來源：投稿

作者：易觀

小編：小藝

 

中年油膩的人可能都聽過《第一次的親密接觸》，劇情梗概是痞子蔡在網絡上因一篇Plan邂逅自己的女神輕舞飛揚，在一來二去的網上聊天和之后的見面……如果網站/APP就是痞子蔡”，除了明確的目標，還要有絕美的Plan才能高效觸達到如女神般的用戶。

 

無論有多么強烈的愿望，都需要科學合理的觸達方式去實現和用戶的親密接觸。而其中非常重要的環節就是是精細化運營和數據分析，這是觸達用戶的前提和手段。

 

觸達用戶的手段

 

觸達用戶的手段都有哪些？根據用戶是否需要跳轉到網站/APP，本文將觸達用戶的手段簡單地分為外部環境的觸達和內部環境的觸達。具體如下圖所示：

下面，我們詳細介紹每一種觸達方式的業務場景與關鍵點。

 

外部環境的觸達

1、郵件推送

某商家的QQ郵件推送

 

這是一種根據賬號信息（非設備號）的觸達，獲取到用戶的郵箱賬號，即刻對用戶進行郵件推送。可能你經常看到一些國外（此處國外指歐美國家）案例表明郵件推送是觸達用戶的多種方式中轉化率較好的方式之一，很可惜在國內并不適用。原因出在哪里呢？

 

第一也是最重要的原因：用戶主動接受與被動接受的效果截然不同。國外更注重保護隱私，比如郵件、手機號碼，如果用戶愿意留下郵件、手機號碼等聯系方式，說明該用戶已對App/網站提供的服務感興趣，在此基礎上再做服務/活動的推送，容易獲得更好的效果。而在國內，郵件、手機號等用戶信息往往被作為一種廣告資源被買賣，絕大多數用戶接受信息為被動狀態，效果自然就會差。第二個原因是國內外用戶使用習慣不同，國外用戶使用郵件的習慣比中國用戶更好。

 

使用場景：召回

哪些用戶需要召回？

這就要用到用戶分群/分組功能，可根據用戶的活躍程度進行分組。（如何定義用戶的活躍程度？活躍程度在正常范圍內的用戶就沒有流失的風險？活躍程度其實也是相對而言，例如對于原本每天打開APP/網站一次的用戶而言，如果一周不登錄即可視為需要召回的用戶；對于打開頻率為一周一次的用戶，如果一個月不登錄即可視為需要召回的用戶）

 

使用易觀方舟進行用戶分群

 

發送什么樣的內容能召回用戶？

首先要分析用戶流失的原因可能是什么？例如A用戶半年前在某電商網站購買了某類書籍，那么他接下來可能會需要什么書籍/商品，再將相關激勵郵件推送給A用戶，那么A用戶就很可能被召回。

關鍵點：

• 用戶分群/分組很關鍵，看起來活躍程度在正常范圍內的用戶也存在流失的風險；
• 設置相應UTM參數，及時關注推送效果；
• 激勵并不一定都是金錢方面的優惠打折，根據自身情況也可以嘗試情感路線；

 

下圖為使用易觀方舟生成廣告跟蹤鏈接的方式：

2、短信推送

春播APP的短信推送

 

這是一種根據非設備號的觸達，獲取到用戶的手機號碼，即可對用戶進行短信推送。國內外使用短信推送的效果也是不同，類似于郵件推送，效果不同的主要原因是因為用戶主動接受與被動接受的效果存在較大差異。

 

使用場景：召回

哪些用戶需要召回？

類似于郵件推送中召回的使用場景，需要對用戶進行活躍程度進行定義，然后根據活躍程度進行分群/分組。

 

發送什么樣的內容能夠召回用戶？

某游戲的運營人員小明發現：小A曾是某休閑益智類游戲的活躍用戶，每月有28次訪問，大約每次活躍時長為0.5-1小時，且活躍時間段集中在晚7：00-9：00；從2周前訪問頻次下降，5天無登錄；小明認為小A有流失的風險，于是將其定義為需要召回的用戶。（由于該游戲注冊時填寫的賬號類信息只有手機號碼，且小A已連續5天沒有登錄，所以小明決定嘗試使用短信推送召回小A。）

