行為細分的好處及其如何提高 LTV

已發表: 2023-06-01

手機遊戲是一項大生意,但要讓玩家保持參與和花錢並不總是那麼容易。 幸運的是,有一種強大的營銷策略可以幫助提高參與度:行為細分

行為細分涉及根據玩家共享的特定行為模式將玩家分成不同的組。 使用數據支持的洞察力,您可以更有效地定位每個細分市場。 這導致參與度增加和 LTV 增加,從而轉化為收入。

行為營銷和細分有無數好處。 但在我們深入探討之前,先快速了解一下移動遊戲中使用的一些常見行為細分類型。

遊戲中不同類型的行為細分

  • 遊戲內行為:此類細分分析用戶如何與應用程序本身交互。 例如,您可以跟踪玩家在您的應用中花費了多長時間以及他們完成了哪些關卡。
  • 參與行為:捕捉用戶在遊戲玩法之外如何與您的應用互動。這可能包括他們打開應用程序的頻率、他們在應用程序中停留的時間或他們最常使用的功能。
  • 人口統計行為:雖然這種類型的數據——年齡、性別、位置等——不是基於行為的,但它仍然可以用來創建與特定群體產生共鳴的活動。
  • 購買行為:這種類型的細分著眼於玩家在應用內的購買行為,包括他們購買什麼、購買頻率以及花費多少。

行為細分的好處

您可以從行為細分中獲得許多好處,例如:

有針對性的營銷:通過行為細分,您可以創建有針對性的營銷活動,直接針對特定玩家群體的興趣和偏好。

例如,如果玩家傾向於在特殊活動或節假日期間進行應用內購買,您可以創建一個以節假日或活動為主題的有針對性的活動,在一年中的那個時候或活動期間提供獨家交易和折扣發生。

增加參與度:了解玩家的行為和偏好使您能夠向他們提供相關的優惠。這將使他們更有可能與您的應用互動。 當他們訂婚時,他們更有可能花錢。 這是雙贏!

您可能會注意到玩家傾向於在早上上下班途中玩手機遊戲。 作為對這種洞察力的回應,您可以創建有針對性的營銷活動,重點突出易於在旅途中玩的遊戲,例如短時間的超休閒遊戲或不需要太多注意力的遊戲。

或者,您甚至可以通過推薦涉及通勤或駕駛的遊戲(例如 CSR Racing 或 Does Not Commute)來變得有點元。

更好的留存率:當您了解玩家的行為方式時,您可以開展營銷活動,讓他們再次回來玩。

如果您注意到有些玩家在達到某個級別後往往會放棄,您可以創建一個電子郵件活動,提供克服該障礙的提示和技巧。 或者,對於可怕的冬眠玩家——幾週沒有玩過你的遊戲的玩家——你可以嘗試重新吸引他們,方法是在他們返回游戲時提供獨家獎勵或獎金,這是一份流失玩家的禮物。

增加收入:除了上述所有內容外,行為細分還可以通過定位最有可能消費的玩家來幫助您從手機遊戲中賺取更多收入。

例如,如果某個玩家群體傾向於使用虛擬貨幣進行應用內購買,您可以創建一個廣告活動,針對該群體提供虛擬貨幣折扣。

客戶聚焦:Rummy Passion 如何提升 App 粘性和 30 天留存率

CleverTap 的客戶Passion Gaming希望通過改進將玩家帶入應用程序並與他們互動的方式來提高活動績效和貨幣化。

營銷團隊需要更好地了解用戶行為。 通過 CleverTap 平台,他們實施了一個自動用戶細分系統,使他們能夠根據他們的行為(或缺乏行為)創建微細分和目標用戶。 這種方法提高了轉化率。

他們還使用渠道來深入了解用戶行為、用戶流失的位置,以及這些行為是否與應用程序中的任何摩擦點有關。 基於用戶漏斗中的每個步驟創建微細分簡化了細分過程並節省了寶貴的時間和精力。

結果? 在 30 天存錢的用戶隊列中,他們看到應用程序粘性提高了 23%,30 天保留率提高了 41%。

如何實施行為細分

實施行為細分對於許多移動遊戲應用營銷人員來說可能是一項艱鉅的任務,但它會在最終提高用戶 LTV 方面帶來持續的回報。 成功的關鍵在於數據——如何收集數據以及如何使用和分析數據。 這有點科學和魔法。

  1. 收集數據:首先,您需要收集有關玩家的數據。這可以通過應用內調查、分析工具和玩家反饋來完成。
  2. 識別細分市場:接下來,識別玩家的不同細分市場。你如何對它們進行切片和切塊是你的營銷洞察力和經驗可以發揮作用的地方。 例如,您可以按玩家喜歡玩的遊戲類型或他們最常玩的日期、星期或時間對玩家進行細分。
  3. 創建活動:確定您的細分市場後,就可以根據數據告訴您的信息,創建直接針對每個群體的營銷活動。
  4. 分析結果:最後,您需要分析活動的結果,看看哪些有效,哪些無效。然後,完善您的策略以在未來創建更有效的活動。

通過行為細分提升您的 LTV — 和 CleverTap

細分提供了可操作的見解,借助 CleverTap 為您的移動應用程序營銷提供支持,您可以實時自動跟踪用戶組。 當您知道您的球員在那一刻在做什麼時,您可以更有效地瞄准他們。 我們先進的細分引擎具有多項行業領先的功能,包括 RFM 分析、基於意圖的細分和自定義列表。

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