信息化时代，外部市场环境不断变化，企业数字化营销转型进程加快。数据孤岛的打破以及细颗粒级的用户精细化运营帮助越来越多的开发者实现业务增长。

本文我们将介绍如何以华为分析服务的预测能力为前提，结合实际场景，通过Push、应用内消息、远程配置等多样化的用户触达方式，多触点运营促进业务的可持续增长。

场景一：预测人群情景化触达，提升运营效率

众所周知，未雨绸缪比亡羊补牢更加高效。同样，在用户运营过程中，通过AI算法提前预测用户在近期一段时间内发生某关键行为的概率，如流失、付费等。以用户潜在意愿为参考制定运营策略，将有效提升运营效率。

举个例子，通过付费预测模型可从近7天的活跃用户中圈定未来一周内高概率付费人群，那么，当这部分用户浏览App内的某些关键页面时，比如会员介绍页、道具展示页等，就可以借助应用内消息，以浏览该页面作为触发事件，对高概率付费人群推送如“限时折扣套餐”这样的弹窗消息。基于用户原有付费意愿，结合恰当时机的情景化触达，可有效减少用户在付费过程中的心理博弈，促进付费转化。

图示为针对高概率付费用户创建应用内消息

场景二：预测人群差异化运营，挖掘增长动能

当产品进入稳定增长阶段，千人一面的传统运营方式显然难以留住用户，更别提从用户身上挖掘增长付费点。上文提到，预测可以让我们提前了解用户的行为意愿，那么，通过差异化的人群运营，则有利于挖掘更多增长动能。

某休闲益智类手游，以应用内购买和游戏内广告收入为主要盈利方式。随着市场上同类产品的不断涌现，如何合理地在玩家游戏体验和广告点击增加收入两者间寻找平衡点，成了其日常运营的一大难点。

付费预测模型将最近一周的活跃用户划分为不同概率的付费群体，运营人员根据用户付费概率的高低，结合远程配置功能对用户闯关失败后的界面做了差异化展示。高概率的付费用户配置复活道具推荐界面，而低概率付费用户则配置广告激励视频。既不影响潜在付费大R用户的游戏体验，又可以一定程度上增加应用内的广告点击。

图示为针对高概率付费用户添加远程配置条件

场景三：预测人群多样化分析，探索用户行为差异根因

用户从活跃到流失，历经一个非常关键的沉默期，只有把握住这个阶段，深度分析其共性行为特征与属性偏好，找到相关症结点，才能对症下药。

某社交类应用，通过流失预测模型提前圈定了不同概率将在未来一周内流失的用户，在查看高概率流失用户的应用版本分布时，发现几乎都集中在了新版本。

图示为某应用高概率流失用户版本分布详情

推断分析：用户虽更新版本但却易流失，很有可能是因为新版本玩法的不了解。可通过适当地消息推送，对预测的高概率流失用户针对性推送新版本玩法介绍等消息，以促进用户再次活跃。

当然，也可以结合用户分群，通过更深层次的用户行为分析，探索高风险流失用户的根因。例如，上述高概率流失用户集中在新版本，可以根据用户属性，将使用新版本的用户创建一个细分受众。创建完成后，再通过受众组合的方式，将预测的高概率流失用户与使用新版本的用户取交集，这样就可以圈定出使用新版本的高概率流失用户。

图示为通过华为分析创建组合受众界面

创建完成的受众可在“过滤器”中作为筛选条件，结合其他分析报告分析这部分用户的行为特征。例如，可以在页面路径分析报告中，通过过滤器筛选该受众，查看其行为路径特征；同样可在启动分析报告中查看该受众的启动时段分布等。以进一步地下钻，深度洞察用户趋于流失的应用内行为偏好。

以上就是华为分析服务预测能力针对用户分层精细化运营的简单介绍，相信通过情景化、差异化、多样化等不同的运营触达方式，将显著提高您的运营工作效率。

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