站長資訊網(wǎng)由友盟+主辦的2018UBDC全域大數(shù)據(jù)峰會10月16日在北京舉辦，峰會以“DI·進化”為主題，40余場主題分享，40位數(shù)據(jù)知名專家，10余家黑科技企業(yè)，3000多名數(shù)據(jù)從業(yè)者共同參與，在數(shù)據(jù)化運營論壇中，友盟+重磅推出U-App AI 版，基于AI和數(shù)據(jù)能力，在“智能拉新引擎”與“用戶生命周期增長引擎”的雙驅(qū)動下，實現(xiàn)一站式用戶洞察與業(yè)務(wù)增長。
友盟+CPO呂志國從互聯(lián)網(wǎng)下半場新趨勢切入，分享了U-App在數(shù)據(jù)分析洞察、智能拉新、用戶增長三個環(huán)節(jié)的AI能力，并宣布將這些能力開放給開發(fā)者使用。
(友盟+CPO呂志國)
以下為分享內(nèi)容：
互聯(lián)網(wǎng)下半場本質(zhì)是用戶之爭
互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)步入移動時代的下一個階段，用戶成為越來越稀缺的資產(chǎn)。企業(yè)經(jīng)營重心正在重新回歸用戶。同時，用戶增長的馬太效應(yīng)明顯，大型企業(yè)及應(yīng)用，會更好地保有自己的用戶群體，而且具備更強有力地拉新策略，變得越來越強。
這就引出一個新問題，回歸用戶，重點是回歸什么?我認為有四點，第一是精細化拉新;第二是以用戶為中心的產(chǎn)品機制。比如新用戶的冷啟動、A/B測試、功能迭代，是不是有嚴格的數(shù)據(jù)對比，是不是基于用戶產(chǎn)品全流程做優(yōu)化;第三是用戶全生命周期運營，用戶識別、預測、分層、分析、運營的一體化，讓每個用戶達到最佳效果。第四是超級用戶思維。基于友盟+全域數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)Top 10%的用戶可貢獻普通用戶5倍的價值，所以我們最應(yīng)該做的是把有限的資源去投入到超級用戶的獲取和擴大。
U-App AI版重磅上線
基于我們數(shù)據(jù)能力和對于用戶的洞察理解，友盟+重磅推出了U-App AI版，它的核心使命就是驅(qū)動互聯(lián)網(wǎng)用戶增長，具體由數(shù)據(jù)智能、數(shù)據(jù)賦能與反哺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)三方面。
友盟+作為業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)體量和客戶數(shù)量都領(lǐng)先的企業(yè)，我們要做的是讓我們的大數(shù)據(jù)能力反哺客戶，能夠在下半場幫助企業(yè)贏得競爭優(yōu)勢;我們將8年累計服務(wù)165萬App的數(shù)據(jù)資產(chǎn)以DIP的形式沉淀下來。
U-App AI版的業(yè)務(wù)大圖，由數(shù)據(jù)底層到應(yīng)用場景，我們分為4層。
第一層是數(shù)據(jù)源。對于友盟+是最為重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，這里包含165萬移動應(yīng)用、760萬網(wǎng)站、每天觸達活躍設(shè)備是16億。
第二層是數(shù)據(jù)挖掘。在數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上我們做了非常精細的數(shù)據(jù)挖掘。
第三層是數(shù)據(jù)科學。我們進一步利用數(shù)據(jù)科學和AI技術(shù)，做了數(shù)據(jù)的提煉和加工，形成了數(shù)據(jù)定向、透視能力以及強大的算法模型。
