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不断变化的用户行为、日益碎片化的交互模式以及愈发复杂的隐私框架和合规要求，使得营销人员难以依赖静态受众列表进行分群。传统分群方式下的静态列表，无法随着用户兴趣、意图或活跃度的变化而动态调整，因此很难支撑实时、个性化的营销需求。动态分群正是为了解决这一问题而生。它基于用户的实时行为自动更新受众分组，确保每个分群始终反映用户的最新状态和意图。
移动监测与分析平台 Adjust 通过本文概述了动态分群的工作原理、主要优势以及应用营销人员如何利用此方法推动可量化增长的真实案例。
静态与动态分群
传统的分群是根据人口统计数据或设备属性对用户进行分组，结果是生成固定的列表，这些列表可能会随着用户行为的变化而失去准确性，从而降低响应能力或不适用于实时个性化工作。
动态分群则通过使用近期活动、行为背景和意图指标来保持受众的最新状态。当用户采取操作、改变交互模式或表现出新的兴趣时，分群会自动更新。
分群是如何演变的
为什么动态分群可以提升用户获取、ROAS 和 LTV
当定向与实时用户行为保持一致时，团队能够更快地做出更明智的决策，并精准地触达各个漏斗阶段的受众。如果采用这种方法，就能在三个关键领域产生可衡量的价值：
绩效与获客效率： 使用即时意图指标，营销人员可以减少浪费支出，并将预算分配给最有可能交互或转化的用户。通过确保每个推广活动都针对处于生命周期适当阶段的用户，这可以提高广告支出回报 (ROAS)，降低获客成本，并提高渠道效率。
留存率和生命周期价值 (LTV)：使用模式或交互的下降是流失风险的早期指标。自适应受众列表使团队能够主动提供个性化优惠或提示来与用户进行再交互，提升长期价值。
增强个性化和用户旅程： 从初次新客户引导到产品推荐，实时分群支持在整个用户体验过程中实现高级个性化。这种行为相关性在更连贯的用户旅程中提高了用户满意度，增强了品牌信任，并推动了交互和变现。
动态分群的工作原理
以下工作流程概述了构建和激活动态分群的简单五步流程：
第 1 步：确定高价值的数据输入
首先确定对应用成功至关重要的用户信息。以下是进入和退出分群的基本规则，可能包括：
- 应用内事件： 具体操作如 “购买已完成” 或 “订阅已开始”。
- 交互指标：会话频率、登录新近度或功能互动。
- 预测性指标：AI 预测得分揭示了流失或转化的概率。
- 零方数据： 用户提交的偏好 (例如：最喜欢的运动队、饮食目标）。
这些关键数据点决定了用户如何在不同分群之间转换，并确保受众定义与实际交互保持一致。
第 2 步：定义响应活动的逻辑
为用户进入或退出某个分群制定明确、自动化的标准。例如规则可以是 “如果用户在 30 天内未打开应用则将其归入 ‘高风险流失‘ 分群”。一旦发生此操作，分群成员资格会立即更新，无需手动管理列表即可保持受众同期群的相关性。
第 3 步：引入预测模型
通过集成预测模型，超越基本操作。AI 驱动的预测可以识别出仅凭用户原始行为无法明显看出的模式和预期结果，例如哪些用户可能会升级或流失。这种情报对于帮助营销人员及早行动并精确定制策略至关重要。
第 4 步：在所有渠道激活同期群
同期群与分群不同，前者根据用户行为和生命周期阶段进行分组。在用户获取 (UA)、客户关系管理 (CRM)、再营销、联网电视 (CTV)、电子邮件和其他渠道激活同期群，确保每个群体都能收到与他们在旅程中所处阶段 (例如新客户引导、激活或再交互) 相匹配的消息。这种一致性保持了通讯的一致性，避免了在各个接触点之间出现相互冲突的信息。
第 5 步：监控、测试和优化
动态分群是一个持续的过程。随着用户交互模式的变化，您的分群也必须随之演变。定期的绩效评估使团队能够完善标准、纳入新指标、合并重叠组或调整激活策略，从而确保优化保持清晰度和精确度。
真实案例：动态分群的实际应用
各行各业的领先应用采用动态分群来提升个性化、优化支出并实现可量化的成果。以下是一些与 Adjust 合作的应用企业示例：
Boutiqaat
Boutiqaat 基于用户行为使用受众分群来识别查看过商品或将产品添加到购物车的用户。针对放弃购物车的受众群体投放相关广告进行再营销，结果转化率提高了三倍，每单成本降低了 28%。
Jazeera Paints
Jazeera Paints 根据应用内操作 (如服务请求和颜色选择) 创建了动态受众。这些精细化的划分能够更精准地对积极探索产品的用户进行再营销，最终使订单量增加了 136%，广告支出回报提升了 28%。
Akbank
Akbank 使用信用数据和近期应用活动来构建分群，以识别符合个人贷款条件的客户。在各个推广活动中应用这些定制的受众群体，使他们通过 Facebook 获得的个人贷款借款人比例从 5% 增加到 45%。
Adidas Runtastic
Runtastic 识别其健身应用中的活跃用户，并通过实时更新的用户分群，将推广活动与用户的最新行为精准匹配。这种分群加强了交叉推广工作，使推广活动广告支出回报提高了 179%，每次购买成本降低了 61%。
Nescafé NE’APP
NE’APP 基于用户行为构建了受众分群，并根据早期投放效果和用户互动情况调整了推广活动信息。这种方法使团队能够提供更切实相关的交流通讯，从而实现了超过 150 万次下载和 13.4% 的用户留存率。
按应用类别动态分群
由于不同应用类别的用户互动和变现模式各不相同，因此动态受众逻辑的关键指标自然也会因行业而异。利用特定的行为线索，营销人员可以针对每个独特的用例定制策略。
- 游戏： 会话节奏、关卡进度和支出等模式揭示了交互的强度。这些信号有助于团队向玩家推送相关的优惠、重新激活弹窗或交叉推广内容。
- 金融： 更新财务档案、交易活动或工具使用情况，有助于识别可能符合特定产品资格或需要定向信息的用户。这些信息支持在财务需求变化时进行准确、合规的定向。
- 食品外送和市场： 浏览模式、购物车内容和产品查看突出显示了用户的偏好和近期意图。这些洞见为推荐、促销时机和个性化推广提供了依据。
- 订阅： 内容消费或功能使用的变化可能表明满意度变化或潜在流失。及早识别这些变化，让团队能够调整留存策略并强化长期价值。
Adjust 如何推动动态分群
Adjust 为营销人员提供业内领先的解决方案，以实现精准的用户分群，并适应不断变化的用户行为。使用 Adjust Audiences，团队可以使用应用内事件、功能交互和生命周期里程碑等数据创建灵活的、以行为为导向的分群。受众列表会根据您设置的条件实时更新，在用户归因发生变化时自动添加或删除用户。Adjust 还提供安全的集成，以便与付费和自有渠道共享这些分群，确保合作伙伴平台始终收到最新的激活列表。
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关于 Adjust
Adjust 是 AppLovin (纳斯达克代码：APP) 旗下公司，旨在帮助海量应用实现多平台的监测和业务增长，深受全球营销者的信赖。无论是快速增长的数字品牌还是试水应用领域的实体公司，Adjust 都能为其应用营销旅程保驾护航。Adjust 凭借强大的监测和 AI 驱动的数据分析解决方案，能深入洞察营销表现、汲取关键洞见，同时通过深度链接与用户交互解决方案，有效助力 ROI 增长。
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