用戶流失了，觸達難？ 活動做了那麼多，轉化仍然很低？ 運營也需要提前思考，預測用戶動向，提前精準觸達，才能事半功倍。結合HMS Core分析服務的預測服務和智能運營，洞察營銷時機，實時落地營銷策略，提升用戶運營效率。 預測服務擁有精準預測模型和深度人群洞察，支持查看近一周的預測準確率，幫助運營者做出 ...
用戶流失了，觸達難？
活動做了那麼多，轉化仍然很低？
運營也需要提前思考，預測用戶動向，提前精準觸達，才能事半功倍。結合HMS Core分析服務的預測服務和智能運營，洞察營銷時機，實時落地營銷策略，提升用戶運營效率。
預測服務擁有精準預測模型和深度人群洞察，支持查看近一周的預測準確率，幫助運營者做出更科學的運營策略。
智能運營提供周期性定時任務和實時觸髮型任務，幫助運營人員減少運營成本，能夠持續精準地進行活動轉化。
預流失周期召回，提升應用內留存
重新吸引已流失的用戶十分困難，因此提前預測用戶流失風險至關重要。
例如，當用戶出現產品體驗流失或競爭流失風險時，可通過用戶相關特征數據提前預測，將未來一周內可能流失的用戶細分出來，針對這部分受眾人群，策劃開展相應的預召回活動，喚醒用戶，可有效提高用戶留存。
通常運營人員也會嘗試根據現有的應用內數據或自身的經驗來做流失預判，並採取一些措施來延緩流失，但這種準確率可能不高。
而預測服務運用AI演算法，結合機器學習技術，建立和訓練相關預測模型，幫助開發者從受眾中發現潛在目標受眾人群，大幅提升預測準確度。
*預測服務工作原理
例如，游戲類應用一般比較關註用戶活躍，通過智能運營對高概率流失人群設置周期性任務，在用戶接近流失時發送游戲內贈禮活動，提高用戶留存的有效性，提升用戶活躍狀態。
*預流失用戶召回
關鍵節點實時觸達，推動用戶轉化
產品的變現能力是產品能否良性發展的重要考量。
很多時候，我們發現產品的活躍度很高，但最終付費轉化率並不理想。付費預測將未來一周內可能發生購買的用戶精準細分，自動創建高中低三個概率的受眾群組，也可以根據產品實際運營需求，自定義區間概率，來預測符合產品實際特征的人群。
針對該人群，運營人員可制定針對性營銷策略或優化付費流程，再結合智能運營的實時營銷能力在用戶觸達到某個付費節點的時候推送活動，從而提高用戶購買率，促進應用商業良性運轉。
*圖中為虛擬數據
以拍攝美化工具為例，針對高概率付費用戶，在用戶使用道具時推送會員限時折扣優惠，這樣可以在基於用戶原有付費意願的基礎上，減少其在付費過程的心理博弈，從而促進其應用內購買。
*智能運營-實時營銷流程圖
此外，智能運營支持Push、簡訊、Webhook等多個觸達渠道，支持應用完成精準觸達等業務增長訴求；支持A/B測試和活動效果分析，有效進行預測驗證，實時調整運營策略。
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