第四層是能力矩陣。在以上數(shù)據(jù)體系和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，U-App AI版將AI能力貫穿整個用戶生命周期，從用戶拉新、業(yè)務(wù)監(jiān)測、用戶洞察、用戶管理到用戶觸達，形成由原有的單點基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能力，進化到全鏈路矩陣式能力，核心目的就是促進業(yè)務(wù)增長與用戶增值。
我們將能力矩陣，歸納成三個核心方向：
(一)分析與洞察
從下半場趨勢切入，U-App提供了三層數(shù)據(jù)洞察，一個完整且縝密的數(shù)據(jù)思維和運營邏輯。
1)宏觀層面，看大勢
從片面的看新增、留存等單維數(shù)據(jù)，看行業(yè)看競品數(shù)據(jù)，縱向看變化，橫向看對比。源自對165萬App以及104個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析，AI算法，U-App AI版的Benchmark能力，展示同行業(yè)、同規(guī)模的數(shù)據(jù)。
2)中觀層面，結(jié)構(gòu)化思維和用戶分群
其實，每天的DAU是一加一減，用戶是在持續(xù)流動和變化的。增加的是新用戶、挽回的流失用戶，喚醒的沉默用戶;減去的是虛假、低質(zhì)、流失用戶。這一層要實現(xiàn)的是洞察其一加一減的原因。結(jié)合U-App用戶分群，按照不同業(yè)務(wù)視角和邏輯分群，其中一個非常有價值的方式是“按用戶價值分群”，包括超級用戶、高價值用戶、低價值用戶，再針對每一個群體制定運營策略。我們提供了經(jīng)典的RFM模型，以及非常靈活的自定義能力，幫助App定義和定位超級用戶。
3)微觀層面，細致入微的用戶洞察
在這一層，洞察每個群體的行為特征，用戶行為之間的關(guān)聯(lián)度。我們通過留存、漏斗、自定義留存等，看清用戶每一步轉(zhuǎn)化，通過用戶路徑分析，找到洞察用戶的抓手。中觀層面的用戶分群，與微觀做用戶洞察，是相互融合的狀態(tài)，分群用戶可以做深度洞察，精細化分析之后可以分群。
分群洞察離不開用戶畫像。但沒有場景、沒有目標的用戶畫像是沒有意義的。僅內(nèi)部畫像，也缺少深度。用戶畫像考量的是人群覆蓋廣度和用戶識別精度，只有真正的大數(shù)據(jù)公司，才有能力輸出畫像。比如，用500個用戶畫像去指導10000個用戶的運營、使用錯誤的標簽去提取用戶特征，運營策略都會出現(xiàn)偏差。
友盟+能夠獲得海量的持續(xù)動態(tài)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)技術(shù)和算法模型，將7億用戶的畫像能力產(chǎn)品化，并且與數(shù)據(jù)分析和分群打通，真正實現(xiàn)用戶洞察。
(二)AI拉新引擎
U-App AI版為App開發(fā)者打造App增長雙引擎，線上和線下都可以提供拉新方案以及實施。
友盟+旗下有移動廣告和品牌廣告監(jiān)測產(chǎn)品，每天有數(shù)億的廣告監(jiān)測數(shù)據(jù)，可以了解全網(wǎng)用戶的營銷偏好，包括媒體、創(chuàng)意、時段偏好。
媒介策略，分析App目標受眾分布在哪些媒體上，而不像之前的或者找“最貴的媒體”或者“跟著競品走”的盲投方式。
人群策略，基于友盟+全網(wǎng)7億用戶畫像，實現(xiàn)種子人群、高潛人群的Look-alike，并智能實現(xiàn)人群細分。我們已經(jīng)和主流媒體進行對接，包括輸出預算分配，App開發(fā)者可以直接實現(xiàn)對細分人群的智能投放。
很多App困惑是到哪里做地推?我們通過全域數(shù)據(jù)，包括LBS數(shù)據(jù)、人群數(shù)據(jù)實現(xiàn)線下人群的精準定位。首先通過App種子用戶，可以潛在用戶。下一步找到潛在用戶在區(qū)域內(nèi)的密度分布，根據(jù)群密度幫你做最佳地點、最佳時段。
我們最近服務(wù)的客戶，七貓精品小說App，通過這套系統(tǒng)進行拉新投放。數(shù)據(jù)結(jié)果反饋，點擊率增長67%、激活率增長294%。拉新的用戶質(zhì)量，7日留存率提升62.5%，使用時長提升10%。從成本到質(zhì)量，都有非常明顯的提升。
