告别数据应用难题，助力APP轻松实现增长变现！

当下，大多数APP开发者都面临着一个变现效果受限的情况，这有可能是上游客户填充不足、流量价格波动等合作收益的问题，也可能是APP运营能力不足导致的增长乏力、低效益。

据AdBright观察，中小型APP在商业化前期，影响变现收益的主要运营问题为：在用户和数据运营时，没有留存足够多的数据维度，导致拉新缓慢、留存乏力等问题出现。

今天，我们一起探讨“APP要如何提升缺失的运营能力，促进用户增长，提高流量价值”？

▲中小型媒体常见痛点

首先，大部分中小型APP运营能力的缺失主要体现在以下几方面

• 数据单薄
• 算法落后
• 运营策略不佳

针对以上媒体痛点，AdBright总结了以下策略方法，助力APP提升运营能力，提升流量变现效益。

加强数据应用能力，提升流量价值

数据单薄、算法落后，其实就是缺乏数据应用能力，这个痛点在中小型媒体中尤为常见。

媒体本身不具备数据能力，这就需要借助外部数据对接，丰富自身数据资产。AdBright在过去累计了海量数据向媒体开放，可以帮助媒体丰富自身的用户标签，助力洞察用户，帮助媒体快速补齐数据短板。

当然，有了数据并不够，需要优秀的算法和科学的应用模式，充分挖掘广告流量价值。

（1）基础数据应用：从搭建用户标签体系到定制专属人群包

APP在运营和变现中，通过对用户的分析，搭建完整的用户标签体系。在运营层面，管理用户生命周期，制定相应策略以留存用户、唤醒沉默用户，促进增长；在变现层面，挖掘高价值用户，获取更多收益。

后续也可根据用户画像特点，针对性输出/定制分行业或兴趣的人群包，更好地满足广告主的定向投放需求，提升变现效益。

▲构建用户标签体系

（2）进阶数据应用：推荐算法

APP在广告变现过程中，广告的效果直接影响收益，可以通过分析用户标签信息及广告行为，预估用户转化率，进行个性化推荐，提升广告投放效果，进而提高收益。

竞价推荐算法：平台根据实时竞价流量信息分析，在当前参与竞价的广告主中优先推荐给匹配度最佳的广告主，优化流量利用率，以最大化收益为前提提升广告投放效果。

智能优化出价：即oCPX，平台根据广告主选择期望的优化目标，根据历史投放数据进行学习和建模，预估每一次曝光的点击率(pCTR)和转化率(pCVR)，在投放中自动出价，帮助其竞得高转化用户，提升广告投放效果。

▲AdBright拥有强大的数据应用能力

数据赋能APP用户运营策略优化

APP在商业化发展过程中，流量是重点，而用户就是流量。可通过对APP用户的生命周期分析，调整优化运营策略。

若是APP的用户量级较小，拉新是当下采取的运营策略重点；若是APP有一定量级，当流失用户占高时，运营需要重点关注沉默流失用户的唤醒、召回。

在APP用户拉新环节，AdBright拥有强大的数据算法能力，可以帮助APP深度洞察用户行为，多维精准描绘用户画像，锁定目标人群。

▲精准投放

对沉默流失用户的唤醒、召回，可以通过 LTV值 的分析，了解这部分是在产品使用的哪个环节退出或者流失的，针对性地制定留存策略。

在APP商业化变现方面，AdBright还提供全程策略指导，包括技术指导、广告位优化、广告主开拓、行业规范、市场分析、运营辅助等服务。

APP商业化发展过程中，数据能力是必不可缺的，APP能够通过数据应用充分挖掘和提升流量价值，提升平台的核心竞争力，以此获取更高的广告收益，打造稳健、高效的广告商业化模式。

 *以上内容仅供参考，欢迎与AdBright交流，合作共赢