冷启动怎么获得用户，怎样提高一个app的用户留存以及活跃度

来源：整理时间：2024-08-12 07:30:09 编辑：网络营销手机版

本文目录一览

1，怎样提高一个app的用户留存以及活跃度
2，如何创建管理运营一个优秀的社群
3，粉丝圈具体有哪些功能社区的运营思路是怎么样的
4，什么是云营销
5，微信推广具体的流程是怎样的
6，电子商务推荐系统现在有什么问题

1，怎样提高一个app的用户留存以及活跃度

第一，你的软件要有一定的趣味性，能吸引用户留下了玩第二，你的软件要有很好的稳定性，动不动就卡崩弹出，就没人玩了第三，你的软件要有丰富的内容，这个就分是什么应用类型了，但是只有一点，让用户感觉这里面有他们需要的东西————————————————（来自一个手机APP运营的几点建议）

闪电提升用户数据；模拟真实用户增长留存曲线及用户行为；自定义事件优化;友盟刷量、talkingdata刷量、aso、应用新增、app刷量、助力解决移动应用推广过程中的冷启动问题，协助开发者高性价比获得第一批应用数据。appflush爱刷。

怎样提高一个app的用户留存以及活跃度

2，如何创建管理运营一个优秀的社群

社群商业，是一个有增量思维的微生态，这就是多元的系统。原来是内容+广告，现在是内容+用户+关系。到移动互联时代，尤其是微信的出现，就是人与人的交流，也就是内容、用户和关系。社群商业的目的，首先是流量导入，另外是流量沉淀和流量变现。社群需要商业的手段进行转化，现在的移动生态下，这样的模式会越来越多。用户主导、数据驱动、定制化c2b商业形态，内容、社群和商业。fengwosq

社群是某一群聚集的人。一个社群的运营管理分为冷启动、热运营和自生长三个部分。1、冷启动：种子用户不是所有人都配做种子用户，也不是第一批人就叫种子用户。一个社群要有自己的大咖，大咖从种子用户中来，具有某种特质，可吸纳新人维持老用户黏性的特质。获得种子用户需靠人脉推荐与自己去各个社区里挖。建立维系种子用户的机制，持续为用户带来价值。2、热运营：机制的重要性一个社群要有门槛，进行身份识别，要有奖惩机制，要有分类激活措施。3、自生长：系统的效率，解放人力初期靠人力，后面就得靠技术实现自动化，解放人力。

如何创建管理运营一个优秀的社群

3，粉丝圈具体有哪些功能社区的运营思路是怎么样的

粉丝圈是一个V信社区，支持图文、语音、音乐、视频、超链、长图文混排、埋红包的发帖及回帖功能。在社区里，粉丝可以点赞、评论、私信。另外，还可以互动投票、红包引流、实时提醒、放广告外链、做热议话题、积分商城。社区的运营思路包括拉新、冷启动、促活、变现四大方向。拉新：将粉丝圈与共公号无缝链接，快速让用户找到粉丝圈入口；通过自定义版权，设置个性化文案，转发分享助于圈子传播冷启动：巧用马甲功能，营造社区活跃，增加用户人气，调动用户参与积极性；使用互动投票功能，增加圈子互动方式，引发大批流量进入社区；促活：设置热议话题，以话题为引导，激发用户的讨论；发帖藏红包，转发及分享可以得到红包，刺激用户推广；盖楼得红包，指定楼层获取福利，促进用户圈内活动；一键转发共公号文章，丰富粉丝圈内交互内容，引导共公号推广；绑定服务号消息通知，实时让用户接收粉丝圈内的点赞、评论、私信变现：开启付费话题，运营主对某一话题设置门槛，提供满足铁杆粉丝需求的付费内容；开启付费入圈，专属于铁杆粉丝的朋友圈，内容与知识，更是影响力的变现；开启自定义广告，增加社区广告位，精准分析广告效果，实现流量变现，获得收益

