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时至今日，APP从获取目标用户，再转化成自身产品的用户，这一过程的成本已经变得非常昂贵。而在竞争如此残酷的环境下，借助数据智能做好新用户运营已经是行业公认的一大趋势。但是，怎么使用数据智能技术使增长效果最大化却是一门学问。今天，我们就谈谈如何通过用户画像来解决APP新用户的“增”与“长”？
新用户的增长，包含着三个阶段，新用户获取阶段、新用户转化阶段、持续保活的阶段，用户画像在不同阶段起到的作用也各不相同。
APP在获客阶段主要依靠精准投放，这里的精准有两层含义，一是指用户的精准触达，另一层含义是如何用最低的成本获取最多的高价值用户。具体执行起来，目标用户、渠道、内容，三者缺一不可，而用户画像能够将三者的能量聚焦起来，最大限度的发挥作用。
APP精准投放三步走：
一、圈选高价值的目标用户群；
二、锁定与目标用户相匹配的渠道；
三、选择跟目标用户特征相符的创意素材；
在精准投放前，APP需要明确自己的目标用户，了解目标用户群的特征。APP可以通过用户画像这一工具，对自己APP上最活跃、互动最多、有消费习惯的用户群体进行数据化分析、大数据建模，把抽象的用户定义转化为数据标签和特征，为获客策略制定明确目标。
在渠道筛选上，APP不仅可以使用目标用户画像进行渠道匹配，还可以对以往投放数据进行回溯验证，最终从数量、TA浓度、价格、诚信等多方面优选媒体。
在内容创意上，APP可以通过画像对目标人群进行分组创意，通过定制化内容获取高价值用户的青睐，而不是盲目追求成本低的用户。比如，资讯类APP很喜欢用猎奇类的素材作为投放内容，因为这类素材很容易产生爆款、10W+，很容易以很低的成本拿到用户。但对于一些有态度、有深度、有洞见的新闻APP就表示不会采用猎奇类素材，因为这些内容无法为其带来对内容深度有要求、愿意为好内容付费的高价值用户。
目前，大厂们纷纷开始重视起自己的画像体系，并以此衍生出更复杂的增长模型，其效果也很显著。某知名新闻APP就通过模型算法，选择高价值用户浓度高的渠道，选择有深度的报道内容或者独家消息去获取目标用户。根据统计，这一增长策略对该APP整体DAU的贡献提升了10%以上，实现了用同样的钱得到更多有效的用户的获客目标。
用户使用APP的偏好具有“首因效应”，就像人们点外卖一样，哪家餐厅第一次点的时候味道好、包装精、服务优，那么后续在这家餐厅点外卖的几率就会更高。因此，如何在新用户第一次来到APP里时，给他们留下一个好印象，让他们喜欢你的产品，是APP运营之间PK的主战场。
首先，要了解每一个进入APP的新用户，这就需要APP尽可能精准的了解新用户画像。
第一步，APP通过开屏引导，让新用户填写或者勾选基本信息、兴趣爱好等特征。但这些信息并不能代表用户，一是不够客观准确，二是还远远达不到生成用户画像的信息量。
第二步，APP可以借助第三方数据公司的能力，快速补全新用户画像。第三方数据公司数据维度更加全面，对于用户线上行为偏好的沉淀更加深厚，对APP来说是新用户，但在第三方数据库里可能是很熟悉的用户。
第三步，APP可以回溯获客渠道以及投放素材的特征，综合这些特征让新用户画像尽可能完整。
这样三步走下来，APP才能充分了解新用户的兴趣偏好，才能给新用户推荐他们需要且喜欢的内容、服务或者商品。
其次，在了解用户画像之后，APP还可以借助算法，将新用户的特征标签化，与已有用户群中有相似特征的人群进行关联，通过协同作用给新用户推荐内容。比如新用户拥有北京、男性、华为用户等标签信息，就可以跟老用户中同类型男性用户进行协同，将老用户感兴趣的内容推荐给新用户。
在冷启动时，APP也会借助第三方的用户标签来做增补，但是如何将两套标签体系融合起来？经过实践，我们提出了一个比较不错的解决方案，将第三方标签通过主题模型算法，把新用户聚成一群一群的人，然后开展分群运营。某资讯类APP曾与个推合作，将新用户分群，并根据计算结果，进行个性化推荐。比如某新用户群有60%的可能性是时尚娱乐达人，25%的可能性是母婴人群，15%的可能性是网购人群，那么就可以给这一群体推荐时尚娱乐类内容，其次是母婴类内容和消费类内容，并关注其阅读情况，并进行动态调整。同时，还可以将这群人的聚类特征跟已有的用户数据做一个协同，把已有用户中同类人中点击量最好的内容推荐出去。最终，该APP新用户次日留存率提升了18%。
最后，在内容推荐的部分，APP也不能单纯的依靠数据，人工运营也非常重要。人工运营能够为用户提供有感性、有温度的运营措施。
新用户的冷启动是一个持续的过程，并且需要因势而变、因时而变，才能实现真正意义上的撩动用户，留住用户。
在冷启动过程中，APP还需要通过各种运营手段和产品设计让用户经常回到产品上。比如，在运营上，设置角标未读，激发用户的强迫症，从而点击激活。在产品功能上，APP需要做好新手引导、积分商城、激励活动等用户激励的设计，让用户获得足够的成就感。
在用户冷启动的过程中，用户画像的迭代需要持续推进。APP可以通过对活跃度上升的用户持续进行画像洞察，将新用户数据与已有的用户数据做好协同，从而更了解用户，并不断做出增长假设、增长策略，持续通过运营内容、商品、活动这些手段，去探测用户的兴趣点，最终找到满足用户需求的最优解。
用户的增与长是整个用户生命周期的“春生”阶段，只有在这个阶段做好用户运营才能为后面的“收获”打下基础。因此数据智能运营工具在这个阶段的作用越来越受到APP的重视，如何通过用户画像更好地读懂用户、抓住用户心、留住用户也成为了APP运营必备的技能。
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