三个问题，两大策略点，详解付费预测助力精细化运营方案

一、为什么要做付费预测？

基于用户近期的应用内行为和属性特征，结合机器学习技术，从近一周的活跃用户中圈选出在未来一周内不同概率的付费人群，这就是付费预测。

当下，产品的变现能力是衡量其能否走向良性发展的重要考量，因此，获取收入就成了产品运营过程中最关键的环节之一。互联网时代的下半场，流量竞争愈发激烈，存量用户的深度挖掘显得尤为重要。通过付费预测，提前从用户中圈定未来一周内将产生付费行为的用户群体，对这部分用户制定针对性营销策略，如配置限时折扣套餐等用户运营行为，将进一步促进付费转化。

二、如何促进用户的付费行为产生？

拉新成本的高居不下，让企业越来越关注每一个存量用户生命周期的全部价值，引导他们不断付费与持续转化，可帮助产品有效提升盈利能力。不断的付费行为，也反映出用户的粘性。高粘性的用户可帮助产品挖掘更多的潜在用户，从而帮助产品实现良性盈利循环。

随着产品的深度运营，各类App也慢慢摸索出适合自己行业特点的促转化模式。其中以电商和游戏这两类App最为典型。

（一）电商类App

对于电商类App来说，限时满减等应用内活动，准点抢购秒杀的紧张氛围营造通常会刺激付费犹豫的潜在用户产生最终付费行为。

（二）游戏类App

对于游戏类App来说，购买道具是主要付费转化形式，除了可以利用道具优惠活动的吸引之外，在关卡关键节点推送付费提醒将大大促进玩家的付费转化。

三、如何结合付费预测做营收增长？

App的分类不同，其盈利模式也不尽相同，我们以游戏类App为例，详细介绍如何结合付费预测帮助产品增加营收。

当下游戏的付费转化以道具购买为主要形式，也有不少会通过应用内的视频广告点击来增加收入。我们将从这两个维度着手，详细介绍付费预测的具体应用。

l 付费预测助增长原理

简单来说，付费预测的原理就是从玩家中，基于他们前期的游戏内行为，例如应用版本号、近7天会话次数等属性和行为数据，通过算法模型，按不同概率区间从玩家中圈选出未来一周内可能付费的用户。

系统默认按照未来一周内付费事件产生的概率将近一周活跃用户分为高（>70%）、中（(20%,70%]）、低（≤20%）三个不同受众组。当然，也可以根据实际游戏和玩家特点，比如，定义概率区间为50%-70%的中高概率付费人群，自定义概率区间。

*图示为付费预测详情页

人群划分圈定完毕后，接下来就是结合增长类服务的精细化运营落地过程。

l 高概率人群关注应用内收入

高概率付费人群，是游戏潜在的充值玩家，其发生付费的概率要远远高于其他人群。推送“充值限时折扣”、“限量道具放送”这样的关键词包含“特惠“、“大礼促销”等消息，可以让用户减少付费过程中的心理博弈。同时“限时”、“限量”这样紧迫感极强的词，营造出紧张氛围，进一步促进用户付费行为的产生。

当前由预测生成的高概率付费人群，可直接用于华为推送服务、应用内消息的受众细分。举个例子，当用户浏览抽卡活动详情时，通过应用内消息的后台配置，针对高概率付费人群，以弹窗的形式提醒用户稀有道具限时抽的活动，这样在用户本来就购买意愿强烈的情况下，通过限时活动，进一步刺激付费转化。

也可以通过消息推送的形式，给用户发送充值折扣类活动，基于用户本身的付费意向做针对性推送，达到事半功倍的效果。

上述分层分群的运营方式十分便捷，在后台配置消息推送范围时，直接圈选即能实现目标人群的定向推送。

*图示为推送服务的预测受众配置

l 低概率人群关注广告收入

对于低概率付费人群，从其身上挖掘付费契机可谓难上加难，针对性调整营收模式，转换盈利思路，将帮助我们挖掘出更多他们身上的价值。最常见的另一种游戏营收模式便是应用内的广告收入。

不少游戏开发者担心，过多的广告植入会影响玩家游戏体验，投放效果一般的同时还带来玩家卸载的流失隐患，可谓得不偿失。不如设想一下这样的场景，当你在游戏的关键关卡即将通关却体力殆尽的时候，但是又不愿意购买游戏道具，那么看完一个15s激励视频就能复活的机会是不是就觉得非常实用？这就是游戏内广告的巧妙植入。

巧用玩家游戏心里，对低概率付费用户，以金币、体力这样的关键游戏道具吸引他们点击游戏内的激励视频，这样，游戏内广告的点击率将大大提高，广告收入也随之增加。

将预测生成的低概率付费人群用于远程配置的过滤条件，就能实现激励视频的定向展示，同时不影响其他用户的游戏体验。

*图示为远程配置的预测条件过滤界面

以上就是付费预测在产品运营过程中的实际场景使用介绍，您也可以结合当前应用的实际特点针对付费预测人群寻找其他营收突破点，制定差异化、多样化运营策略。

欢迎体验并使用预测服务，更多功能介绍，请点击官网查看。

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原作者：胡椒