数据是增长公式的底层变革( 五 )
第三,在用户流失预警与召回方面
APP发现用户流失之后,需要尽可能通过数据分析找到用户流失的原因,然后分析预测未来哪些用户可能会流失,并且提前做预警与干预。另外就是如何针对已经流失的用户制定召回策略,实现对流失用户的召回。
以个推的实践为例,个推曾与某小说阅读类APP开展合作,基于自身大数据能力为APP定制用户流失预测模型,由此来预测出用户流失概率评分和沉默用户画像,帮助APP进行精准的沉默用户唤醒。
另外个推对该APP剩余67%的非活跃用户进行流失预测,发现其中有13%的用户流失概率评分在0.6分-1分之间,有较大概率会流失掉,而剩余54%的用户就是有唤醒价值的目标人群。在明确唤醒的目标沉默用户后,该APP基于个推所提供的沉默用户画像分析,准备相应内容并通过精准推送的手段,使得APP月活用户占比提高了8.1%。
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