 

發送什么樣的內容可以召回小A呢？小明研究了小A最后一個活躍周的行為路徑，發現小A在過某幾個關卡時多次失敗，小明推測是否是由于多次通關失敗從而失去了玩游戲的興趣？于是嘗試給小明推送“通關秘籍”。

 

關鍵點：

• 提前做好用戶分群/分組，流失時間不同的用戶需要不同的激勵；
• 需要從用戶路徑中分析用戶曾經的關鍵行為，從而去確定給用戶的激勵；
• 文案中加入短鏈接，一是方便用戶跳轉到APP/網站了解更詳細的情況；二是短鏈接可加入utm參數進行追蹤，方便運營人員跟進觸達效果；

 

3、再營銷廣告

微博打開時的廣告推送

 

這是一種基于設備號的觸達，Google、Facebook可以向訪問過網站/APP的受眾進行廣告投放。

 

使用場景：用戶召回

例如根據IMEI選出來一批已將商品加入購物車但沒有結算的用戶、搜索了網站但沒有轉化的用戶、之前購買過的高頻用戶，投放再營銷廣告，目的在于召喚用戶看到廣告后去網站完成購買轉化。

 

關鍵點：

• 投放是否精準取決于是否和實名信息做關聯，如facebook，基于非常精確的facebook用戶信息，可實現對用戶的精準投放；
• 是否直接詢問用戶要不要看廣告，用戶主動接受的效果會優于被動接受。

 

4、通知欄消息推送

 

使用場景：用戶召回

通知欄消息推送應用場景非常普遍，現介紹以下幾種類型APP的推送場景和推送內容：

 

關鍵點：

• 針對不同用戶群體推送不同的內容：例如柚寶寶的用戶群體分為孕媽群體和媽媽群體，這兩個群體關注的內容有明顯不同；針對不同價值用戶推送不同內容，例如對高價值用戶與對潛在用戶的推送內容要有差異化；
• 推送時間和頻次的選擇建議“以人為本”，不要高頻推送，不要在深夜等用戶休息的時間段推送，否則容易招致用戶反感，導致APP被用戶卸載；
• 推送內容與落地頁的銜接搭配：如果發送的是某活動信息，推送內容建議直接跳轉到活動頁面，而非其他頁面，這樣盡可能減少用戶的‘發現’成本，提高轉化率；
• 如果在上述兩方面都做的足夠好，但是消息到達率仍然很低，那么可以嘗試本文中的4問得出最優解。

 

5、外部的廣告曝光

百度搜索“洗發水”關鍵詞的搜索結果

通過搜索引擎進行曝光、傳統的廣告投放（電視廣告、廣播廣告、報紙廣告、雜志廣告、戶外廣告等）。

 

使用場景：拉新

利用搜索引擎進行曝光，用戶當需要某種商品/服務時主動進行搜索行為，這種場景下用戶有比較明確的需求，利用搜索引擎的流量進行拉新，質量和轉化率較高；傳統的廣告曝光的使用場景更側重于梳理品牌形象，為拉新做鋪墊。

 

關鍵點：

• 搜索引擎廣告的投放主要是依賴關鍵詞的選擇、適當選擇購買長尾詞；定期總結關鍵詞，根據新聞熱點或行業熱點再增加關鍵詞；
• 傳統的廣告投放主要取決于所選擇的媒體或廣告位與受眾自身是否相符合；

 

內部環境的觸達

1、彈窗

春播APP的彈窗頁面

 

例如網站/服務功能更新提醒；個人中心相關提醒（如積分、排名變化）；操作引導；活動彈窗等。

 

使用場景：引導客戶使用產品，提高轉化

小A是某電商的運營，在分析某活動頁面的用戶路徑時，發現有部分用戶用戶路徑相似，都是瀏覽首頁后跨過3-5個頁面后才瀏覽到該活動頁面，但這些用戶均沒有購買行為，于是小A想看縮短用戶路徑后，是否可以提高轉化率。小A為了用戶能盡快到達該活動頁，在首頁做了一個彈窗提示，這樣直接想要跳轉到該活動頁的用戶可直接通過彈窗跳轉，大大縮短了轉化路徑，提高了轉化率。

