上周末，东谈主东谈主齐是产物司理聚会腾讯大讲堂在深圳举办了一场「2024 AI产物司理大会」，阿里巴巴高等产物大师@冯成蹊 淳厚在现场作念了精彩共享。本文为现场共享精华动漫 色情，经东谈主东谈主齐是产物司理整理。
很庆幸又被邀请到东谈主东谈主齐是产物司理的大会，简单先容一下，我是躬行阅历了从PC互联网到AI产物司理这个过程，和各人各人共享一些我在这个限制里看到的一些产物场所和数据情况。
2010年傍边友盟创立，2016年和阿里巴巴的几个产物褪色，成为当今的友盟+；主力产物一直莫得变，齐是作念迁徙互联网开发者的器具，加上智能数据的赋能和智能数据的企业化作事。这样多年主要深耕于迁徙互联网，匡助各人作念好系数数字化应用和数字化转型。今天我从我方的角度，从我方数据上深耕了十多年的教化，和各人共享AI期间降临之后，数据和AI如何作念好劝诱，如安在用户运营上的到一个最好的试验。
咱们先来看一些数据：
（左图）这个数据开始于CNNIC（中国互联网数据中心），系数迁徙互联网从2013、14年到最近四年，国内的增量在缓缓下落，渐渐到一个莫得增量的地步。这种情况下，对存量客户的竞争越来越蛮横，这亦然各人当今比拟关注的话题。
先看一下国内全体的情况（右图）。咱们作念了一个维度的切片：把APP的MAU按照大于1000万、100到1000万、10万到100万分离三个维度，把柄咱们拿到的数据看，最近三年呈现出一个十分显然的趋势：大量用户被头部的APP（MAU大于1000万）吸走了，形成「马太效应」。
国内不太好作念的情况下，出海如何样？
其实有趣有趣有趣有趣是相似。
也就是最近的两三年，除了AI应用的增长还不错，大部分应用，岂论是垂直限制如故中小限制，获客齐会越来越难。致使获客之后，大平台出少量点功能，也会把你的用户吸走。
除了这个获客难的问题，要是咱们运营存量用户，会不会有问题？
亦然相似的，岂论是营销如故我方的用户运营，齐很难作念好音信推送。一个很典型的数据是APP音信推送的到达率和点击率的变化。
咱们把柄当今比拟通用的APP行业的分类，拉取了一些数据。有两个特征：
到达率的变化：半年傍边的数据，系数到达率只好不到 1/3的行业是由普及，其他的齐鄙人降。 点击率的变化：即即是到达率上去了，但点击率亦然鄙人降的状况。国内 Android 的耗尽通谈基本上被厂商料理了，要在厂商通谈里发送信息，要慑服厂商耗尽通谈的运营规则；这个规则颗粒度很细——什么行业在什么情况下不错给你的用户发送营销信息。玄虚这几点，对念念要在APP内运营好我方的用户，难度是在直线飞腾的。
简单回想一下：念念要运营好咱们的存量用户，方法论其实和营销是重迭的。也就是：
我要在 { 什么时候 } 给 { 什么样的东谈主 } 发送 { 什么样的内容 } ，以及发送完后，用 { 什么渠谈 } 去下发音信，终末得到 { 如何的恶果 } 。
那么，运营之后的恶果如何？
咱们从每一个维度遇到一个什么样的问题提及。
企业里面齐有教育用户画像，每个画像里面齐有我方的精确度。比如音信更新时候、标签更新时长等等，劝诱个东谈主用户画像，如何通过一个好的运营体系发送给个东谈主，以及发送完之后什么时候触发，什么时候回收恶果等。不同的企业、不同的数字化和不同团队的智商不同，恶果也不相似。
各个公司、团队齐有我方的方法论和教化，但少有在系数角度上把AI劝诱得很好的，这亦然咱们今天需要究诘的点。
其实，没必要把系数体系完全作念好才有恶果。
咱们隔断来看，其实就是回到共享主题：如何通过数据和AI打造系数用户运营的智能体系。在不同的维度上，包括不同的东谈主群、内容、时机、渠谈，齐不错借助AI加上小的冲突点进行串联，加上系数数据回流后，就能作念好智能用户运营的最好闭环。
