第二步是将这些数据与用户行为对应起来 。 比如某个用户 , 如果在最近七天内有过搜索品牌一次以上 , 或者观看直播一次以上 , 或者观看自然内容七次以上等行为 , 就会被归为A2这个感兴趣的阶段;如果付过费 , 则属于A4的行动阶段;如果关注了官方账号 , 则属于A5阶段 。
在划分出用户层次之后 , 他们就能较为清晰地了解这款产品的情况 , 并在不同阶段为产品出谋划策了 。 这就到了O5A流程中的重头戏:数据分析 。
02 O5A能做什么? 掌握用户分层 , 到底有什么用?具体来讲 , O5A目前有三种不同阶段的应用方式:
第一种是投前诊断 。 比如在投放之前 , 运营者想了解游戏目前的用户状况是否健康 , 就可以通过对比的方式观察——头部、腰部或以下产品 , 与标杆或Top 5产品的均值对比 , 超头部产品则与自身的往期数据对比 。 在找到各个层次的差别之后 , 就能准确地倒推出问题 , 比如到底是几个前置层次的量不够 , 还是量够了 , 但是转化到之后阶段的比例不够;
第二种是策略制定 。 在运营中 , 对症下药地研究不同层次用户并作出优化 。 即使你对目标用户感知模糊、无法定义准确的标签 , 他们也可以通过正负样本的联合建模 , 找到更多高精准人群实现人群破圈 。
像是A1人群不够 , 那就通过O人群来寻找一些标签更为贴合的用户 , 然后使用开屏、Topview等高转化率的曝光点位来破圈拉新;A2人群不够 , 那就加强优质内容、高点击率硬广以及互动引导来促进转化;A5人群不够 , 那就加强游戏粉丝运营来快速涨粉;
第三种是投后复盘 。 这个阶段依然需要对比 , 但对比的范围限于投前、投后数据 , 更加紧缩 。 这样针对性地复盘人群量级、占比 , 以及ROI、CPA等数据之后 , 就能更好地度量价值、指导下一次优化 , 甚至总结出独特的方法论 。
这些方法也并非纸上谈兵 , 而是已经有过头部厂商、产品的验证 。 比如网易的《梦幻西游网页版》 , 本身的IP力还是很强大的 , 但在推广时买量成本仍然不低 , 并且缺少竞价买量以外的内容触点 , 迫切需要新用户增量以及老IP用户召回 。
在第一阶段通过O5A模型诊断后 , 巨量引擎发现这款游戏整体的5A量级基础不错 , 但相比行业Top产品 , 它的A2量级明显不足 , 这也导致其后续转化动力不足 , 所以他们将核心目标锁定为蓄水A2人群、扩大基本盘;
在第二阶段 , 通过分析各触点的流转效率 , 他们选择了星图+竞价+直播的方式进行组合投放——一方面通过常规投放信息流竞价广告和星图达人推广促进流转规模 , 另一方面通过直播加强流转效率 。 这让游戏在投后的A2人群迅速攀升 , 相比投前增加了67%;
在第三阶段 , 他们再次定向追投A2人群包 , 最终让整体5A结构变得更加健康 , 计划效果相比同期全计划平均值激活成本下降了13% , 付费成本也下降了10% , 而转化率上升了39% , 实现了通过蓄水转化的方式实现降本增效的目标 。
另一个案例则是莉莉丝的《万国觉醒》 , 作为一款已经步入成熟期的产品 , 在拥挤的SLG赛道 , 它同样面临着受众圈层固化、素材同质化带来的量不够、效不足等问题 。 因此 , 如何破圈拉新、提高转化 , 就是《万国觉醒》的核心目标 。
针对这两点 , 巨量云图在第一阶段主攻量——他们深度分析了对SLG和《万国觉醒》内容感兴趣的人群 , 提取出关键词 , 并对所有相关内容做了排查、校准 , 创建人群包用于投放 。 这一阶段中 , A2人群的量级增长了58% , 高于对比品牌115% , 但整体付费动力仍然不足;
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