以健身类应用为例:如何针对高LTV用户进行UA策略

时间:2021-03-20 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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作者:量江湖 (ID:adwujialiang

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想让用户下载和安装你的 App 通常是一件非常困难的事,让他们在 App 中进行首次付费购买则更加有挑战性,而让用户成为付费订阅用户,似乎是一件不可能的事。

这样的说法难免有些夸张,但事实是,依靠订阅变现并不是一件非常容易的事。过去的一项调研中显示,推广人员已经开始怀疑:让用户转化为订阅用户比让用户发生首次应用内付费更加困难。从安装到订阅的转化率为 2.73%,而游戏和购物类应用的付费转化率分别为 8% 和 5.9%。

因为吸引订阅用户的成本很高,因此这项极具挑战性,推广人员必须确保能够获得高质量的、且能在相当长时间内保持订阅状态的用户。作为 8fit 的市场 VP,笔者也面临着同样的挑战,这就是为什么笔者一直致力于开发针对高 LTV 用户和留存率的用户获取策略的原因。

作为推广人员,我们希望在留存率上的努力,其目标是与用户保持一致的;我本人和我们的用户都希望产品能够提供好的体验,以鼓励用户们保持付费订阅状态,并为实现自己的健身目标而保持积极性。

尽管笔者还不敢说已经弄清了所有细节,但希望这篇有关用户获取策略的分享可以对其他同行有所帮助,能够让大家成功吸引到能够长期保持订阅状态的用户。

第一印象是关键

最近笔者观察到的一个现象是,通过付费渠道获得的用户的订阅转化率要高于自然量用户,这可能令人有些惊讶。为什么会这样呢?笔者认为,是因为我们使用广告和内容来展示产品的价值并吸引到了新的订阅用户。

如果新用户被我们投放的广告和内容转化,那么这是我们的消息传递发生共鸣的有力证明,并且由于用户已经进行了一次“转化”,因此继续引导其在产品中进行“消费升级”就变得更加容易。相比之下,我们的自然量用户可能会对健身类应用进行常规搜索,然后再随机下载几个同类产品进行随机测试,而对我们产品所能提供的一无所知。

因此,你的产品与新用户的第一个接触点,将是通过富有影响力的创意吸引他们、展示你产品的价值主张(value proposition),并与将被你的广告和产品引起共鸣的受众互动的好时机。

使用户期望与产品的长期目标保持一致

在点击标题党广告,购买社交平台粉丝和欺诈性安装的时代,有时候感觉就像是推广人员内心两面的交战,一面不惜一切代价追求数量,另一面则提倡质量。

对于健身类应用,有很多类似标题党广告和负面信息等等方式可以用来获得用户安装。你或许曾经看到过这样的减肥广告:一个含有侮辱意味的 gif,一个抓住肚腩的女性形象和一个几乎 0% 体脂的模特图像,许诺让你在三周以内可以自信地穿上比基尼。

不幸的是,这些通过情绪引导吸引用户的方式,因为短时间内可以对部分人产生效果而依旧被使用。但是,除了促进身体羞辱和负面信息的传递外,上述示例中的广告还歪曲了人们的期望并植入了令人沮丧的想法。新用户一开始会相信可以取得立竿见影的效果,或者说健康意味着两周的健身训练,然后再回到以前的坏习惯中。

为了优化信息的传递和为用户带来长期效果,我们必须努力避免标题党广告,选择诚实的信息传递。承诺“脂肪会消融”并不现实,也不是长期的健康观,我们也不想承诺“短期”的解决方案来吸引用户产生更多下载,去满足他们错误的期望。

健康的生活方式需要时间来培养,并且由于我们的 App 旨在帮助人们保持长期健身的动力,因此我们的信息传递必须符合这些原则。

优化你的订阅模型和定价

由于订阅变现所要面临的压力,我们发现有些人陷入到了一个陷阱之中——即专注于微小的优化,比如2%的转化率提升,但很多人在这个时候设置都没有做过订阅模型的基本组织。

对于 8fit 来说,这个产品之所以成功的一个重要因素是,我们的团队从来不害怕尽早对订阅模型进行重大的结构调整,以便发现最佳模型并创建功能强大的订阅项目。免费和付费版本中可供用户使用的内容和功能已经更改并进行监控,通过密切怎样做好软文推广关注用户行为,团队能够识别用户最看重的功能和内容,并创建了免费增值业务模型,为用户们的订阅转化提供了真正的附加值。

其结果是我们的订阅用户成为了出 App 中最活跃的用户。通过成为订阅用户,他们不仅获得了更有价值的应用程序体验,且通过金钱购买行为,还催生了额外的心理动力,持续使用该 App 并充分利用其通过订阅获得的增值服务。对于希望从 App 产品中获得大量使用的订阅用户以及长期社区建设的商业模式而言,这是另一种双赢。

通过制定用户获取策略来吸引了解产品的用户,以及宜家 危机公关对其健康具有长期和可持续看法的用户,我们可以更接近自己的业务目标,活动策划营销案例并扩大基于 App 产品的用户社区。这是一些简单的原则,但当它们逐级被应用时,可以极大地改变用户获取状况。

来源:作者为8fit市场副总裁Saulo Marti,原文发布于Mobile Masterminds,由量江湖整理编译。

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