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如何制定新用戶推薦策略?會相親就對了 | 成都傳媒

時間:2020-01-31

新用戶,從字面理解,就是全新的用戶,于產(chǎn)品而言,猶如一片白紙。圍繞新用戶所做的一切,稱之為冷啟動。

在實際工作中,我深切感知到新用戶冷啟動與男女相親如出一轍,都是使盡渾身解數(shù)給對方(用戶)留下好印象,今天就跟我們的用戶來次相親,目標(biāo)就是把他(她)留在身邊。

相親三步曲:

  1. 認(rèn)識對方(用戶)—知己知彼
  2. 怎樣滿足對方(用戶)需求—投其所好
  3. 用什么方式滿足對方(用戶)需求—用對方法

當(dāng)我們得知要與人相親,前期需要用盡一切方法打聽對方信息,可能一無所獲,也可能有所收獲,如面貌長相、學(xué)歷、工作、家庭情況等。

運營新用戶也是如此,前期需要動用一切手段去認(rèn)識了解用戶。實踐證明,認(rèn)識他們真不容易呀。

產(chǎn)品之于用戶認(rèn)知為0,系統(tǒng)推薦沒有任何信息可參考,此時就需要做好萬足準(zhǔn)備,小心翼翼的試探,避免觸及雷區(qū)?;蜻\用通用方法論,投放所有人可能都喜愛的內(nèi)容。

(1)利用技術(shù)手段獲取

  1. 利用GPS與IP獲取用戶定位信息,知曉用戶地理位置;
  2. 獲取用戶手機安裝APP list信息,猜測興趣傾向。

優(yōu)勢:可信度高,可利用程度高。

劣勢:需要人工梳理整合,操作成本高,如對APP list的人群、興趣映射標(biāo)準(zhǔn)定義。

(2)利用產(chǎn)品卡片,主動收集

1)設(shè)置興趣開屏(年齡+性別+興趣品類)卡片,收集用戶主動選擇的信息。

優(yōu)勢:用戶主動選擇,可利用程度高

劣勢:用戶主動選擇比例低,覆蓋用戶面低;用戶選擇可信度有待評估;

(3)利用渠道來源猜測獲取

用戶來源渠道:根據(jù)不同預(yù)裝機型用戶粗粒度畫像,對拉新用戶人工建模。如小米的用戶偏下沉、中老年,oppo用戶偏年輕女性,華為用戶偏中高端等。

用戶增長:根據(jù)不同投放素材,人工定義拉新用戶模糊畫像。如投放“廣場舞”素材,拉新用戶可能更偏中老年女性;投放“相聲”素材,拉新用戶可能更偏中老年男性。

優(yōu)勢:對于用戶群認(rèn)知清晰,實操性強。

劣勢:一旦用戶認(rèn)知出現(xiàn)偏差,可能出現(xiàn)不可逆后果。

當(dāng)用戶進入產(chǎn)品,有了相應(yīng)行為反饋,系統(tǒng)機器就可快速捕捉利用這些信息,如點擊行為、訂閱行為、搜素行為、評論行為、轉(zhuǎn)發(fā)行為、收藏行為等。

優(yōu)勢:用戶行為真實反饋,直接反應(yīng)用戶心理,可利用程度高。

劣勢:是把雙刃劍,若應(yīng)用不當(dāng),可能適得其反。

當(dāng)我們了解對方(用戶)之后,就該想想怎樣投其所好,送什么禮物能讓她開心。那么對于新用戶來說,就需要根據(jù)產(chǎn)品自身定位于調(diào)性,提供能讓用戶獲得愉悅感的東西,這種東西可統(tǒng)稱為內(nèi)容。

(1)信息流資訊類產(chǎn)品

單圖、三圖圖文+大圖、單圖視頻(短視頻+小視頻)是主流內(nèi)容形態(tài),也是用戶消費的主流內(nèi)容,可能對于不同的用戶,對于兩種內(nèi)容形態(tài)偏好有所不同,比如下沉用戶對短視頻消費需求更高。

