目前,市面上工具類軟件發展過程中面臨的困境與挑戰主要有四點:
第一,用戶獲取成本和生命周期價值的平衡;
第二,用戶習慣建立和使用深度培養;
第三,生命周期延長和價值拓展;
第四,變現模式選擇,降低變現難度。
針對此,我們可以將工具軟件運營的核心要素總結為:用戶獲取、用戶使用深度、生命周期、第二曲線、變現、裂變和傳播。
神策數據為互聯網工具產品打造提升用戶全生命周期價值的數據分析與運營平臺,提出工具類互聯網產品解決方案,致力于幫助工具軟件提升商業價值,打破產品同質化僵局。
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一、數據驅動用戶產品體驗優化,提升用戶轉化
對于工具類互聯網產品來說,產品功能價值通常可以拆解為:產品功能價值 = 核心動作 * 用戶體驗度 * 使用頻次/頻率,采用滲透、轉化、留存、分發四大評估思路,深入分析功能的受歡迎程度、業務轉化流暢程度、功能對產品留存的影響程度、轉化后的用戶導流等。
通過神策數據工具類互聯網產品解決方案,企業可以實現:
第一,核心流程分析診斷,提升用戶體驗與轉化。
明確目標,梳理用戶操作流程,借助多種分析模型深入分析,定位用戶體驗阻塞點,針對問題進行優化,然后再基于分析結果驗證優化效果。
第二,核心功能轉化時長及留存評估,全面洞察用戶體驗。
神策數據 10+ 分析模型能夠幫助工具類互聯網產品精細化評估核心功能的轉化時長與用戶留存。比如,通過神策間隔分析計算用戶行為序列中兩個事件的時間間隔,得到核心功能轉化時長分布,指導功能迭代;通過神策留存分析洞察核心功能留存表現,對比滲透/未滲透用戶留存、新/老用戶關鍵功能留存。
第三,聚焦優化,A/B 測試賦能產品迭代。
神策數據 A/B 測試可應用于工具類互聯網產品的表現層試驗(視覺設計)、框架層試驗(界面、導航、信息)、結構層試驗(架構、交互)、范圍層試驗(功能范疇),聚焦產品功能優化,賦能產品迭代。
二、用戶數據基礎平臺建設,打通數據壁壘跨業務導流
神策數據的代碼埋點、全埋點、可視化全埋點等多種埋點方式,可以支持工具產品不同場景下的數據采集需求,兼具多種數據源的采集能力,支持實時、合規采集線上用戶行為數據和定期批量導入業務系統中的相關信息;并提供 40+ 開源 SDK,打破數據采集的黑盒現象,確保安全合規。
1、基于 ID-Mapping 實現多端及跨應用數據打通
通過神策數據工具類互聯網產品解決方案,工具產品可以輕松構建統一的用戶 ID 體系,實現多端/系統之間的實時動態關聯,通過一致 ID 打通系統實現全域數據整合,并以周為周期對數據進行 Re-Mapping 修復,確保數據準確性。
2、貼合業務需求的定制化數據采集方案
神策數據提供一套通用性極強的數據接入方式,可適配各行業網站、App 和小程序等產品,無需額外定制開發,即可快速實施上線。
3、數據可視化,搭建多業務線的數據看板
借助神策數據專業、強大的數據可視化能力,工具產品可以一鍵生成專家內置看板,通過數據分析模型結合業務需求定制化開發用戶行為數據看板。值得強調的是,神策數據為企業提供智能預警功能,企業在使用神策分析時,可以監控一些重點分析的核心指標,系統能夠根據歷史數據精準預測異常數據,并發送郵件通知相關責任人。
另外,也可以將多業務線數據整合查看,不同渠道數據一站式分析,各產品線用戶轉化清晰可見,實時掌握核心指標數據,以支撐整體業務決策。
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三、基于全生命周期的用戶精細化運營
基于用戶旅程核心路徑、產品核心價值功能或動作的引導轉化、數據驗證的核心運營點和魔法功能、業務經驗列舉的核心運營點、hooked(回訪和黏性勾子)五個維度,搭建用戶運營框架,對用戶進行分層,明確各階段的運營目標。
新手期:側重留存和價值傳遞。注冊及核心功能引導流程分析診斷,提升新用戶轉化。
成長期:側重習慣養成,留存回訪穩定。提煉產品核心要素,培養用戶使用習慣,神策分析賦能魔法數字洞察,提升用戶留存。
