APP超級用戶占比不足30%，如何轉化剩下70%的用戶？

APP還有超過70%的用戶資源還有待開發。

隨著流量紅利的漸行漸遠，APP能去哪里要用戶增長？

有些APP選擇從超級用戶身上要轉化；有些APP選擇下沉市場獲取更多的新流量；有些APP加大用戶分享的激勵籌碼以此換來用戶的裂變……但APP運營們的焦慮從未停止過，這些辦法能維持增長多久？下一個用戶運營的增長點又在哪里呢？

數據調查：大多數APP活躍用戶占比僅27.8%
為了了解APP運營們的焦慮，我們對市面上資訊類、視頻類、工具類等熱門APP用戶活躍情況進行大數據分析。分析結果顯示，除了某些采用現金獎勵進行用戶裂變的APP月活用戶占存量比例超過50%以外，三大主要類別APP月活用戶占存量比例的平均值為27.8%。

換句話說，APP還有超過70%的用戶資源還有待開發。

為什么APP不去挖掘這70%的用戶價值呢？

在數據洞察的基礎上，我們還對部分APP運營做了調研。調研發現，大部分APP因用戶畫像的能力不足，制約了精細化用戶運營的開展。比如：這些APP里約60%老用戶的畫像偏好不全或失效，同時對新注冊不活躍用戶偏好又完全未知。也就是說APP們并非不想開采這70%的用戶資源，而是他們對這些非活躍用戶缺乏了解，且沒有好的途徑和好的辦法去了解。

數據&技術壁壘，APP用戶畫像體系難以發揮作用
APP想要盤活用戶就必須先真正了解用戶。因此，用戶畫像是APP了解用戶的重要的途徑，也是精細化運營的必備工具。

APP通過用戶畫像可以發現用戶的不同特征，為用戶打上不同的標簽，再根據標簽的組合給用戶分組，進而開展分組運營。目前，不少APP都開始關注用戶畫像的應用，一些大廠在自有用戶畫像體系的基礎上還會借助第三方數據工具進行輔助，目的都是想通過精準的用戶畫像開展精細化運營。但是，APP想要用戶畫像足夠精準，需要解決的問題還很多。

APP用戶畫像的優化是一個漸進的過程，需要時間沉淀、數據積累和算法模型精進等多個必備條件。

比如，APP無法準確了解新注冊用戶的偏好，其本質就在于和用戶交互時間不夠，依靠用戶注冊時填寫的一些資料又不夠精準。APP對于沉默用戶的畫像不全的問題在于APP對于非活躍用戶的數據積累缺乏連續性和穩定性，無法了解用戶需求的遷移變化。創業期的APP受到資金和人力上的制約，對于用戶畫像的開發力度不夠，導致用戶畫像區分度不高，無法發揮作用。這些對于APP來說都不是一蹴而就的事情，也是目前的瓶頸所在。

用戶畫像創新玩法，盤活剩下70%的用戶資源
APP想要解決用戶畫像精準的問題，一方面需要有耐心，能夠持續不斷的做好用戶畫像的迭代與更新；另一方面可以借助第三方數據服務商維度全、連續性好、穩定性強的數據優勢，補全自有用戶畫像的短板，提高用戶畫像的精準度；最后，還需要結合App運營的使用場景，對自身用戶畫像的應用做出創新。

通過深入研究，結合使用場景上的痛點，總結了以下幾種創新的用戶畫像應用方法：

用法一：新用戶預測模型
APP運營為了做好新用戶冷啟動時常會用到第三方數據服務，但在使用時會發現第三方數據服務提供的標簽與自己的用戶標簽匹配度很低，無法全量覆蓋。

以消費水平標簽為例，不同的APP對于用戶消費水平標簽的定義也不同。團購類APP消費300以上就算高消費人群，而汽車類APP里10萬的車型屬于低端車型。因此，APP對于第三方數據不能拿來直接使用，最好能夠通過雙方數據建模，生成與自己標簽體系相匹配的定制化標簽。

在某資訊類APP案例中，雙方通過數據聯合建模，輸出了完整且定制的新畫像標簽，經過測試標簽預測準確度達70%。在執行冷啟動的過程中，該APP通過定制標簽為新用戶推薦感興趣的內容，新用戶次日留存率提升了18%。

用法二：沉默用戶的畫像補全
在流量紅利枯竭的今天，APP激活一個沉默用戶要比拉一個新用戶更有價值。這么做不僅能節約增長成本，更有利于APP數據積累的連續性、穩定性，也為APP數據開發與應用提供有價值的數據。

APP要喚醒一個沉默用戶，不能簡單粗暴把用戶找回來，而是需要區分用戶流失的內因和外因，對應不同的用戶和不同情況，做出不同的運營方法和解決方案。

內因可以從APP內部數據中尋找，但是對于用戶沉默的外因則需要借助三方數據的能力，了解用戶在沉默期內他們線上行為偏好的變化，圈選需要喚醒的用戶。而對于這些需要喚醒的用戶，僅僅用他們數日前在APP上留下的數據是不夠，還需要結合外部數據，洞察用戶需求和興趣點的遷移變化，通過優選渠道和定制內容，讓用戶重新活回來。

用法三：自定義用戶畫像特征
在用戶興趣偏好不斷挑戰人類想象力的今天，APP對于用戶畫像精細度與構建成本之間很難找到平衡點。標簽太粗，區分度就不夠，無法精準定向用戶。標簽細化，需要更多的數據和更長的時間積累，成本無法控制。在這樣兩難的情況下，APP運營可以通過第三方數據服務商的數據建模能力，結合自己對于某領域的深入研究，實時創建和更新區分度高的特征，幫助用戶畫像的優化。

比如，對于籃球愛好者的標簽，傳統的區分特征是根據用戶籃球類應用偏好程度來分。APP如果想要標簽更加精準，可以結合用戶觀看比賽的特定行為，特定的線下場景來自定義特征，產生更精準的用戶標簽。

總之，移動互聯網即將邁入向內增長的時代，APP對精細化運營的要求會越來越高，而用戶畫像在精細化運營中的助攻作用將會越來越凸顯。APP只有做精做好用戶畫像，才能真正了解、把握住用戶的需求，做好產品與服務，實現在轉化好30%超級用戶的同時，盤活剩余70%的用戶資源。