流量枯竭，细分爆发，时长持续增长，精细化运营成为共识
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QuestMobile APP用户精细化运营“三大法宝”：拉新、促活、搏回流，看看淘集集、全民小视频、网易云音乐是怎么做的
APP
用
户
精
细
化
运
营
﹃
三
大
法
宝
﹄
各位童鞋哒噶吼啊，上一期微信公号的内容看的咋样？一些童鞋后台留言说：X闪的衰退曲线自然又漂亮……
童鞋，Mr.QM不得不批评你几句了：曲线自然又漂亮，这句话性感、多情又撩骚，可惜不该用在女孩纸身上吗？这么用，难道想像QuestMobile的程序猿们一样，单身舔狗每天996吗？
(⊙o⊙)…说到最近火爆的996，前几天，QuestMobile的PLMM做了块“996”的牌子贴在门上，想要提醒Mr.Zhou剥削有度、及时发钱。Mr.Zhou进进出出、看来看去、端详了许久，终于忍不住，捋着胡子问了句：“69我知道，96是个啥姿势？996这难度是不是有点大啊？”
(╯▽╰)那之后，Mr.Zhou就没出现了……言归正传，今天要跟大家分享一下APP精细化运营的方法和案例。去年开始，Mr.QM多次分享了红利结束之后移动互联网如何搞的问题，其中，打通巨头流量、全渠道流量之外，精细化运营是重中之重了，毕竟，地主家都喊着没余粮的年代，好大喜功不如多快好省。
那么，精细化运营怎么做呢？基于用户人群细分，用户属性、重要度、行为、生命周期等不同颗粒度的标签，构建分析框架，比如，区分用户生命周期中新增、活跃、回流等等不同，进行深层分析和干预，最终，Mr.QM总结来说就是三大法宝：拉新、促活、搏回流。
具体来说，淘集集怎么用“赚赚”模式两个月做到MAU破千万的，百度全民小视频怎么用亿元补贴金+经纪人模式从短视频头部玩家虎口抢食的，网易云音乐召回的近百万用户质量如何……不妨看报告吧。
1、中国移动互联网月度活跃智能设备规模见顶，同比增速已放缓至5%以下，但用户上网时长有大幅提升，同时各细分行业依然有很多机会
精细化运营的目标及运营场景
1、用户精细化运营以最大化用户的价值为目标，通过结合业务场景与用户分群的运营手段，降低获客成本，提高用户活跃度，提升已有用户ARPU，最终增加总体营收
2、用户分群是做精细化运营的最重要的前提，将用户按照不同的方式切分到更细的颗粒度，分群运营以提高转化效果
3、以用户周期分群为例，构建精细化运营分析框架
3.1 活跃用户分析框架及其案例分析
3.1.1 用户分析框架
1） 活跃用户核心分析指标
2） 活跃用户细分人群分析指标
3.1.2 典型APP活跃用户分析案例——淘集集
1） 淘集集案例核心研究结论及建议
2） 2018年8月正式上线的淘集集在竞争激烈的电商领域实现了突围，短短两个月MAU突破千万；除了常规的“拼团低价”玩法，淘集集还推出了“赚赚”功能来刺激用户增长及提高用户留存率
“赚赚”是淘集集为反馈用户而开通的拉新返佣形式的购物功能，只要用户通过下单，分享邀请好友在淘集集上进行消费，都能获得现金收益。
3） 上线一个多月后，淘集集通过产品迭代，增加新客优惠、上线新功能“赚赚”
4） 运营至2019年初，各用户人群30日留存率均有提升，淘集集的女性用户及下沉城市用户的留存率较高于其它人群；在不同年龄段中，19-24岁用户的留存率在2019年1月反超41-45岁用户，达到近40%
5） 从淘集集整体活跃用户的30日留存率来看，虽有不错的增长，但与头部综合电商均值相比仍相差7.9个百分点；结合不同属性用户的留存率，淘集集在之后的用户精细化运营中，可着重提升男性用户与二线及以上城市用户的留存率
3.2、新增活跃用户分析框架及其案例分析
3.2.1 用户分析框架
1） 新增活跃用户核心分析指标
2） 新增活跃用户细分人群分析指标
3.2.2 典型APP新增用户分析案例——全民小视频
1）全民小视频案例核心研究结论及建议
2）在竞争激烈的短视频赛道中，全民小视频近半年增长显著，2019年2月MAU已超5千万
3） 亿万现金补贴、首创的“经纪人模式”，成为了全民小视频新用户爆发增长的关键因素；作为百度系产品，百度APP对于全民小视频的引流效果显著：全民小视频新增活跃用户中，超7成是百度APP的活跃用户
4） 对短视频行业存量用户争夺：全民小视频2月新增活跃用户中，近75%的用户是短视频行业的存量用户
5） 拉新趋势明确：城市分布进一步下沉，用户向“一老一少”两端延伸
6） 在新增用户的使用粘性上，短视频头部APP的新增用户平均表现要优于全民小视频新增用户
7） 此外，全民小视频在2月的新安装卸载转化率较高，相较短视频头部APP的新安装卸载转化率均值高出7.6个百分点；在短视频内容趋向同质化的情况下，全民小视频不仅要有独特的拉新方式，也要不断完善内容库建设，提供更有新意的短视频内容，以及根据用户偏好优化千人千面的内容分发，从而提高用户粘性与留存
3.3、流失用户与回流用户分析框架及案例分析
3.3.1 用户分析框架
1） 流失用户核心分析指标
2） 流失用户细分人群分析指标
3） 回流用户核心及细分人群分析指标
3.3.2 典型APP卸载回流用户分析案例——网易云音乐
1） 网易云音乐案例核心研究问题及结论
2） 2019年1月的在线音乐行业APP中，网易云音乐的卸载用户召回率位列第三，共召回近百万卸载用户
3） 网易云音乐卸载回流用户1月的使用次数及时长均高于存量活跃用户
4） 网易云音乐的卸载未回流用户，在1月时较多活跃于酷狗音乐、QQ音乐与酷我音乐
5） 网易云音乐卸载未回流的用户中，有超6成的男性用户；而作为网易云音乐的主力军，19-30岁的用户也有超50%的未回流率
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