神策數(shù)據(jù)：數(shù)字化運(yùn)營助力文娛行業(yè)實(shí)現(xiàn)高速增長

　 阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,國內(nèi)市場的流量紅利正逐步消失,整體大盤增長乏力的背景下,文娛產(chǎn)品整體在線時(shí)長持續(xù)增長,視頻化是核心動力,短視頻的全面滲透為在線閱讀行業(yè)的用戶增長提供了強(qiáng)勁助力。與此同時(shí),自網(wǎng)絡(luò)安全法實(shí)施以來,文娛行業(yè)的監(jiān)管范圍越來越大、監(jiān)管顆粒度越來越細(xì),亟需大量的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、良好的社區(qū)氛圍、精細(xì)化的運(yùn)營方式,不斷迭代、突破創(chuàng)新。

神策數(shù)據(jù)發(fā)布《大文娛產(chǎn)品:數(shù)據(jù)驅(qū)動引領(lǐng)增長新思路》白皮書,總結(jié)了文娛行業(yè)面臨的三大挑戰(zhàn):第一,流量紅利枯竭,增長成本居高不下,精準(zhǔn)獲客是穩(wěn)健發(fā)展基本盤;第二,內(nèi)容為王時(shí)代,構(gòu)建差異化消費(fèi)價(jià)值、強(qiáng)化社區(qū)感知是提升用戶粘性的捷徑;第三,用戶付費(fèi)心智逐步養(yǎng)成,精細(xì)化分層運(yùn)營實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)與平臺收益最大化雙贏。

同時(shí),神策數(shù)據(jù)詳細(xì)講述了文娛平臺如何在拉新、留存、變現(xiàn)的業(yè)務(wù)場景上,通過數(shù)字化運(yùn)營,給用戶提供精準(zhǔn)和個(gè)性化的服務(wù),提升高質(zhì)量用戶留存和變現(xiàn),實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)和平臺收益最大化。

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一、增長前后鏈路打通,精準(zhǔn) ROI 測算,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長

廣告投放環(huán)節(jié),穩(wěn)抓投放過程核心痛點(diǎn),逐個(gè)擊破:投放前,通過目標(biāo)客群定位與畫像洞察,通過種子人群包實(shí)現(xiàn)公域 Lookalike。投放中,應(yīng)用 DeepLink 技術(shù)縮短用戶跳轉(zhuǎn)的路徑并提升活動轉(zhuǎn)化效果,深度回傳助力 oCPX 投放,基于 One ID 實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)歸因;投放后,搭建廣告投放分析指標(biāo)體系衡量廣告流量帶來的轉(zhuǎn)化效果,構(gòu)建可視化報(bào)表與概覽進(jìn)行展現(xiàn)、點(diǎn)擊、消費(fèi)等數(shù)據(jù)的分析和效果對比,深度分析廣告素材輔助優(yōu)化決策。

活動裂變拉新環(huán)節(jié),基于拉新場景、激勵形式、策略玩法、風(fēng)控體系、價(jià)值評估五維度科學(xué)評估,構(gòu)建裂變拉新指標(biāo)體系,從數(shù)據(jù)層面對業(yè)務(wù)現(xiàn)狀有較客觀的認(rèn)識,讓每一次決策都有足夠的證據(jù)支撐。

二、用戶行為數(shù)據(jù)反哺內(nèi)容引入與質(zhì)量評估,數(shù)據(jù) 分析 指導(dǎo)內(nèi)容生態(tài)構(gòu)建

首先,內(nèi)容洞察引導(dǎo)內(nèi)容引入。文娛產(chǎn)品本質(zhì)上是內(nèi)容產(chǎn)品,平臺要回答的核心命題是「基于平臺的規(guī)劃和發(fā)展目標(biāo),進(jìn)行內(nèi)容選型,做什么樣的內(nèi)容品類、內(nèi)容的創(chuàng)作者是誰、通過什么樣的方式吸引創(chuàng)作者入駐」。有了內(nèi)容以后,如何估算引入內(nèi)容的數(shù)量、怎么做內(nèi)容的質(zhì)量評估、如何評估內(nèi)容的 ROI,各個(gè)模塊都需要數(shù)據(jù)支撐。

然后,搭建內(nèi)容質(zhì)量評估體系。通過人工評估、數(shù)據(jù)評估、模型評估、貨幣化評估等評估方式多維度立體評價(jià)內(nèi)容;從用戶、內(nèi)容和平臺視角評估內(nèi)容流量效率。

