精细化的用户增长策略、产品和用户体验的细致打磨。经典的 AARRR
模式会逐步转向 RARRA 模式,提升产品留存、拉活、分享传播等方式
是构建增长的主要战场,对于一个内容型产品来说,个性化算法对于
用户留存、拉活起到了决定性的作用。
在信息流产品增长上,有三种比较成功的模式:
头部内容模式:一种比较头部内容模式:一种比较 重重 的模式,该类产品利用精准的内
容采买,引入优质的头部内容创作者,利用头部内容的流量聚焦
效应,迅速圈定大批用户,并形成内容 APP 特有的用户心智;但
是由于内容头部化,个性化算法在其中发挥的空间和作用较小,
产品模式趋于同质化。
下沉/激励模式:该类产品参考了网络游戏模式,从各个环节设
计用户里程碑和激励,不断引导新用户一步步完成点击、下刷、
完整阅读、分享、关注等目标里程碑,并给予虚拟货币和真实货
币的激励,在短时间内可以获取大量下沉用户。
生态构建模式:该类产品构建了完善的内容生产和消费生态,
旨在通过推荐系统同时刺激生产和消费,实现两端的同时增长。
因此,个性化的核心问题主要分为两个:
•
用户状态建模:深度建模用户状态和行为,通过对于大数据集
中分析,找到使用户从低阶状态到高阶状态转化的干预因子。也
就是如何把新用户转化成低阶用户,然后从低阶用户转化到高阶
用户,用户流失后如何召回,类似这样的用户状态转化。