我从 10k 全球应用程序中学到的关于留存的知识

已发表: 2022-05-06

您的应用的月留存率是多少？

如果您不知道脑海中浮现的数字，那么您就没有给予保留所需的关注。

保留需要成为您的第一要务。这不能是事后的想法。它不应该是仪表盘或电子表格上某个您偶尔会看一眼的数字。

为什么？因为购买新用户的日子已经结束。收购优先根本不是业务增长的可持续模式。

漏桶正在使您的业务陷入困境

根据研究公司 Statista 的数据，2021 年的 30 天应用留存率仅为 6.48%。而有机 8 周应用留存率仅为 4.5%。 *

每一美元都很重要——客户获取成本正在稳步上升。

对于营销预算有限的新应用和即将推出的应用，解决留存问题意味着更高的客户终身价值。更高的 CLTV 意味着您有能力在获取活动上花费更多的钱，从而使您的应用成倍增长。

对于成熟的应用程序，解决留存问题是提高盈利能力的主要手段。投资留存率的回报不言而喻：即使是很小的留存率提升也会对您的业务产生巨大影响。*

使用我们的交互式计算器测量您的 CLTV

在与全球 10,000 多个应用程序合作后，我已经了解如何破解客户保留密码。如果每个成功的增长故事都有一个因素支撑，那就是：

智能用户细分。

在提高留存率方面，有效的细分是最重要的差异化因素。

客户细分包括根据相似的特征将客户分组。这允许高度个性化的消息传递，其中包含用户人口统计、位置、行为甚至兴趣。

适当的细分还可以让您定位最有可能转化的用户，从而最大限度地提高活动预算。它使您免于将资源浪费在那些永远不会购买的人身上，而是自定义您的营销信息以有效地培养这些用户在以后进行转换。

如果不对用户进行细分，几乎不可能提供能够显着提高留存率的个性化服务。

更重要的是，您需要动态、实时的细分。手动分割根本无法扩展。很难知道您应该根据哪些因素进行细分——性别？地点？应用内行为？一次全部？

当您拥有一个可以自动细分用户的平台时，发送可提高核心指标（如每月留存率、关键转化率和 CLTV）的活动会变得更加高效和有效。

这是因为您可以针对在客户旅程的特定阶段有特定需求的特定用户量身定制营销活动——从喜爱您的应用的拥护用户到有流失风险的不太活跃的用户。您可以立即做到这一点，在对用户体验最重要的时刻吸引客户的注意力。

这三种细分策略对于移动业务来说是最有效的：

想一想：你与每天见到的最好朋友交谈的方式与你与每隔几个月见到一次的熟人交谈的方式大不相同。

您与某人见面的频率和最近的时间决定了您将与他们进行什么样的对话——不仅是您与他们交谈的熟悉程度，还有您谈论的内容。

这就是 RFM 细分的全部内容：根据用户与您互动的时间和频率来划分您的用户。您可以查看哪些用户每天与您的品牌互动，哪些用户花费最多，哪些用户参与度降低，哪些用户有一段时间没有启动您的应用程序，等等。

您需要此级别的详细信息才能创建能够满足用户所在位置并反映他们与您的品牌之间的关系的活动。调查、促销、重新激活活动——知道将这些消息发送给谁（以及从这些活动中排除谁）对于建立真正的关系以保持客户回头客至关重要。

我们与合作伙伴一起开发了这个框架，AIC 代表 Acknowledgement、Interest 和 Converted。

它起到金字塔的作用，底层作为确认。这些用户偶尔会启动您的应用程序，并且可能会访问您的网站，但不会在表面层面与您互动。

感兴趣的用户构成了金字塔的中间部分，并进一步与您互动：他们执行关键的应用内操作，例如进行搜索、听歌或上传照片。

最后，位于金字塔顶端的是已转化用户。这些客户已经进行了购买、订阅了您的服务、注册了个人资料——无论您的应用或行业的转化意味着什么。

通过将您的用户群划分为这三个主要群体，您可以更有效地引导每个群体与您的品牌进行越来越深入的互动。例如，您不会推动只知道您的用户直接跳转到转换。相反，鼓励他们通过完成关键行动并围绕您的产品养成习惯，从而提高应用粘性和品牌忠诚度，从而从意识转变为兴趣。

该预测模型根据用户转化的可能性对用户进行细分。您选择操作 - 从卸载应用程序到进行购买 -基于意图的细分会将您的用户群分解为最有可能、中等可能和最不可能在您指定的时间段内完成该操作的用户。

在保留率方面，基于意图的细分如此强大的原因在于预测哪些用户将在特定时间段内卸载，以便您可以在他们流失之前主动重新吸引他们。

另一方面，通过识别可能购买的用户，您可以通过 VIP 计划邀请或个性化折扣给他们惊喜，从而增强品牌忠诚度。或者，您可以通过提供产品捆绑包或相关产品推荐来鼓励更高的订单价值。

为了取得成功，移动营销人员必须采用专注于实验的思维方式。

没有魔杖——即使在同一个垂直方向。对 Uber 有效的方法对 Lyft 无效。对竞争对手有用的东西对你不起作用。

您必须进行试验，必须找出用户喜欢什么，并且必须深入挖掘以发现提升关键指标的因素。

为了发现影响因素，您需要更深入地了解您的用户，而不仅仅是人口统计数据。这意味着将他们分成您可以实际合作的组，以便了解他们是谁，发现他们想要从您的品牌中得到什么，并提供个性化的体验，引导他们成为忠实的客户。