如今，提升用戶全生命周期價值并最終實現(xiàn)商業(yè)增長，成為很多APP關(guān)注的終極運營指標。

用戶生命周期價值 (Life Time Value，簡稱LTV) ，指的是用戶從開始使用APP到最后徹底流失的整個生命周期里，為產(chǎn)品所帶來的價值總和。根據(jù)其計算公式LTV = LT × ARPU，APP需要盡可能提升LT（Life Time用戶生命周期）和ARPU（Average Revenue Per User，每個用戶帶來的平均收入）這兩個子指標，才能收獲用戶生命周期價值的最大化。

那么具體如何實現(xiàn)呢？本文為大家分享每日互動（個推）數(shù)智運營服務(wù)通過數(shù)智能力幫助APP提升LT和ARPU這兩個子指標，從而最終提升用戶生命周期價值（LTV）的有效方式。

端外數(shù)據(jù)能力加持

助力APP用戶生命周期管理

數(shù)據(jù)是支撐APP開展高質(zhì)量用戶運營的重要基石。通過分析用戶在整個生命周期各階段的行為特征和趨勢，APP產(chǎn)品和運營人員能夠從中發(fā)現(xiàn)影響用戶活躍和留存等關(guān)鍵運營指標的問題癥結(jié)，并針對性地進行產(chǎn)品功能和運營策略的優(yōu)化。

然而由于數(shù)據(jù)維度的缺失，運營人員通常難以對用戶在APP端外的行為特征進行全面完整的分析，從而導致在改進產(chǎn)品設(shè)計、迭代運營策略時，缺乏充分的數(shù)據(jù)支持和驗證。

針對此問題，每日互動（個推）數(shù)智運營服務(wù)提供豐富的端外數(shù)據(jù)支撐，幫助APP產(chǎn)品和運營人員進一步了解用戶的行為特征，進行深層次的行業(yè)對比分析，快速定位問題所在，讓運營人員“心中有數(shù)”，更加高效地開展運營工作，做好用戶全生命周期管理。

識別和預測流失用戶

助力APP用戶生命周期延長

每日互動（個推）數(shù)智運營服務(wù)不僅助力APP深入分析用戶行為特征、高效開展用戶全生命周期管理，還通過自身豐富的標簽數(shù)據(jù)和機器學習能力，在沉默用戶促活、流失用戶識別等核心運營場景為APP增能，助力APP減少用戶流失，提升用戶留存，實現(xiàn)用戶生命周期（LT）的延長。

比如，每日互動（個推）數(shù)智運營服務(wù)不僅能夠幫助APP區(qū)分出沉默用戶以及流失用戶，還可根據(jù)用戶歷史活躍情況、消費情況等對沉默用戶進行價值評分，幫助APP有效評估沉默用戶價值。針對高價值沉默用戶，APP可以使用個推數(shù)智運營服務(wù)，進行標簽畫像的補全，了解他們的偏好特征，制定更有效的促活策略。

服務(wù)還提供用戶流失預測模型，助力APP對存量用戶的流失概率進行智能預測，幫助運營人員及時發(fā)現(xiàn)有流失傾向的用戶群體，提前做好流失預防，延長用戶的生命周期。

預測用戶付費潛力

助力APP高效促成會員付費轉(zhuǎn)化

以上是每日互動（個推）發(fā)揮數(shù)智能力幫助APP提升LT（用戶生命周期）這一指標的具體策略。此外，每日互動（個推）數(shù)智運營服務(wù)還圍繞用戶生命周期總價值的另一個子指標ARPU（每個用戶帶來的平均收入），助力APP實現(xiàn)用戶價值的高效轉(zhuǎn)化，提升商業(yè)變現(xiàn)能力。

具體而言，每日互動（個推）數(shù)智運營服務(wù)提供付費預測模型，助力APP對用戶的付費潛力進行預測，從而更高效地進行付費轉(zhuǎn)化引導。目前，電商、內(nèi)容資訊等行業(yè)的多家頭部APP正在使用該服務(wù)，挖掘高潛力會員轉(zhuǎn)化人群。比如某線上教育類APP，通過付費預測模型智能篩選出高價值用戶群體，并針對這部分用戶群體進行了定向的付費引導，在短期內(nèi)實現(xiàn)了12%的付費轉(zhuǎn)化率提升。而這部分完成轉(zhuǎn)化的用戶群體也作為優(yōu)質(zhì)樣本被沉淀下來，用于付費模型的迭代以及復購模型的訓練，進一步提升APP的商業(yè)變現(xiàn)能力。

綜上，每日互動（個推）數(shù)智運營服務(wù)通過深入分析用戶行為特征、識別沉默和流失用戶，預測用戶流失傾向和付費潛力等方式，助力APP做好用戶生命周期管理、高效進行商業(yè)轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)用戶生命周期價值的最大化。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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