七麦数据

APP应用之所以要做活动，大多数是为了用户拉新、促活和提高用户留存率 ; 好的活动是服务，而不好的活动就是对用户的“骚扰”; 精细化运营时代，活动运营也是需要精准化，策划用户喜欢的活动，做到千人千面 ; APP活动运营要如何做到精细化呢?

精准化推送—将好的活动推送给正确的目标用户

大部分活动运营，都是采用广泛撒网式的方法 ; 但是很多时候，新用户在不断上升，流失率也在不断上升。撒网式活动运营，对于拉新来说，比较容易出现效果，拉新数据有所上涨也是正常现象 ; 但对于APP老用户，撒网式活动更多地是一种“骚扰”，每个用户都有自己的喜好，用户属性也是比较多 ; 因此精细化的活动推送，将好的活动触发推送给正确的用户，才能在活跃用户的同时带动拉新 ;

(1)根据用户属性进行精准活动推送

APP精准化推送，做到千人千面的活动运营，当然，需要进行用户画像分析 ; 用户画像分析，是为了运营人员更了解自己的用户，推送适合用户的活动 ;

①根据用户属性进行标签式管理，根据属性标签进行APP活动内容推送;

用户基本属性有：性别、年龄、地区、时间、职业等等;

更*标签属性可判断出：兴趣爱好、收入情况等等;

为什么要根据用户属性标签进行正确的活动推送呢?好比，一个针对女性的活动，当男性用户也接收到该活动，可能对于男性用户来说是一种骚扰 ; 而根据根据用户属性进行有针对性的APP活动推送，用户不但不觉得这是一种骚扰式推送，而是一种好的服务;

比如，针对男性，最近有需求买休闲板鞋标签的用户，可以推送一些男生休闲板鞋给用户，从而达到APP精细化活动运营;

②用户自定义标签管理，做到更精准推送

个性化标签，运营人员可以根据终端用户的行为偏向，通过分析给用户打上个性化标签，例如“活跃用户”、“果粉”、“科技迷”等等 ; 在APP拉新积累了大量用户以及用户属性标签的同时，可以推送更加个性化的APP活动内容，给用户更好地体验，提高活动的参与度和活动的营销效果 ;

(2)根据用户使用场景做精准活动推送

现在很多产品都是通过H5小游戏、创意活动策划等等，而有这么一种APP活动方式，对于提高用户粘性有着很大的作用;可根据用户使用场景进行活动精准推送，当然，实现这种功能，需要进行埋点!

在众多的APP中，比较常见的用户使用场景有：APP启动页、完成注册、完成登录、完成分享、支付订单等等 ; 当然，不同行业的APP功能不同，使用场景也是有不一样的;

比如：①微信等发布图文信息的APP，可以借助第三方的APP运营工具，通过SDK埋点后，当用户发布一条图文信息后就触发一个活动激励用户等等 ; ②外卖APP、出行APP，当用户完成订单支付后，触发一个红包分享的界面 ;

数据精准化—关注活动及时数据，做好活动数据复盘

做运营的大家都知道，运营部门是手头最多数据的 ; 每次APP活动后的数据分析，是为了分析此次活动的营销传播效果，也是为了更好的了解用户，之后更好服务于自己的用户!

上文提到的“用户自定义标签管理进行推送”，更多的是基于有丰富的用户数据库的前提下，才能够更好实现;但是，从用户基本属性去做好APP活动精准推送是比较容易实现的;

很多运营人员做活动，还是采用广泛撒网的方法，有用户参与就好;每次活动发布出去，有很多人参与，但是拿不到用户的数据;而一个活动，最基本的一些数据是必须要拿到的，能够帮助APP活动运营人员更好进行数据复盘，改进每一次的活动，策划好下一次的活动;

一个活动最基本的数据应该包括：

活动数据：活动打开率、浏览数、参与数、中奖数、分享数，订单数等等，不同APP数据的表达方式不一样;

参与活动的用户属性：男性多or女性多、地区分布等等;

以上都是最基础的数据，而一些技术比较好的产品，在数据分析能做到更牛，能监控到用户是进行活动的哪个步骤而流失的等等，这样子能更好的进行活动复盘;

举例子：某社交APP通过策划话题的活动形式，用户可以根据话题进行图文发布;

考核KPI：每个话题的发图数、每天的发图数;

活动推广渠道：APP消息push、APP广告位、奖励驱动等等形式;

活动的发图数，既是活动参与数;通过数据分析，可以看出哪一种话题受用户喜欢;通过用户属性分析，可以看出男性用户喜欢哪种话题，而女性喜欢何种类型的话题等等;

精细化活动运营归根起来，就是为了更加了解用户，做用户喜欢的内容;你的活动内容再好，没有推送到正确的人群中，也是没有好的效果;因此，想要更加了解用户，需要通过精准的活动推送，让正确的用户参与该活动，从而拿到精准的用户数据和活动数据。

本文来源于活动盒子运营社