个推：用大数据服务于APP用户生命周期的管理与运营(大数据服务管理,关键词优化)

近日，在36氪举办的“商业新生态峰会”上，个推高级副总裁刘宇做了《大数据如何服务用户生命周期的管理与运营》的主题演讲，以用户运营为切入口，详细介绍了数据智能为企业发展增能的方式方法。

有商业的地方就有用户

大数据在商业场景上的应用无处不在，包括APP服务开发、广告决策、城市建设等。

为什么选择用户的生命周期作为切入口？

因为各行各业都会有用户，都会涉及到用户生命周期的管理与运营。企业在与用户互动的过程中，会经历各种各样的阶段，每个阶段都有不同的特点。精细化的运营会让每一个用户都得到更好的服务，从而增加用户黏性，提升企业的运营效率和服务产出。

移动互联网的用户生命周期分为获客、成长、成熟、衰退、流失五个阶段，每个阶段运营的重点都不同：

在这五个阶段里，个推都有相匹配的数据智能服务，为企业提供数据指导，优化运营工作。

获客期-制定质优价廉量足的获客方案

在获客阶段，企业缺的不再是渠道资源，而是缺乏质优价廉量足的获客推广方案。个推提供的数据智能服务能够有效地解决这一问题。

在渠道管理上，数据统计分析能够全方位的展示各种渠道的效果、质量，使得企业管理更高效。

在社交网络上，精准的大数据用户标签使得传播更具针对性。

在精准获客上，数据管理平台（DMP）能够在应用商店、DSP、IN-APP广告位和线下推广等渠道中做出高性价比的组合，快速而高效地拓展新用户。

成长&成熟期-给用户私人定制级的服务体验

在成长、成熟阶段，所有的工作都是以用户为核心，以提升用户留存、活跃为目标。

在用户初次登陆的时候，企业可以借助用户标签更好地了解新用户的喜好，有针对性地为用户推荐感兴趣的内容，延长用户使用时间。

内容运营、活动运营要实现千人千面是一个复杂而漫长的过程。精细化运营的初级阶段，实际上是做分组运营。运营者只有在分组运营的基础上，不断地进行数据归集、迭代、更新，才能实现千人千面。个推数据智能平台为企业提供数据分层聚类的模型，从用户特征的归集，到老用户特征的聚类分析，再推演并更新出用户的分类。相比与初级的分组运营，在运营中使用分层聚类模型，用数据来反映分类，会更加客观、精准。

衰退&流失期-正视用户的离开，不做徒劳的挽留

用户是有流动性的，有新用户来，也会有老用户离开。企业在面对用户的衰退和流失时，依然需要做专业的运营。

当企业发现有用户进入衰退期后，首先，要分析了解用户沉默的原因；然后，通过聚类模型或者是根据用户标签去做临流失之前的唤醒，这个时候需要监控唤醒的转化情况；最后，通过各种尝试发现依然无法唤回用户，别纠缠，不如将有限的成本和精力转投到寻找新的服务价值点上。

在数据智能的视角下，用户的流失也会给企业带来价值。企业需要通过像“个推”这样的第三方数据平台来做卸载用户的数据分析，了解流失用户的成分及流动趋势，深挖流失背后的价值，反向推动运营工作的优化。

有时候用户的衰退及流失潮是出现在整个行业内的。个推数据智能服务中的行业洞察版块，可以帮助企业了解行业总体趋势，从而对自身所处的行业地位有一定的认知，从宏观的角度去寻找问题，再根据问题制定适合的发展策略。

总的来说，数据智能可以帮助企业洞察行业趋势，了解自身优势与不足，明确运营方向，为企业的发展注入科技力量。

个推是一家独立的智能大数据服务商，在大数据服务领域深耕多年，积累了丰富的运营经验，服务涉及互联网、精准营销、金融房产、公共服务以及其他垂直领域。个推一直致力于数据智能的研发创新，不断开拓服务的边界，为企业发展增能。