如何制定新用户策略？会相亲就对了

如何制定新用户策略是很多运营人都在思考的问题？本文作者从一个新的角度对这个问题进行了分析：用相亲的方法来思考新用户内容策略。新用户，从字面理解，就是全新的用户，于产品而言，犹如一片白纸。围绕新用户所做的一切，称之为冷启动。在实际工作中，我深切感知到新用户冷启动与男女相亲如出一辙，都是使尽浑身解数给对方（用户）留下好印象，今天就跟我们的用户来次相亲，目标就是把他（她）留在身边。相亲三步曲：认识对方（用户）—知己知彼怎样满足对方（用户）需求—投其所好用什么方式满足对方（用户）需求—用对方法一、认识对方（用户）—知己知彼当我们得知要与人相亲，前期需要用尽一切方法打听对方信息，可能一无所获，也可能有所收获，如面貌长相、学历、工作、家庭情况等。运营新用户也是如此，前期需要动用一切手段去认识了解用户。实践证明，认识他们真不容易呀。1. 完全不认识，获取不到用户信息产品之于用户认知为0，系统没有任何信息可参考，此时就需要做好万足准备，小心翼翼的试探，避免触及雷区。或运用通用方，投放所有人可能都喜爱的内容。2. 粗粒度认识，获取用户部分信息（1）利用技术手段获取利用GPS与IP获取用户定位信息，知晓用户地理位置；获取用户手机安装APP list信息，猜测兴趣倾向。优势：可信度高，可利用程度高。劣势：需要人工梳理整，操作成本高，如对APP list的人群、兴趣映射标准定义。（2）利用产品卡片，主动收集1）设置兴趣开屏（年龄+性别+兴趣品类）卡片，收集用户主动选择的信息。优势：用户主动选择，可利用程度高劣势：用户主动选择比例低，覆盖用户面低；用户选择可信度有待评估；（3）利用渠道来源猜测获取用户来源渠道：根据不同预装机型用户粗粒度画像，对拉新用户人工建模。如小米的用户偏下沉、中老年，oppo用户偏年轻女性，华为用户偏中高端等。用户增长：根据不同投放素材，人工定义拉新用户模糊画像。如投放“广场舞”素材，拉新用户可能更偏中老年女性；投放“相声”素材，拉新用户可能更偏中老年男性。优势：对于用户群认知清晰，实操性强。劣势：一旦用户认知出现偏差，可能出现不可逆后果。3. 系统获取用户行为信息当用户进入产品，有了相应行为反馈，系统机器就可快速捕捉利用这些信息，如点击行为、订阅行为、搜素行为、评论行为、转发行为、收藏行为等。优势：用户行为真实反馈，直接反应用户心理，可利用程度高。劣势：是把双刃剑，若应用不当，可能适得其反。二、怎样满足对方（用户）需求—投其所好当我们了解对方（用户）之后，就该想想怎样投其所好，送什么礼物能让她开心。那么对于新用户来说，就需要根据产品自身定位于调性，提供能让用户获得愉悦感的东西，这种东西可统称为内容。1. 不同的产品形态，内容的供给展示形态也会不同（1）信息流资讯类产品单图、三图图文+大图、单图视频（短视频+小视频）是主流内容形态，也是用户消费的主流内容，可能对于不同的用户，对于两种内容形态偏好有所不同，比如下沉用户对短视频消费需求更高。代表性产品：今日头条、腾讯新闻、一点资讯等。（2）社区类产品短内容是主流内容内容形态，囊括图文与视频，辅以评论补充，满足用户对内容的消费需求。代表性产品：最右、皮皮虾、小红书等。2. 不同产品形态下，进行内容整（1）利用主题、话题等产品形式，对优质内容进行整包装，化用户一次点击价值。代表性产品：最右、即刻等（2）利用不同维度榜单聚优质内容，优质内容曝光与新用户留存。代表性产品：哔哩哔哩等三、用什么方式满足对方（用户）需求—用对方法当我们搜集到符他（用户）兴趣需求的礼物（内容），那么我们需要通过怎样的方式将其送到对方（用户）面前，这是值得深究的问题。