(三)用戶生命周期運營
新用戶來了，App開發(fā)者最怕什么?快速的沉默和流失。
我們的兩個增長引擎，智能拉新與生命周期運營是一體化的。App新用戶會直接進入到全生命周期運營的引擎中。全生命周期分為新手、成長、沉默和流失，開發(fā)者可以清晰看到用戶的每一次流轉(zhuǎn)和變化。在此之上，識別出最關(guān)鍵的群體，再將群體進行分群與洞察，全過程是一體化的，運營效果都可以通過數(shù)據(jù)進行分析洞察。
(U-App AI版涉及的部分算法)
友盟+是如何實現(xiàn)AI預測的?我們通過對7億真實消費者的全網(wǎng)數(shù)據(jù)進行深度訓練，產(chǎn)出智能投放模型、用戶價值預測模型、流失風險預測模型，并將其融入到U-App AI版當中，目前模型準確度可達86%以上。
我們將用戶劃分為四個階段：
1)新手階段
通過友盟+全域數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，新安裝用戶沉默和流失的概率是最大的。新用戶的冷啟動是留存的關(guān)鍵。因為友盟+有全網(wǎng)7億用戶的全域畫像，我們可以為App輸出冷啟動策略。我們每天資源有限，抓兩頭就好，一頭抓有高價值潛力的用戶，重點運營未來貢獻最大的人群;另一頭抓高風險流失用戶，讓新用戶盡可能留下來。
2)成長階段
成長階段的用戶是貢獻最大的用戶群體，這個階段的目標是兩個：一個是避免用戶的沉默和流失，我們通過AI算法，預警流失，并結(jié)合Push等方式做好防沉默策略;二個是用戶價值最大化挖掘，我們可以實現(xiàn)用戶價值的自定義分層，接來下做分層用戶運營，直觀地看到用戶價值的變化趨勢和流轉(zhuǎn)過程。
3)沉默階段
在實際場景中，用戶高頻使用的App不會太多，需要洞察和喚醒。如果大量活躍用戶變成沉默用戶，產(chǎn)品本身存在問題;如果新用戶一注冊就沉默，那說明拉新策略有問題。
4)流失階段
首先是還原真實流失，包括識別和反饋能力。U-App AI版可以識別哪些用戶卸載了App，清晰看到流失情況。進而根據(jù)流失的趨勢去判斷業(yè)務(wù)的健康度。
其實是在卸載用戶中找到高喚醒的用戶群。通過流失趨勢及流失用戶群，判斷哪些用戶需要挽回，制定針對性的喚醒策略。
經(jīng)過整個生命周期運營，你會發(fā)現(xiàn)有很多用戶需要針對性的運營，這就引出了最后一步，個性化+場景化Push，就是我們推送給用戶的信息，我們不僅支持人群標簽打通，實現(xiàn)個性化的標簽界面，還實現(xiàn)用戶畫像為基礎(chǔ)的多場景推送。
通過友盟+全域數(shù)據(jù)，從業(yè)務(wù)的宏觀、中觀、微觀不同維度的監(jiān)測和分析洞察的能力，到拉新策略和用戶生命周期管理，再到一站式的觸達解決方案。友盟+CPO呂志國分享到，友盟+數(shù)據(jù)智能是真正實現(xiàn)因數(shù)據(jù)而智能，因智能而增長，U-App AI版開啟用戶增長新時代。
2018UBDC全域大數(shù)據(jù)峰會以建立大數(shù)據(jù)交流平臺為目的，聚合行業(yè)前沿觀點和全域數(shù)據(jù)服務(wù)相關(guān)的最新實踐，賦能更多客戶“會用數(shù)據(jù)，用好數(shù)據(jù)”。
特別提醒：本網(wǎng)內(nèi)容轉(zhuǎn)載自其他媒體，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點。其原創(chuàng)性以及文中陳述文字和內(nèi)容未經(jīng)本站證實，對本文以及其中全部或者部分內(nèi)容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，并請自行核實相關(guān)內(nèi)容。本站不承擔此類作品侵權(quán)行為的直接責任及連帶責任。如若本網(wǎng)有任何內(nèi)容侵犯您的權(quán)益，請及時聯(lián)系我們，本站將會在24小時內(nèi)處理完畢。
