点击查看分析服务是如何基于用户全生命周期的分析管理，帮助各类应用寻找新的增长点
HMS Core是HMS生态的重要组成部分，是华为移动服务提供的芯、端、云开放能力的合集，开发者可以通过在应用中接入SDK的方式，快速调用所需能力，完成应用的开发、用户增长及商业变现。
华为分析服务来作为HMS Core非常核心的能力之一，提供一站式的数据采集和分析平台，帮忙开发者的运营团队高效分析，开发者无需自建数据分析系统，即可完成一系列的分析模型如漏斗、留存、转化等，帮助清晰理解用户行为方式，从而实现用户洞察，产品优化以及精细化运营决策。
那么，我们就来看下分析服务是如何基于用户全生命周期的分析管理，帮助各类应用寻找新的增长点。
运营增长困境如何破局
我们知道，便捷生活、电商、游戏、娱乐影音、新闻阅读等垂类应用，几乎所有应用都面临着很大的用户增长的挑战。这其中最主要的原因就是互联网的人口红利衰退、用户数量以及增速越来越低，甚至在部分垂类里没有增长或者负增长。互联网流量越来越贵，获客成本也在不断地攀升。电商、生活、游戏行业的竞争也不断加大，拉新渠道良莠不齐。同时，在另一方面，新用户留存率不断降低，如何通过运营手段转化新客，让来过的用户再来，从而实现应用的营收就变的很重要。拉新难、留存低，已经成为各类应用的长期运营增长困境。
全生命周期管理，提升用户价值
那么，面对增长困境，应用应该如何破局呢？大数据可以把用户的所有日常行为分析沉淀下来，能让开发者瞬间明白用户的需求。所以，我们需要以数据驱动为基础，在用户全生命周期里寻找机会点，做精细化运营。对于新手期，需要围绕ROI提升与促活来设计增长策略，保证拉新来的用户是业务的目标用户，从而尽快促进新用户的活跃，完成新用户向成长期用户的转变。对于成长期和成熟期，增长的关键词则是提高留存率、提高转化率，这部分用户是应用的宝藏用户，如何挖掘好此类用户的价值，让他们在产品内活跃更久、留存更久，对应用有着至关重要的价值。对于沉默期和流失期用户，则要考虑防范流失、精准召回、分析流失原因、优化促活策略。可以看到，为了破除增长困境，需在用户全生命周期寻找增长机会点，达成持续而有效的增长。
明确思路和目标后，需要针对性的进行数据分析，这里就要借助HMS Core分析服务提供的一系列的分析特性，对产品、用户等方面进行深入的下沉分析。分析洞察后，通过过滤器和分析console圈定受众用户群组，最后就开始针对性的触发运营动作：譬如制定策略，通过Push消息等手段触达用户。以这种方式给用户推送消息，能够让用户看到推送的第一时间觉得是欣喜而不是打扰。当然，动作执行后还需要回到分析平台，对比前后的数据表现，衡量目标达成情况，并进行相应的运营策略调整或产品的调优。
新手期、成长期和成熟期增长策略
对于新手期用户，应用关注降低获客成本，促活、促成长。对于获客成本的降低，我们可以通过华为分析的事件分析、对比分析等模型，判断各类事件发生的整体趋势，事件来源的机型分布和版本，再通过过滤器，做大量素材的对比测试、甄别最优的投放渠道。对于新手期用户，通过用户的兴趣点引导其尽快完成关键动作的执行，比如视频应用，引导用户观看视频或购买会员；游戏应用，引导用户尽快过关；电商应用，引导用户尽快完成首单等。再通过漏斗和归因分析，对用户在应用中一系列关键节点的动作分析他们的转化率，优化流程，优化福利发放方式，或优化某一个环节的UI设计等，利用这类分析，提升新手促活和成长的转化。
在上图案例中，某短视频应用通过多种渠道投放了拉新广告，但无法准确识别各个渠道的贡献率，且新用户流失率较高。应用优化目标是：甄别投放渠道优劣从而提升新用户留存。通过分析服务的归因分析模型，确定目标转化事件为 “新下载使用” ，确定待归因事件为“各渠道广告位的点击” ，根据分析平台生成的报告，得到火山小视频的拉新贡献率最高，微博的贡献率最低，于是快速执行并取消了对微博的营销预算投入，分配到火山小视频中。经过3个月的优化，最后复盘结果显示该视频应用的获客成本下降26%，新用户留存率提升15%。
对于成长期和成熟期的用户，应用除了关注促活促留存，更关注提高转化率（LTV）。“留存”和“转化”也是几乎所有应用都会普遍遇到的问题。对于留存，分析服务提供强大的过滤器功能，对用户进行细分分析，深入洞察新老用户的留存差异、不同渠道的用户留存差异、不同手机版本的用户留存差异、不同手机品牌的用户留存差异等。针对分析结果，可以再使用受众分析，对用户进行分群、分层运营，不断培养用户对应用的粘性，从而留住用户。对于转化，分析服务提供的“路径分析”功能，观察用户在产品中的实际行为路径，看与产品设计的路径是否有出入，并通过运营策略进行干预，引导用户到运营人员希望的路径上来。用户在使用应用过程中的每一步都可以被记录下来，这样可以分析用户在应用各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的点击模式信息，使得用户可以便捷地依照应用设计的期望路径，直达核心模块，完成转化。比如电商的浏览-收藏-加入购物车-提交订单-付款的路径。同时，也可以通过漏斗分析模型来直观的看到各个环节的转化数，转化率，流失数，流失率等，分析后再优化。