在日常工作实践中，“内容池”这种方式被广泛应用，它是链接用户与内容的隐形介质，它就像是一座桥，让适的内容与适的用户见面。针对不同场景的新用户冷启动，内容池实际策略运用有所不同。1. 针对完全不认识的新用户思考点：系统机器没有任何信息可用，那么着重点应该放在内容本身。什么样的内容大家都爱看？广义上看，就是通常所说头部内容，普适性内容，如社会热点、娱乐八卦、搞笑幽默、休闲消遣、历史文化、情感正能量等等。细粒度来看，可能更偏通俗、优质精品，如从标题、封面图、内容调性、丰富性、完整性、可读性等维度进行区分，摒弃标题、涉性低俗低质内容，拥抱好标题、内容丰富、可读性强的优质内容。再往深层次思考，内容消费也是满足人性底层需求的过程，只有透过现象看本质，抓住人性底层需求，才能真正满足需求​。我们来看两个例子：由此我们再进行重复推演，可将人性底层需求大致分为七种：逐利心理两性心理懒惰虚荣心共情需要社交货币安全感我们可根据人性的底层需求，结内容本身质量标准，挖掘优质内容，满足用户内容消费需求。（这一块不详写，后续想再单独写写这块，欢迎大家一起交流）实际应用案例一：百看不厌内容实验我们曾在冷启动项目中做过一次尝试，单纯从通用精品内容切入，挖掘用户百看不厌的内容。用内容池进行聚，借助算法机器按照一定的策略规则到用户面前。我们采用保底池的方式，新用户前10刷生效，一刷出2-3条内容，图文与视频按照2:1的比例（因为feed流图文与视频有固定坑位比），从数据效果看，人均点击等过程指标较好，用户会点击这部分内容，但是次日留存等结果指标较差，究其原因可能有这么几点：1）实验策略设计：没有剔除其他干扰因素，用纯净的环境进行实验测试feed流中一刷10条左右内容，实验覆盖只有2-3条，剩下6-7条被广告、其他渠道召回内容占据，造成的后果就是，用户点击实验内容池内容，但其他渠道召回内容低质，引起用户反感，整体用户体验差​。2）内容选材上：孤立看待数据与内容质量，且对内容消费深层需求研究不够内容挖掘整体思路与上方如出一辙，从人工经验视角出发去挖掘优质内容，从实操过程来看，大家在找内容很容易陷入思维局限怪圈。大家找内容思路没错，但在实操过程中，单纯依靠编辑经验，过于关注数据，过于关注文章质量，将二者孤立看待，没有更深层次思考什么内容能更好满足底层人性需求。点击率等数据好的内容，是机器分发的后验数据，但它只是抓住了人性一部分弱点，如两性心理（低俗、内容），我们需要跳出机器的局限，更全面的看待人性需求，比如人性共情需求，是体会他人生活中感受，那么满足此类需求的内容就很多，如人物励志、逆袭类内容、正能量类内容等等。在内容爆炸的互联网时代，怎样抓住人性需求，为其提供高品质内容，这是​决胜王道。实际应用案例二：兴趣试探兴趣试探，顾名思义就是试探性为用户不同品类内容，这是一种比较通用的冷启动内容策略。兴趣试探实验，我们采用保底池+兴趣试探池的方式进行，内容池可分为四个状态，分别是出生、激活、正常、死亡。出生：内容池初始状态激活：当针对不同用户，不同品类内容被出来时，内容池就进入激活状态，不断输出内容。正常：当用户对试探内容有行为反馈（点击、评论、分享等），内容池开始进入正常状态，进一步扩大试探品类。死亡：随着试探深入，以及机器及时反馈，用户反馈也越发正向，进入正向循环，内容池也就开始进入死亡状态，逐渐进入机器个性化序列。