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开发者永恒的谜题:如何实现高效增长?

来源:Hunter 2021/12/27 阅读:4033 评论:0
分类: 数据运营 效率工具
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“超级头部vs深度垂直”的两元现象愈发明显,这看起来更像是悖论,毕竟从量级上高频流量较于低频流量更容易触发用户转化。

“超级头部vs深度垂直”的两元现象愈发明显,这看起来更像是悖论,毕竟从量级上高频流量较于低频流量更容易触发用户转化。

但根据《中国垂类应用流量营销价值洞察2021》的实际情况却是:

· 从2018年起的近三年时间里,移动互联网用户增长速度明显放缓;

· 垂类APP覆盖用户使用时长占比达26.4%,超过了整体用户时长四分之一;

· 65.2%调研用户表示在特定消费场景下,对可以匹配自身需求的广告点击率较高;

垂类应用数量庞大分散,碎片化状态下资源难整合,而对于广告主来说,逐个对接必然是费时费力,精准的用户越来越难找,用户获取成本越来越高,广告投放效果越来越难控制。

解决用户和广告主之间的需求矛盾,提升广告ROI,成为了最为关切的实际问题。那么如何找到用户,提高广告投放ROI呢?

 

主笔/ 井寻
文章架构师/ 丹丹
出品/ 甲方财经

 

如何让确定增长的用户是目标人群?

如何让用户增长储备的路径更通畅?

如何圈定第二轮的用户增长画像?

如何找到用户新增长的最优投放曲线?

用户来了,怎么留住?

用户留住了,怎么转化?

......

对于App开发者而言,谜面有一千种,谜题却只有一个:如何实现高效增长?

增长永远是一个企业的究极命题。究极,某种程度上意味着困难,开发者需要打通N个不同渠道的流量端口,需要掌握海量的用户数据、投放数据,需要有强大的数据分析能力作为复盘、优化的底蕴。然而,受限于技术规模等客观因素,绝大数开发者并不能解决增长这一复杂的命题,无法从绕成线团的困境中找到解开方案。

App商业化变现的模式不外乎以下几类:App收费、增值收费、导购抽佣或赚差价、线下导流、应用分发、广告变现等等。而商业化路径中,存在一条很显著的链路:变现的关键在于增长,增长的关键在于买量,买量的关键在于数据。

而数据维度中,有两个很关键的点,App买量的规模,决定着 变现效率;买量的质量,决定着生命周期。这形成了十分清晰的App商业价值图录,影响着一个App的商业估值。

2个生动案例

先讲2个案例。疫情的作用下,虽然给广告主投放预算上带来的影响只是暂时的,但是让广告主的投放习惯发生的变化却有可能是深远的,这让他们花钱更谨慎,营销预算ROI更苛刻。

所以如何适应开发者的变化,满足更高的转化需求?先用两个效果案例佐证:

●百度游戏:仅调整买量策略,首日ROI提升35%

游戏是典型的投放变现型行业。游戏上量的周期很短,并且游戏本身测试、上量都需要投放回收效果数据进行支撑。

iOS隐私新政背景下,游戏发行商们面对的不确定性更多了。存量用户中愿意授权IDFA(苹果用户广告标识)的不到4成,其余用户的行为习惯只能在游戏内进行推导。

对于游戏发行商而言,如何衡量买量用户的ROI,从而更好地评估投入产出比,是一个行业关注的大难题。

而百度游戏旗下一款2021年5月上架iOS平台的模拟经营休闲游戏《外婆的小农院》,仅通过调整买量策略,就实现了首日ROI提升35%、30日ROI提升12%的效果。

开发者永恒的谜题:如何实现高效增长?

百度游戏面对的问题与许多游戏同行一样:在产品层面已经做到了他们能力范围内的最优化后,开始寻找更多提升产品ROI的可能性。

因为没有自建数据后台,无法进行获客端和变现端数据的打通,买量效果更接近于模糊的直觉判断,无法衡量广告计划的粒度ROI,也无法评估投放素材的效果。

因此百度游戏接入了穿山甲旗下的增长参谋,帮助《外婆的小农院》实现ROI大幅快速提升。

第一招,调整买量策略。根据增长参谋提供的ROI,优化关停计划,并且通过不同的投放方式组合,找到最优ROI的关键行为,从而不断调优。不断靠近当前买量的最优解,最终推动ROI拉升。

第二招,调整放量节奏。增长参谋数据维度是小时级的实时数据,通过观测每个小时买量用户的ROI,分析不同时间段用户的ROI质量,进行合理提价上量,以优势时间段提价限制不理想时间段预算的方式,拉升整体买量用户ROI。

