广告主吸金大法系列二 | 如何通过广告获取核心用户?

  移动应用分析公司Fiksu的资料显示,2017年3月iOS用户获取成本上涨46%,单个用户获取成本为$6。

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  随着应用市场的竞争日益激烈,广告主必须花更多钱来吸引用户,竞争将继续推高iOS的媒体购买成本。

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  广告主在获得第一批用户时,往往铺开各种渠道。所以渠道的数量和质量在一定程度上决定了获取用户的多少。拉新的方式包括很多:ASO、SEO、SEM、活动营销、品牌推广、换量合作等。预算多时,通过广告买量也是快速获取用户的重要手段。所以今天我们将要讨论的问题就是:如何通过广告投放获取第一批核心用户。

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  让我们一起看看OneWay是如何做的:

用户画像

  根据AARRR模型,一款应用产品推广的几个重要阶段分别是拉新-促活-留存,首当其冲的就是获取用户。获取用户了以后,才能开始运营这部分流量,洗出核心的种子用户。

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  面对不同的产品,用户画像的维度不尽相同,下面以OneWay推广的一款游戏产品举例,我们的画像主维度划分为4个,数据主要来自用户的个人资料、标签以及大数据算法累计,这些数据都未涉及到用户的隐私。

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  在用户基础画像建立后,我们进一步将用户画像的属性标签与用户行为标签建立联系。针对广告主关心核心点——用户的注册率/激活率/DAU/1-Day Retention /3-Day Retention /7-Day Retention/CR/流失率等指标,我们选取核心的要素并将其赋予不同权重,以建立用户群像(下图为男性-年龄段-活跃地区-DAU维度展示)。

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  除了上图举例维度,还可以建立女性-内容偏好-设备特征/男性-时间偏好-内容偏好-活跃地区等更为精确的用户群像,或通过大数据建立起整体上更加一目了然群像,帮助广告主更好地进行广告投放。

精准投放

  通过用户群像找到第一批用户后,再通过算法找到alike群体,然后进行广告的精准投放,这样不仅可以大大增加用户下载该应用的几率,同时也面向广告主最大化ROI。大部分的广告平台基于自身体量都建立了DMP,做为精准投放广告的依托。以OneWay为例,OneWay将机器学习技术加入到服务中——受众历史观看数据及转化行为数据为广告投放程序提供了决策依据,保证广告主与开发者两侧利益最大化。将之与用户的多维度深度画像联系,在广告库中选出“用户偏好内容”传递给目标群用户,进一步提高广告与用户的匹配程度,广告投放做到真正的“千人千面”。

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流量精细化运营

  随着人口红利消失以及广告主对投放效果把控的日益严苛,下载量和安装量已经逐渐成为市场认知中避实就虚的数据——下载该应用并不等于会激活,激活后也不一定会使用。所以广告主需要进一步考量DAU、Retention等指标。广告投放时不仅要获得用户,还要从第一批用户中洗出核心用户,从某种程度上来说,这是去粗取精的过程。

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  当我们获取了看似还不错的第一批用户,下一步会怎么做呢?根据用户画像所得到的各种标签数据累积,我们首先需要调整预期设想与大数据呈现的差异、预定标准与campaign情况变化的差异。如按照算法我们某款游戏的目标人群是20-30岁年龄段男性,地域集中于南部沿海区域。而运营时显示年龄30-40岁,且集中于长三角一代的用户付费能力更高。这时候我们就需要修订目标人群,并考虑是否需要调整投放细分渠道等。

  其次,横向比较各维度整体情况,找到原因及解决方式。比如流失用户集中于什么地区,他们在基础属性及行为属性上有何特征;流失用户与深度用户之间基本属性的差异——年龄段、内容偏好、时间偏好等,获取新用户耗费成本与流失用户召回成本之间的权衡等。

  在流量的精细化运营中,会遇到各种问题。实践出真知,通过精进技术与累积经验,我们将为广告主提供更好的服务。