APP下載、APP激活、APP活躍用戶調(diào)起
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發(fā)布時(shí)間:2023-10-11 10:19:04 人氣:268 來源:卓立海創(chuàng)
如何提高APP的用戶參與度?對那些收入主要來自應(yīng)用程序內(nèi)購買的應(yīng)用來說,用戶的低參與率和高自然流失率一直是移動(dòng)應(yīng)用程序面臨的巨大挑戰(zhàn)。
不知道大家有沒有過這樣的經(jīng)歷:手機(jī)里下載了幾十款A(yù)PP,細(xì)細(xì)瀏覽最近一周每款A(yù)PP的屏幕使用時(shí)間,卻又發(fā)現(xiàn)里面一半以上的APP“不配”擁有姓名,甚至有些APP從下載到手機(jī)上之后就沒被打開過。對于用戶而言,花在一個(gè)APP上的時(shí)間多了,意味著對另一個(gè)APP的投入時(shí)間就會(huì)減少。這樣的現(xiàn)象對于作為用戶的我們來說也許平平無奇,可卻成了諸多企業(yè)面臨的難題。是否存在更有效的策略能夠幫助APP提高用戶的參與度成為企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的話題。
如何提高APP的用戶參與度?
用戶參與度
移動(dòng)應(yīng)用的成功往往取決于消費(fèi)者的反復(fù)購買和長期忠誠度。為了長期留住消費(fèi)者,應(yīng)用程序必須了解用戶的前瞻性行為以預(yù)測他們當(dāng)前和未來的決策,從而去主動(dòng)調(diào)整定向策略,以提高用戶參與度、給與更好的體驗(yàn)和更高的滿意度。
此外,消費(fèi)者在參與活動(dòng)中的自我選擇的可能性也對以往基于觀察數(shù)據(jù)的研究提出了挑戰(zhàn)。僅僅觀察參與程度與購買活動(dòng)之間的積極關(guān)系既不意味著產(chǎn)生因果影響,也不意味著公司應(yīng)該針對處于高參與階段的消費(fèi)者來提高購買率。在Yingjie Zhang等學(xué)者的研究中,他們使用“硬”的歷史行為數(shù)據(jù)而不是“軟”的調(diào)查感知來自動(dòng)檢測隱性的參與狀態(tài)。同時(shí),幾位學(xué)者也證明了用戶參與度識(shí)別和檢測對于設(shè)計(jì)個(gè)性化定向策略是有效的。
研究設(shè)計(jì)
如何提高APP的用戶參與度?作者提出三步研究設(shè)計(jì)來分析基于參與的個(gè)性化定向的有效性。
第一步,利用在一款移動(dòng)閱讀APP上隨機(jī)實(shí)地實(shí)驗(yàn)收集的數(shù)據(jù),分析不同促銷設(shè)計(jì)的平均因果效應(yīng)。在這款A(yù)PP上,每當(dāng)用戶讀完一個(gè)內(nèi)容單元,應(yīng)用程序就會(huì)自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到下一個(gè)內(nèi)容單元。如果用戶選擇不閱讀給定的內(nèi)容單元,應(yīng)用程序?qū)⑾蛩@示一本新書。在每本書中,前幾個(gè)內(nèi)容單元對所有用戶都是免費(fèi)的。之后,要繼續(xù)閱讀,用戶需要按內(nèi)容付費(fèi)或訂閱應(yīng)用程序來訪問平臺(tái)上提供的所有內(nèi)容。除非使用者退出,否則訂閱服務(wù)在新月份時(shí)自動(dòng)續(xù)費(fèi)。研究隨機(jī)將用戶分為三組:價(jià)格折扣促銷組、免費(fèi)內(nèi)容促銷組和一個(gè)對照組。在價(jià)格折扣組中,用戶可以獲得折扣券(總價(jià)值為0.60元人民幣),用于閱讀應(yīng)用程序中的任何章節(jié);在免費(fèi)內(nèi)容促銷組中,向用戶提供5張章節(jié)券(總價(jià)值0.60元人民幣),供用戶閱讀任何章節(jié);在對照組中,無任何促銷信息,向用戶發(fā)送通知消息(如,廣告)。
