神策數據：數字化運營助力文娛行業(yè)實現高速增長

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隨著互聯網的不斷發(fā)展,國內市場的流量紅利正逐步消失,整體大盤增長乏力的背景下,文娛產品整體在線時長持續(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勁助力。與此同時,自網絡安全法實施以來,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,亟需大量的優(yōu)質內容、良好的社區(qū)氛圍、精細化的運營方式,不斷迭代、突破創(chuàng)新。

神策數據發(fā)布《大文娛產品:數據驅動引領增長新思路》白皮書,總結了文娛行業(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,精準獲客是穩(wěn)健發(fā)展基本盤;第二,內容為王時代,構建差異化消費價值、強化社區(qū)感知是提升用戶粘性的捷徑;第三,用戶付費心智逐步養(yǎng)成,精細化分層運營實現用戶體驗與平臺收益最大化雙贏。

同時,神策數據詳細講述了文娛平臺如何在拉新、留存、變現的業(yè)務場景上,通過數字化運營,給用戶提供精準和個性化的服務,提升高質量用戶留存和變現,實現用戶體驗和平臺收益最大化。

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一、增長前后鏈路打通,精準 ROI 測算,實現高質量增長

廣告投放環(huán)節(jié),穩(wěn)抓投放過程核心痛點,逐個擊破:投放前,通過目標客群定位與畫像洞察,通過種子人群包實現公域 Lookalike。投放中,應用 DeepLink 技術縮短用戶跳轉的路徑并提升活動轉化效果,深度回傳助力 oCPX 投放,基于 One ID 實現精準歸因;投放后,搭建廣告投放分析指標體系衡量廣告流量帶來的轉化效果,構建可視化報表與概覽進行展現、點擊、消費等數據的分析和效果對比,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、風控體系、價值評估五維度科學評估,構建裂變拉新指標體系,從數據層面對業(yè)務現狀有較客觀的認識,讓每一次決策都有足夠的證據支撐。

二、用戶行為數據反哺內容引入與質量評估,數據 分析 指導內容生態(tài)構建

首先,內容洞察引導內容引入。文娛產品本質上是內容產品,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,進行內容選型,做什么樣的內容品類、內容的創(chuàng)作者是誰、通過什么樣的方式吸引創(chuàng)作者入駐」。有了內容以后,如何估算引入內容的數量、怎么做內容的質量評估、如何評估內容的 ROI,各個模塊都需要數據支撐。

然后,搭建內容質量評估體系。通過人工評估、數據評估、模型評估、貨幣化評估等評估方式多維度立體評價內容;從用戶、內容和平臺視角評估內容流量效率。

其次,高效利用精準內容流量。采用人工分發(fā)或者推薦模型分發(fā)的方式進行內容分發(fā)。神策智能推薦的個性化推薦、相關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、打造獨特的社區(qū)氛圍,激勵內容創(chuàng)作,鼓勵社交資產沉淀,提升平臺用戶粘性和消費時長

搭建用戶創(chuàng)作激勵體系,提升 UGC 內容數量和質量改善社區(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,降低普通用戶的創(chuàng)作難度

● 流量激勵:優(yōu)化內容分發(fā)機制,讓普通用戶的作品得到更多曝光機會

● 收益激勵:幫助創(chuàng)作者實現商業(yè)變現

同時,提高用戶活躍度,鼓勵用戶基于關系鏈在私域場景中產生更多的互動和消費行為,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,實現用戶 數字化 運營

面對越來越龐大及多樣性的用戶群體,平臺想要實現用戶留存和變現,用戶群體的劃分也必將越來越細。因此,平臺需要搭建貼合業(yè)務的用戶標簽,挖掘不同圈層的價值潛力,制定有效的差異化產品運營策略,提升細分用戶群的使用時長和付費意愿?；谛袠I(yè)特性,神策數據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品到離開產品的整個過程中,通過運營手段不斷提升用戶粘性和價值,防止用戶流失。

第二,AARRR 模型分層。將用戶在產品中的行為路徑與 AARRR 模型中的各環(huán)節(jié)一一對應,確定各階段相應的用戶群體,基于 AARRR 轉化漏斗模型找出問題所在,制定產品運營策略,包括活動、內容、權益、產品等,提升各層級之間的轉化效率。

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

第四,四象限分層。不同的業(yè)務根據自身特點,選取兩個關鍵維度進行“2x2 矩陣”切分,將用戶分成 4 類,再制定對應的用戶運營策略。

第五,忠誠度 AIPL 模型。讓用戶從看到你(曝光、點擊、瀏覽)到傾向你(消費、關注、互動、搜索、收藏等),再到購買你(充值付費)和忠于你(重復付費、持續(xù)消費)。

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梳理相應的用戶行為,進而構建相關的用戶偏好屬性標簽,繼而根據平臺的業(yè)務目標制定對應的運營策略。

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