在互联网下半场，你需要的不仅是用户增长，更需要价值持续增长！
文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
本文分享四点：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
定义超级用户获取超级用户发展超级用户防止超级用户流失文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
第一步：定义超级用户超级用户不等于VIP用户，VIP用户来自于传统行业，多以“金钱”来衡量用户价值。但在互联网下半场，用户除了贡献“金钱”，更大的作用是帮助产品扩展用户、激发用户需求。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
我们用四个维度来衡量超级用户：认可度（启动行为）、投入度（时长占比、花费占比）、稳定度（用户档案、持续活跃）和扩散度（主动分享）。这四个维度自成循环，只有认可才会投入，才会持续、主动传播以及更加认可。这里所考量的并不是绝对值，而是投入占比。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
可以从用户生命周期的视角，可以快速区分“流失用户、沉默用户、新手用户”，从而定位成长期的高价值用户，再从高价值用户中找到高活跃高贡献的人群，即超级用户：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
通过Push产品的联动，找到流失用户、卸载App用户；通过用户洞察的方式找到沉默用户；从用户投入维度，定位新手用户；最终定位高潜用户，持续培养和发展超级用户。以上功能都可以通过U-App AI版提供AI智能拉新方案实现，在行业中找到潜在的超级用户；通过合作媒体把潜在超级用户在各个媒体中的分布找到，有针对性制定投放策略；再通过AppTrack移动广告监测，将人群数据、媒体数据、投放数据汇总在AI模型中，进一步优化圈选模型，解决投放策略严重依赖与经验和成本的问题，这一系列过程是我们和媒体联动，共同优化。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/143185.html
而把超级用户整体人数变多，无非是获取、发展、保有三种手段——把即将流失用户尽可能转化为超级用户、把所有新用户引导成超级用户，持续提升超级用户价值。
第二步：获取超级用户获取超级用户有两个困境：
一是获客成本越来越高，某些行业App获客成本高达300元/人，这是很恐惧的数字；二是投放优化严重依赖经验，并且各媒体渠道投放操作复杂。如何破解呢？
在投放前，知道谁是潜在的超级用户，有针对性地投放。这就需要通过AI能力，圈选超级用户、以及在各渠道的分布。比如潜在超级用户是1万人，这1万人在媒体A是8000人、媒体B是2000人，我们通过针对性的投放更有效果，再结合后链路行为，去监测和优化。
总结起来是四步：
找用户：找到潜在超级用户做投放；定策略：按照目标人群的媒体渠道进行投放；看转化：通过广告监测定位最终转化的超级用户；优投放：通过用户点击情况智能优化投放方案。如果能通过AI模型和全域用户画像，找到行业中的潜在超级用户；通过合作媒体把潜在超级用户在各个媒体中的分布找到，有针对性制定投放策略；再通过移动广告监测，将人群数据、媒体数据、投放数据汇总在AI模型中，进一步优化圈选模型。这一环节就可以解决投放策略严重依赖与经验和成本的问题，这一系列过程就可以和媒体联动，共同优化。
想要发展超级用户，就要找到用户中的潜力股。但行业间的巨大差异让潜力用户的寻找变的捉摸不定。
分享一个真实案例，某客户同时在经营两个App，一个是阅读类，是最开始做的；后来拓展到母婴App。在下图中，横轴表示时间，纵轴表示投入程度。对
于阅读类App，竞争非常激烈，此消彼长；对于母婴类App，用户在每个App的投入时间都差不多，每个App都会有侧重有强项，因为受众的身份不同，妈妈们会同时使用好几个App。所以，两个行业对超级用户的描绘是完全不同的。
而这一环节通过“时序模型”、“分段建模”、“基于循环神经网络的训练结构”，就可以在不同行业中找到潜在超级用户。
第三步：发展超级用户当找到超级用户，就要知其所好，投其所好，将其转化为超级用户。
知其所好就是要了解这个人。
一是兴趣偏好。他是什么样的人，有哪些特征，更多是用户标签、画像；二是行为偏好。捕捉用户行为偏好的难点是，对于App来说，一是前端行为，一是后端行为，并且大部分是分属两套数据系统。在前端通过埋点看用户浏览行为，而后端数据会存储在自己的数据库中，很难通过上帝视角来查看用户行为数据和成交特征。比如把前端行为和后端行为做打通，然后通过事件分析、漏斗分析、留存分析，去衡量用户的变化。识别用户之后，就要投其所好。把兴趣偏好跟行为偏好结合，针对性产品，来做运营方案。
当然，你还要通过行业的Benchmark，了解用户群体在行业里的水平。如果超级用户数据得到改善，但整体用户情况并没有在行业内有所突破，那很可能是超级用户定义的范围出了问题。
第四步：防止超级用户流失
当我们获取超级用户、发展更多超级用户之后，就要考虑如何防止其流失。
根据一家美国市场调研机构的数据，2017年月人均下载App的数量是5.1，2017年年人均安装App是30，可见App被卸载的概率非常高。
在防止流失上，你还需要具备三个能力：
高流失风险用户圈群。系统自动圈选出高流失风险用户，你可以直接存为分群做触达，也从侧面了解App的健康状况、用户粘性；自主选择风险阈值。按照App的发展阶段、行业属性，去选择风险阈值；完整风险分布展示。流失预警模型以分布的方式展示，做好预警防范工作。
挽回用户最直接的手段是Push。Push推送有非常多策略，比如上面的两个Push，在推送时间、文案描述、受众选择上就有很多问题。Push如果对用户打扰特别多，用户就会选择把这个App通知关掉，甚至卸载。
所以说挽回并不是打扰，更应该做的是知己知彼。
你更要预知潜在用户是谁、行为习惯是什么；在Push中，用户是否在合适的时间打开App，你要及时收到通知，Push要有及时性。当有了Push前、Push中之后，就要在Push发送之后去了解用户后链路的行为，知道哪些用户转化为超级用户，最终形成完整闭环。
基于DI全域数据智能+AI能力，赋能运营者去挖掘，实现监控、分析、拉新、管理、触达这五个数据能力，从四个纬度衡量哪些人会成为超级用户，从用户生命周期视角去定义超级用户。通过用户洞察的方式了解用户行为，通过全域用户标签去知其所好、投其所好；通过Push做沉默用户挽回，并且通过流失预警做好运营防范。
另外结合用户管理，以生命周期的视角把所有流失、沉默的用户变成潜在的超级用户，并且把新手用户转化成超级用户。
作者：于晓航，友盟+互联网数据业务总经理
本文由 @友盟全域数据 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止
题图来自 Pexels，基于 CC0 协议