这里有一点需要注意，从激活到正常这个阶段，我们实操时采用了激进策略，当用户点击试探品类内容，算法机器及时给出点击反馈，且反馈的内容权重较高，造成用户兴趣逐渐单一化，刷不出其他品类试探内容，也造成实验结果不达预期。我们当时研究了今日头条的试探机制，总结如下：试探机制可进行拆分理解：现有试探品类A、B、C、D等头部品类，1、2、3、4等垂类品类。头部品类与垂类品类内容覆盖颗粒度由粗到细，保证内容丰富性。用户刷：头部品类内容占比50%、垂类品类内容占比50%（具体比例可根据实际效果灵活调整），先出各品类头部内容​。随着刷新深入，会有两种用户行为表现：1）若用户有行为反馈，则及时作出点击反馈，也需继续试探未品类内容，以及过但用户未点击的品类内容。试探未品类内容，保证每刷占比30%-40%左右（具体比例可根据实际效果灵活调整），且试探的内容颗粒度可逐渐由粗到细，​试探用户的兴趣极限。未点击品类内容，若用户连续2-3刷未有行为反馈，则需降低权重，甚停止。2）若用户没有行为反馈，也许用户刷2-3刷也就走了（根据对新用户研究，用户平均只会给2-3刷的机会），所以在前2-3刷做好试探品类配比，以及各品类内容挑选极为重要。2. 针对用户有粗粒度认识人工对获取到的用户信息进行加工，将其转化成可用的信息，比如将拿到的APP list、用户增长投放素材转化群信息，然后再对人群内容偏好进行研究，可通过市场上研究报告，平台已有的用户画像信息等方式进行梳理收集，然后再进行目标内容聚，进行策略实验，效果回归，通用的实验流程如下：​实际应用案例：利用相声素材投放进行用户拉新，按照上面的通用实验流程可以这样拆解：信息加工与转化：爱看相声相声小品人群更偏中老年男性人群内容偏好研究：1）研究方法—利用平台已有画像+市场上人群研究报告进行梳理总结。画像侧可从大小类、关键词、内容源、实体等维度切入研究报告可从具体的信息点总结2）研究结果：中老年男性人群内容偏好，在内容品类上更偏军事历史、健康养生、种花养草、农村生活、社会正能量、社户热点、情感婚姻等等。目标内容聚：1）内容池通过各个品类优质内容源、频道等召回内容2）内容池分为人群内容池A——聚喜爱相声人群可能爱看的内容；相声强相关内容池B——聚优质相声视频内容。建设两个内容池的诉求：1）相声强相关内容池用来满足用户对相声视频的内容消费需求，通过相声投放素材拉新的用户，是对相声有着强需求。2）当满足用户对相声的强需求后，再用人群内容池进一步满足对其他内容的需求。3）两个内容池在实际策略中，A+B组，协同满足用户内容消费需求。线上策略实验：为A+B两个内容池设定位置，生效刷数等，比如相声强相关内容池B位置为2、4、6、8，人群内容池A位置为5、7、9、10。针对相声素材拉新用户前10刷生效（具体刷数与位置可根据实际效果灵活调整）数据效果回归：1）整体数据表现：重点关注策略实际覆盖用户量、人均点击、人均停留、渗透率、次日、2日、3日等天数留存等。2）内容池表现数据：重点关注内容池内容实际曝光、点击、停留时长等。走通整个流程，根据数据效果，再灵活调整内容池内容，以及线上策略调优，新用户留存。借用我们领导说过的一句话，结束此文，新用户就是个迷，想要弄懂它，太难了，只有不停摸索总结，在实践中寻求方真理。我们与人相亲也是如此，想要真正弄懂一个人，也很难，得经过长时间相处磨，不停摸索总结，才能收获真心。愿所有人，都能找到真爱！愿所有产品的新用户，都能稳稳的留住！本文由 @珂然 原创发布于，未经许可，禁止转载题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议