互联网股价暴跌,App们如何“造血”自救?( 四 )
海外比较有名的聚合平台GoogleAdMob , 其代表性功能SmartSegmentation(智能细分) 。它可以自动创建基于机器学习的预测模型 , 并使用已有的付费用户行为数据训练该模型 , 通过训练后的预测模型可以快速完成对应用内的用户价值预测 , 针对不同的用户价值层级用户的进行服务和广告推荐 , 实现用户价值的充分挖掘 。
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而国内较为知名的工具 , 比如阿里妈妈 。基于阿里平台大数据 , 提供个性化人群圈选 , 识别高付费意愿人群 , 帮助阿里系的App和商家完成服务和广告的变现 。
除此之外 , 提供「混合式变现」提效工具的还有「第三方平台」穿山甲 , 只要是合格的在架App都可以通过穿山甲提供的「智能分层」实现对用户的付费意愿的预估 。
穿山甲的「智能分层」凭借巨量引擎海量的基础数据与成熟的算法能力支持 , 可以做到无观察周期的前置预估 , 用户激活后即可回传预估结果 , 以及实现对用户价值的更精准预估(甚至是可以预估付费金额) , 又快又好地完成用户价值分层 。
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结语
回顾我们提及的RRA模型 , 即“营收——留存——引流” 。在第一个R-营收环节中 , 移动App想要提高收入 , 主要采取「流量变现」和「服务变现」这两种模式 。
当下 , 互联网企业并非将两种模式看成“非此即彼”的关系 , 越来越多的是将「流量变现+服务变现」结合 , 用「混合式变现」方式为App获取更高收益 。「混合式变现」这种通过前置洞察用户需求和用户消费实力 , 针对不同用户价值采取不同的变现方式 , 可以说是一种更具竞争力的商业模式 。
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