中年油膩的人可能都聽過《第一次的親密接觸》，劇情梗概是痞子蔡在網路上因一篇Plan邂逅自己的女神輕舞飛揚，在一來二去的網上聊天和之後的見面……如果網站/APP就是痞子蔡”，除了明確的目標，還要有絕美的Plan才能高效觸達到如女神般的使用者。

無論有多麼強烈的願望，都需要科學合理的觸達方式去實現和使用者的親密接觸。而其中非常重要的環節就是是精細化運營和資料分析，這是觸達使用者的前提和手段。

▌觸達使用者的手段

觸達使用者的手段都有哪些？根據使用者是否需要跳轉到網站/App，本文將觸達使用者的手段簡單地分為外部環境的觸達和內部環境的觸達。具體如下圖所示：

下面，我們詳細介紹每一種觸達方式的業務場景與關鍵點。

▌外部環境的觸達

1、郵件推送 

某商家的QQ郵件推送

這是一種根據賬號資訊（非裝置號）的觸達，獲取到使用者的郵箱賬號，即可對使用者進行郵件推送。可能你經常看到一些國外（此處國外指歐美國家）案例表明郵件推送是觸達使用者的多種方式中轉化率較好的方式之一，很可惜在國內並不適用。原因出在哪裡呢？

第一也是最重要的原因：使用者主動接受與被動接受的效果截然不同。國外更注重保護隱私，比如郵件、手機號碼，如果使用者願意留下郵件、手機號碼等聯絡方式，說明該使用者已對App/網站提供的服務感興趣，在此基礎上再做服務/活動的推送，容易獲得更好的效果。而在國內，郵件、手機號等使用者資訊往往被作為一種廣告資源被買賣，絕大多數使用者接受資訊為被動狀態，效果自然就會差。第二個原因是國內外使用者使用習慣不同

使用場景：召回

哪些使用者需要召回？這就要用到使用者分群/分組功能，可根據使用者的活躍程度進行分組。（如何定義使用者的活躍程度？活躍程度在正常範圍內的使用者就沒有流失的風險？活躍程度其實也是相對而言，例如對於原本每天開啟APP/網站一次的使用者而言，如果一週不登入即可視為需要召回的使用者；對於開啟頻率為一週一次的使用者，如果一個月不登入即可視為需要召回的使用者）

使用易觀方舟進行使用者分群

傳送什麼樣的內容能召回使用者？首先要分析使用者流失的原因可能是什麼？例如A使用者半年前在某電商網站購買了某類書籍，那麼他接下來可能會需要什麼書籍/商品，再將相關激勵郵件推送給A使用者，那麼A使用者就很可能被召回。

關鍵點：

• 使用者分群/分組很關鍵，看起來活躍程度在正常範圍內的使用者也存在流失的風險；
• 設定相應UTM引數，及時關注推送效果；
• 激勵並不一定都是金錢方面的優惠打折，根據自身情況也可以嘗試情感路線。

下圖為使用易觀方舟生成廣告跟蹤連結的方式：

2、簡訊推送

某App的簡訊推送

這是一種根據非裝置號的觸達，獲取到使用者的手機號碼，即可對使用者進行簡訊推送。國內外使用簡訊推送的效果也是不同，類似於郵件推送，效果不同的主要原因是因為使用者主動接受與被動接受的效果存在較大差異。

使用場景：召回

哪些使用者需要召回？類似於郵件推送中召回的使用場景，需要對使用者進行活躍程度進行定義，然後根據活躍程度進行分群/分組。

傳送什麼樣的內容能夠召回使用者？某遊戲的運營人員小明發現：小A曾是某休閒益智類遊戲的活躍使用者，每月有28次訪問，大約每次活躍時長為0.5-1小時，且活躍時間段集中在晚7：00-9：00；從2周前訪問頻次下降，5天無登入；小明認為小A有流失的風險，於是將其定義為需要召回的使用者。（由於該遊戲註冊時填寫的賬號類資訊只有手機號碼，且小A已連續5天沒有登入，所以小明決定嘗試使用簡訊推送召回小A。）

