用户增长算法视角概述

本文从用户增长的背景出发,探讨了如何利用增长体系思路和专业手段提升拉新、促活和防流失。通过端外、端内的策略触达用户,并在用户生命周期的各阶段实施不同策略。基建部分涉及标签分析、场内漏斗和触达效果衡量,使用离线和在线监控进行评估。模型构建包括顶层分配优化模型和个体转化预估,其中个体转化预估需要结合因果推断方法。文章强调触达时机、内容文案和承接方式的重要性,并预告后续将深入分析因果推断。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

增长背景

用户增长是产品/业务初期核心关注指标,一方面需要打磨好自己的产品,提升产品能力

  • 提升用户留存
  • 提升用户的口碑传播

另一方面,还需要利用 用户增长的体系思路,利用专业的手段,提升拉新速度,降低流失,加速用户增长的节,主要的指标有三个:

  • 拉新
  • 促活
  • 防流失

不同时期的业务关注的指标有所侧重点,比如前期关注拉新,稳定期关注促活和防流失等。需要完成这些指标,常用的抓手

  • 端外 - 优质内容触达,如:文案,权益等;渠道:如短信,互联网广告等
  • 端内:push/入口引导/banner等凸显业务模块入口

在用户使用生命周期中,我们需要充分做好对用户的理解,在不同的场景使用不同的策略:

  • 使用前:离线对用户进行打标,LTV状态,分析偏好,是否核心目标用户,分析触达敏感性等
  • 使用中:分析用户使用漏斗,针
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