这是一个电商限制的案例，咱们的实验始于产物界面后台的少量小尝试，掌握电商行业的数据千里淀，包括不同用户的互动历史和音信的到达点击率。基于这些历史数据，咱们开发了一个AI功能，它不错把柄用户提供的商品要道词和标的用户群体，快速生成可能激发高点击率的音信。
举例，要是咱们选拔“100元以下的白酒”看成要道词，并指定了中枢用户东谈主群，AI就能匡助咱们研究在过往用户群体中，哪些音信无意产生较高的点击和下发量。这种应用场景不仅提高了营销遵守，还优化了用户体验，通过精确的音信推送，咱们无意更好地知足用户需求，同期普及升沉率。
除了基于历史数据的内容生成，咱们还探索了将音信调养为实时快速识别东谈主群的形状。这种方法劝诱了内容生成，允许咱们把柄音信内容实时判断并推送稳妥特定东谈主群的音信。举例，咱们开发了一种款式型音信模板，该模板无意将天气数据交融到音信中，通过替换词快速达成基于实时天气数据的个性化推送。
咱们通过加多如“forecast”这样的标签，自动整合今日最新的气候数据，以及提供降温、升温等荒谬天气指示。这种方法不仅普及了音信的有关性，还增强了用户的参与度和兴隆度。通过掌握历史和实时环境数据，咱们匡助企业快速识别腹地运营中的音信需求，并达成差异化的音信推送。一个器具型APP通过推送与天气有关的个性化音信，生效地将点击率普及了255%。
在办公限制，咱们杰出关注了一款主要作事于户外职责主谈主员的办公型APP。这款APP的使用者，如工程师，频繁需要出门勘测工地，对实时天气变化的明锐度极高。掌握智能时机的办法，咱们通过地舆围栏技能，劝诱用户的实质出行数据，达成了对恶劣天气变化的实时预警。
具体来说，当用户插足特定地舆区域，系统无意识别出行将到来的快速天气变化，并实时推送预警音信。举例，通过“下雨标签”劝诱空间数据技能，咱们无意在用户行将出行的时候段内，推送对于天气变化的音信，指示他们提神安全。这种方法不仅提高了音信的有关性和实时性，况兼显耀普及了音信的点击率，接近50%。
在不同的数据切片上，咱们分了三个维度：微不雅、中不雅和宏不雅。
微不雅状况，咱们通过我方的大数据，不雅测用户在不同期间段内使用手机的状况，比如是开会，如故休息，基于数据把它包装成用户状况点。
基于这些用户状况点，咱们不错更智能地决定何时进行用户来去。举例，要是系统识别出用户正处于打游戏的状况，咱们就不错幸免在此时进行电话营销或发送推送见知，因为这很可能会喧阗用户并导致较低的升沉率。相悖，要是用户处于休息状况，这时发送的见知或音信可能会获取更高的关注度和反馈率。
第二个用户状况点是空间数据。咱们赐与永劫候的数据不雅察，能研究用户的常住区域，用户是一个平淡的上班族，如故一个频繁出差的东谈主群，他的空间数据可能会处于一个如何的状况，基于这个状况，是否可能触发一些营销行径等。
劝诱一些更宏不雅的数据，比如历史行径状况——用户出当今某一个城市节点的时候，刻下节点的状况有莫得变化。比如咱们识别出差旅东谈主群，当出当今机场、高铁站近邻这些状况点的时候，不错提前半小时、往后半小时傍边给他发送一个打车、租车的优惠券，这是一个很好的用户场景。
另一个是浏览器APP的案例。
咱们通过劝诱用户使用习尚和刻下使用状况，进行了一系列的AB测试。该APP通过分析用户的多元内容偏好和使用习尚，进行了精细化的推送战略。在测试中，咱们杰出关注了用户的失业、学习和浏览垂死内容的状况，并为处于这些状况的用户打上了相应的标签。
通过对这些状况标签的分析，咱们不雅察了两个要道宗旨：首启率和点击率。罢休披露，引入状况标签后，这两个宗旨齐有了显耀普及，朝上了100%。
前边咱们依然通过AI生成了一些智能内容，但还不笃定用户的标签是否正确，以及音信推送后的恶果是否稳妥预期。
接下来，咱们劝诱一些已有的智能算法。
