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        AppGallery Connect畫像分析(下)

        來源: 華為開發者聯盟
        作者:華為開發者聯盟
        時間:2023-01-09
        1548
        您可以查看新用戶、活躍用戶、流失用戶、安裝未激活用戶、全量用戶的畫像,通過用戶畫像中的活躍行為數據,搭配召回活動,對活躍流失的用戶做針對性維系,及時召回沉默用戶,提升活躍度;通過用戶畫像中的卸載行為數據、HA預測服務和召回活動搭配,您可以針對卸載人群進行高價值優惠券刺激召回,提升用戶留存率。

        用戶行為

        概覽介紹

        在“用戶行為”頁面:

        針對游戲應用,在對應過濾條件下,您可以在界面右上角選擇“僅顯示本應用”、“顯示本應用和同品類”、“顯示本應用和同品類優秀”或“自定義對比應用”,查看相關范圍內的游戲玩家等級、近30天網游支付金額、設備日均使用時長、手機在線時段、付費用戶流失時長和近180天訪問活動類型分布相關數據。默認展示“顯示本應用和同品類”數據。

        針對非游戲應用,在對應過濾條件下,您可以在界面右上角選擇“僅顯示本應用”、“顯示本應用和同品類”、“顯示本應用和同品類優秀”或“自定義對比應用”,查看相關范圍內的用戶的設備日均使用時長、手機在線時段、付費用戶流失時長、近30天充值成功次數、用戶最后一次付費離當前時間間隔和近180天訪問活動類型分布相關數據。默認展示“顯示本應用和同品類”數據。

        例如,在下圖中,當您選擇添加的過濾器為“近30天使用APP的用戶”時,“游戲玩家等級”欄中的數據圖表明,近30天使用本應用的用戶里,達到L3等級的玩家占5.3%,達到L5、L2、L6和L4的玩家均占10.5%,等級未知的玩家占比36.8%;與本應用相同品類應用的用戶中,等級未知的玩家占100%。

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        指標說明

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        自定義分析

        為了更好的運營游戲,您可以上傳用戶數據包(openId/playerId)自定義用戶群,經過華為大數據處理后,可對特定用戶群進行特定標簽的用戶分析,或對私有用戶群實現針對性的活動投放。

        前提條件

        您需要提前準備不超過1GB的txt文件,該文件的每一行為一個用戶帳號(openId或playerId),可使用于“用戶分析”或“活動投放”場景的用戶數據包:

        “用戶分析”場景的用戶包至少包含有效且不重復的5000個用戶帳號,最多包含有效且不重復的1000萬個用戶帳號。

        “活動投放”場景的用戶包至少包含有效且不重復的2000個用戶帳號,最多包含有效且不重復的10萬個用戶帳號。

        上傳用戶包

        選擇“分析>畫像分析>自定義分析”,在頁面右側點擊“上傳用戶包”。

        說明

        1.頁面僅能創建或展示10個“用戶分析”場景和15個“活動投放”場景的用戶包,若超出限定數量,您需要刪除某一個用戶包才能提交新的用戶包。

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        2.在彈出的“上傳用戶包”窗口中填寫信息,完成后點擊“確定”。

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        3.文件上傳后,列表會顯示文件上傳的狀態,您可以根據不同的狀態進行不同的處理。

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        說明

        “識別用戶數”是指“上傳用戶數”中真實的帳號個數,這可能會造成二者在數據上的不同。

        若“活動投放”場景的“識別用戶數”小于2000,該用戶包為“失效”狀態。

        分析用戶包

        1.在自定義分析列表中,點擊對應用戶包“操作”列的“分析”進入“自定義分析”頁面。

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        2.在“自定義分析”頁面根據提示配置信息,完成后點擊“分析”。

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        3.您可以隨意切換不同的用戶包,查看它們在所選標簽下的對比情況,也可以將分析結果導出至本地Excel文件。

        說明

        僅對“識別用戶數”中的用戶帳號進行畫像分析。

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        興趣意向

        概覽介紹

        在“興趣意向”頁面對應過濾條件下,您可以在界面右上角選擇“僅顯示本應用”、“顯示本應用和同品類”、“顯示本應用和同品類優秀”(同品類Top20的應用的數據)或“自定義對比應用”。根據您當前應用的二級分類,查看相關范圍內的應用用戶涉及到的興趣意向標簽,以及對應興趣意向標簽下的興趣意向子類,通過柱狀圖展示結果,您可以了解到用戶對各意向標簽和意向子類的興趣程度,有助于您進一步了解用戶興趣,制定有針對性的運營戰略和項目立項。

        例如,在下圖中,“汽車服務”為一個興趣意向,“違章查詢”、“駕考”、“新車”、“租車”和“二手車”為五個興趣子類。其中當您選擇添加的過濾器為“近30天使用APP的用戶”時,“汽車服務”欄中的數據圖表明,近30天使用本應用的用戶里,對“違章查詢”無興趣、興趣較低、興趣中等或興趣較高的用戶均占總用戶的1.7%,對“違章查詢”興趣高的用戶占總用戶的5%,其他興趣子類相關數據以此類推。

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