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为了帮助互联网文娱平台通过精细化运营,实现提升用户留存、消费时长、营收贡献等三大业务目标,神策数据基于多年数据驱动的实践,推出文娱行业解决方案,并将整个方案拆解为增长、留存、商业化三个部分,分别提供业务和策略解决方案。

本篇为神策文娱解决方案系列文章之增长篇,将结合多个案例,重点介绍如何通过精细化的广告投放及裂变拉新,帮助文娱平台实现高增长。

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一、广告投放

投放增长是文娱行业比较常见的用户增长方式,如何选择投放的目标用户?如何创作广告素材?每个素材的投放效果如何?不同渠道的用户质量怎么样,后续在平台内表现如何?都是文娱平台投放过程中比较关心的问题。

投放前,通过数据分析,可以展示平台用户画像,了解当前用户分布及什么样的用户更喜欢自身产品,进而确定用户增长的人群方向。

投放后,文娱平台通过神策数据的渠道分析、归因分析、人群标签、用户画像等,可以清晰了解不同的素材在投放过程中表现如何,用户引入之后在站内的表现如何等,运营人员也可以根据实际数据效果不断优化广告素材。

△ 神策数据素材分析报表界面(数据为模拟)

神策广告云素材分析通过 MKT-API 的数据接通,能够帮助文娱平台实现素材维度的公域与私域数据打通,省去繁琐的数据拼接和函数结算,对投放效果进行归因从而精准评估 ROI。在公域数据上,通过全面对接头部媒体平台,实现媒体侧的广告效果回传,从而获得不同媒体用户行为数据的洞察。同时,在私域数据方面,支持分媒体、分计划、分创意、分广告素材等多维度的 ROI/ROAS 计算,然后基于 One ID 的全链路数据打通,实现多媒体投放深层转化的效果归因,获取不同价值分层用户的触媒偏好,及不同媒体的目标人群集中度,从而识别高价值媒体。

△ 神策广告投放报表界面(数据为模拟)

同时,通过一站式拉通媒体渠道数据,建立贯穿广告投放-平台运营-用户运营等链路的广告效果评估体系,不管是投放信息流广告、搜索广告、应用商店、朋友圈广告或是海外媒体等,都可以真实评估转化质量,降低对接成本,提高效率。

举个例子,某视频拍摄平台在进行广告投放时,根据是否有关键行为、无关键行为时有无访问首页,将用户分为三个层级,通过对用户的设备制造商、省份等维度进行数据洞察,发现:

  虽然华为用户规模大,但是深度用户占比并不高,苹果用户中深度用户占比较高

  华为用户和小米用户产生关键行为概率更好,而苹果用户未进入首页的占比较高,相对无耐心

  海南和西藏虽然用户量较少,但是深度用户占比较高,考虑可能是旅游用户较多

针对上面的数据洞察,为了更好的投放效果,该平台对投放素材、渠道和人群包进行逐一优化:

  扩大苹果用户的买量规模,根据用户特征设计投放素材,精细化买量,并增加 ASA 投放

  为了提高苹果新用户的留存,对已有苹果用户进行分层分析,了解使用偏好,实现个性化新用户冷启

  针对海南、西藏、云南等旅游地区,增加旅拍内容推荐的 A/B 试验,增强用户黏性与使用深度

经过优化,该平台的投放效果有显著提升。

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二、裂变拉新

文娱类产品近几年越来越多地采用裂变拉新的方式做增长,一般裂变时需要考量“在什么场景做”“用什么激励方式”“策略玩法”“风控体系”“拉新用户价值评估”等五个维度的问题,同时可以通过 A/B 试验数据来优化裂变拉新策略。

具体来看:

(1)在什么场景做裂变拉新

通常,文娱平台会采取两种策略——强硬策略和柔软策略,强硬策略指的是如果用户希望看一本小说,那用户需要帮平台贡献一个新用户;而柔软策略则是进行裂变活动时,如果用户看到了,并且完成了拉新,那么平台提供对应的奖励。通过对各场景的拉新转化率进行分析,进而选择转化率高的场景进行裂变。

(2)用什么激励形式

激励时,可以用钱、会员、直播打赏礼物等增值服务,或是各种虚拟奖励。对于不同的用户群体,对于不同的激励,用户反馈也不同,通过标签画像可以识别对应用户群体,采用差异化的策略,提升活动效果。

(3)策略玩法

活动玩法要尽量有趣有新意,吸引老用户传播,同时在传播后转化新用户的效率要提升。激励策略和玩法产品设计,都可以通过 A/B 测试评估具体效果,找到更有效的方式。

(4)风控体系

裂变活动提供的激励是有价值的,尤其是金钱激励,往往会吸引一些人来钻空子,也会出现大量羊毛党,因此需要风控来规避风险,比如通过实时数据洞察和预警,便于及时发现风险采取对应策略,减少损失。

(5)拉新用户的价值评估

在活动中,对于那些乐于分享的用户被称为“羊头”,整个裂变策略需要重点运营好这些用户,找到最合适的“羊头”需要对用户群体进行评估,根据被拉新转化用户价值不同,需要分维度评估被拉新用户的价值,进而不断调整整个裂变拉新策略的投入产出比。

同时,为了提升被拉入新用户的留存,产生深度消费,可以在合适的时机通过合适的方式进行精细化的用户触达;同时对于这些新用户的冷启动,可以通过个性化推荐帮助用户更快找到符合其偏好的内容类型,帮助新用户进行深度消费转化。

此外,通过裂变活动的激励与风控、活动分析、用户治理评估的实时指标数据看板,平台可以对裂变活动的获客归因进行具体分析,进一步评估用户质量。同时,应用矩阵分析法,通过拉新数量和拉新用户质量两个维度进行划分,洞察不同分群用户特征和数量分布情况。

另外,通过分析分享的核心漏斗或用户行为路径等各节点转化数据,能够定位具体流失环节,对不同群体的用户进行特征挖掘,从而实现用户和平台共赢的活动效果。

举个例子,某平台对裂变活动的分享落地页 UI 进行 A/B 试验,A 素材突出好友的学习经历以及赠送给对方的优惠券;B 素材突出介绍 APP 内部提供的品牌内容、宣传价值。试验结果显示,在整体用户中第二种 UI 设计的效果略好一些。

但通过进一步数据分析发现两种 UI 各自对不同的用户有突出的效果,例如:对于三线以下城市用户/手机价格 3500 以下的用户,第一种的分享率和拉新成功率更高;而对于一线城市/各品牌最新机型手机用户,第二种的分享率和拉新成功率更高。于是,该平台在不同城市采取不同的分享落地页素材,从而提升整体新用户注册和付费转化情况。

毫无疑问,无论是投放增长还是裂变增长,都需要一定成本的投入,同时也期待后期有收益回报。同时,不同的投入类型、方式带来的收益也不同,所以增长团队都需要一套 ROI 评估体系衡量工作的效益。当文娱平台业务发展到一定复杂程度时,成本和收益可能不再是金钱,这时平台往往需要权衡全生态体系的投入产出。而复杂体系下的 ROI 核算,通常都需要算法模型的辅助,对于业务复杂度高且深度精细化的文娱平台,神策可以提供对应复杂体系的 ROI 梳理咨询服务,从而快速厘清核算思路,找准方向。

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2022年05月10日 于上海

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