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年末冲量,做一做用户流失预测很有必要

运营需要具有预测性并防止用户流失,概念,数据,工具,可以从这些方面解决这个问题。

年末冲量,做一做用户流失预测很有必要
“双十二”大推动打开了今年年底的序幕。接下来的圣诞节和新年双打为APP年终结束提供了各种机会。在这样的市场环境中,如果操作想要获得成功的冲动,他们必须实现“稀疏”和“阻止”的组合。操作必须在众多活动和噱头中脱颖而出,吸引用户,抓住用户时间,并且需要准确防止用户流失。

运营如何实现“精确”以防止用户流失?作为用户操作,我们可以将用户流失问题视为小学水库的问题。首先,我们不能在不失去用户的情况下做到这一点。那么,我们要做的就是准确预测用户的流失,并通过有效的运营活动保留用户流失的可能性很高,这样用户流失率就会随着用户增长率的降低而降低,从而保证用户量的上升。有了数量,转换就有了基础。

那么如何准确预测用户流失,需要逐一解决概念,数据和工具三大问题:
问题1:如何定义丢失的用户?
问题2:使用哪种数据来预测用户流失?
问题3:使用哪些工具来提高预测准确性?

一,如何定义用户流失?
不同的产品对用户流失有不同的定义。如果使用统一标准来定义它,那么就会出现问题。例如,用户流失率计算公式是用户流失的数量与所有使用/消费者产品(或服务)的用户数量的比率。

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在实际操作中,如果仅使用文字定义,则随着用户总数的增加,用户流失率将变得越来越低。换句话说,用户操作尚未完成,但KPI变得越来越美观。这就产生了一种错觉,即用户对我们的产品越来越感兴趣。但是,结果并非如此。

当以准确的方式操作以防止用户流失时,第一步是明确清除用户定义。操作需要根据产品类型,色调和用户肖像来定义丢失用户的概念。如果是特定活动的用户流失,则需要根据事件的目的和含义来定义用户流失的概念。
例如,社交应用程序的值是解决通信问题,通常丢失的用户由上次登录后的时间长度定义。如果用户未操作一两个月,则可以认为用户已经丢失。这里需要注意的一点是QQ和微信是强大的社交软件,即使我们不使用它,但它将被安装在手机上。

例如,电子商务APP通过用户购买是有利可图的,特别是在双十一和二十二销售的特殊日子里,通常根据购买活动的程度来定义丢失的用户。如果用户只是不想购买,那么用户可能会因电子商务而丢失。
丢失用户的定义很明确,以便为用户流失预测设置良好的判断标准。

二、使用什么样的数据来预测用户流失?

用户下次失败的可能性有多大?在数学上,我们可以使用贝叶斯公式来估计用户流失的概率。这个数学公式包含简单的事实:
当您无法准确理解事物的本质时,您可以依赖与事物的特定性质相关的事件数量来确定其基本属性的概率。

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这种损失预测方式有点统计+精神病。以电子商务运作为例。如果您发现用户在双十一中看到更多并且购买量更少,则用户在二十二岁时不会购物的概率非常高。但是,这种预测仍然不够准确。

随着大数据技术的发展,通过数据分析,模型算法和深度学习技术,通过用户数据预测,更准确地预测。在进行行为预测之前,需要考虑哪些用户数据来帮助我们预测用户流失?这是构建计算模型的关键步骤。

从数据的角度来看,至少需要详细的数据维度,如用户肖像数据和行为数据,即:
用户肖像信息:ID,性别,年龄,地区,会员类型,用户来源......
用户行为数据:登录天数,在线时长,登录频率,注册天数......
用户消费数据:今日近期单打数量,累计单笔金额,累计消费金额,客户单价...

这里应该注意,每个小维度的考虑标准在不同的APP中是不同的。社交APP,视频应用,出租车应用,音乐应用等,使用常用APP,登录频率应适当提高;阅读APP,信息应用等。注意用户持续时间的APP,在线时间应适当增加;电子商务类APP更注重转换,操作可以通过可视化埋点技术准确计算购买页面和支付页面等转换数据。

3.使用哪些工具来提高预测准确度?

只有上述数据是不够的,因为有许多外部因素限制了数据的准确性。

首先,环境和地理位置的差异可能导致用户行为和兴趣偏好的差异。随着用户的地理位置发生变化,他从一线和二线城市迁移到三线和四线城市,用户APP的使用也会发生变化,这无法反映在APP自己的数据中。
其次,在进行客户流失预测时,APP自身数据量严重不足。用户默默地丢失,他们不打开应用程序。他们如何生成足够的数据?

此外,APP自己的数据具有无法告知用户兴趣变化的限制。不感兴趣的用户将失去100%,他们将不必留下来。
因此,此时,操作需要使用外部电源来提高预测的准确性。目前,与第三方大数据服务提供商合作,通过数据梳理找出对损失预测有效的数据,然后整合双方甚至三方数据以扩大数量和维度更为可行。的数据,最后完成精确的行为。预测。目前,少数几家公司在数据领域都推出了行为预测产品。世界顶级的是谷歌。在中国,它是预测行业早期发展的数据公司之一,并在应用统计产品的数量上开启了相应的功能,可以提供APP操作的丢失和卸载等关键行为的预测。此外,“数字”还可以提供可视化掩埋工具,以实现自定义事件的统计,并在统计时执行数据分析,并为诸如购买和共享的自定义事件提供行为预测。

借助大数据行为预测,操作可以及早了解用户流失行为,及早干预,并通过相应的操作手段保留即将失去的用户,并真正实现“阻塞”的作用。

总之,无论是年末,还是大促中间,还是各种活动节,运营都必须具备“解体与整合”的经营理念。特别是在今天的交通上限中,预测和防止用户流失将变得更加重要。这要求操作不仅需要仔细的数据思考和对尖端数据技术的理解,还需要找到好的数据伙伴。我们将共同探索运营数据的深层价值,从用户需求出发,保留用户服务,促进经验转型。

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