粉丝圈具体有哪些功能社区的运营思路是怎么样的

4，什么是云营销

“云营销”就是依靠云软件、搜索引擎以及社会化媒体做为主要媒介，通过网络，把多个成本较低的计算实体，云整合成一个具有强大营销能力的完美系统云平台。核心理念就是通过不断提高“云”的覆盖能力，以及“云”之间的逻辑计算能力，从而达到系统营销的结果，他可以减少用户的经济负担，最终使用户简化到只要在家里，一台终端，都可以得到近乎无限数量的优质客户，享受“营销云”带来的强大经济利益。云营销在以下两个方面具有绝对优势：一是解决了用户偏好不完整的问题，二是解决了新用户和新产品的冷启动（ColdStart）问题。冷启动指的是在没有历史积累的信息时，无法挖掘用户偏好的问题。相比博客、论坛、QQ营销，云营销范围更大、信息更全面，是一个总信息整合平台。当一个新用户进入网站A时，我们对这个用户一无所知，很容易就会失去这个潜在客户。而云营销则会根据该用户在网站B和C的浏览轨迹或者购买行为，告诉网站A该用户可能喜欢什么样的商品。同样的，当网站A想推出一款新的运动装时，由于没有历史数据，不了解哪些客户可能会喜欢这个新产品，这时如果向云端发送一个请求，第三方平台就可以根据网站B和C的用户偏好，来告诉网站A这款新品该推向什么样的消费者。详见：http://baike.baidu.com/view/4388015.htm

5，微信推广具体的流程是怎样的

抛砖引玉。如何引流第一步需要进行引流。如果把你的微信公众平台账户看做一个新产品，那么这个阶段就是产品的冷启动阶段，需要你考虑怎么吸引第一批用户作为你的核心用户。而这正是基于上面说到的了解自己的产品和品牌，只有认清自己的目标用户才知道去什么地方传播你的账号。首先，微博仍然是首选。跟许多移动互联网产品类似，微博作为国内最大的社交媒体平台，许多产品都是首先在微博进行引流。如果你企业本身的微博粉丝为数不少那还比较好推，否则就只能与其他粉丝跟产品用户契合的大号进行合作。但时至今日由于微博噪音太多而且用户活跃度一直在下降，其转化率比较有限。其次可以到其他社交网络平台进行推广，包括人人，豆瓣，贴吧，空间等等。但不能说广告乱贴就好，不但效果不好还影响品牌形象。必须认清自己的用户群所在的社交圈子，并有针对性有技巧地进行推广。例如推广某些产品经理相关的账号，可以到豆瓣的各产品经理群组发帖并添加广告；或者比如贴吧，可以将二维码做成签名图片。发起活动，活动的方式众多，包括比如在微博上发起活动，关注就有机会获得礼品，或者在微信里发起活动，比如有些微信公众账号可在账号内运作类似于刮刮卡、大转盘等抽奖活动，刮奖/抽奖动作由用户自己来操作。公平而且有趣。例如白鸦运营的贝塔咖啡账号就曾推出过刮奖活动，刮奖的地方与人们日常中刮奖的方式是一致的，用户在手机屏幕刮奖的位置刮几下就出现结果，创意而已有趣。此外，深井大叔等商家账号也做过类似的刮奖抽奖活动，效果也很不多。另外，则还有合作互推。合作互推是很实际效果很不错的方法，毕竟现在微信没有给微信公众账号推荐的平台，微信相互之间推荐是最好最快的方法。但这个方法要在账号积累到一定程度的基础上，否则没粉丝没内容，人家不愿意，也不知道怎么帮你推。粉丝引流方法很多，例如还有线下活动、线下商家等，甚至还有多个小号带大号等一些没节操的方式。不过始终要记得的是，粉丝数或者对于媒体或自媒体来说才比较重要，因为这表示他们的影响力以及直接关系到他们的收益。但对于普通企业商家而言，如果想要做好用户沟通或者售后服务，粉丝数一定不是关键，如何做好跟关注者的沟通，做好活跃的良性的交互才是更重要的事情。希望能帮到你，祝您生活愉快！

微信是很多人光顾的平台，有人的地方就有市场，就有信息的传播，微信其实就是广告平台，在微信上作推广远比其他平台更有效，这是个方向。你可在微信平台上注册自己公司的账号，然后向你的客户发送他们喜欢看的信息，在这个时候你就可以把你需要向他们传播的广告内容用各种方式镶嵌在你发送的信息上，这样你的客户朋友们在看信息的时候就顺便看到你要传播的内容。这种广告成本低廉，受众面大，只要你发的信息是最受大家喜欢的，就会有更多的人关注你，你就基本成功了。你有微信吗，自己看看就知道了。