成熟期:側重于延長用戶生命周期,提升活躍,以及變現和分享裂變。構建周期性運營體系,打破低頻且分散的運營場景;以高質量的活動運營促進用戶活躍及轉化,通過 A/B 測試制定優質活動策略;神策用戶畫像賦能標簽系統建設,幫助工具產品制定更精準的管理策略及精細化智能運營。
舉個例子,某手繪視頻創作平臺為用戶提供視頻制作模板及素材內容,盈利點在于會員收入及付費素材收入。目前線上日活用戶 5W+,平臺希望在活動期間挖掘用戶增長點,對存量用戶做精細化運營,實現營收增長。首先,該平臺在 618 活動前,通過對過去 30 天的 VIP 用戶、普通用戶、高頻普通用戶的行為數據進行分析對比,發現高頻普通用戶中有部分高概率轉化的用戶,并將該部分用戶確定為本次活動的重點運營對象。然后,利用行為數據篩選高價值用戶進行觸達,比如目前狀態為非 VIP 會員、近 30 天內登錄 3 天及以上、視頻導出量 ≥ 3 次等,規則化快速圈人,營銷計劃便捷設置,以發送文案 + 優惠券的形式,多方式靈活觸達。最后,本次活動期間,該平臺相比過去未做用戶分析及針對性篩選人群的 VIP 轉化率提升了十倍左右。
沉默/流失期:通過數據洞察對用戶沉默及流失及時預警,制定召回策略,智能運營賦能個性化召回,包括差異化內容制定、精準觸達時機、個性化策略抓手等。
舉個例子,某在線平面設計平臺,為用戶提供原創設計模板,涵蓋數十種設計場景,主要通過會員變現。當前階段,該平臺重點關注如何防止老用戶流失,以保證平臺活躍的最大化。首先,該平臺明確了解到沉默用戶召回成功率較低,因此會盡量避免用戶進入徹底流失狀態。通過流失分析查看,發現用戶連續 10 天未進入平臺時自然回流概率小于 5%,也就是說第 10 天是流失運營的關鍵“分水嶺”。然后,運營同學針對存在流失風險的用戶,在連續 6-9 天未進入平臺時推送 Push 召回,并根據召回效果確定最佳挽留時間;同時,針對不同用戶的瀏覽及下載偏好,推送不同的素材內容,做到千人千面的召回。最后,該策略執行 1 個月左右,回流用戶數環比提升約 15%,流失用戶占比明顯下降。
也就是說,在整個用戶生命周期內,不斷驅動用戶從可觸達用戶變成日活用戶,完成核心動作,實現價值留存和粘性留存。
四、廣告投放分析,提升全渠道獲客效率
全鏈路數據閉環,驅動廣告精準投放是當前工具類互聯網產品在投放獲客階段的核心訴求:投放前基于企業級數據追蹤完成洞察感知,投放中借助數據營銷應用實現實時追蹤,投放后基于數據回流與閉環進行投放策略的調整與優化。接下來將詳細介紹:
1、全渠道投放數據監測及精準歸因,廣告 ROI 深度計算
神策數據廣告投放能力全面覆蓋主流推廣平臺,包括信息流廣告平臺、搜索廣告平臺、應用商店、海外媒體等,一站式拉通推廣投放數據,深度計算 ROI 完成廣告投放與營收分析,投放效果一目了然。具體來說,神策數據可拉通全端媒體渠道消費數據,讓工具產品平臺輕松實現投放前中后期實時客觀的效果反饋,評估各媒體投放效率、策略優劣,實現精細化的廣告投放。
以廣告投放歸因分析為例。神策數據通過 ID-Mapping,追蹤和關聯線上線下引流的用戶,打通全鏈路數據準確歸因,幫助平臺更好地優化投放算法模型,評估投放質量,降低投放成本,驅動廣告精準投放。
除此之外,通過神策數據工具類互聯網產品解決方案,工具產品可以一鍵授權拉取公私域明細數據,包括公域數據的多渠道打通、廣告效果數據回傳、用戶的廣告行為數據回傳等,私域的全域深鏈路投放效果評估。
2、多維度數據分析模型,滿足廣告效果評估、用戶特征洞察等精細化運營需求
結合神策數據的多種分析模型,可助力工具產品在投放前全方位分析投放情況,深入了解用戶需求和渠道特征,進行精準匹配,巧妙設計投放策略,實現高效數據應用與成本控制。
綜上,神策數據憑借著服務了上百家工具軟件客戶的數字化實踐經驗,總結并發布了工具類互聯網產品解決方案,能夠有效降低工具產品的獲客成本,增強用戶粘性,延長用戶生命周期,提升商業變現能力,縮短成本回收周期。同時,以更具客戶視角的業務落地流程,幫助工具產品告別盲目的采集與分析,為客戶的量身打造屬于自己的“數據應用需求場景”方案。
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