发布者:三维推
2022-05-09 16:50:03
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编辑导语:想要驱动产品增长,一个重要的手段便是购买用户和流量,即用户获取。本文作者分享了用户获取的商业手段和打法,希望能给你带来帮助。
前面讨论过,如果要驱动产品增长,一个重要的手段是购买用户和流量,有个专有的名词,叫做用户获取(user acquisition)。今天来聊一聊,用户获取的商业手段和打法。
大体上,可以分为两个大方向:直投和代理。
直投是广告主的用户获取团队(UA团队),自己操盘用户获取的全流程,主要集中在:策略、预算、创意、和目标设定和效果监控。因为团队完全自己操盘,因此,有非常大的自由度控制用户获取。
但直投对团队能力的要求较高,需要用户获取团队能够更深入的理解自己的产品,目标用户,以及整个用户获取的目标和策略。
哪个渠道的投放质量好?哪个素材的表现好?素材需要多久更新一次?当天的市场行情CPI,是不是要提价以争夺更多的用户,ROI是否达标,某个渠道的用户的LTV是否具有竞争力,等等。
如果投放团队还要构建自己的技术栈去赋能用户获取,对团队和公司,都是非常大的挑战。这块技术和能力一旦成功,会成为团队和公司的核心竞争力。
举个例子:下面的职位是一个非常明确的,负责直投的团队的一个职位。
代理是广告主将用户获取完全交给另外一个代理公司负责,自己只指定预算和ROI。代理模式既适用于大团队,也适用于小团队。大规模买量,或者投放和产品联动不多的情况下,比较合适。
Snap在中国招聘agency lead,这个职位负责Snap的agency开发和管理,这些agency,通常就是广告主需要在snap上获取用户是的用户获取团队。广告主只要和agency指定好:
其余的事情,都可以交由agency负责。
1)包时段
常见于电视广告,广播广告。例如,新闻联播之前的茅台广告,很明显就是包时段广告。一般价格昂贵,不太适合互联网广告模式。
2)包位置
常见于头部流量的媒体。例如,微博的开屏广告,纽约时报的首页位置,都是明显的包位置广告,价格也比较昂贵。品牌广告追求广告曝光,经常采用这种模式。
3)竞价
这是目前互联网广告最常见的模式——即对于每一个可展示的机会,广告主采用竞价的方式来争夺最后的广告展示权。目前主流的模式是一价竞价:价高者得。
接下来以“竞价模式”为例,谈一谈各种技战术如何配合,实现用户获取的目标。
明确自己的目标,比如:
应该规避“既要xxxx,又要xxx”的目标。通常来说,很多目标是相冲突的。例如,如果追求曝光量,成本可以下降,但付费率可能不达标;如果追求LTV目标,CPI可能上升,但能获取的用户规模可能受限。
获客团队和产品团队需要了解自己产品所处的生命周期阶段,从而指定合理的获客目标。
1)用户画像
用户画像越精准,投放和精细化运营越容易。
粗略的画像可以类似:大学生,男性为主,一线,二线城市。
详细一点的画像可以类似:大学生,男性为主,一线,二线城市,MOBA游戏玩家。
更详细一点的画像可以类似:大学生,男性为主,一线,二线城市,王者荣耀玩家或者英雄联盟玩家。
实现上述的画像,可以靠自有数据,也可以靠第三方数据。依赖第三方数据是比较常见的做法——通常叫做“人群包” “撞库”。
例如,广告主可以将“大学生,男性为主,一线,二线城市,王者荣耀玩家或者英雄联盟玩家” 作为用户画像,向头部媒体购买相应的人群包。或者以“一款定位是一二线城市女性为主的RPG游戏” 为输入条件,向头部媒体购买相应的人群包。
2)定向投放
人群包生成之后,广告主可以实施自己的定向投放策略了。
另一种定向投放的做法是,每一次竞价投放,广告主检查媒体的流量是否复合自己的人群包设定,如果符合,则参与竞价;如果不符合,则不参与。例如,Shoppee在东南亚获客的时候,需要检查潜在的用户是否已经安装过shoppee的app,以及是否是alibaba和lazada的用户 。
另外一种常见的定向投放是,只购买设备ID 明确的用户。例如,iOS用户打开可追踪分享自己的IDFA,android用户分享自己的GAID。由于设备ID是苹果和谷歌的独一无二的ID,因此,在很大程度上保证了用户的真实性,以及可追踪。
还有一个常见的定向投放,根据设备的MSRP(manufacturer’s suggested retail price) / 建议零售价,来竞价投放。这带来一个非常明显的好处, MSRP高的设备,是有钱人:)
3)精细化运营:DLB / ULB
步入获客的深水区之后,需要进行精细化运营,一个关键的技术是:DLB/ULB(device level bidding / user level bidding), 精准定位设备和用户。这需要结合:用户画像、定向投放、自有产品数据,以及推荐算法。
例如,如果你负责京东的京喜App的获客:
市面上有一些自动化工具,但效果大都可疑。获客团队如果向进入获客的深水区,还是要靠自己对数据的积累,对产品的理解,以及对算法优化的持续投入。