自IP游戲大戰(zhàn)開始以來，市場上充斥著各類“知名IP”游戲廊勃。但不少IP游戲也因為其知名度懈贺，常常出現“高開低走”的數據走勢。運營如何在前期大面積鋪量拉新后坡垫，再用精細化召回兜住流失缺口梭灿，成為不少IP游戲公測后面臨的首個問題。
我們邀請某一線運營工作者分享了他做短信召回的思路冰悠，文中圖表使用的數據來自數數科技的數據分析平臺ThinkingAnalytics（文中簡稱TA）堡妒，數據已做模糊處理。
以下為分享正文：
短信召回是最為常見的流失用戶處理方案溉卓。
從用戶的長線價值來看皮迟，召回用戶的用戶質量也普遍優(yōu)于新增用戶搬泥。項目組有效地用最低成本獲取最多的回流用戶，在游戲的特定階段是比大規(guī)模買量更為良性的運營手段伏尼。通常短信召回有3個步驟：
確認短信回流用戶范圍
發(fā)送短信引導用戶回流
召回用戶實現數據增長
01 如何篩選投放用戶
流失用戶的精細化召回方案制定忿檩，其第一步就是確認哪些人適合投放召回短信，當我們每個月的預算有限時爆阶，大規(guī)模地短信鋪量召回是不合適的燥透。
我們應當通過提問：“流失多少天的用戶，其回流率最高辨图？多少等級的用戶對游戲的潛在黏性最高班套？怎么通過觀察歷史付費去推演潛在付費？”以找到我們現階段故河，最適合短信投放的那一批用戶吱韭。
（1）如何判斷流失用戶通常情況下，7日內不產生登錄事件的用戶會被定義為流失用戶忧勿，但不同品類游戲會因為其特定屬性杉女，而擁有不同的用戶登錄關鍵節(jié)點。
例如MOBA游戲用戶可能因為工作忙碌鸳吸，1-2周未產生登錄事件熏挎，但當用戶和朋友都有時間時，便會產生連續(xù)的登錄事件晌砾；而卡牌游戲1-2天沒有登錄坎拐，用戶養(yǎng)成進度便會落下。如果我們盲目的定義流失時間养匈，定義短了會導致獎勵的額外投放哼勇，定義過長會漏掉很多沒有PUSH到的核心用戶。
所以呕乎，當新產品沒有數據做歷史復盤時积担，我們需要主觀判斷游戲進度感強弱，以猜測流失關鍵天數猬仁。而在有數據的情況下帝璧，我們可以監(jiān)控不同天數的回流率來判定關鍵的流失節(jié)點。
因此基于TA系統(tǒng)湿刽，我們可以計算出用戶1~14日的回流率的烁。
我們首先定義回流率為：當日登錄但次日未登錄過的用戶中，第N天回歸用戶的人數比例诈闺。圖中渴庆，10天后的用戶回流率開始趨于平緩。因此“10天”是這款游戲定義流失的標準。
（2）哪些用戶才真正值得召回我們依據TA系統(tǒng)中襟雷，以往的召回用戶數據可以分析出刃滓，哪些流失用戶是存在潛在價值的。
我們通過表格發(fā)現：
1. VIP等級越低：付費率越高（VIP8以上的用戶基數已經很少嗤军，不能當做參考）注盈；2. 流失天數越長：回流率越低，但付費ARPPPU近似叙赚。
通過對數據的整理老客，最后發(fā)現：V3-V9（V9以上的用戶需要繼續(xù)嘗試不同的策略）流失天數在30天以上的用戶，是最具有付費潛力的用戶震叮。
02 如何提升優(yōu)化回流率
當我們確定了召回用戶的范圍胧砰，便可以著手針對這一批用戶開始作精細化的召回方案制定了。
短信召回是常常被用戶忽略的召回使用場景苇瓣，因此首先最重要的事尉间，便是如何編寫出對流失用戶具有吸引力的召回文案。