用戶智能路徑桑基圖

關鍵點：

什么樣的內容適合做成彈窗？可看近期是否有重點推廣的活動及用戶的使用規律，當發現用戶的某一規律時，可使用用戶智能路徑分析現有路徑是否需要縮短，如需縮短可在適當時機彈出來給客戶彈窗，并直接鏈接到活動的目標頁面。

 

2、站內信

開心消消樂的站內信

 

站內信主要用來給客戶推送系統通知、網站公告、訂單消息、活動消息等。

 

使用場景：引導客戶使用產品，提高轉化

例如上圖中開心消消樂的站內信告知玩家除了自己通關外，還可以免費獲取2個精力瓶，還可以加好友，幫助好友解鎖、通關。引導用戶延長使用時長，加深使用深度，為購買各種類型道具提供更多機會。

 

關鍵點：

• 站內信建議推送可與用戶產生互動或用戶關注內容，例如用戶關注商品的信息變更通知；避免將用戶層面無法感知的功能更新等內容推送給用戶；
• 并不是所有的內容都適合推送給全部用戶，建議針對不同用戶設計不同的推送。

 

3、內容推薦

如母嬰類App上的“媽媽圈”，讓用戶在看帖子、看自媒體文章的過程中購買商品。

 

大姨媽App中的“姐妹圈”

 

使用場景：引導客戶使用產品

利用內容展示，延長用戶停留時長，引導用戶發現更多內容，促使用戶主動購買商品。

 

關鍵點：

• 推薦內容的選擇：根據用戶偏好推薦內容，用戶偏好可根據用戶瀏覽信息或讓用戶自行選擇感興趣的內容；
• 推薦內容的排序方式：可按照瀏覽量、分享次數等方式排序，與用戶相關、質量最高的內容建議排在最頂部；
• 根據用戶的訪問路徑分析，以及用戶留下的性別、年齡、地域等信息對用戶打標簽，根據不同的標簽推薦給用戶不同的內容。

 

4、產品推薦

根據用戶已瀏覽、已搜索、已收藏、已購買的信息對用戶進行產品推薦。

下廚房的產品推薦頁面

 

使用場景：引導客戶使用產品，提高轉化

母親節前的某日，小A在某電商搜索“中老年 女 春季 上衣”，瀏覽商品后并未購買，3日后小A再登錄該電商，電商首頁的推薦商品中出現中老年女士連衣裙相關商品推薦、母親節禮物相關商品推薦、中老年男士衣服相關商品推薦，小A最終在該電商下單購買了母親節禮物相關商品推薦中的一件商品。

 

關鍵點：

• 充分利用用戶的搜索信息，當用戶主動搜索時，代表用戶確實有需求；分析用戶的搜索關鍵詞再進行推薦。可提高轉化率；
• 與內容推薦類似，根據用戶的訪問路徑分析，以及用戶留下的性別、年齡、地域等信息對用戶打標簽，根據不同的標簽對用戶進行有針對性的產品推薦。

 

5、聊天助手

易觀方舟的聊天助手-小舟助手

 

聊天助手通常作為客戶服務系統嵌入到網站/APP中，方便用戶使用產品/服務而存在，目前大部分支持用戶自助尋找信息、人工客服與機器人客服。

 

使用場景：引導客戶使用產品，提高轉化

聊天助手用來協助用戶找到想要的信息，支持導航系統、站內搜索、用戶方與網站/APP方聊天功能（支持人工聊天與機器人聊天兩種方式）。

 

總結：

在如此多用戶觸達的方式種，到底哪些適合自己使用呢？

我們發現結合用戶屬性信息（性別、年齡、地域等），分析用戶的使用路徑（包括瀏覽頁面、收藏信息等細節），進而對用戶進行分群聚類、打標簽，才能更精準地理解用戶需求。

 

有時候用戶留下了很多信息給我們，通過這些信息“告知”自身的需求；怎樣獲取到這些用戶信息、怎樣將這些信息轉化成數據、怎樣再利用數據去“再現”用戶的使用場景，通過數據去觸達用戶，提高轉化率？觸達客戶永遠不是最終的目的，作為企業我們要做的是提高投資回報率。

 

易觀方舟用戶生命周期管理閉環

 

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