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看完《安家》,我竟然发现了3个App运营秘诀!-97928.com

2020-5-22 05:26| 发布者: admin| 查看: 21| 评论: 0

不知道你身边有没有这样的人?

平日话不多,但干起活来贼带劲,在别人眼中再难的事情,都难不倒他们。

最近,小编就发现了这样一位人物——房似锦。房似锦是房产新剧《安家》的女主,雷厉风行,业绩所向披靡。面对各种质疑,她总能霸气回应:"没有我卖不出去的房子"。

她到底有什么化腐朽为神奇的技能呢?扒剧过程中,我们总结了三个秘诀,不仅仅适用于房产销售,也同样适用于 APP运营。 

秘诀一:火眼金睛识别客户需求,为用户提供精准贴心的服务

为什么有的销售维系客户长达半年之久,带领客户看房无数次,却屡战屡败?房似锦一语道破天机,失败的原因在于他们根本不了解客户。只有充分掌握了这些,才能找到客户真正的需求所在。 

为此,房似锦针对刁钻客户的实际情况,梳理出了三层需求——基本需求、个性化需求、精神需求,并依此进行了定制化服务,向其推荐了十年来无人问津的“跑道房”,成功拿下同事眼中难以啃动的“大棒骨”。

             用户需求金字塔


 

跑道房,截图来源于《安家》


由此可见,真正地了解用户,全方位满足用户的多样化需求才是房似锦成交的关键所在。在用户需求日趋个性化的今天, APP运营要想提高用户活跃,也需要“360度”了解用户。这时,用户画像用起来!

举个例子。在新用户冷启动阶段, APP对于新用户的特征知之甚少,这时,如果能快速建立新用户画像,便可以明晰新注册安装用户的属性和兴趣偏好,并定制推送内容,使他们留下良好的第一印象。比如,某租房类 APP就与第三方数据服务个推合作,利用个推用户画像服务,秒级提取新用户画像,了解其新用户的特征为95后职场女性、宠物爱好者、消费水平为中等偏低后,便可以为她们精推荐性价比较高、地理位置较为便利、可以合租、允许饲养宠物的精装房,有效提高了新用户的转化和留存。 

同时, APP也可以巧用用户画像工具自助生成定制化标签,对自身用户画像进行快速补全,进一步细化不同用户群体的兴趣偏好和行为偏好特征,实现根据用户需求动态变化,为其提供最需要的内容。

用户画像体系

秘诀二:对行业数据了然于心,成为行走的“数据库”

房似锦对客户提出的各种问题,都能从专业的角度予以解答,这背后是深厚的专业知识积累。为了顺利销售房产,她会主动搜集各种资料、充分研究行业数据,简直是“行走的数据库”。 

带客户看房时,她能够向客户逐一分析小区周围的环境、土地调控政策、市场供需关系等,用她专业的判断赢得客户的信任,最终促成成交。 

唯有知己知彼,方能百战不殆。对于 APP来说,在关注自身数据的同时,也要了解行业情况。我们知道,购房是一个单价较高频次较低的行为,大多用户在想要购房或租房的时候,使用房产类App的频次相对变高;当完成购房或租房后, 打开的频率相对就比较低了,用户留存和活跃是最突出的问题。

但购房对于每个用户来说,又是一个决策周期较长的行为。用户准备购房时,往往会花大量时间收集多方资讯,包括购房资格、房产类型、房屋位置、房屋风格等,因此,用户的使用时长及使用频次是房产类 APP最需要关注的两大指标。 

APP运营者需要实时查看这两大指标,此外,运营者还需要充分利用大数据进行行业对比,了解 APP自身所处的行业地位以及行业整体的人均使用时长、人均使用频次等情况,从而快速分析自身的优势和短板,做出最有效的策略优化。

大数据行业对比通过将行业内 APP进行多维度统计分析,得出全面的脱敏对比趋势图,从而帮助运营人员清楚了解自身 APP新增、日活、留存率等在行业中的对比趋势,找准 APP的市场定位,从而更科学地制定运营目标和战略。

