斗米App首次分享：召回沉默用户的技巧和思考

大家最近有没有看到一个挺魔性的广告，“斗米一下，马上入职”，这是斗米线下拉新的广告。其实，斗米不只做拉新，还针对用户生命周期的后阶段——唤醒和召回沉默用户，搭建了非常精细化的数据运营系统。

在今年的金三银四招聘旺季，斗米的沉默转化为成长用户的转化率提升了50%，这是如何做到的呢？斗米用户产品经理 黎明在友盟+沙龙U-Time带来实践分享。

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为什么做沉默召回？

斗米做沉默用户召回主要有两个原因：进入了“金三银四”的跳槽旺季以及超过7000万的用户量，时间和用户量都合适。

如果将用户比喻为池中水，如图中海盗模型，最终目标是流量池中的水不断增多，这取决于两个因素，新进用户持续增加，流失用户持续减少。

而在整个水池水量增长过程中，留存是增长飞轮运转的关键，只有当水池不是一直往外漏水，拉回来的新用户才能在App上产生留存，产生后续的黏性。

其中，用户留存有两种方法，一种是不断优化用户体验，包括产品功能、内容，让用户自发地留存。另外一种是主动出击做召回。召回过程又分两个阶段——近期用户召回以及远期用户召回。前者是分析用户在App上的整个路径，然后在关键流失节点上给用户发召回短信，想尽办法给一个理由去召回。对于远期用户，依赖于用户画像以及之前用户在App上的行为进行召回。

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斗米怎么做召回？

招聘旺季即将到来，斗米沉淀了大量的老用户，所以需要对这部分用户进行召回，使沉默用户转化为成长用户。但是沉默用户由于在App上没有近期行为，我们通过友盟+移动统计（U-App AI版）中的用户洞察、渠道分析、自定义事件、用户生命周期等模块进行数据分析来拆解目标，在新版上线后，使沉默用户转化为成长用户的转化率不断升高。

数据结果如下（黄线是转化率，蓝线是转化人数）：

在拆解目标的时候，对应两个关键词：“转化”和“成长”，即需要完成“召回”和“激活”两个动作。

每个动作又可以拆解成三个步骤：

① 目标用户定义，目标用户在哪里，他们都在干什么；

② 满足需求，怎么触达用户怎么满足他们的需求；

③ 监测数据，通过数据监测及时调整策略；

唤醒沉默用户：一是在投放渠道上，尽可能使召回的沉默用户量变大；二是在精细化运营上，尽可能使留存并转换的回归用户的比例提高。前者是投放力度，后者是精细化运营。

针对不同的用户特点，斗米制定了不同的用户召回方法：

理性派——列变量、按优先级组合以及落地页。

以下图为例，具体就是我们对有明确职位偏好的用户做召回，这些用户落地有两种形势，有明确职位偏好的，可直接推荐职位，快速产生报名转换。另外一种很久没有使用斗米，我们会推给他们一批商家，让商家刺激其产生转换。

上述方法的核心是，变量需要列得非常全，同时对优先级较高的变量进行组合，最终产生N条文案，不断测试，把最终测试行之有效的变量组合、文案组合，以及落地的设计形势沉淀下来作为我们的经验，在后续整个召回过程中不断地反复应用。最终到斗米的落地页，展示给用户的是个性化的职位列表。

感性派——抓住用户人性的弱点，即七宗罪：傲慢、忌妒、愤怒、怠惰、贪婪、暴食、色欲，制作功能化页面，满足用户需求。

举例来说，借助“贪婪”的弱点，我们举办过“工资翻倍季”活动，让我们的用户因为想要去涨工资而产生跳槽的需求。

3、日常运营——对于已经完成找工作环节的用户，可能在一段时间内不会用我们的App了。我们仍然可以做一些日常运营工作，比如推送一些活动等，与用户产生交互，增加黏性。

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召回中最重要的事

现在的互联网已经是红海了，所以有效的策略往往是小众策略，特点是ROI高，但是流量少，所以需要具备批量、快速复制的能力。

具体要求是：人群的批量选择、分层；文案批量组合生成，归纳出多套落地设计模板；落地页模块化。

在这方面，作为创业公司，斗米选择U-App帮助我们去实现。以用户画像为例，先进行用户分群，用户分群的方式包括三种：通过条件分群、上传人群包分群、已有分群进行交叉获得新用户群。计算的分组额度有两种，一般设置为昨天启动过斗米App的用户，和前7天启动过App的用户。

分群之后，我们可以获得用户群体画像，辅助投放和运营策略。例如，通过用户群体常用的手机品牌，判断不同应用商店的投入：

通过用户群体的地域分布，提升投放ROI：

在线上，对于不同渠道的目标投放人群以及App偏好，确定投放策略和力度。在线下，针对不同城市的差异，在物料制作以及推广文案上做分区。

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转化沉默用户的结果

到了沉默用户的激活环节，这里需要提前将需要收集数据的事件埋点，通过友盟+提供的SDK上报，然后在U-App中使用，以下为其中一种基础应用。还可以基于自定义事件，制作事件分析报表、分析漏斗、自定义留存等图表。

事件分析的思路为：

1） 分析使用次数TOP10的事件

2） 核心事件都依赖于内容列表

3） 提炼内容列表最常上报内容

从用户使用的TOP10 事件分析，可以在这份事件点击排名中，找到用户最关心的点。例如：除去普通运营位、立即报名、筛选项等4个基础功能外，其他内容都依赖于内容匹配的精准性，那么我们就可以将这些事件适当调整位置。

结合对B端和C端用户的访谈调研，以及对C 端用户简历完整度的分析，发现老用户普遍缺少几个关键的信息；同时，完善这些关键信息，对匹配的精准度提升十分明显。我们调整了老用户回归等多个版块界面，并且对产品结构做出了一定的调整，同时丰富点击渠道与内容。

最后，如上图，在金三银四的招聘旺季，斗米的沉默用户转化为成长用户转化率大幅度提升了50%。

当然，沉默用户召回是一种方法，其中重要的一点，就是你要做好用户的数据分析工作，做好数据的梳理、利用。很感谢友盟+提供了非常好用的数据分析工具，降低了使用数据分析的门槛，节省研发成本，对我们创业公司尤其有用。也欢迎大家对我们的思考提出问题。