等到用戶流失後才想起來召回？華為預測幫您預防用戶流失、提高用戶轉化

2021 年 3 月 4 日
筆記
HMS Core

產品用戶流失率為什麼這麼高？

該如何有效地預防用戶的流失？

對於留存的用戶又該如何促進轉化？以上種種難題往往都困擾着產品運營人員。

根據相關統計數據顯示，獲得一個新用戶的費用是留存一個舊用戶的5-10倍，且當用戶留存提高5%時，最高增加收益達95%，因此留住用戶並深度挖掘存量用戶的價值一直是產品運營工作的重點。

「如何及時發現用戶流失風險並針對性制定用戶運營策略？」隨着獲客成本的日益增長，越來越多的企業開始調整運營策略，由粗放式獲取流量向精細化運營轉變。那麼，怎樣才能破解用戶流失難題和付費轉化瓶頸？華為預測服務應運而生！

什麼是華為預測服務？
華為預測服務（Prediction）基於華為分析服務（Analytics Kit）上報的用戶行為數據和屬性，結合機器學習技術，幫助您實現特定目標人群的精準預測。比如可預測潛在流失人群、潛在付費人群和潛在復購人群等。

針對細分受眾群體，開展和優化相關運營舉措，如通過A/B測試評估運營活動效果、遠程配置特定受眾群體的專屬套餐等，有效幫助產品提高用戶留存，增加轉化。

預測服務聚焦的場景是什麼？

（一）流失用戶預測
很多企業的用戶運營在重複着這樣的工作：將一段時間內未登陸或購買的用戶定義為流失用戶；策劃召回活動並用push或短訊去觸達用戶。用戶流失的原因不清楚，想通過一張券或促銷活動文案將用戶召回，用戶在看到這樣的召回短訊時往往選擇了主動屏蔽。

怎樣才能提高已流失用戶的召回率？

已流失的召回其實意義不大，但提前預測流失預警可大大減少用戶流失。例如，如果一個用戶在近一周內均處於活躍狀態，但是在未來一周內始終未活躍或者已卸載應用，那麼該用戶將被我們定義為將流失用戶。未來將流失的用戶在機型分佈、位置分佈等屬性上有沒有什麼共性特點？他們最近一次的使用情況、累計瀏覽頁面的次數是否存在相似？這些特徵的挖掘，華為預測服務都可以實現。在深度洞察未來將流失的人群行為特徵後，對這部分人群及時調整運營策略，這樣有針對性地觸達用戶會更加有效。

（二）付費用戶預測
產品的變現能力是產品能否良性發展的重要考量。近幾年，送服務、送權益、送優惠券等各種姿勢與套路可以說是被各大app玩了個遍，聯合會員、線上與線下場景打通更是新辟了另一種模式。當然，各類如此燒錢的運營活動，最終目的都是：讓用戶付費。

怎樣才能增加用戶的付費轉化?

首先，需要圈定未來將產生付費的人群，比如，可以用最近兩周內用戶的付費數據建模，然後通過該模型來預測近一周的活躍用戶在未來一周內購買付費的概率。針對這部分人群開展精細化運營，如優化產品購買體驗流程，發放優惠券等運營動作，是不是就可以達到事半功倍的效果？

華為預測服務正是解決這樣的痛點問題。通過用戶行為的深度洞察，預測未來將付費用戶群組，同時描繪該群體的特徵，如機型、地域等，對這部分用戶建立受眾群體，不僅可幫助您更加合理配置運營資源，而且可讓付費轉化率顯著提高。

（三）復購用戶預測

拉新成本的高居不下，讓企業越來越關注每一個存量用戶生命周期的全部價值，引導他們不斷復購與持續轉化，可幫助產品有效提升盈利能力。一個滿意的用戶可能會帶來8筆潛在生意，復購率越高，也可反映出消費者對品牌的忠誠度越高，用戶粘性也就越高。高粘性的用戶可幫助產品挖掘更多的潛在用戶。

怎樣才能促進用戶的持續復購？

和付費一樣，提前預知用戶的復購潛力，實現「一對一」而非「一對多」的精細化運營，引導他們持續轉化，將會幫助您的產品有效增加收益。那麼，該如何圈定未來將產生復購行為的人群？首先付費行為的產生離不開近期的活躍，因此，可以將最近一周活躍的歷史付費用戶在未來一周內再次產生付費行為的條件作為判定高潛力復購人群的標準。

通過華為預測服務，可幫助您提前預測上述人群。對這部分用戶制定精準營銷策略，如推送老客體驗問候、配置會員折扣套餐等，將進一步幫助您的產品提高付費轉化，增加用戶黏性，有助於培養他們的品牌忠誠度。