代表性產(chǎn)品:今日頭條、騰訊新聞、一點資訊等。

(2)社區(qū)類產(chǎn)品

短內(nèi)容是主流內(nèi)容內(nèi)容形態(tài),囊括圖文與視頻,輔以評論補充,滿足用戶對內(nèi)容的消費需求。

代表性產(chǎn)品:最右、皮皮蝦、小紅書等。

(1)利用主題、話題等產(chǎn)品形式,對優(yōu)質(zhì)內(nèi)容進行整合包裝,最大化用戶一次點擊價值。

代表性產(chǎn)品:最右、即刻等

(2)利用不同維度榜單聚合優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,提升優(yōu)質(zhì)內(nèi)容曝光與新用戶留存。

代表性產(chǎn)品:嗶哩嗶哩等

當(dāng)我們搜集到符合他(用戶)興趣需求的禮物(內(nèi)容),那么我們需要通過怎樣的方式將其送到對方(用戶)面前,這是值得深究的問題。

在日常工作實踐中,“內(nèi)容池”這種方式被廣泛應(yīng)用,它是鏈接用戶與內(nèi)容的隱形介質(zhì),它就像是一座橋,讓合適的內(nèi)容與合適的用戶見面。針對不同場景的新用戶冷啟動,內(nèi)容池實際策略運用有所不同。

思考點:系統(tǒng)機器沒有任何信息可用,那么著重點應(yīng)該放在內(nèi)容本身。

什么樣的內(nèi)容大家都愛看?

廣義上看,就是通常所說頭部內(nèi)容,普適性內(nèi)容,如社會熱點、娛樂八卦、搞笑幽默、休閑消遣、歷史文化、情感正能量等等。

細(xì)粒度來看,可能更偏通俗、優(yōu)質(zhì)精品,如從標(biāo)題、封面圖、內(nèi)容調(diào)性、豐富性、完整性、可讀性等維度進行區(qū)分,摒棄標(biāo)題黨、涉性低俗低質(zhì)內(nèi)容,擁抱好標(biāo)題、內(nèi)容豐富、可讀性強的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

再往深層次思考,內(nèi)容消費也是滿足人性底層需求的過程,只有透過現(xiàn)象看本質(zhì),抓住人性底層需求,才能真正滿足需求?。

我們來看兩個例子:

由此我們再進行重復(fù)推演,可將人性底層需求大致分為七種:

  1. 逐利心理
  2. 兩性心理
  3. 懶惰
  4. 虛榮心
  5. 共情需要
  6. 社交貨幣
  7. 安全感

我們可根據(jù)人性的底層需求,結(jié)合內(nèi)容本身質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),挖掘優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,滿足用戶內(nèi)容消費需求。(這一塊不詳寫,后續(xù)想再單獨寫寫這塊,歡迎大家一起交流)

實際應(yīng)用案例一:百看不厭內(nèi)容實驗

我們曾在冷啟動項目中做過一次嘗試,單純從通用精品內(nèi)容切入,挖掘用戶百看不厭的內(nèi)容。用內(nèi)容池進行聚合,借助算法機器按照一定的策略規(guī)則推薦到用戶面前。

我們采用保底池的方式,新用戶前10刷生效,一刷出2-3條內(nèi)容,圖文與視頻按照2:1的比例推薦(因為feed流圖文與視頻有固定坑位比),從數(shù)據(jù)效果看,人均點擊等過程指標(biāo)較好,用戶會點擊這部分內(nèi)容,但是次日留存等結(jié)果指標(biāo)較差,究其原因可能有這么幾點:

1)實驗策略設(shè)計:沒有剔除其他干擾因素,用純凈的環(huán)境進行實驗測試

feed流中一刷推薦10條左右內(nèi)容,實驗覆蓋只有2-3條,剩下6-7條被廣告、其他渠道召回內(nèi)容占據(jù),造成的后果就是,用戶點擊實驗內(nèi)容池推薦內(nèi)容,但其他渠道召回推薦內(nèi)容低質(zhì),引起用戶反感,整體用戶體驗差?。

