1、爲何要作付費預測?git
基於用戶近期的應用內行爲和屬性特徵,結合機器學習技術,從近一週的活躍用戶中圈選出在將來一週內不一樣機率的付費人羣,這就是付費預測。github
當下,產品的變現能力是衡量其可否走向良性發展的重要考量,所以,獲取收入就成了產品運營過程當中最關鍵的環節之一。互聯網時代的下半場,流量競爭愈發激烈,存量用戶的深度挖掘顯得尤其重要。經過付費預測,提早從用戶中圈定將來一週內將產生付費行爲的用戶羣體,對這部分用戶制定針對性營銷策略,如配置限時折扣套餐等用戶運營行爲,將進一步促進付費轉化。算法
2、如何促進用戶的付費行爲產生?機器學習
拉新成本的高居不下,讓企業愈來愈關注每個存量用戶生命週期的所有價值,引導他們不斷付費與持續轉化,可幫助產品有效提高盈利能力。不斷的付費行爲,也反映出用戶的粘性。高粘性的用戶可幫助產品挖掘更多的潛在用戶,從而幫助產品實現良性盈利循環。ide
隨着產品的深度運營,各種App也慢慢摸索出適合本身行業特色的促轉化模式。其中以電商和遊戲這兩類App最爲典型。學習
(一)電商類Appui
對於電商類App來講,限時滿減等應用內活動,準點搶購秒殺的緊張氛圍營造一般會刺激付費猶豫的潛在用戶產生最終付費行爲。url
(二)遊戲類Appspa
對於遊戲類App來講,購買道具是主要付費轉化形式,除了能夠利用道具優惠活動的吸引以外,在關卡關鍵節點推送付費提醒將大大促進玩家的付費轉化。.net
3、如何結合付費預測作營收增加?
App的分類不一樣,其盈利模式也不盡相同,咱們以遊戲類App爲例,詳細介紹如何結合付費預測幫助產品增長營收。
當下遊戲的付費轉化以道具購買爲主要形式,也有很多會經過應用內的視頻廣告點擊來增長收入。咱們將從這兩個維度着手,詳細介紹付費預測的具體應用。
l 付費預測助增加原理
簡單來講,付費預測的原理就是從玩家中,基於他們前期的遊戲內行爲,例如應用版本號、近7天會話次數等屬性和行爲數據,經過算法模型,按不一樣機率區間從玩家中圈選出將來一週內可能付費的用戶。
系統默認按照將來一週內付費事件產生的機率將近一週活躍用戶分爲高(>70%)、中((20%,70%])、低(≤20%)三個不一樣受衆組。固然,也能夠根據實際遊戲和玩家特色,好比,定義機率區間爲50%-70%的中高几率付費人羣,自定義機率區間。
*圖示爲付費預測詳情頁
人羣劃分圈定完畢後,接下來就是結合增加類服務的精細化運營落地過程。
l 高几率人羣關注應用內收入
高几率付費人羣,是遊戲潛在的充值玩家,其發生付費的機率要遠遠高於其餘人羣。推送「充值限時折扣」、「限量道具放送」這樣的關鍵詞包含「特惠「、「大禮促銷」等消息,可讓用戶減小付費過程當中的心理博弈。同時「限時」、「限量」這樣緊迫感極強的詞,營造出緊張氛圍,進一步促進用戶付費行爲的產生。
當前由預測生成的高几率付費人羣,可直接用於華爲推送服務、應用內消息的受衆細分。舉個例子,當用戶瀏覽抽卡活動詳情時,經過應用內消息的後臺配置,針對高几率付費人羣,以彈窗的形式提醒用戶稀有道具限時抽的活動,這樣在用戶原本就購買意願強烈的狀況下,經過限時活動,進一步刺激付費轉化。
也能夠經過消息推送的形式,給用戶發送充值折扣類活動,基於用戶自己的付費意向作針對性推送,達到事半功倍的效果。
上述分層分羣的運營方式十分便捷,在後臺配置消息推送範圍時,直接圈選即能實現目標人羣的定向推送。
*圖示爲推送服務的預測受衆配置
l 低機率人羣關注廣告收入
對於低機率付費人羣,從其身上挖掘付費契機可謂難上加難,針對性調整營收模式,轉換盈利思路,將幫助咱們挖掘出更多他們身上的價值。最多見的另外一種遊戲營收模式即是應用內的廣告收入。
很多遊戲開發者擔憂,過多的廣告植入會影響玩家遊戲體驗,投放效果通常的同時還帶來玩家卸載的流失隱患,可謂得不償失。不如設想一下這樣的場景,當你在遊戲的關鍵關卡即將通關卻體力殆盡的時候,可是又不肯意購買遊戲道具,那麼看完一個15s激勵視頻就能復活的機會是否是就以爲很是實用?這就是遊戲內廣告的巧妙植入。
巧用玩家遊戲內心,對低機率付費用戶,以金幣、體力這樣的關鍵遊戲道具吸引他們點擊遊戲內的激勵視頻,這樣,遊戲內廣告的點擊率將大大提升,廣告收入也隨之增長。
將預測生成的低機率付費人羣用於遠程配置的過濾條件,就能實現激勵視頻的定向展現,同時不影響其餘用戶的遊戲體驗。
*圖示爲遠程配置的預測條件過濾界面
以上就是付費預測在產品運營過程當中的實際場景使用介紹,您也能夠結合當前應用的實際特色針對付費預測人羣尋找其餘營收突破點,制定差別化、多樣化運營策略。
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原文連接:https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0202547439116690078?fid=18
原做者:胡椒