秘诀三:深度洞察,精准预测用户行为

当“农民装扮”、非上海户籍的林伯伯前来看房时,房似锦的同事简单粗暴地判断该客户买房的可能性为零。而房似锦一眼就识出了林伯伯的富豪身份,判定这位身价120亿的饲料大王具有强烈的购房意向。

一个好的销售,需要快狠准地对客户的购房意向进行“预测”;同样地,一个好的运营人员也需要具备专业的“预测”能力。而精准的预测不是一个简单的活,需要耗费大量的时间、精力及人力。为此,基于数据方法论的行为预测,能帮助运营人员解决”预测“难题。 

行为预测指的是将运营目标进行拆分、细化,具体到每个场景和流程当中,方便 APP运营者针对不同用户采取不同的 推广渠道、运营策略。比如,付费转化率是在线教育类 APP盈利的核心,付费用户的数量直接影响到此类 APP的盈利情况。一般情况下,在线教育类 APP会通过合理的付费课程设置以及分享课程减价等促销手段来提升付费转化率。而借助行为预测, APP运营人员可以进行更精准的用户付费行为预测。

行为预测基于 APP 历史行为数据构建算法模型进行建模分析,辨别不同用户的付费意愿度,帮运营者识别出付费意愿度较高的群体;而运营者也可以在此基础上结合 APP端内数据,对不同年龄层次、不同购买力的用户制定针对性的运营策略,刺激用户产生付费行为。可以说,行为预测与 APP端内数据的结合,将帮助运营者精准定位付费用户,明晰此类用户的付费习惯,从而提升付费转化率。

除了付费预测外,行为预测还可以进行流失预测、自定义事件预测等,从而帮助运营者提前敲定针对性的用户运营策略,预防用户流失,有效提升用户留存和转化。

天下武功,一通百通。房似锦的销售秘籍,同样也适用于 APP运营。热播剧《安家》已经大结局,但 APP的“精细化运营”永不停歇。

-END-

不知道你身边有没有这样的人?

平日话不多,但干起活来贼带劲,在别人眼中再难的事情,都难不倒他们。

最近,小编就发现了这样一位人物——房似锦。房似锦是房产新剧《安家》的女主,雷厉风行,业绩所向披靡。面对各种质疑,她总能霸气回应:"没有我卖不出去的房子"。

她到底有什么化腐朽为神奇的技能呢?扒剧过程中,我们总结了三个秘诀,不仅仅适用于房产销售,也同样适用于 APP运营。 

秘诀一:火眼金睛识别客户需求,为用户提供精准贴心的服务

为什么有的销售维系客户长达半年之久,带领客户看房无数次,却屡战屡败?房似锦一语道破天机,失败的原因在于他们根本不了解客户。只有充分掌握了这些,才能找到客户真正的需求所在。 

为此,房似锦针对刁钻客户的实际情况,梳理出了三层需求——基本需求、个性化需求、精神需求,并依此进行了定制化服务,向其推荐了十年来无人问津的“跑道房”,成功拿下同事眼中难以啃动的“大棒骨”。

             用户需求金字塔


 

跑道房,截图来源于《安家》


由此可见,真正地了解用户,全方位满足用户的多样化需求才是房似锦成交的关键所在。在用户需求日趋个性化的今天, APP运营要想提高用户活跃,也需要“360度”了解用户。这时,用户画像用起来!