本文暫不討論具體文案內容設計击罪，先從內容方向哲嘲、附贈價值、推送時間三個角度考慮媳禁。
（1）短信內容一般來說眠副，我們把用戶的流失分為兩種：自然式流失&觸發(fā)式流失。
自然式流失是一個逐步流失的過程竣稽。用戶的在線時長逐步縮短囱怕，對游戲的核心玩法感到疲勞。這類用戶很難被獎勵機制所吸引回流毫别，新版本的內容迭代是召回自然式流失的關鍵娃弓。而觸發(fā)式流失的用戶，他們對核心玩法尚未感到疲勞岛宦，只是因為一些行為導致的流失台丛，例如游戲連敗、人權卡池不出貨砾肺、機型bug無法登錄等齐佳。這類用戶流失前的最后幾個行為，是幫助我們分析該群體流失原因的重要指標债沮。
我們可以先對這兩類流失用戶做占比處理，我們將觸發(fā)式流失用戶定義出來（分離出幾個常見的觸發(fā)流失點）本鸣，利用集合減的邏輯將剩余用戶歸納至自然式流失：
/數數科技demo數據疫衩，不能作為運營參考/
我們可以看到，流失用戶的絕大部分是自然式流失荣德，但在回流用戶中闷煤，觸發(fā)式流失的用戶占比明顯更多童芹。
因為這款游戲的觸發(fā)式流失用戶更具有召回價值，我們便可以通過對觸發(fā)式用戶設計更為準確的內容投放鲤拿，以達成更高的回流率假褪。
下圖是不同注冊時間的用戶在近10場匹配戰(zhàn)斗中，不同失敗次數用戶的流失率（舉例：注冊七日內的用戶在近10場匹配中近顷，累計失敗6次的用戶生音，流失率為83%）：
通過數據可以看到，7日內的用戶整體流失很高窒升。但是這部分用戶可能是因為游戲不好玩缀遍，因為抽卡沒抽到等多種問題而流失，其單獨分析流失率意義不大饱须。
8-30日用戶和新用戶一樣討厭失敗域醇，但其受到連敗的影響最小，同時又具備較為明確的多樣化游戲目標蓉媳，處于沉迷游戲探索的階段譬挚。
30天后的用戶，失敗2次時的流失率明顯低于新用戶酪呻，但是從2到10次失敗的流失增長率最高减宣。可以看出，老用戶對于少次數的失敗習以為常号杠，但是他們受到連敗的影響最大蚪腋，對游戲的黏性會被勝負結局左右。因此對于觸發(fā)式的流失用戶姨蟋，我們可以將“勝負”作為針對他們流失原因的關鍵元素屉凯，來制定不同的短信內容；
（2）附贈價值短信內容通常會附贈上一串禮包碼眼溶，以促進用戶的回流意愿悠砚，但短信禮包的內容投放不能完全一致。
小R認可價值10元的A道具堂飞，大R自然是不認可這個道具的灌旧，這份短信對大R的回流率就會明顯的受到影響。因此绰筛，將短信內容的價值差異化是非常有必要的枢泰。通常我們可以根據用戶VIP劃分用戶差異化區(qū)間。
上文提到铝噩，最優(yōu)解的用戶群為V3-V9衡蚂，我們可以根據TA系統(tǒng)的數據展示結果來對其做更細致的區(qū)間劃分：
如圖所示，我們可以把占比最多的V1單獨成一份，V2-V4分離出來毛甲，V5-V6以上的用戶年叮，V7以上的用戶提取為一份。
獎勵差異化是為了制定出針對用戶的最優(yōu)吸引方案玻募。我們已經針對用戶的類型定制了短信內容只损，而VIP細分則可以將內容的投放作進一步劃分。
（3）短信時間短信的發(fā)送時間是常常被忽略的事情七咧。當時間點不對跃惫，用戶根本沒有查看手機，或是沒有使用手機坑雅，此時的短信PUSH很難觸及到用戶辈挂。
