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2018年寒假期間主流閱讀平臺TOP20榜單 | 用戶爭奪激烈 內容運營推動用戶粘性上升

易觀分析 董敏娜 2018-03-13 8788
1月底,迎來寒假,線上線下娛樂活動都在向用戶招手,用戶心中的娛樂細胞欲在寒假這一盛宴中得到釋放。寒假伊始,閱讀平臺紛紛在產品運營上發力,多個平臺都選擇在此時進行產品迭代,各平臺活躍用戶較前一周均出現不同程度的增加。隨著時間推移,逐步進入春節黃金周,線上線下各娛樂活動間用戶爭奪激烈,平臺間內容運營和活動運營登上舞臺,一方面積極上線新作品,另一方面推出折扣閱讀相關活動,吸引用戶注意力,刺激用戶消費,第一梯隊及第二梯隊活躍用戶小幅增加,第三梯隊平臺被其它娛樂活動所代替,流失部分用戶。

1月底,迎來寒假,線上線下娛樂活動都在向用戶招手,用戶心中的娛樂細胞欲在寒假這一盛宴中得到釋放。而安靜的文學表現如何?讓我們來一探究竟。

主流平臺:指目前閱讀市場上已形成品牌效應的閱讀平臺。

寒假伊始,閱讀平臺紛紛在產品運營上發力,多個平臺都選擇在此時進行產品迭代,各平臺活躍用戶較前一周均出現不同程度的增加。隨著時間推移,逐步進入春節黃金周,線上線下各娛樂活動間用戶爭奪激烈,平臺間內容運營和活動運營登上舞臺,一方面積極上線新作品,另一方面推出折扣閱讀相關活動,吸引用戶注意力,刺激用戶消費,第一梯隊及第二梯隊活躍用戶小幅增加,第三梯隊平臺被其它娛樂活動所代替,流失部分用戶。

寒假初期,當當云閱讀、天翼閱讀、華為閱讀、起點讀書、多看閱讀的活躍用戶增幅最明顯,用戶娛樂需求得到釋放。

春節黃金周內,212日到215日是返鄉高峰期,旅途中的人們多需安靜、放松的娛樂活動陪伴;而216日到218日是春節狂歡期,各娛樂活動對用戶爭奪激烈,因此,閱讀平臺紛紛抓住機遇,選擇在用戶返鄉高峰期之間推出好書限免、贈送書券、派發紅包等優惠活動,以活動營銷吸引用戶注意力。如:書旗小說在此期間發布《大神來了》紅包送送送活動,以現金紅包、阿里系產品優惠券等獎勵回饋用戶;QQ閱讀聯合騰迅系產品,互相聯動,推出送閱讀券或積分等活動,吸引用戶參與;塔讀文學針對不同年齡段的學生群體,舉辦了不同類型的書籍閱讀聯歡會活動,激發不同閱讀群體的閱讀興趣;當當讀書在多家航空公司紛紛發布手機“解禁”消息后,聯合首都航空,針對乘坐首都航空的乘客推出免費購書幣和30免費租閱好書特權。

憑借平臺增加的活動營銷和內容營銷,除了活躍用戶量的增長,用戶活躍度及粘性也有不俗表現。

寒假第一周用戶使用行為變化:



    

寒假第一周,QQ閱讀產品更新迭代,優化用戶體驗,以應對寒假潮,此外,QQ閱讀改版了書評廣場,使得有趣書評能更智能的推送給用戶,整體用戶使用行為較上一周都有增長;塔讀文學在應對寒假潮方面,主要借助活動運營和產品運營,活動運營上,推出任務獎勵機制,用戶閱讀時長越長,則獎勵越高,可以此吸引用戶持續閱讀,提高閱讀時長;產品運營上,產品更新迭代,優化內容推送算法,使推送給用戶的內容更精準,吸引用戶點擊。



    

春節黃金周,頭部閱讀平臺人均單日啟動次數可高達15次,人均單日使用時長最高可達186分鐘。在人均單日使用時長TOP5榜單中,平臺多通過活動運營來增強用戶粘性。

塔讀文學:塔讀文學在平臺上針對多類書籍發起相關話題,并對用戶進行積極引導,吸引用戶參與。此外,塔讀文學還創辦了多場評論大賽,激發用戶發言熱情。春節期間,安靜的文學在娛樂活動中稍顯弱勢,而強交互的評論大賽可以促進用戶的活躍度,并提升用戶留存。多方因素推動下,塔讀文學春節黃金周人均單日使用市場達到130.48分鐘。

QQ閱讀:春節期間,QQ閱讀繼續推出新用戶送獎勵活動,吸引新用戶入駐。此外,由于QQ閱讀平臺上除文學外,還包含游戲中心、漫畫、音頻、活動現場、大神說、電紙書等版塊,因此在春節高峰期內,QQ閱讀針對以上重點板塊推出活動,如:在游戲中心推出“新年賀歲 狂歡集卡”、“特價游戲 歡度新年”活動;在音頻專區推出搶閱券活動等。強內容下的活動運營,幫助QQ閱讀在春節期間用戶粘性強勢進入人均單日使用時長TOP5。

掌閱:墨瞳漫畫于27日升級為掌閱漫畫,該平臺漫畫多為掌閱旗下小說作品改編而成,春節期間,一方面掌閱漫畫升級平臺砸蛋活動,增強用戶互動的同時,贈送閱讀券,延長用戶使用時長;另一方面,掌閱積極上線由掌閱漫畫監制的文改漫作品,兩個平臺內容交相呼應,共同發力。而在春節前,掌閱針對漫畫板塊進行優化,支持離線下載功能,產品配合新上線的漫畫作品,給了用戶良好的多場景閱讀體驗。

易觀千帆“A3”算法升級說明:易觀千帆“A3”算法引入了機器學習的方法,使易觀千帆的數據更加準確地還原用戶的真實行為、更加客觀地評價產品的價值。整個算法的升級涉及到數據采集、清洗、計算的全過程:1、采集端:升級SDK以適應安卓7.0以上操作系統的開放API;通過機器學習算法,升級非用戶主觀行為的過濾算法,在更準確識別的 同時,避免誤殺;2、數據處理端:通過機器學習算法,實現用戶碎片行為的補全算法、升級設備唯一性識別算法、增加異常設備行為過濾算法等;3、算法模型:引入外部數據源結合易觀自有數據形成混合數據源,訓練AI算法機器人,部分指標的算法也進行了調整。