举个例子。在新用户冷启动阶段, APP对于新用户的特征知之甚少,这时,如果能快速建立新用户画像,便可以明晰新注册安装用户的属性和兴趣偏好,并定制推送内容,使他们留下良好的第一印象。比如,某租房类 APP就与第三方数据服务个推合作,利用个推用户画像服务,秒级提取新用户画像,了解其新用户的特征为95后职场女性、宠物爱好者、消费水平为中等偏低后,便可以为她们精推荐性价比较高、地理位置较为便利、可以合租、允许饲养宠物的精装房,有效提高了新用户的转化和留存。 

同时, APP也可以巧用用户画像工具自助生成定制化标签,对自身用户画像进行快速补全,进一步细化不同用户群体的兴趣偏好和行为偏好特征,实现根据用户需求动态变化,为其提供最需要的内容。

用户画像体系

秘诀二:对行业数据了然于心,成为行走的“数据库”

房似锦对客户提出的各种问题,都能从专业的角度予以解答,这背后是深厚的专业知识积累。为了顺利销售房产,她会主动搜集各种资料、充分研究行业数据,简直是“行走的数据库”。 

带客户看房时,她能够向客户逐一分析小区周围的环境、土地调控政策、市场供需关系等,用她专业的判断赢得客户的信任,最终促成成交。 

唯有知己知彼,方能百战不殆。对于 APP来说,在关注自身数据的同时,也要了解行业情况。我们知道,购房是一个单价较高频次较低的行为,大多用户在想要购房或租房的时候,使用房产类App的频次相对变高;当完成购房或租房后, 打开的频率相对就比较低了,用户留存和活跃是最突出的问题。

但购房对于每个用户来说,又是一个决策周期较长的行为。用户准备购房时,往往会花大量时间收集多方资讯,包括购房资格、房产类型、房屋位置、房屋风格等,因此,用户的使用时长及使用频次是房产类 APP最需要关注的两大指标。 

APP运营者需要实时查看这两大指标,此外,运营者还需要充分利用大数据进行行业对比,了解 APP自身所处的行业地位以及行业整体的人均使用时长、人均使用频次等情况,从而快速分析自身的优势和短板,做出最有效的策略优化。

大数据行业对比通过将行业内 APP进行多维度统计分析,得出全面的脱敏对比趋势图,从而帮助运营人员清楚了解自身 APP新增、日活、留存率等在行业中的对比趋势,找准 APP的市场定位,从而更科学地制定运营目标和战略。

秘诀三:深度洞察,精准预测用户行为

当“农民装扮”、非上海户籍的林伯伯前来看房时,房似锦的同事简单粗暴地判断该客户买房的可能性为零。而房似锦一眼就识出了林伯伯的富豪身份,判定这位身价120亿的饲料大王具有强烈的购房意向。

一个好的销售,需要快狠准地对客户的购房意向进行“预测”;同样地,一个好的运营人员也需要具备专业的“预测”能力。而精准的预测不是一个简单的活,需要耗费大量的时间、精力及人力。为此,基于数据方法论的行为预测,能帮助运营人员解决”预测“难题。 

行为预测指的是将运营目标进行拆分、细化,具体到每个场景和流程当中,方便 APP运营者针对不同用户采取不同的 推广渠道、运营策略。比如,付费转化率是在线教育类 APP盈利的核心,付费用户的数量直接影响到此类 APP的盈利情况。一般情况下,在线教育类 APP会通过合理的付费课程设置以及分享课程减价等促销手段来提升付费转化率。而借助行为预测, APP运营人员可以进行更精准的用户付费行为预测。

行为预测基于 APP 历史行为数据构建算法模型进行建模分析,辨别不同用户的付费意愿度,帮运营者识别出付费意愿度较高的群体;而运营者也可以在此基础上结合 APP端内数据,对不同年龄层次、不同购买力的用户制定针对性的运营策略,刺激用户产生付费行为。可以说,行为预测与 APP端内数据的结合,将帮助运营者精准定位付费用户,明晰此类用户的付费习惯,从而提升付费转化率。

除了付费预测外,行为预测还可以进行流失预测、自定义事件预测等,从而帮助运营者提前敲定针对性的用户运营策略,预防用户流失,有效提升用户留存和转化。

天下武功,一通百通。房似锦的销售秘籍,同样也适用于 APP运营。热播剧《安家》已经大结局,但 APP的“精细化运营”永不停歇。

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