咱们那时是劝诱了通义的AI算法，把前边波及到的不同内容、不同东谈主群，测试时下发5-10条，把柄数据快速调整，把柄实时的点击数据回流，不雅测点击率是否稳妥预期；要是不可就快速调整：换一个AI战略或者动态调整东谈主群标签。从阿里里面大促电商的角度来看，这一套算法依然比拟熟习，全体恶果能作念到平均34%的点击率普及。
Android刻下有两个通谈：
萝莉porn 厂商开荒的音信通谈 第三方的音信通谈跟着厂商也运行提供付费音信通谈，以及各样不同的音信体和用户界面位置，智能通谈选拔变得愈加复杂和各样化。
咱们的智能通谈战略基于数据回流，无意细分出多种战略玩法。咱们不错把柄用户在不同通谈下的使用行径习尚，选拔最合适的音信下发形状。同期，咱们还能通过数据战略了解用户对音信见知的明锐度，以及他们对音信频次和量级的接受进程，从而幸免触发用户的逆反情绪。
咱们提神到用户对音信见知的明锐度不同，以及他们对音信频次和量级的接受进程互异。为了幸免触发用户的逆反情绪，咱们经受了智能化战略，把柄用户的行径习尚和偏好选拔最合适的音信下发形状。
咱们试验的一个具体战略是对于音信见知开关的。咱们发现，用户关闭音信见知开关后，传统的音信推送形状便不再灵验。为了措置这一问题，咱们当先分析了这部分用户的行径习尚，然后快速向企业提供了用户画像，并给出了具体的操作冷落。举例，咱们冷落在特定情况下触发补发一个短信，或者转为应用内音信。此外，咱们还商量了这个音信见知开关在其他行业是否是掀开的，以及用户但愿收到什么样的音信。
基于这些分析，咱们无意更精确地营销用户，尤其是在音信见知开关关闭的情况下，通过其他形状下发音信，无意显耀普及到达率。这种方法不仅普及了音信的发送遵守，还幸免了对那些关闭了应用内见知的用户形成惊扰，从而保合手了用户体验的连贯性和兴隆度。
举例，咱们曾在一个新闻行业的APP中试验了这一战略。通过分析发现，在关闭音信见知开关的用户中，有一部分用户在其他行业的音信见知开关是掀开的。咱们把柄这一发现，调整了音信下发战略，只在关闭音信见知开关的用户中，通过其他形状下发音信，罢休发现用户参与度有了显耀普及。
在实质操作中，咱们通过数据分析，无意识别出哪些音信稳妥通过开荒音信通谈下发，哪些稳妥转为应用内音信。这样的智能化战略，劝诱了用户行径和AI的快速判断，匡助企业更精确地进行音信运营。
五、回到主题回到演讲的主题，咱们强调了用户运营智能的垂死性，这波及到将数据与AI技能相劝诱，从东谈主群、内容、时机和渠谈等多个维度进行全处所的运营。咱们的理念是，通过对每个维度的详细打磨和优化，即即是小的校正也能在系数用户运营体系中产生显耀的增长恶果。
在AI技能日益熟习的今天，AI产物司理的扮装也在发生变化。咱们冷落AI产物司理当该久了会通并学习AI技能，将其应用到我方的职责场景和进程中，以达成径直的小步普及。这种普及不错体当今职责遵守、资本裁减或职责流的连结性能上。
咱们以为，AI产物司理当该关注以下几个方面：
识别AI器具的潜在价值：在产物的职责进程中找到AI器具可能带来普及的门径。 数据驱动的决议：将职责进程中的数据输入到AI系统中，掌握AI快速教育反馈机制。 寻找落地节点：在系数职责进程中找到不同的小的落地点，不管是通过AI原生形状如故通过Agent形状，齐能在用户场景下的不同职责进程中达成提效。拆解好不同的职责流之后，用职责AI的形状帮他去作念好提效。这个提效不错是职责遵守上的提效，不错是资本裁减的提效，也不错是系数职责流连结之间的绩效。这本人其实就是一个AI产物司理在这个节点里面十分好的一个职责落地的节点。
本文由东谈主东谈主齐是产物司理 @Aine 整理。未经许可，谢绝转载
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