智能数据服务平台实践
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互联网下半场人口红利过后,互联网行业新客获取成本变得非常高,从早期的几十块一个有效新客变成上百元每人,用户运营从过去粗放式的广撒网,向精细化运营、精准营销转变。 新的流量洼地越来越少,企业一方面要做到精准获客,另一方面也要使出浑身解数提升用户留存,最大化挖掘用户价值。 用户特征分析:了解产品或营销活动用户群体特征,产品设计或营销投放充分考虑目标用户的特点,设计出更符合贴合用户的产品功能,或投放更精准的用户群。 用户实时触达:用户在浏览或使用产品的过程,针对满足特定条件的用户实时触达,如用户在浏览多个商品都没有下单,给用户弹出优惠券派发弹窗或其他刺激下单的影响手段,或针对进入页面的新客派发新客礼包等,在用户行为路径中,增加触点交互,提升用户交互体验,并促进用户转化。 用户召回:对于生命周期处于预流失、已流失等阶段的用户,进行短信推送、App Push等,通过红包激励手段,召回流失用户。精准分流:产品功能迭代AB或营销活动投放,基于用户地域、性别等标签属性,进行流量的精准分层运营’。 产品智能:基于不同群体属性或兴趣偏好的用户,差异化展现产品形态,比如对于学生、务工、商务、出游等不同用户群体,提供差更符合对应用户习惯的产品风格或服务。提供数据源接入及管理功能,将数据开发线下对接开发流程线上化、自动化。 建立完善的用户、商品标签体系,提供人群圈选、场景配置能力,标签生产流程配置化,业务自助配置取代数据开发、前端开发。标签、人群服务输出,以API或数据推送方式为用户营销、产品运营提供服务。管理应用注册及调用信息,构建完整的数据链路血缘。融入算法推荐能力,实现人货场精准匹配。用户群体:产品、运营。 B端产品需求调研方法的核心原则就是找到典型用户了解其业务背景及工作流程,挖掘和创造需求。
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