在APP流量见顶的2019年,同质化现象严重的资讯类APP竞争将更为激烈。这场竞争已经从营销推广上的流量之争,慢慢深入到精准运营上的用户转化之比拼。APP想要在这场激烈竞争中胜出,就需要

多花些
精力
修炼内功,将运营重心回归到

“单用户价值(ARPU)”身上,用“读者中心化”的运营理念,提升用户阅读体验,增加用户粘性,发展读者经济。

如何实现 “读者中心化”?其核心要明确读者的需求,为读者提供他们想要的服务。比如资讯APP的内容推荐机制,就是一种读者中心化的做法。

但在未来,资讯

APP的“读者中心化”不能仅仅止步于内容推荐,还需在大数据技术的协助下实现用户数据智能化,深度洞察用户需求,从而助力精细化运营决策,在内容、广告和运营三方面做出变革,帮助资讯类APP做好”读者经济“。

洞察读者兴趣,优化资讯内容

内容的数据智能化首先体现在选题上,对于同一个话题,不同的人群有不同的见解和关注点。资讯 APP通过对读者的分析,将读者分成不同的组别,打上不同的兴趣标签。APP可以了解自身主要读者群体的用户画像,包括地域、年龄段、性别比例、消费水平和兴趣偏好。有了这样一份详细的用户洞察,内容生产部门就能够根据读者的兴趣进行新闻选题,提升阅读体验,最终转化成用户黏性和用户付费。

英国的老牌报纸《卫报》已经在大数据的应用上尝到了甜头。《卫报》充分运用大数据,分析会员构成、高质量读者来源、捐赠者习惯、订阅者特征等,优化内容,提高读者转化率,增加付费会员人数以及一次性捐赠次数。《卫报》发现其付费注册会员人数与内容有着直接关系,当内容呈现出《卫报》独立的姿态,客观、自由、高性价比时,会员读者转化率强势增长。在遇到热点新闻事件时,《卫报》特意针对高转化读者展开调研,以了解读者的阅读兴趣点,制作更契合这部分读者兴趣点的报道,与读者搭建更深入的关系,增加“读者收入”。;

此外, 《卫报》 也很 注意根据不同地域及人群特点对内容进行定向优化,提供更多契合读者兴趣点的报道,这也带动 了 读者的捐赠次数 。
《卫报》通过数据智能化,明确了 “读者收入”策略,不仅使其摆脱对广告盈利模式的严重依赖,还使其编辑部不再以“流量”为重心生产内容,而是更加以读者为中心,注重生产读者更关心的优质内容,重视培养与读者、会员之间的关系,由此积累更具商业价值的高质量用户。

细分用户标签,提高广告效果

作为拥有约 8亿移动网民的流量大国,广告依然是国内资讯类APP变现最快的商业模式。然而在头部APP流量垄断式的挤压下,中小型APP只有通过提高广告效果来吸引挑剔的广告主。
东方头条是东方网旗下的一款会自动学习的资讯 app,它会分析用户的兴趣爱好,为其推荐喜欢的内容。去年年初,东方头条与国内智能大数据服务商个推开展合作,接入个推用户画像SDK,通过拓展数据分析维度,全面增强了用户画像的细致程度 。 这次合作,一方面能够让东方头条更精细化地进行内容推荐;另一方面为东方头条的广告主提供了更精准的广告投放筛选条件。
东方头条在接入个推用户画像 SDK之后,其用户标签得到进一步地细化。个推用户画像SDK自带数百个线上、线下用户标签,同时不断增补新的标签,以提升覆盖广度,例如,新增了新闻资讯类别,形成用户的阅读兴趣标签,有针对性地帮助东方头条优化用户画像。
在东方头条广告投放平台 , 广告主对 每条投放内容都能设置定向 , 且 设置定向 的标签种类 非常丰富,除了有性别、地域、年龄段、消费能力等,还有兴趣定向,更可以根据行业类别进行设定。
广告投放后台中可勾选的标签种类越多,其广告效果越精准。根据测算,与个推大数据合作后,东方头条目前的广告点击通过率( CTR)提升了30-100%,页面跳失率(Bounce Rate)下降到40-60%,页面停留时长(Stay time)是之前的2倍,成为广告主眼中的优质平台。

冷启动精准推荐,促进新用户留存

2019年注定是流量增长滞缓的一年,在外部环境的压力下,资讯类APP想要裂变增长,只能从流量转化寻找空间。这增长的第一步就要把流量转化为读者,也就是提高新用户的留存。

在新用户留存上,资讯类 APP强大的内容推荐机制却无法发挥作用。原因是新用户在APP内没有行为,APP没有办法在短时间内了解新用户的喜好,形成用户画像,也就无法推荐用户喜欢的内容。
经过多年的摸索,行业内有 以下几种 策略:
第一种 ,打通账号体系,共享用户画像。 BAT有各自的 强账号体系,因此可实现画像互通 。 比如百度新闻在 新用户 冷启动时,可基于用户在百度体系内其他产品积累的画像 , 通过账号 体系快速 了解新用户兴趣维度,为其针对性地推荐内容。互联网新贵的头条系,通过今日头条、西瓜视频、抖音和火山小视频等建立起自己的账号体系,打通数据,互相帮助。
第二种 ,借助外力,接入新用户画像。 行业中一部分较早开展数据运营的 APP,比如东方头条十分愿意与第三方大数据企业合作,尝试数据运营方面的创新。东方头条通过, 接入 个推的数据服务 ,在冷启动时可进行新用户画像的查询,了解用户兴趣维度,再结合自有的内容推荐机制,为用户提供他感兴趣的内容。这种四两拨千斤的借力打法 ,不在仅使用上便捷灵活,在成本上也 更加经济实惠 。
第三种 ,利用猎奇心理,推送新奇资讯。在冷启动时, APP 在八卦、娱乐新闻、热点新闻等读者接受度高的池子里选择内容推荐给新用户。这类宽泛阅读标签,虽然出错概率较小,但是转化力度也有限。

当然,资讯类APP无论采用哪种策略,都需要重视用户画像的组建,打通与用户沟通的渠道,尽可能快地了解用户需求,才能获得不错的用户留存。

总之, 2019互联网圈寒冬还在继续。“阅读打赏”的裂变模 式 后续如何转化 ?向 “三 、四线 ”城市挺进的战略方向如何体现价值?这些都是摆在资讯类APP 面前的问题。资讯 APP 想要求转化,需得向内做文章,通过数据智能精进内功修炼,发展 “读者经济”,毕竟再恶劣的环境,只要努力也还是会开放出花朵。

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