直击出海社交应用困境,三个关键策略助你破局

DataTower AI发布

根据点点数据和即构联合发布的《2024泛娱乐社交应用出海报告》,最近五年,全球用户上网时长中,社交类应用的使用时长约在30%以上,且持续稳居首位。预计到2030年,全球社交应用市场规模将超过3千亿美元,行业发展前景乐观。

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随着消费者对文化娱乐需求的不断增加,泛娱乐行业市场规模正在快速增长,同时,线下传统的文化消费及娱乐场景逐渐转移至线上,以博客论坛、即时通讯为代表的传统社交应用的主导地位,正逐步被聚焦陌生人社交的泛娱乐社交应用所渗透。

这一趋势吸引了大量出海团队涌入社交领域。然而,“陌生人社交”模式要求对用户需求进行深刻洞察,尤其要把握不同文化和地区用户的社交偏好差异。但目前很多出海团队的数据能力仍十分欠缺,难以满足社交应用持续增长和精细化运营的需求。

出海社交应用的三大困局

在与多个出海社交团队的交流与合作中,我们了解到,不少出海社交应用在运营过程中普遍陷入三大困局:获客难、留存难、付费难。

 投放渠道质量参差不齐、投放链路长,如何才能精准获客?

▶ 社交场景多、质量是关键,如何才能留住用户?

 如何了解用户的付费点,引导他们完成付费?

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要解决这一系列的复杂难题,出海社交团队需要一款得心应手的数据分析工具,来帮助全面、深入且高效地推进数据分析工作,从而精准洞察数据背后的价值,为决策提供有力支持。

DataTower.ai 一站式数据服务
破解出海社交应用困局
01. 渠道投放实时监测,解决“获客难”

在出海社交领域,为了尽可能获取更多用户,团队往往会广泛布局,对多个渠道进行广告投放。但海外市场的投放渠道众多,质量也参差不齐。为了确保投放成本带来最佳的流量效果,同时敏锐捕捉那些潜力巨大、效果出众的优质渠道,团队需要对不同渠道的投放效果进行实时数据监测,快速调整投放策略,才能实现高效获客。

所有跟投放相关的衡量指标,都可以统一放置在DataTower.ai 的数据看板下,进行不同维度的灵活呈现。出海社交团队可以基于数据看板,清晰地掌握不同渠道或Campaign的广告投放效果,并快速调整验证。同时,DataTower.ai 支持Google、Meta两大主流媒体渠道的自归因数据接入,为出海团队提供免费的归因能力,降低归因成本。

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02. 优化站内承接+用户匹配模块,解决“留存难”

DataTower.ai 了解到,不少出海社交团队在成功投放获客后,大量新用户在注册首日便悄然流失,且无任何充值行为。

究其原因,应用内对新用户的承接引导环节存在缺失或不足是关键因素之一。如果新用户不能在第一时间感受到应用的价值与魅力,就很容易转身离去。因此,优化应用内对新用户的承接引导十分重要。例如,通过引导用户体验语音房互动、破冰牵线等核心功能,帮助用户迅速建立社交联系,可以提升用户的转化率和活跃度,避免“注册即流失”的情况。

借助DataTower.ai 的留存分析和路径分析模型,团队能够了解用户在产品内的使用路径,并基于详实数据来评估新用户体验引导的合理性以及用户对不同产品模块的偏好和需求程度,继而优化新用户引导流程,确保每一步都紧密贴合用户需求,提升用户留存率。

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此外,社交应用的匹配模块是用户转化和留存的核心功能。出海社交团队需要密切监测匹配效率、匹配后的活跃情况等指标,追踪用户的匹配情况,才能有针对性地优化调整匹配策略,提升用户粘性。

结合路径分析、行为序列下钻分析和分布分析等模型,团队能够精准掌握用户的匹配效率、流畅度、时长分布情况等核心指标,同时深入分析用户匹配后的行为表现,进而优化用户匹配的核心路径,进一步提升用户体验,促进更高效、满意的社交连接。

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03. 关注用户社交偏好,解决“付费难”

不同用户的社交偏好呈现出显著的多样性,而这种差异也会反映在他们的付费能力和付费偏好上。这就要求出海社交团队需要基于用户群体的使用偏好进行分类,并深入了解不同偏好用户的付费转化能力和留存情况,才能实现产品的精准优化和付费策略设计。

基于DataTower.ai 多种分析模型的多维度交叉分析能力和用户标签功能,团队可以获取用户在各产品模块的停留时长,探索用户在产品内的付费点,以及分析不同使用偏好用户的留存差异,从而有效优化应用内的付费点设计,推动用户付费行为的持续发生。

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在机遇无限但竞争激烈的出海社交市场中,数据的价值不言而喻。然而,从海量数据中挖掘出真正有价值的信息,并将其转化为切实可行的运营策略,并非易事。DataTower.ai 正是为此量身打造的专业高效利器——通过提供一站式数据服务,出海社交团队可以轻松完成数据采集、处理、存储、查询、可视化及数据应用的全流程,充分挖掘数据价值,用详实和精准的数据来攻克获客、留存、付费三大难题,在激烈的市场竞争中脱颖而出。


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