信息时代，外部市场环境不断变化，企业数字营销转型进程加速。打破数据孤岛，细粒度的用户运营，帮助越来越多的开发者实现业务增长。在本文中，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，通过推送、应用内消息、远程配置等多样化的用户接触方式，通过多方位推动业务可持续增长。-触摸操作。场景一：人群预测情境化接入，提升运营效率众所周知，未雨绸缪比补救更高效。同样，在用户运营过程中，通过AI算法预测用户近期某个关键行为发生的概率，比如流失、支付等，以用户的潜在意愿作为参考制定运营策略将有效提高运营效率。例如，付费预测模型可以用来从过去7天的活跃用户中圈定出下周的高概率付费用户。然后，当这些用户浏览应用中的一些关键页面，如会员介绍页面、物品展示页面等时，可以使用应用内消息浏览页面作为触发事件，推送弹窗消息，如“限时优惠套餐”给高概率付费人群。基于用户原有的支付意愿，适时结合上下文触动，有效减少用户在支付过程中的心理博弈，促进支付转化。图为为高概率付费用户创建应用内消息。场景二：预测人口差异化经营，挖掘增长动能。当产品进入稳定增长阶段，传统的千人运营方式显然难以留住用户，更别说从用户中挖掘了。增加支付点数。前文提到，预测可以让我们提前了解用户的行为意愿，进而通过差异化的人群运营，有利于挖掘更多的增长动能。休闲益智手游主要通过应用内购买和游戏内广告收入来赚钱。随着市场上同类产品的不断涌现，如何在玩家的游戏体验与广告点击收入的增长之间合理找到平衡，成为其日常运营的一大难点。付费预测模型将上周活跃用户划分为不同概率的付费组。运营商根据用户支付概率的等级，结合远程配置功能，对用户过级失败后的界面进行差异化显示。高概率付费用户配置复活道具推荐界面，低概率付费用户配置广告激励视频。不影响潜在付费大R用户的游戏体验，一定程度上可以增加应用内的广告点击量。图中为高概率付费用户添加远程配置条件。场景三：预测人群的多样化分析，探索用户行为差异的根源。用户从活跃到迷失，经历了一个非常关键的沉默期。只有抓住这个阶段，深入分析其常见的行为特征和属性偏好，找到相关的症结点，然后对症下药。对于一个社交类应用，通过流失预测模型提前圈定出下周流失概率不同的用户。在查看高概率流失用户的应用版本分布时发现，几乎都集中在新版本上。图为应用流失高概率用户版本分布的详细推理分析：用户即使更新版本也很容易流失，可能是因为不了解新版本的玩法。通过适当的消息推送，可以将游戏新版本推出等消息推送给预测到的高概率流失用户，促进用户重新激活。当然也可以结合用户分组，通过更深入的用户行为分析，挖掘高危流失用户的根源。比如前面提到的高概率流失用户都集中在新版本中，可以针对使用新版本的用户，根据用户属性创建细分受众。创建完成后，使用受众组合的方法，将预测的高概率流失用户和使用新版本的用户进行交叉，从而圈定出使用新版本的高概率流失用户。如图所示，创建的受众可以在“过滤”界面中作为过滤条件，结合其他分析报表可以分析这些用户的行为特征。例如，在页面路径分析报告中，可以通过过滤器筛选受众，查看他们的行为路径特征；您还可以在投放分析报告中查看受众的投放时间分布。进一步深入了解倾向于流失的用户的应用内行为偏好。以上是华为针对用户层面和精细化运营的分析服务预测能力的简单介绍。相信通过上下文化、差异化、多元化等不同的运营方式，您的运营效率会得到显着提升。更多详情>>访问华为开发者联盟官网获取开发指导文档华为移动服务开源仓库地址：GitHub、Gitee关注我们，第一时间了解HMSCore最新技术资讯~