傳送什麼樣的內容可以召回小A呢？小明研究了小A最後一個活躍周的行為路徑，發現小A在過某幾個關卡時多次失敗，小明推測是否是由於多次通關失敗從而失去了玩遊戲的興趣？於是嘗試給小明推送“通關祕籍”。

關鍵點：

• 提前做好使用者分群/分組，流失時間不同的使用者需要不同的激勵；
• 需要從使用者路徑中分析使用者曾經的關鍵行為，從而去確定給使用者的激勵；
• 文案中加入短連結，一是方便使用者跳轉到APP/網站了解更詳細的情況；二是短連結可加入utm引數進行追蹤，方便運營人員跟進觸達效果。

3、再營銷廣告

微博開啟時的廣告推送

這是一種基於裝置號的觸達，Google、Facebook可以向訪問過網站/APP的受眾進行廣告投放。

使用場景：使用者召回

例如根據IMEI選出來一批已將商品加入購物車但沒有結算的使用者、搜尋了網站但沒有轉化的使用者、之前購買過的高頻使用者，投放再營銷廣告，目的在於召喚使用者看到廣告後去網站完成購買轉化。

關鍵點：

• 投放是否精準取決於是否和實名資訊做關聯，如facebook，基於非常精確的facebook使用者資訊，可實現對使用者的精準投放；
• 是否直接詢問使用者要不要看廣告，使用者主動接受的效果會優於被動接受。

4、通知欄訊息推送

使用場景：使用者召回

通知欄訊息推送應用場景非常普遍，現介紹以下幾種型別APP的推送場景和推送內容：

關鍵點：

• 針對不同使用者群體推送不同的內容：例如母嬰類App的使用者群體分為孕媽群體和媽媽群體，這兩個群體關注的內容有明顯不同；針對不同價值使用者推送不同內容，例如對高價值使用者與對潛在使用者的推送內容要有差異化；
• 推送時間和頻次的選擇建議“以人為本”，不要高頻推送，不要在深夜等使用者休息的時間段推送，否則容易招致使用者反感，導致APP被使用者解除安裝；
• 推送內容與落地頁的銜接搭配：如果傳送的是某活動資訊，推送內容建議直接跳轉到活動頁面，而非其他頁面，這樣儘可能減少使用者的‘發現’成本，提高轉化率；
• 如果在上述兩方面都做的足夠好，但是訊息到達率仍然很低，那麼可以嘗試本文中的4問得出最優解。

5、外部的廣告曝光

百度搜索“洗髮水”關鍵詞的搜尋結果

通過搜尋引擎進行曝光、傳統的廣告投放（電視廣告、廣播廣告、報紙廣告、雜誌廣告、戶外廣告等）。

使用場景：拉新

利用搜索引擎進行曝光，使用者當需要某種商品/服務時主動進行搜尋行為，這種場景下使用者有比較明確的需求，利用搜索引擎的流量進行拉新，質量和轉化率較高；傳統的廣告曝光的使用場景更側重於梳理品牌形象，為拉新做鋪墊。

關鍵點：

• 搜尋引擎廣告的投放主要是依賴關鍵詞的選擇、適當選擇購買長尾詞；定期總結關鍵詞，根據新聞熱點或行業熱點再增加關鍵詞；
• 傳統的廣告投放主要取決於所選擇的媒體或廣告位與受眾自身是否相符合。

▌內部環境的觸達

1、彈窗

某App的彈窗頁面

例如網站/服務功能更新提醒；個人中心相關提醒（如積分、排名變化）；操作引導；活動彈窗等。

使用場景：引導客戶使用產品，提高轉化

小A是某電商的運營，在分析某活動頁面的使用者路徑時，發現有部分使用者使用者路徑相似，都是瀏覽首頁後跨過3-5個頁面後才瀏覽到該活動頁面，但這些使用者均沒有購買行為，於是小A想看縮短使用者路徑後，是否可以提高轉化率。小A為了使用者能儘快到達該活動頁，在首頁做了一個彈窗提示，這樣直接想要跳轉到該活動頁的使用者可直接通過彈窗跳轉，大大縮短了轉化路徑，提高了轉化率。