第三招,测试上量素材。通过建立广告计划,测试不同的素材。录屏内容、情怀内容、田园治愈系内容等等与游戏实际贴合程度依次降低,广告主模糊判断投放效果也是依次降低排列,然而实际测试效果而言,反而是与游戏实际画面基本无关系、唤起人们回到田园的治愈系素材最后还原,其次才是游戏录屏视频。

找到最优素材、最优ROI时间段、最优ROI行为习惯后,《外婆的小农院》成功找到了增长密码。

●某工具:优化买量动作,多个应用利润率提升70%+

工具App行业本身的特点与游戏不同。工具App回本周期很短,是非常典型的投放、变现型类别。业内整体的产品同质化非常严重,类似手机清理、WIFI助手、天气预测、图像处理等等,竞争激烈,对于整体买量效果的评估需求度极高。

同时,市场整体的需求逐渐饱和,导致买量成本越来越高,而受到广告市场监管的影响,整体广告变现收入效率逐步降低。这样的大背景下,某工具App开发者借助「增长参谋」的不同功能,对买量政策方式进行优化调整,最终实现利润、消耗、ROI的全面提升,实现了多个应用的利润率增长超过70%+。

开发者永恒的谜题:如何实现高效增长?

(某工具各累计天数的ROI增长图)

具体而言,该工具开发者将自己的买量动作区分为测试期、上量期、增量期。

测试期:借助增长参谋对不同素材进行跑量标识测试,寻找最合适的出价区间与最影响用户行动的关键行为。

上量期:已经测试出的高ROI素材,通过增长参谋对不同的关键行为进行拆分,寻找最合适的回收效果,同时根据结果进行上量加码,最大化ROI产出。

增量期:已经确定好的计划,同样要实时监测并且调整。通过增长参谋查看单日积累数据与小时化分级数据,实时调整自身投放计划,对效果好的投放计划提升预算,进而跑出量来。

增长的解题思路:你急需一个增长参谋

因果相连,由果及因。如何获得高效增长的关键,或许就落在了「数据 」上。投放行为与实际转化变现两个层面数据的打通,几乎就是窥破增长奥秘的密钥。

上述两个案例看似繁复,底层的逻辑其实十分清晰可辨别:全链路的数据搜集是原始食材,分析与归因更像是厨师进行处理的工序,而到底怎么做增长这道菜才好吃,还是由增长参谋全程参与给出建议。

那么增长参谋是什么?一个由穿山甲为开发者提供的“高效买量积聚用户+最大化流量变现”双向增长解决方案。

作为一款以提升买量回收效果为目标的数据分析产品,增长参谋的绝活是在融合全渠道归因数据、广告投放数据、变现数据和用户行为数据的基础上,为开发者提供一套高效且有效的数据分析、数据解读、优化建议及优化工具的数据化解决方案。

●两个核心能力:数据优势、优化指导

关联全渠道的归因、买量、变现和用户行为数据,这是增长参谋的核心能力。单维度数据容易受影响,而多维度数据交叉参考,可以帮助广告主们精准感知用户需求,筑就高 ROI 根基。

在数据优势的基础上,增长参谋将洞察的过程一站化,快速帮助广告主定位投放过程中的问题环节,基于行业整体业务方法论,为广告主提供有足够依据的优化迭代策略与工具辅助。

●四个显著优势:精准、降本、实时、便捷

投放效果的核心在于ROI。增长参谋通过全链路数据整合,交叉对比出不同属性用户的真实数据,帮助决策变现人群,纵览全局式的帮助广告主精准触达目标用户,实现精准增长。

在投放过程中,增长参谋还可以自动识别问题并且提供数据洞察与调优方案,降低投放的无效成本,实现降本增效。

穿山甲自身具备的超强算力,成为增长参谋的最强技术支撑。其可以做到小时级的实时精准预估,实现投放优化前置化,帮助控制成本。

而这一切,对于广告主来说并没有太高的技术门槛。广告主可以通过增长参谋节省自研类似系统的人工成本与资源投放,零门槛即接即用,显著提升自己的广告投放效率。

数据多维指标:T-1数据 + 实时数据

什么样的数据,可以称得上“全”,从而可以影响到最终的增长?

答:多平台、多渠道、多口径、多维度,以小时为粒度实时对比,从大到小、从粗到细进行分析。

增长参谋提供的数据维度指标分两种:

●T-1数据:广告主们可以看到不同渠道、计划的ROI计划,观测买量回收效果,并且一站式观看到整体的变现情况,监测投放的渗透率、展示、点击等行为数据,配合收益情况对自身的广告投放计划进行优化。

投放与变现的数据之外,广告主们还可以从投放情况中看到用户行为数据,获得全方位的数据参考。从留存到人均使用时长,与其他品牌或是自身往期进行对比,从用户角度出发,优化产品,获得精准的用户体验调研。

●实时数据:无论是从积累维度出发,统计当日归因激活用户的回收效果,还是从小时维度出发,统计当日不同时间段产生的激活用户在当日的回收效果,增长参谋都能实时提供(以小时量级)。

广告主买量投放当天就能知道实时的预估回收效果,并且可以从实时的小时级数据中心获得决策数据支撑,并且将投放的计算粒度拉到最细。

开发者永恒的谜题:如何实现高效增长?