2)內(nèi)容選材上:孤立看待數(shù)據(jù)與內(nèi)容質(zhì)量,且對內(nèi)容消費深層需求研究不夠

內(nèi)容挖掘整體思路與上方如出一轍,從人工經(jīng)驗視角出發(fā)去挖掘優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,從實操過程來看,大家在找內(nèi)容很容易陷入思維局限怪圈。

大家找內(nèi)容思路沒錯,但在實操過程中,單純依靠編輯經(jīng)驗,過于關(guān)注數(shù)據(jù),過于關(guān)注文章質(zhì)量,將二者孤立看待,沒有更深層次思考什么內(nèi)容能更好滿足底層人性需求。

點擊率等數(shù)據(jù)好的內(nèi)容,是機器分發(fā)的后驗數(shù)據(jù),但它只是抓住了人性一部分弱點,如兩性心理(推薦低俗、色情內(nèi)容),我們需要跳出機器推薦的局限,更全面的看待人性需求,比如人性共情需求,是體會他人生活中感受,那么滿足此類需求的內(nèi)容就很多,如人物勵志、逆襲類內(nèi)容、正能量類內(nèi)容等等。在內(nèi)容爆炸的互聯(lián)網(wǎng)時代,怎樣抓住人性需求,為其提供高品質(zhì)內(nèi)容,這是?決勝王道。

實際應(yīng)用案例二:興趣試探

興趣試探,顧名思義就是試探性為用戶推薦不同品類內(nèi)容,這是一種比較通用的冷啟動內(nèi)容推薦策略。

興趣試探實驗,我們采用保底池+興趣試探池的方式進行,內(nèi)容池可分為四個狀態(tài),分別是出生、激活、正常、死亡。

出生:內(nèi)容池初始狀態(tài)

激活:當(dāng)針對不同用戶,不同品類內(nèi)容被推薦出來時,內(nèi)容池就進入激活狀態(tài),不斷輸出內(nèi)容。

正常:當(dāng)用戶對試探內(nèi)容有行為反饋(點擊、評論、分享等),內(nèi)容池開始進入正常狀態(tài),進一步擴大試探品類。

死亡:隨著試探深入,以及機器推薦及時反饋,用戶反饋也越發(fā)正向,進入正向循環(huán),內(nèi)容池也就開始進入死亡狀態(tài),逐漸進入機器個性化推薦序列。

這里有一點需要注意,從激活到正常這個階段,我們實操時采用了激進策略,當(dāng)用戶點擊試探品類內(nèi)容,算法機器及時給出點擊反饋,且反饋的內(nèi)容權(quán)重較高,造成用戶興趣逐漸單一化,刷不出其他品類試探內(nèi)容,也造成實驗結(jié)果不達預(yù)期。

我們當(dāng)時研究了今日頭條的試探機制,總結(jié)如下:

試探機制可進行拆分理解:

現(xiàn)有試探品類A、B、C、D等頭部品類,1、2、3、4等垂類品類。頭部品類與垂類品類內(nèi)容覆蓋顆粒度由粗到細(xì),保證內(nèi)容豐富性。

用戶第一刷:頭部品類內(nèi)容占比50%、垂類品類內(nèi)容占比50%(具體比例可根據(jù)實際效果靈活調(diào)整),先出各品類頭部內(nèi)容?。

隨著刷新深入,會有兩種用戶行為表現(xiàn):

1)若用戶有行為反饋,則及時作出點擊反饋,也需繼續(xù)試探未推薦品類內(nèi)容,以及推薦過但用戶未點擊的品類內(nèi)容。

  1. 試探未推薦品類內(nèi)容,保證每刷占比30%-40%左右(具體比例可根據(jù)實際效果靈活調(diào)整),且試探推薦的內(nèi)容顆粒度可逐漸由粗到細(xì),?試探用戶的興趣極限。
  2. 推薦未點擊品類內(nèi)容,若用戶連續(xù)2-3刷未有行為反饋,則需降低推薦權(quán)重,甚至停止推薦。