第二步,建立結(jié)構(gòu)化隱馬爾可夫模型,檢測不同用戶參與階段下的定向策略的異質(zhì)性處理效果。研究將single-agent、動(dòng)態(tài)離散選擇模型和HMM相結(jié)合構(gòu)建框架。在該框架中,作者將用戶在閱讀APP上的參與建模為HMM中的隱狀態(tài)。具有不同閱讀體驗(yàn)的用戶在不同時(shí)間會(huì)處于不同的參與階段。這些階段會(huì)影響它們的階段效用,而階段效用是用來形成對未來價(jià)值的期望。最后,根據(jù)生命周期期望效用做出決策。與購買漏斗概念類似,如果其他因素保持不變,高層次的參與將導(dǎo)致高概率的購買。作者將此框架命名為前瞻性隱馬爾可夫模型(FHMM)。
第三步,使用結(jié)構(gòu)性的FHMM模型來模擬和識(shí)別更佳的個(gè)性化定向策略。作者將上述開發(fā)出的基于用戶參與的動(dòng)態(tài)個(gè)性化定向策略與其他策略進(jìn)行比較,包括大規(guī)模促銷、基于歷史購買的個(gè)性化促銷和半動(dòng)態(tài)的基于參與的個(gè)性化促銷。在模擬實(shí)驗(yàn)中,用戶群是實(shí)地實(shí)驗(yàn)中的4586個(gè)對照組用戶。為了衡量策略干預(yù)的效果,研究使用了每個(gè)時(shí)期用戶的總支付額(即訂閱金額和每個(gè)章節(jié)的支付額)來比較每個(gè)策略情況下的模擬收入。
研究結(jié)果
作者通過比較不同參與階段數(shù)量的幾種替代模型,發(fā)現(xiàn)更佳的解決方案是確定四個(gè)用戶參與階段。研究將這四個(gè)階段分別標(biāo)記為“意識(shí)”(aware)、“探索”(exploring)、“活躍”(active)和“上癮”(addicted)。
研究發(fā)現(xiàn),基于不同參與階段的定向策略對用戶閱讀行為的干預(yù)是有效的。具體來說,第一,價(jià)格促銷可能會(huì)導(dǎo)致對應(yīng)用程序最不熟悉的用戶(即處于“意識(shí)”階段)有更高的購買可能性。第二,免費(fèi)內(nèi)容促銷會(huì)導(dǎo)致忠實(shí)的用戶(即處于“上癮”階段)具有較高的可能性來閱讀更多的章節(jié)。
此外,模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,基于參與階段的定向策略最為有效。與非個(gè)性化大規(guī)模促銷相比,基于用戶參與階段的個(gè)性化動(dòng)態(tài)定向策略可以為價(jià)格促銷增加101.84%的收入,為免費(fèi)內(nèi)容推廣增加72.46%的收入。
營銷人,你會(huì)怎么做?
如何提高APP的用戶參與度?在沒有任何額外策略干預(yù)的情況下,大多數(shù)參與階段的用戶很可能會(huì)參與度降低并離開應(yīng)用程序。但是,促銷活動(dòng)可以幫助緩解這種下降趨勢。針對用戶參與階段量身定制的針對性促銷活動(dòng)更加有效。
通過這篇研究我們發(fā)現(xiàn),最不熟悉APP的用戶更喜歡價(jià)格促銷,而沉迷于APP的用戶則對免費(fèi)內(nèi)容促銷更感興趣。這種差異背后是因?yàn)椋?/strong>對于有意識(shí)的用戶而言,此時(shí)應(yīng)用程序比較陌生,金錢顯得更為重要。與其他參與階段的用戶相比,處于“意識(shí)”參與階段的用戶更在意自己在陌生APP上的實(shí)際支出。對于上癮的用戶而言,他們更關(guān)心服務(wù)內(nèi)容本身,所以為處于“上癮”參與階段的用戶提供更好的內(nèi)容促銷可以使得他們對應(yīng)用程序服務(wù)表現(xiàn)出更高的忠誠度。這些發(fā)現(xiàn)向營銷人表明,應(yīng)用程序公司應(yīng)更多地專注于選擇正確的促銷策略,避免在不同參與階段為用戶使用相同的促銷策略。
如何提高APP的用戶參與度?此外,通過模擬實(shí)驗(yàn)我們可以看到,使用FHMM模型的基于用戶參與階段的定向策略可以有效的增加價(jià)格促銷和免費(fèi)內(nèi)容推廣的收入。尤其是與目前行業(yè)做法采用的其他定向策略相比(比如,基于購買經(jīng)驗(yàn)的個(gè)性化促銷策略),基于用戶參與階段的促銷策略可以帶來更高的收入,為企業(yè)解決APP低參與度的問題提供了有效的解決方案。
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