因此，如果我們推送給用戶短信的時間是其大概率正在玩手機的時候裹粤，那么內容的用戶觸達率將會提高不少终蒂。在保險電話推銷行業(yè)，銷售人員會將不同職業(yè)用戶的閑暇時間作為一個分類整理遥诉，根據不同職業(yè)用戶的閑暇時間在不同的時間節(jié)點安排電話拇泣，能夠大大提升電話接通率。
我們已經用TA系統(tǒng)將前面的用戶進行分組分群矮锈，因此霉翔，我們可以使用TA系統(tǒng)的用戶屬性分析來下鉆這些用戶群的用戶畫像，按照他們最高PCU的時段來分批發(fā)送短信：
03 回流用戶服務
由上文優(yōu)化短信方案所吸引來的用戶苞笨，其留存率還需要后續(xù)的運營服務以維系债朵，我們考慮從留存的優(yōu)化和付費的調整兩個方向來粗略的說一下。
首先瀑凝，我們向回流用戶投放了問卷：
考慮到幸存者偏差序芦，我們所問及的用戶，絕大部分是已經被流失原因篩選過一次的用戶粤咪。因此谚中，不斷地產出新內容一定不是我們優(yōu)化回流的方向。
那么用戶可能在乎的是什么寥枝？我們監(jiān)控了回流用戶和新增用戶的留存對比：
我們可以發(fā)現宪塔，回流用戶的次留普遍低于新增用戶，但長留要優(yōu)于新增用戶囊拜。我們分析得出某筐，主要是由于回流用戶在回流當日，沒有能夠準確快速的建立起自己的游戲目標冠跷，因此我們需要對“回流用戶的游戲目標”進行優(yōu)化来吩。
有的玩家因為劇情消耗完了流失敢辩，我們便需要在新劇情上能夠吸引用戶；有的玩家因為競爭太激烈而在數值排行上挫敗弟疆，我們的重點便在于如何讓用戶趕上進度；有的玩家因為缺少新內容而放棄盗冷，如果游戲有新內容的產出怠苔，會吸引一部分用戶回流不停地玩下去。
我們還可以梳理近半年內的核心功能仪糖，為回流用戶設立回流后的玩法目標柑司。因此，用戶回流后的活動到底應該是重在補齊用戶的進度锅劝，還是告訴他們新的游戲內容攒驰，還是應該重點給他們一點新角色體驗新皮膚？同上文一樣故爵，均需要對不同用戶提供差異化的內容玻粪。
04 優(yōu)化效果驗證
當我們將優(yōu)化后的方案進行投放后，如下圖對照組所示诬垂，組1是按照以往的統(tǒng)一發(fā)送劲室，組2按照完善后的新方式發(fā)送：
我們可以很明顯的看到，組2的回流率有非常顯著的提升结窘。這說明差異化的短信投放很洋，讓抵達瀏覽率（不同時間推送），下載率（內容和獎勵差異化）都有了明顯的提升隧枫。因此喉磁，若能實現精細化回流短信方案，我們不僅可以用最低的成本獲得最多的用戶官脓，整體的收益比差異也是非常巨大的协怒。
數數科技聚焦互聯(lián)網領域，以游戲行業(yè)為代表确买，提供一套從數據采集斤讥、存儲建模、到分析展示的一體化解決方案(Thinking Analytics系統(tǒng))湾趾，支持私有化部署芭商，支持二次開發(fā)，支持交叉多維分析搀缠。
該系統(tǒng)目前服務于數百家游戲企業(yè)铛楣，包括獵豹移動、中手游艺普、英雄互娛簸州、Habby鉴竭、疊紙科技、雷霆岸浑、電魂搏存、中清龍圖、點點互動矢洲、真有趣璧眠、網元盛唐、瘋狂游戲读虏、3K游戲责静、云集等知名互聯(lián)網公司。
