【开发者必看—电商篇】数据赋能电商App活跃度重焕新生
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2024-5-31
摘要:
通过友盟+数据分析工具的综合数据分析和个性化推送功能,解决APP用户活跃度迅速下降的问题。



在电商热潮的背景下,市场上领先的一款电商App却意外遭遇用户活跃度的迅速下降。作为平台的缩影,忠实用户小王减少了打开App的频次,这一行为引起了运营团队的高度关注。


小王故事背景: 

小王,一位热衷网购的用户,曾是App上最活跃的访客,不仅每日浏览商品、积极参与限时抢购,还从未间断过参与App内设置的经典抢茅台活动。然而,近一个月的行为数据显示,小王的参与热情正在消退,使得运营团队必须挖掘背后的真实原因,每一次的减少登录都反映出用户需求和情感的深层变化



产品运营怎么办——关键解决步骤:

  • 活跃度监测:持续追踪包括日活跃数(DAU)、月活跃数(MAU)、留存率及日均使用时长等关键指标,快速识别并响应行为变化。
  • 影响因素分析:深入探查新功能的用户接纳度、同行竞争情况、内容更新周期及用户体验质量这些潜在因素。
  • 策略制定与执行:制定并实行针对性的策略,包括产品功能的优化、内容推送机制的加强以及新活动的推出。



友盟+数据方案来解惑:  

利用友盟+数据分析工具的综合数据分析和个性化推送功能,运营团队揭示了像小王这类用户活跃度下滑背后的具体问题:

1. 抢购时App出现的卡顿现象
2. 缺乏活动期间的及时推送提醒



针对发现的问题,运营团队迅速采取了行动:

1. 行为模式分析:

深入小王的用户数据,通过留存和漏斗分析揭示参与度下降的行为趋势,发现用户体验中的症结所在。



(图示:来自U-APP-分析-漏斗分析)


(图示:来自U-APP-分析-自定义留存分析)

2. 性能问题修复:

应用U-APM精准监控并快速响应任何可能影响用户体验的性能故障。



(图示:来自U-APM-性能分析-崩溃分析)


(图示:来自U-APM-性能分析-卡顿分析)

3. 个性化推送策略:

基于小王的活动参与习惯,制定一分钟前单播提醒策略,提醒他参与限时抢购,从而提高活跃度并强化其对App的日常使用。



(图示:来自U-Push-创建任务-自定义推送)

4. 唤醒沉睡用户:

通过用户分群功能锁定长时间未登录用户,采取短信等多渠道主动唤醒措施,重新激活用户对App的兴趣。


(图示:来自U-APP-分析-用户分群)

成果再现:

经过这一连串精准而有效的数据驱动策略,小王再次回归成为App的活跃用户。他的参与度显著提升,电商App通过友盟+的深度数据分析与个性化服务,成功赢回了用户的信任与支持,用户活跃度得到了显著复苏。