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2018UBDC友盟重磅发布UAppAI

来源: 作者: 2019-05-15 05:33:59

由友盟+主办的2018UBDC全域大数据峰会10月16日在北京举办,峰会以DI进化为主题,40余场主题分享,40位数据知名专家,10余家黑科技企业,3000多名数据从业者共同参与,在数据化运营论坛中,友盟+重磅推出U-App AI 版,基于AI和数据能力,在智能拉新引擎与用户生命周期增长引擎的双驱动下,实现一站式用户洞察与业务增长。

友盟+CPO吕志国从互联下半场新趋势切入,分享了U-App在数据分析洞察、智能拉新、用户增长三个环节的AI能力,并宣布将这些能力开放给开发者使用。

(友盟+CPO吕志国)

以下为分享内容:

互联下半场本质是用户之争

互联已经步入移动时代的下一个阶段,用户成为越来越稀缺的资产。企业经营重心正在重新回归用户。同时,用户增长的马太效应明显,大型企业及应用,会更好地保有自己的用户群体,而且具备更强有力地拉新策略,变得越来越强。

这就引出一个新问题,回归用户,重点是回归什么?我认为有四点,是精细化拉新;第二是以用户为中心的产品机制。比如新用户的冷启动、A/B测试、功能迭代,是否是有严格的数据对比,是不是基于用户产品全流程做优化;第三是用户全生命周期运营,用户识别、预测、分层、分析、运营的一体化,让每个用户达到效果。第四是超级用户思维。基于友盟+全域数据,我们发现Top 10%的用户可贡献普通用户5倍的价值,所以我们应该做的是把有限的资源去投入到超级用户的获得和扩大。

U-App AI版重磅上线

基于我们数据能力和对用户的洞察理解,友盟+重磅推出了U-App AI版,它的核心使命就是驱动互联用户增长,具体由数据智能、数据赋能与反哺、数据资产三方面。

友盟+作为业内数据体量和客户数量都的企业,我们要做的是让我们的大数据能力反哺客户,能够在下半场帮助企业赢得竞争优势;我们将8年累计服务165万App的数据资产以DIP的形式沉淀下来。

U-App AI版的业务大图,由数据底层到应用场景,我们分为4层。

层是数据源。对于友盟+是为重要的数据资产,这里包含165万移动应用、760万站、每天触达活跃设备是16亿。

第二层是数据挖掘。在数据源基础上我们做了非常精细的数据挖掘。

第三层是数据科学。我们进一步利用数据科学和AI技术,做了数据的提炼和加工,形成了数据定向、透视能力以及强大的算法模型。

第四层是能力矩阵。在以上数据体系和数据发掘的基础上,U-App AI版将AI能力贯穿全部用户生命周期,从用户拉新、业务监测、用户洞察、用户管理到用户触达,构成由原有的单点基础数据能力,进化到全链路矩阵式能力,核心目的就是增进业务增长与用户增值。

我们将能力矩阵,归纳成三个核心方向:

(1)分析与洞察

从下半场趋势切入,U-App提供了三层数据洞察,一个完全且周密的数据思维和运营逻辑。

1)宏观层面,看大势

从片面的看新增、留存等单维数据,看行业看竞品数据,纵向看变化,横向看比较。源自对165万App以及104个行业的数据分析,AI算法,U-App AI版的Benchmark能力,展现同行业、同规模的数据。

2)中观层面,结构化思维和用户分群

其实,每天的DAU是一加一减,用户是在持续活动和变化的。增加的是新用户、挽回的流失用户,唤醒的沉默用户;减去的是虚假、低质、流失用户。这一层要实现的是洞察其一加一减的缘由。结合U-App用户分群,按照不同业务视角和逻辑分群,其中一个非常有价值的方式是按用户价值分群,包括超级用户、高价值用户、低价值用户,再针对每个群体制定运营策略。我们提供了经典的RFM模型,和非常灵活的自定义能力,帮助App定义和定位超级用户。

3)微观层面,细致入微的用户洞察

在这一层,洞察每个群体的行为特征,用户行动之间的关联度。我们通过保存、漏斗、自定义保存等,看清用户每一步转化,通过用户路径分析,找到洞察用户的抓手。中观层面的用户分群,与微观做用户洞察,是相互融会的状态,分群用户可以做深度洞察,精细化分析以后可以分群。

