作好付費預測，揭開用戶轉化的關鍵祕密

互聯網時代進入下半場，流量的競爭愈發激烈。揭開用戶轉化的關鍵祕密，不斷增長用戶的付費轉化，是產品變現、走向良性發展的重要環節。

數據驅動運營，當下不少增加方案提供的是基於用戶的歷史行爲作出的一系列深度挖掘，如，當用戶產生付費行爲後的歸因。那如何在用戶付費以前，挖掘出他們的屬性和行爲偏好，並作出相應的有助於付費轉化增長的產品決策？且聽華爲預測服務一一道來。

1、如何界定用戶將產生付費行爲

付費行爲的發生毫不是偶然，都是通過前期的廣告拉新、產品體驗、競品對比等一系列活躍動做後纔會產生。所以，付費預測必定是從近期的活躍用戶中細分出高潛力的付費用戶，固然，應用內購買事件是付費行爲產生的直接結果。

華爲預測服務的付費預測任務，使用應用最近兩週內用戶的付費數據訓練模型，以預測應用最近一週的活躍用戶在將來一週內購買付費的機率。從預測原理不難看出，基礎數據和模型的訓練都依賴於您的應用上報的用戶應用內購買事件，充足的數據是付費預測任務順利開展以及準確性保障的前提。

2、高潛力付費用戶羣體有什麼特徵

促使用戶產生付費行爲的緣由多種多樣，好比，當用戶瀏覽產品詳情某句文案觸動了他，讓他產生了共鳴因此願意爲此買單；又或者是當前的限時折扣對比市場其餘競品有明顯優點，因此用戶選擇採購等。所以，深度洞察分析預測出來的高潛力付費用戶，分析他們有無明顯屬性和行爲上的特徵，對產品運營策略的制定是十分必要的。

以某APP爲例，咱們選擇系統預測出來的高几率付費用戶深度剖析，在添加受衆分析指標維度的時候，能夠選擇新用戶狀況、累計頁面瀏覽次數、最近一次使用等卡片來分析。

從受衆卡片展現的詳情來看，預測出來的高几率付費用戶羣體表現出明顯的屬性和行爲特徵：以老用戶爲主、近期使用頻繁，且累計使用頻率也都比較高。咱們能夠作以下推斷：這部分用戶對產品已經有了必定的瞭解，且購買慾望較大，依舊沒有付費下單的緣由頗有多是產品的訂價略高或者產品並非剛需，用戶在觀望折扣活動或者對比競品。

這時，推動一次大促活動，就能夠吸引住正在徘徊猶豫的準付費用戶，引導他們產生最終的付費轉化行爲。限時折扣、福利補貼是絕大多數產品會選擇的運營策略之一，全應用內的推送，每每會帶來高昂的運營成本，甚至成本花費超過用戶的付費轉化，這就是不少運營頭疼的預算控制問題，下面咱們接着探索如何經過預測服務進一步實現精細化運營。

3、如何促進用戶的付費轉化

預測出來的付費用戶畫像有了，下面就是如何將這部分用戶價值最大化。上文已經提到採起一次折扣福利活動的運營策略，那麼接下來就是如何結合預測服務讓該方案最終落地。

經過預測服務生成的用戶羣體可用於其餘AppGallery Connect能力的受衆細分，咱們能夠選擇遠程配置功能來實現最終的活動落地。

在遠程配置的配置條件管理頁面，選擇預測做爲過濾條件，而後添加預測條件下的具體活動配置項值，這樣就能夠將本次的折扣福利活動僅對高几率付費用戶展現。既達到了精準觸達目標用戶羣的目的又實現了成本最小化。

在覆盤用戶付費詳情的時候，咱們發現，相較於前期未開展針對性促銷活動，本次活動大大提升了用戶的付費轉化率，且運營成本較小。

固然您還能夠將預測生成的用戶羣體用於其餘業務需求，好比，在制定增加運營方案時，可經過A/B測試來實驗不一樣策略對用戶付費轉化的引導做用，結合最終實際的轉化數據，擇優選擇運營策略。

以上就是華爲預測服務付費預測任務的簡單介紹，想要了解更多並開始使用，點擊此處查看文檔。

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原做者：胡椒