2)若用戶沒有行為反饋,也許用戶刷2-3刷也就走了(根據(jù)對新用戶研究,用戶平均只會給2-3刷的機會),所以在前2-3刷做好試探品類配比,以及各品類內(nèi)容挑選極為重要。

人工對獲取到的用戶信息進行加工,將其轉(zhuǎn)化成可用的信息,比如將拿到的APP list、用戶增長投放素材轉(zhuǎn)化成人群信息,然后再對人群內(nèi)容偏好進行研究,可通過市場上研究報告,平臺已有的用戶畫像信息等方式進行梳理收集,然后再進行目標(biāo)內(nèi)容聚合,進行策略實驗,效果回歸,通用的實驗流程如下:?

實際應(yīng)用案例:利用相聲素材投放進行用戶拉新,按照上面的通用實驗流程可以這樣拆解:

信息加工與轉(zhuǎn)化:愛看相聲相聲小品人群更偏中老年男性

人群內(nèi)容偏好研究:

1)研究方法—利用平臺已有畫像+市場上人群研究報告進行梳理總結(jié)。

  1. 畫像側(cè)可從大小類、關(guān)鍵詞、內(nèi)容源、實體等維度切入
  2. 研究報告可從具體的信息點總結(jié)

2)研究結(jié)果:中老年男性人群內(nèi)容偏好,在內(nèi)容品類上更偏軍事歷史、健康養(yǎng)生、種花養(yǎng)草、農(nóng)村生活、社會正能量、社戶熱點、情感婚姻等等。

目標(biāo)內(nèi)容聚合:

1)內(nèi)容池通過各個品類優(yōu)質(zhì)內(nèi)容源、頻道等召回內(nèi)容

2)內(nèi)容池分為人群內(nèi)容池A——聚合喜愛相聲人群可能愛看的內(nèi)容;相聲強相關(guān)內(nèi)容池B——聚合優(yōu)質(zhì)相聲視頻內(nèi)容。

建設(shè)兩個內(nèi)容池的訴求:

1)相聲強相關(guān)內(nèi)容池用來滿足用戶對相聲視頻的內(nèi)容消費需求,通過相聲投放素材拉新的用戶,是對相聲有著強需求。

2)當(dāng)滿足用戶對相聲的強需求后,再用人群內(nèi)容池進一步滿足對其他內(nèi)容的需求。

3)兩個內(nèi)容池在實際策略中,A+B組合推薦,協(xié)同滿足用戶內(nèi)容消費需求。

線上策略實驗:為A+B兩個內(nèi)容池設(shè)定推薦位置,生效刷數(shù)等,比如相聲強相關(guān)內(nèi)容池B推薦位置為2、4、6、8,人群內(nèi)容池A推薦位置為5、7、9、10。針對相聲素材拉新用戶前10刷生效(具體刷數(shù)與位置可根據(jù)實際效果靈活調(diào)整)

數(shù)據(jù)效果回歸:

1)整體數(shù)據(jù)表現(xiàn):重點關(guān)注策略實際覆蓋用戶量、人均點擊、人均停留、滲透率、次日、2日、3日等天數(shù)留存等。

2)內(nèi)容池表現(xiàn)數(shù)據(jù):重點關(guān)注內(nèi)容池內(nèi)容實際曝光、點擊、停留時長等。

走通整個流程,根據(jù)數(shù)據(jù)效果,再靈活調(diào)整內(nèi)容池內(nèi)容,以及線上推薦策略調(diào)優(yōu),提升新用戶留存。

最后借用我們領(lǐng)導(dǎo)說過的一句話,結(jié)束此文,新用戶就是個迷,想要弄懂它,太難了,只有不停摸索總結(jié),在實踐中尋求方法論真理。

我們與人相親也是如此,想要真正弄懂一個人,也很難,得經(jīng)過長時間相處磨合,不停摸索總結(jié),才能收獲真心。

愿所有人,都能找到真愛!愿所有產(chǎn)品的新用戶,都能穩(wěn)穩(wěn)的留住!

 

作者:珂然

來源:微信公眾號“珂小汪”

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