会员的形式，通过丰富的权益来吸引用户参与；而针对新用户，则将人工策略和算法结合，构建“黑盒裂变”模式，在保持用户完成裂变任务欲望的同时，最大程度上提升拉新活动 ROI。在营销活动的用户补贴场景中，哈啰出行自研因果推断算法，区分出营销敏感型用户、自然转化型用户、无动于衷型用户和反作用型用户等四类用户，并针对不同的人群发放不同的补贴，降低营销成本的同时提升补贴的转化效益。在用户触达环节，哈啰出行通过算法来实现推送内容、推送时机和推送人群的智能匹配。同时，贾立提到，“营销落地页的商品和推送中提到的商品要呼应，这样才能促进 push CPR 的58、提升。”场景一：智能人群圈选相似人群扩量场景二：智能广告创意提升点击率场景三：智能营销策划提升活动 ROI场景四：智能用户补贴提升转化率场景五：智能用户触达提升推送 CPR-45-携程智行火车票携程智行火车票是一款工具类产品，非常注重用户的转化，其核心目标是希望用户在有出行需求的时候，能够来到智行火车票订车票、订酒店等。为实现这一目标，智行火车票 APP 需要找到有出行需求的潜在用户，并尽可能引导他们到平台上下单。携程智行火车票基于数据对用户、内容、渠道、场景等做切片和细分而开展精细化运营，在用户的留存、转化以及召回等方面均实现了提升。智行火车票根据用户的出行频次、出行天数及兴趣偏好等数据进行59、用户分层和分级。运营人员结合用户分层情况及用户所处的生命周期阶段，开展精细化的用户运营和转化引导。智行火车票建立起一套相对完整的画像标签体系，还打造了运营平台，方便运营人员进行用户分析洞察、人群圈选、用户触达等操作；同时把 push、订阅消息和短信都引入到了平台上，针对细分用户和不同运营场景提供相应的激励礼包和权益，开展精细化触达，实现了用户转化的大幅提升。合作背景增长效果场景一：用户分层开展精细化运营场景二：用户画像+运营平台提升用户转化-46-每日互动（个推）成立于 2010 年，是专业的数据智能服务商，致力于用数据让产业更智能。公司于 2019 年 3 月登陆创业板，股票代码为：300760、66，是国内率先在 A 股上市的“数据智能”企业。公司围绕“数据积累-数据治理-数据应用”三层业务逻辑，为互联网运营、用户增长、品牌营销、智慧交通等各行业客户以及政府部门，提供数据智能产品、服务与解决方案。在移动互联网行业，个推已经持续深耕十余年，先后推出消息推送、用户运营等开发运营工具和数智运营服务，助力 APP 运营提效增长。截至 2023 年 6 月，个推开发者服务 SDK 累计安装量突破 1000 亿，其中智能 IoT 设备 SDK 累计安装量超 3 亿。关于我们-47-数十万 APP 的信赖之选新华社36Kr搜狐新闻界面人民日报微博光大银行方正证券华西证券恒泰证券掌上生活东方证券滴滴出行自如闪送春雨医生饿了么墨迹天气多点微店云集朴朴超市蘑菇街寺库芒果TV影视大全Z视介酷我音乐央视频咪咕视频海康威视科大讯飞TCL海信丰巢零跑汽车本手册版权归每日互动（个推）所有，未经许可，任何个人或组织不得以任何方式复制或抄袭本书的部分或全部内容。本手册中介绍的功能不代表个推数智运营解决方案的全部功能，由于方案升级或其它原因，手册内容会不定期进行更新。本手册仅作为个推数智运营解决方案的使用参考，文件中的所有陈述、信息和建议不构成任何明示或暗示的担保。如您对手册内容有任何疑问、意见或建议，欢迎随时与我们联系。声明
