HMS Core：做好付費(fèi)預(yù)測(cè)，揭開用戶轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵秘密

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代進(jìn)入下半場(chǎng)，流量的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。揭開用戶轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵秘密，不斷增加用戶的付費(fèi)轉(zhuǎn)化，是產(chǎn)品變現(xiàn)、走向良性發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)，當(dāng)下很多增長(zhǎng)方案提供的是基于用戶的歷史行為做出的一系列深度挖掘，如，當(dāng)用戶產(chǎn)生付費(fèi)行為后的歸因。那如何在用戶付費(fèi)之前，挖掘出他們的屬性和行為偏好，并做出相應(yīng)的有助于付費(fèi)轉(zhuǎn)化增加的產(chǎn)品決策？且聽華為預(yù)測(cè)服務(wù)一一道來。

一、如何界定用戶將產(chǎn)生付費(fèi)行為

付費(fèi)行為的發(fā)生絕不是偶然，都是經(jīng)過前期的廣告拉新、產(chǎn)品體驗(yàn)、競(jìng)品對(duì)比等一系列活躍動(dòng)作后才會(huì)產(chǎn)生。因此，付費(fèi)預(yù)測(cè)一定是從近期的活躍用戶中細(xì)分出高潛力的付費(fèi)用戶，當(dāng)然，應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買事件是付費(fèi)行為產(chǎn)生的直接結(jié)果。

華為預(yù)測(cè)服務(wù)的付費(fèi)預(yù)測(cè)任務(wù)，使用應(yīng)用最近兩周內(nèi)用戶的付費(fèi)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以預(yù)測(cè)應(yīng)用最近一周的活躍用戶在未來一周內(nèi)購(gòu)買付費(fèi)的概率。從預(yù)測(cè)原理不難看出，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和模型的訓(xùn)練都依賴于您的應(yīng)用上報(bào)的用戶應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買事件，充足的數(shù)據(jù)是付費(fèi)預(yù)測(cè)任務(wù)順利開展以及準(zhǔn)確性保障的前提。

二、高潛力付費(fèi)用戶群體有什么特征

促使用戶產(chǎn)生付費(fèi)行為的原因多種多樣，比如，當(dāng)用戶瀏覽產(chǎn)品詳情某句文案觸動(dòng)了他，讓他產(chǎn)生了共鳴所以愿意為此買單；又或者是當(dāng)前的限時(shí)折扣對(duì)比市場(chǎng)其他競(jìng)品有明顯優(yōu)勢(shì)，所以用戶選擇采購(gòu)等。因此，深度洞察分析預(yù)測(cè)出來的高潛力付費(fèi)用戶，分析他們有無明顯屬性和行為上的特征，對(duì)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)策略的制定是十分必要的。

以某APP為例，我們選擇系統(tǒng)預(yù)測(cè)出來的高概率付費(fèi)用戶深度剖析，在添加受眾分析指標(biāo)維度的時(shí)候，可以選擇新用戶情況、累計(jì)頁(yè)面瀏覽次數(shù)、最近一次使用等卡片來分析。

從受眾卡片展示的詳情來看，預(yù)測(cè)出來的高概率付費(fèi)用戶群體表現(xiàn)出明顯的屬性和行為特征：以老用戶為主、近期使用頻繁，且累計(jì)使用頻率也都比較高。我們可以做如下推斷：這部分用戶對(duì)產(chǎn)品已經(jīng)有了一定的了解，且購(gòu)買欲望較大，依舊沒有付費(fèi)下單的原因很有可能是產(chǎn)品的定價(jià)略高或者產(chǎn)品并不是剛需，用戶在觀望折扣活動(dòng)或者對(duì)比競(jìng)品。

這時(shí)，推進(jìn)一次大促活動(dòng)，就可以吸引住正在徘徊猶豫的準(zhǔn)付費(fèi)用戶，引導(dǎo)他們產(chǎn)生最終的付費(fèi)轉(zhuǎn)化行為。限時(shí)折扣、福利補(bǔ)貼是絕大多數(shù)產(chǎn)品會(huì)選擇的運(yùn)營(yíng)策略之一，全應(yīng)用內(nèi)的推送，往往會(huì)帶來高昂的運(yùn)營(yíng)成本，甚至成本花費(fèi)超過用戶的付費(fèi)轉(zhuǎn)化，這就是很多運(yùn)營(yíng)頭疼的預(yù)算控制問題，下面我們接著探索如何通過預(yù)測(cè)服務(wù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

三、如何促進(jìn)用戶的付費(fèi)轉(zhuǎn)化

預(yù)測(cè)出來的付費(fèi)用戶畫像有了，下面就是如何將這部分用戶價(jià)值最大化。上文已經(jīng)提到采取一次折扣福利活動(dòng)的運(yùn)營(yíng)策略，那么接下來就是如何結(jié)合預(yù)測(cè)服務(wù)讓該方案最終落地。

通過預(yù)測(cè)服務(wù)生成的用戶群體可用于其他AppGallery Connect能力的受眾細(xì)分，我們可以選擇遠(yuǎn)程配置功能來實(shí)現(xiàn)最終的活動(dòng)落地。

在遠(yuǎn)程配置的配置條件管理頁(yè)面，選擇預(yù)測(cè)作為過濾條件，然后添加預(yù)測(cè)條件下的具體活動(dòng)配置項(xiàng)值，這樣就可以將本次的折扣福利活動(dòng)僅對(duì)高概率付費(fèi)用戶展示。既達(dá)到了精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)用戶群的目的又實(shí)現(xiàn)了成本最小化。

在復(fù)盤用戶付費(fèi)詳情的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)，相較于前期未開展針對(duì)性促銷活動(dòng)，本次活動(dòng)大大提高了用戶的付費(fèi)轉(zhuǎn)化率，且運(yùn)營(yíng)成本較小。

當(dāng)然您還可以將預(yù)測(cè)生成的用戶群體用于其他業(yè)務(wù)需求，比如，在制定增長(zhǎng)運(yùn)營(yíng)方案時(shí)，可通過A/B測(cè)試來實(shí)驗(yàn)不同策略對(duì)用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化的引導(dǎo)作用，結(jié)合最終實(shí)際的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，擇優(yōu)選擇運(yùn)營(yíng)策略。