(增长参谋 小时维度报表)

甲方财经小Tips:

数据即秩序。

增长的本质之一,是有效信息量的秩序增长。而信息本身是具备物理性质的客观秩序,信息之间的组合方式不同,展示给观者的最终呈现也不同,对于商业决策的判断影响自然也就南辕北辙,最终导致输赢成败、各自悲喜。

而数据,就是让信息秩序增长的栅栏。从数据维度出发,看穿对自身有益的信息内容,进行整理,从而定义自身增长的秩序,这就是底层逻辑。

数据精细分析:核心指标分析 + 渠道分析 + 收入分析

数据本身蕴含的信息内容,就已经折射这用户信息的一条条脉络。

增长参谋的核心指标分析,包括ROI(投资回报率)、LTV( 生命周期总价值)、留存等等多个维度。通过投放、变现、用户行为的全链路的数据分析,广告主可以研读出每次投放行动和每个投放计划的问题与亮点,对症下药、去芜存菁。

而目前投放可以选择的渠道实在是太多繁复,此渠道获得的成功,或许无法在彼渠道获得复现,这就需要进行多渠道的综合考量。从不同买量渠道进行投放分析,对一次投放计划中的渠道消耗的分布、趋势,和不同渠道回收效果的综合统计,可以帮助广告主进行调整优化。

在这两点之外,不同广告的变现场景,也是用户反应的核心数据。是激励视频不受用户反感,还是开屏广告转跳更多?这些广告变现场景的数据,可以帮助开发者进行调整,从而在不损害用户观感的情况上,对变现进行利益最大化。

甲方财经小Tips:

数据即方向。

增长不是虚无缥缈又似是而非的概念,而是一个个点击、一次次观看背后真实存在的用户,并且用户的增长一定能为开发者带来价值——无论是情绪反馈、还是利益变现。

每个开发者都身处无边的夜幕里,脚边眼前,似乎有些微弱的光,可以勉强前行,却无法告知开发者们到底该往何处去。而数据,会是天空中的北极星,精准、稳定地告知,何处是北,该往何处去。

数据深刻洞察:用户洞察 + 设备洞察 + 归因洞察

单纯的数据,还不能完全的解决问题,给出分析,做出建议,才是增长参谋中参谋两字的本意。

用户存在属性,属性即是标签。性别、年龄、地域、小区、消费能力、职业、家庭状况等等,可以将一个用户IP的标签做出非常精细化的分类。以此为基础,开发者可以更细化的了解自身投放购买回来的用户到底是什么类型,对自身的价值是什么,从而做出下一阶段的优化策略。

同时,相同投放策略对于不同类型用户的效果自然也不尽相同,比如女性女性买量变现过程中的ROI与LTV对比男性的高低情况,可以显著帮助开发者进行目标用户的决策。

以人为角度之外,设备同样也可以进行标签化。移动端同样分为不同平台、不同系统、不同品牌、不同价位、不同运营商的细化标签,从而对用户洞察进行协助分析。

掌握了用户与设备数据与洞察情况,就能够在做定向投放或是用户排除时,获得参考。

甲方财经小Tips:

数据即因果。

用户和开发者之间,就算是清晰可见的举例,同样也遍布折射。很多开发者接触过许多用户,却依旧无法认清用户,不同标签的用户们有着这

这需要开发者们去拨开表面的透明云雾,撇清折射的影响,触达用户最深层次的动力需求,才能在如今的流量存量市场中找到决策的更优解,大致相同却又各具特点的情况。将每一次的试错成本降到最低。

了解用户的因,才能结出增长的果。每一个流量都是一个真实的用户,每一个用户都有它的共性和个性,通过数据才能洞察增长的因果关系。

对于开发者来说,陪伴是最长情的告白

数据是冰冷的。

尽管它是规律、是方向也是因果,但一切有温度、有态度的用户行为,变成数据汇总到开发者眼中,都只是一行行字母与数字。

数据也是温暖的。

流量可以造假、声量可以造假,但多维度的数据背后,一定蕴藏着真实的用户世界,从而成为开发者与用户间的一次对话:我不好,我改;你觉得好,我继续。

如人饮水,冷暖自知。

而冰冷与温暖之间,数据一定是长期主义。只有积累与对比,才能赓续一次次用户行为的逻辑。某种意义而言,增长参谋让数据变成开发者的陪伴,在一次次的投放行为的前中后,数据不再是沉默,而是会开口说话的伴侣。

 

本文转载自“甲方财经”(ID:jiafangcaijing2019);


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