6，电子商务推荐系统现在有什么问题

电子商务推荐系统定义为：利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议，帮助客户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。它是一个基于客户网上购物的以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为客户推荐符合其兴趣爱好的商品。分析客户的消费偏向，向每个客户具有针对性地推荐的产品，帮助客户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。电子商务推荐系统在帮助了客户的同时也提高了客户对商务活动的满意度,从而换来对电子商务站点的进一步支持。电子商务推荐系统主要起到了三个方面的作用：首先，极大地增加了客户，可以把网站的浏览者转变为购买者，提高主动性；其次，可以提高网站相关系列产品的连带销售能力；最后，可以提高、维持客户对网站的满意度和信任度。电子商务推荐系统具有良好的发展和应用前景。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留客户，提高电子商务网站系统能大大提高企业的销售额。成功的电子商务推荐系统将会产生巨大的经济效益和社会效应。电子商务推荐技术目前,电子商务推荐系统中使用的主要推荐技术有基于内容推荐,协同过滤推荐,基于知识推荐,基于效用推荐，基于关联规则推荐,混合推荐等等。 1.基于内容的推荐。它是信息过滤技术的延续与发展，项目或对象通过相关特征的属性来定义，系统基于商品信息, 包括商品的属性及商品之间的相关性和客户的喜好来向其推荐。基于商品属性主要是基于产品的属性特征模型推荐。内容推荐技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行，因而推荐响应时间快。缺点是难以区分商品信息的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的商品，只能发现和用户已有兴趣相似的商品。 2.协同过滤推荐。协同过滤推荐是目前研究最多、应用最广的电子商务推荐技术。它基于邻居客户的资料得到目标客户的推荐,推荐的个性化程度高。利用客户的访问信息,通过客户群的相似性进行内容推荐,不依赖于内容仅依赖于用户之间的相互推荐,避免了内容过滤的不足,保证信息推荐的质量。协同过滤推荐优点有:能为用户发现新的感兴趣的商品;不需要考虑商品的特征,任何形式的商品都可以推荐。缺点是:稀疏性问题,用户对商品的评价矩阵非常稀疏;可扩展性问题,随着系统用户和商品的增多,系统的性能会越来越低;冷启动问题,如果从来没有用户对某一商品加以评价,则这个商品就不可能被推荐。 3.基于知识的推荐。在某种程度上可以看成是一种推理技术，各个方法因所用的知识不同而有明显区别。基于知识的推荐提出了功能知识的概念。简单的说，功能知识是关于某个项目如何满足某个特定客户的知识，它能解释需要和推荐之间的关系。在基于知识的推荐看来，客户资料可以是任何能支持推理的知识结构，并非一定是用户的需要和偏好。 4.基于效用的推荐。它是根据对客户使用项目的效用进行计算的，核心问题是如何为每个客户创建效用函数，并考虑非产品属性，如提供商的可靠性和产品的可用性等。它的优点是能在效用函数中考虑非产品因素。效用函数通过交互让用户指定影响因素及其权重对于大多数用户而言是极其繁琐的事情，因而限制了该技术的应用。 5.基于关联规则的推荐系统往往利用实际交易数据作为数据源，它符合数据源的通用性要求。以关联规则为基础，把已购商品作为规则头,推荐对象作为规则体,其中关联规则的发现最关键且最耗时,但可以离线进行。其特点是实现起来比较简洁,推荐效果良好,并能动态地把客户兴趣变化反映到推荐结果中。 6.混合推荐技术。混合推荐系统整合两种或更多推荐技术以取得更好的实际效果。最常见的做法是将协同过滤推荐技术与其它某一种推荐技术相结合。例如,结合基于协同过滤和基于内容推荐这两种推荐技术,尽量利用它们的优点而避免其缺点,提高推荐系统的性能和推荐质量。比如,为了克服协同过滤的稀疏性问题,可以利用用户浏览过的商品预期用户对其他商品的评价,这样可以增加商品评价的密度,利用这些评价再进行协同过滤,从而提高协同过滤的性能。电子商务推荐系统，一方面有助于电子商务网站内容和结构自适应性的实现，另一方面在帮助客户快速定位感兴趣的商品的同时也为企业实现了增值。电子商务推荐系统作为有利的分析工具和促销手段，已成为电子商务网站的竞争工具，必将获得广泛的应用和发展。本文对电子商务推荐系统进行了介绍，并对推荐技术进行了概述。目前国内的电子商务网站在这方面的实践处在快速发展的阶段，因此还需要继续研究出更智能、更优化的电子商务推荐技术。