資訊化時代，外部市場環境不斷變化，企業數字化營銷轉型程式加快。資料孤島的打破以及細顆粒級的使用者精細化運營幫助越來越多的開發者實現業務增長。
本文我們將介紹如何以華為分析服務的預測能力為前提，結合實際場景，透過Push、應用內訊息、遠端配置等多樣化的使用者觸達方式，多觸點運營促進業務的可持續增長。
場景一：預測人群情景化觸達，提升運營效率
眾所周知，未雨綢繆比亡羊補牢更加高效。同樣，在使用者運營過程中，透過AI演算法提前預測使用者在近期一段時間內發生某關鍵行為的機率，如流失、付費等。以使用者潛在意願為參考制定運營策略，將有效提升運營效率。
舉個例子，透過付費預測模型可從近7天的活躍使用者中圈定未來一週內高機率付費人群，那麼，當這部分使用者瀏覽App內的某些關鍵頁面時，比如會員介紹頁、道具展示頁等，就可以藉助應用內訊息，以瀏覽該頁面作為觸發事件，對高機率付費人群推送如“限時折扣套餐”這樣的彈窗訊息。基於使用者原有付費意願，結合恰當時機的情景化觸達，可有效減少使用者在付費過程中的心理博弈，促進付費轉化。
圖示為針對高機率付費使用者建立應用內訊息
場景二：預測人群差異化運營，挖掘增長動能
當產品進入穩定增長階段，千人一面的傳統運營方式顯然難以留住使用者，更別提從使用者身上挖掘增長付費點。上文提到，預測可以讓我們提前瞭解使用者的行為意願，那麼，透過差異化的人群運營，則有利於挖掘更多增長動能。
某休閒益智類手遊，以應用內購買和遊戲內廣告收入為主要盈利方式。隨著市場上同類產品的不斷湧現，如何合理地在玩家遊戲體驗和廣告點選增加收入兩者間尋找平衡點，成了其日常運營的一大難點。
付費預測模型將最近一週的活躍使用者劃分為不同機率的付費群體，運營人員根據使用者付費機率的高低，結合遠端配置功能對使用者闖關失敗後的介面做了差異化展示。高機率的付費使用者配置復活道具推薦介面，而低機率付費使用者則配置廣告激勵影片。既不影響潛在付費大R使用者的遊戲體驗，又可以一定程度上增加應用內的廣告點選。
圖示為針對高機率付費使用者新增遠端配置條件
場景三：預測人群多樣化分析，探索使用者行為差異根因
使用者從活躍到流失，歷經一個非常關鍵的沉默期，只有把握住這個階段，深度分析其共性行為特徵與屬性偏好，找到相關癥結點，才能對症下藥。
某社交類應用，透過流失預測模型提前圈定了不同機率將在未來一週內流失的使用者，在檢視高機率流失使用者的應用版本分佈時，發現幾乎都集中在了新版本。
圖示為某應用高機率流失使用者版本分佈詳情
推斷分析：使用者雖更新版本但卻易流失，很有可能是因為新版本玩法的不瞭解。可透過適當地訊息推送，對預測的高機率流失使用者針對性推送新版本玩法介紹等訊息，以促進使用者再次活躍。
當然，也可以結合使用者分群，透過更深層次的使用者行為分析，探索高風險流失使用者的根因。例如，上述高機率流失使用者集中在新版本，可以根據使用者屬性，將使用新版本的使用者建立一個細分受眾。建立完成後，再透過受眾組合的方式，將預測的高機率流失使用者與使用新版本的使用者取交集，這樣就可以圈定出使用新版本的高機率流失使用者。
圖示為透過華為分析建立組合受眾介面
建立完成的受眾可在“過濾器”中作為篩選條件，結合其他分析報告分析這部分使用者的行為特徵。例如，可以在頁面路徑分析報告中，透過過濾器篩選該受眾，檢視其行為路徑特徵；同樣可在啟動分析報告中檢視該受眾的啟動時段分佈等。以進一步地下鑽，深度洞察使用者趨於流失的應用內行為偏好。
以上就是華為分析服務預測能力針對使用者分層精細化運營的簡單介紹，相信透過情景化、差異化、多樣化等不同的運營觸達方式，將顯著提高您的運營工作效率。
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