使用者智慧路徑桑基圖

關鍵點：

什麼樣的內容適合做成彈窗？可看近期是否有重點推廣的活動及使用者的使用規律，當發現使用者的某一規律時，可使用使用者智慧路徑分析現有路徑是否需要縮短，如需縮短可在適當時機彈出來給客戶彈窗，並直接連結到活動的目標頁面。

2、站內信

某遊戲App的站內信

站內信主要用來給客戶推送系統通知、網站公告、訂單訊息、活動訊息等。

使用場景：引導客戶使用產品，提高轉化

例如上圖中的站內信告知玩家除了自己通關外，還可以免費獲取2個精力瓶，還可以加好友，幫助好友解鎖、通關。引導使用者延長使用時長，加深使用深度，為購買各種型別道具提供更多機會。

關鍵點：

• 站內信建議推送可與使用者產生互動或使用者關注內容，例如使用者關注商品的資訊變更通知；避免將使用者層面無法感知的功能更新等內容推送給使用者；
• 並不是所有的內容都適合推送給全部使用者，建議針對不同使用者設計不同的推送。

3、內容推薦

如母嬰類App上的“媽媽圈”，讓使用者在看帖子、看自媒體文章的過程中購買商品。

某母嬰類App中的“姐妹圈”

使用場景：引導客戶使用產品

利用內容展示，延長使用者停留時長，引導使用者發現更多內容，促使使用者主動購買商品。

關鍵點：

• 推薦內容的選擇：根據使用者偏好推薦內容，使用者偏好可根據使用者瀏覽資訊或讓使用者自行選擇感興趣的內容；
• 推薦內容的排序方式：可按照瀏覽量、分享次數等方式排序，與使用者相關、質量最高的內容建議排在最頂部；
• 根據使用者的訪問路徑分析，以及使用者留下的性別、年齡、地域等資訊對使用者打標籤，根據不同的標籤推薦給使用者不同的內容。

4、產品推薦

根據使用者已瀏覽、已搜尋、已收藏、已購買的資訊對使用者進行產品推薦。

某美食社群的產品推薦頁面

使用場景：引導客戶使用產品，提高轉化

母親節前的某日，小A在某電商搜尋“中老年 女 春季 上衣”，瀏覽商品後並未購買，3日後小A再登入該電商，電商首頁的推薦商品中出現中老年女士連衣裙相關商品推薦、母親節禮物相關商品推薦、中老年男士衣服相關商品推薦，小A最終在該電商下單購買了母親節禮物相關商品推薦中的一件商品。

關鍵點：

• 充分利用使用者的搜尋資訊，當用戶主動搜尋時，代表使用者確實有需求；分析使用者的搜尋關鍵詞再進行推薦。可提高轉化率；
• 與內容推薦類似，根據使用者的訪問路徑分析，以及使用者留下的性別、年齡、地域等資訊對使用者打標籤，根據不同的標籤對使用者進行有針對性的產品推薦。

5、聊天助手

易觀方舟的聊天助手-小舟助手

聊天助手通常作為客戶服務系統嵌入到網站/APP中，方便使用者使用產品/服務而存在，目前大部分支援使用者自助尋找資訊、人工客服與機器人客服。

使用場景：引導客戶使用產品，提高轉化

聊天助手用來協助使用者找到想要的資訊，支援導航系統、站內搜尋、使用者方與網站/APP方聊天功能（支援人工聊天與機器人聊天兩種方式）。

▌總結

在如此多使用者觸達的方式種，到底哪些適合自己使用呢？我們發現結合使用者屬性資訊（性別、年齡、地域等），分析使用者的使用路徑（包括瀏覽頁面、收藏資訊等細節），進而對使用者進行分群聚類、打標籤，才能更精準地理解使用者需求。

有時候使用者留下了很多資訊給我們，通過這些資訊“告知”自身的需求；怎樣獲取到這些使用者資訊、怎樣將這些資訊轉化成資料、怎樣再利用資料去“再現”使用者的使用場景，通過資料去觸達使用者，提高轉化率？觸達客戶永遠不是最終的目的，作為企業我們要做的是提高投資回報率。

易觀方舟使用者生命週期管理閉環

此時，你可能需要一把好“鏟子”去協助你挖掘客戶資料，對使用者進行精細化運營。