分群洞察离不开用户画像。但没有场景、没有目标的用户画像是没有意义的。仅内部画像,也缺少深度。用户画像考量的是人群覆盖广度和用户识别精度,只有真正的大数据公司,才有能力输出画像。比如,用500个用户画像去指点10000个用户的运营、使用错误的标签去提取用户特点,运营策略都会出现偏差。

友盟+能够获得海量的延续动态数据,通过数据技术和算法模型,将7亿用户的画像能力产品化,并且与数据分析和分群打通,真正实现用户洞察。

(二)AI拉新引擎

U-App AI版为App开发者打造App增长双引擎,线上和线下都可以提供拉新方案和实施。

友盟+旗下有移动广告和品牌广告监测产品,每天有数亿的广告监测数据,可以了解全用户的营销偏好,包括媒体、创意、时段偏好。

媒介策略,分析App目标受众分布在哪些媒体上,而不像之前的或者找贵的媒体或者跟着竞品走的盲投方式。

人群策略,基于友盟+全7亿用户画像,实现种子人群、高潜人群的Look-alike,并智能实现人群细分。我们已和主流媒体进行对接,包括输出预算分配,App开发者可以直接实现对细分人群的智能投放。

很多App困惑是到哪里做地推?我们通过全域数据,包括LBS数据、人群数据实现线下人群的定位。首先通过App种子用户,可以潜伏用户。下一步找到潜在用户在区域内的密度散布,根据群密度帮你做地点、时段。

我们近服务的客户,七猫精品小说App,通过这套系统进行拉新投放。数据结果反馈,点击率增长67%、激活率增长294%。拉新的用户质量,7日保存率提升62.5%,使用时长提升10%。从成本到质量,都有非常明显的提升。

(3)用户生命周期运营

新用户来了,App开发者怕甚么?快速的沉默和流失。

我们的两个增长引擎,智能拉新与生命周期运营是一体化的。App新用户会直接进入到全生命周期运营的引擎中。全生命周期分为新手、成长、沉默和流失,开发者可以清晰看到用户的每一次流转和变化。在此之上,识别出关键的群体,再将群体进行分群与洞察,全过程是一体化的,运营效果都可以通过数据进行分析洞察。

(U-App AI版触及的部分算法)

友盟+是如何实现AI预测的?我们通过对7亿真实消费者的全数据进行深度训练,产出智能投放模型、用户价值预测模型、流失风险预测模型,并将其融入到U-App AI版当中,目前模型准确度可达86%以上。

我们将用户划分为四个阶段:

1)新手阶段

通过友盟+全域数据发现,新安装用户沉默和流失的几率是的。新用户的冷启动是保存的关键。因为友盟+有全7亿用户的全域画像,我们可以为App输出冷启动策略。我们每天资源有限,抓两头就好,一头抓有高价值潜力的用户,重点运营未来贡献的人群;另一头抓高风险流失用户,让新用户尽可能留下来。

2)成长阶段

成长阶段的用户是贡献的用户群体,这个阶段的目标是两个:一个是避免用户的沉默和流失,我们通过AI算法,预警流失,并结合Push等方式做好防沉默策略;二个是用户价值化挖掘,我们可以实现用户价值的自定义分层,接来下做分层用户运营,直观地看到用户价值的变化趋势和流转进程。

3)沉默阶段

在实际场景中,用户高频使用的App不会太多,需要洞察和唤醒。如果大量活跃用户变成沉默用户,产品本身存在问题;如果新用户一注册就沉默,那说明拉新策略有问题。

4)流失阶段

首先是还原真实流失,包括辨认和反馈能力。U-App AI版可以识别哪些用户卸载了App,清晰看到流失情况。进而根据流失的趋势去判断业务的健康度。

其实是在卸载用户中找到高唤醒的用户群。通过流失趋势及流失用户群,判断哪些用户需要挽回,制定针对性的唤醒策略。

经过整个生命周期运营,你会发现有很多用户需要针对性的运营,这就引出了一步,个性化+场景化Push,就是我们推送给用户的信息,我们不仅支持人群标签买通,实现个性化的标签界面,还实现用户画像为基础的多场景推送。

通过友盟+全域数据,从业务的宏观、中观、微观不同维度的监测和分析洞察的能力,到拉新策略和用户生命周期管理,再到一站式的触达解决方案。友盟+CPO吕志国分享到,友盟+数据智能是真正实现因数据而智能,因智能而增长,U-App AI版开启用户增长新时代。

2018UBDC全域大数据峰会以建立大数据交流平台为目的,聚合行业前沿观点和全域数据服务相干的实践,赋能更多客户会用数据,用好数据。

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