上方案例中，提到了某电商生鲜应用，发现最近2个月用户的留存率与购买转化率都比较低，需要尽快找到原因并解决。运营人员先是通过用户属性，比如性别、年龄、地域、手机品牌等，以及用户行为，比如浏览商品、加入购物车、购买，将用户进行了细分，然后针对不同的细分受众，在分析报告中进行下钻分析。通过华为分析提供的路径分析、行为分析报告挖掘其不同的行为特征，最后发现订单页面的某个按钮设计比较隐蔽，阻碍了用户的下单行为。根据这样的发现，应用的运营人员制定了不同的增长策略：首先，优化订单页面交互设计，凸显下单按键，其次通过对这类由于按钮设计导致页面停留时间长，无法下单的用户进行受众圈定，最后通过push消息服务，推送补偿优惠券，最终提升了这类用户的留存率，并提高了商品的购买转化率。
沉默期和流失期增长策略
用户的沉默期和流失期，是应用的产品、运营人员不愿意见到的情景。沉默期内需要重点关注的是防范流失和精准唤醒，通过一系列的基于数据的分析，快速挽回激活这些用户。
借助分析服务里用户生命周期模型提供的各阶段流失风险用户预测、召回潜力用户预测，可以提前通过运营手段尽可能的规避用户流失。还可以通过行为分析、漏斗分析识别有唤醒价值和唤醒可能性的用户，进行唤醒活动的消息触达。而对于流失期用户，召回的难度可能大于拉新，现在业内的最新观点是不做挽回，重点放在经验总结和优化上面，避免其他用户流失。分析服务可以洞察流失用户的特征，增强流失前的识别能力，让流失用户为当前用户的促活提供优化方向，通过产品优化、运营方案改进等增强活跃用户的活力和粘性，从而避免流失。
上图案例是一个海外游戏应用的沉默唤醒实践。首先，运营人员通过研究沉默用户的事件分析报告、行为分析报告，定位出了易唤醒，已经沉默的高价值用户，他们是游戏好友超过30人、月互动次数大于2次、年龄区间在30岁以下的人群，设计唤醒文案不断测试，进行兴趣引导与价值激励。其次，识别到沉默用户的安装渠道，在渠道内不断投放拉新内容，针对很久不更新游戏版本的用户，定期推送更新内容，让其感兴趣。另一方面，游戏的运营人员通过用户生命周期模型提供的各阶段流失风险预测用户群，对这类用户也提前制定促活策略，加强用户在游戏内的任务体验，并通过邮件派发礼物，防范流失。这两块做完后，对于已经流失用户，进行了详细的行为、属性洞察，得到初步的流失原因主要在两方面，一是流失用户共同的特征是游戏好友人数都少于5个；二是大多数投诉游戏卡顿。于是运营人员设计了方案去验证，确定了流失原因后进行了产品优化和运营方案优化，例如他们提供了多渠道登录界面方案，提供了每局对战结束后新增一键添加好友按钮方案，再通过A/B测试，最终选择了最有吸引力的方案是后者: 在下一个游戏版本的用户对战详情页中让用户选择添加好友，并优化了交互逻辑。一系列措施实施后，这款游戏的用户沉默率降低了12%，流失率降低接近8%。
再来回顾一下开发者是如何基于HMS Core分析服务，实现全生命周期用户增长。通过集成了分析服务的SDK，便可以上报用户属性和用户行为数据，这两类数据聚合在一起就可以研究哪些用户在什么时间做了什么事情，形成了数据分析的基础。为了降低应用的开发工作量，分析服务支持11个用户属性和27个事件的自动采集，同时为了满足开发者个性化需求，支持自定义用户属性以及500种自定义事件，这极大方便了开发者对于应用的不断优化，也为精细化运营提供更多数据支撑。在有这些原子数据的基础上，分析服务提供了丰富的分析模型。包括事件分析、行为分析、漏斗分析、受众分析、生命周期分析、归因分析等，帮助开发者深入洞察用户增长情况、用户行为特征、产品功能情况，并且在这些丰富的分析模型基础上，可通过过滤器针对应用类型、用户属性、受众用户做细分，从而触发进一步的运营动作。
值得一提的是，HMS Core分析服务SDK支持全终端，包括Android，iOS，Web，开发者仅需半天时间就可以集成成功并发布。正是如此敏捷的开发速度，以及这些强大的分析能力，分析服务已经成为全球开发者最受欢迎的服务之一。
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