其次,高效利用精準(zhǔn)內(nèi)容流量。采用人工分發(fā)或者推薦模型分發(fā)的方式進(jìn)行內(nèi)容分發(fā)。神策智能推薦的個(gè)性化推薦、相關(guān)推薦和熱門推薦能夠充分滿足用戶在不同流量場景對推薦系統(tǒng)的需求。在內(nèi)容冷啟動環(huán)節(jié),盡量用適合的、低成本的、較少且置信的流量來測試書籍。

三、打造獨(dú)特的社區(qū)氛圍,激勵內(nèi)容創(chuàng)作,鼓勵社交資產(chǎn)沉淀,提升平臺用戶粘性和消費(fèi)時(shí)長

搭建用戶創(chuàng)作激勵體系,提升 UGC 內(nèi)容數(shù)量和質(zhì)量改善社區(qū)氛圍。具體包括:

● 創(chuàng)作支持:為創(chuàng)作者提供創(chuàng)作工具、創(chuàng)作指導(dǎo),降低普通用戶的創(chuàng)作難度

● 流量激勵:優(yōu)化內(nèi)容分發(fā)機(jī)制,讓普通用戶的作品得到更多曝光機(jī)會

● 收益激勵:幫助創(chuàng)作者實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)

同時(shí),提高用戶活躍度,鼓勵用戶基于關(guān)系鏈在私域場景中產(chǎn)生更多的互動和消費(fèi)行為,讓更多用戶參與到社區(qū)互動中來。

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四、全方位用戶洞察,實(shí)現(xiàn)用戶 數(shù)字化 運(yùn)營

面對越來越龐大及多樣性的用戶群體,平臺想要實(shí)現(xiàn)用戶留存和變現(xiàn),用戶群體的劃分也必將越來越細(xì)。因此,平臺需要搭建貼合業(yè)務(wù)的用戶標(biāo)簽,挖掘不同圈層的價(jià)值潛力,制定有效的差異化產(chǎn)品運(yùn)營策略,提升細(xì)分用戶群的使用時(shí)長和付費(fèi)意愿?；谛袠I(yè)特性,神策數(shù)據(jù)在此梳理了六種常見的用戶分層方法:

第一,用戶生命周期分層。在用戶從開始接觸產(chǎn)品到離開產(chǎn)品的整個(gè)過程中,通過運(yùn)營手段不斷提升用戶粘性和價(jià)值,防止用戶流失。

第二,AARRR 模型分層。將用戶在產(chǎn)品中的行為路徑與 AARRR 模型中的各環(huán)節(jié)一一對應(yīng),確定各階段相應(yīng)的用戶群體,基于 AARRR 轉(zhuǎn)化漏斗模型找出問題所在,制定產(chǎn)品運(yùn)營策略,包括活動、內(nèi)容、權(quán)益、產(chǎn)品等,提升各層級之間的轉(zhuǎn)化效率。

第三,價(jià)值金字塔分層。根據(jù)用戶活躍表現(xiàn)、價(jià)值貢獻(xiàn)高低、影響力大小等維度從下到上搭建一個(gè)金字塔模型,再根據(jù)用戶上述維度的表現(xiàn)情況,賦予不同用戶不同的角色和權(quán)力以及上升通道,形成良性循環(huán)。

第四,四象限分層。不同的業(yè)務(wù)根據(jù)自身特點(diǎn),選取兩個(gè)關(guān)鍵維度進(jìn)行“2x2 矩陣”切分,將用戶分成 4 類,再制定對應(yīng)的用戶運(yùn)營策略。

第五,忠誠度 AIPL 模型。讓用戶從看到你(曝光、點(diǎn)擊、瀏覽)到傾向你(消費(fèi)、關(guān)注、互動、搜索、收藏等),再到購買你(充值付費(fèi))和忠于你(重復(fù)付費(fèi)、持續(xù)消費(fèi))。

第六,基于用戶興趣分層。用戶興趣分為長期偏好、短期偏好、泛化偏好。其中,長期偏好和短期偏好又分為行為偏好和營銷偏好兩類,通過用戶旅程中的觸點(diǎn)梳理相應(yīng)的用戶行為,進(jìn)而構(gòu)建相關(guān)的用戶偏好屬性標(biāo)簽,繼而根據(jù)平臺的業(yè)務(wù)目標(biāo)制定對應(yīng)的運(yùn)營策略。

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