在当下的环境里，几乎所有应用都面临着巨大的用户增长挑战。这其中最主要的原因是互联网的人口红利衰退、用户数量以及增速越来越低，甚至在部分垂类里出现了负增长。电商、生活、游戏等行业的竞争也不断加大，同时，新用户留存率不断降低。拉新难、留存低，已成为各类应用的长期困境。
那么，面对增长困境，应该如何破局呢？
一个显而易见的答案是：以数据驱动为基础，在用户全生命周期寻找增长机会点，以精细化运营来达成持续、有效的增长。
精细化运营的第一步是用户分层，借助华为分析服务，可以将用户分为新手期、成长期、成熟期、沉默期和流失期。
对于新手期用户，需要围绕ROI提升与促活来设计增长策略，保证拉新用户是产品的目标用户，从而尽快促进新用户的活跃，完成新用户向成长期用户的转变。
对于成长期和成熟期用户，增长的关键词则是提高留存率、提高转化率，这部分用户是应用的宝藏，如何挖掘好此类用户的价值，让他们在产品内活跃更久、留存更久，对应用有着至关重要的价值。
对于沉默期和流失期用户，则要考虑防范流失、精准召回、分析流失原因、优化促活策略。
新手期：降低获客成本，促活、促增长
对于新手期用户，如何降低获客成本呢？我们可以通过华为分析的事件分析、对比分析等模型，判断各类事件发生的整体趋势，事件来源的机型分布和版本，再通过过滤器，做大量素材的对比测试、甄别最优的投放渠道。
新手期用户促活、促成长，则可通过用户的兴趣点引导其尽快完成关键动作执行。比如视频应用，引导用户观看视频达到一定时长或购买会员；游戏应用，引导用户尽快通过基础关卡；电商应用，引导用户尽快完成首单等。再通过漏斗和归因分析，对用户在应用中一系列关键节点的动作分析他们的转化率，优化流程，优化福利发放方式，或优化某一个环节的UI设计等。
案例：某短视频App降低获客成本的运营实践
这个案例里，该短视频应用通过多种渠道投放了拉新广告，但无法准确识别各个渠道的贡献率，且新用户流失率较高。
App运营人员通过分析服务的归因分析模型，确定目标转化事件为 “新下载使用” ，确定待归因事件为“各渠道广告位的点击” ，根据华为分析生成的报告，发现火山小视频的拉新贡献率最高，微博的贡献率最低，于是取消了对微博的营销预算投入，分配到火山小视频中。经过3个月的优化，最后复盘结果显示该视频应用的获客成本下降26%，新用户留存率提升15%。
成长期、成熟期：促活促留存、提高转化
对于成长期和成熟期的用户，除了关注促活促留存，更需要关注提高转化率。“留存”和“转化”也是几乎所有应用都会普遍遇到的问题。对于留存，通过华为分析提供的“路径分析”功能，可观察用户在产品中的实际行为路径，看与产品设计的路径是否有出入，并通过运营策略进行干预，引导用户进入到运营人员希望的路径上来。同时，也可以通过漏斗分析模型来直观的看到各个环节的转化数，转化率，流失数，流失率等，为产品优化提供方向。对于转化，通过华为分析强大的过滤器功能结合行为分析，可对用户进行细分分析，了解不同用户的行为特征，针对分析结果，使用受众分析，对用户进行分群、分层运营及精准触达，从而提高转化。
案例：某电商应用提高留存和转化的实践
某电商生鲜应用，发现最近2个月用户的留存率与购买转化率都比较低，需要尽快找到原因并解决。运营人员先是通过用户属性，比如性别、年龄、地域、手机品牌等，以及用户行为，比如浏览商品、加入购物车、购买，将用户进行了细分，然后针对不同的细分受众，通过华为分析提供的路径分析、漏斗分析报告挖掘其不同的行为特征，最后发现提交订单到付款环节流失最多、沉默用户的共同特征是购买少于3单、主页功能区划分不清晰。根据这样的发现，应用的运营人员制定了优化方案，最终提高了商品的购买转化率。
沉默期和流失期：防流失、促唤醒，总结经验
用户进入沉默期和流失期，是应用的产品、运营人员不愿意见到的情景。
沉默期用户需要重点关注的是防范流失和精准唤醒。借助华为分析服用户生命周期模型提供的各阶段流失风险用户预测、召回潜力用户预测，可提前制定运营策略以尽可能的规避用户流失。还可通过行为分析识别有唤醒价值和唤醒可能性的用户，进行唤醒活动的消息触达。而对于流失期用户，召回的难度可能大于拉新，我们建议将更多精力放在经验总结和优化上面，避免其他活跃用户流失。比如通过华为分析提供的漏斗分析、行为分析、对比分析功能，洞察流失用户的特征，增强流失前的识别能力，让流失用户为当前用户的促活提供优化方向，通过产品优化、运营方案改进等增强活跃用户的活力和粘性，从而避免流失。
案例：某游戏App的沉默唤醒实践
这是一个游戏应用的沉默唤醒实践。首先，运营人员通过研究沉默用户的行为分析报告、受众分析报告，定位出了沉默期的易唤醒高价值用户，他们是前期付费超过3次、闯关大于5关的人群。而后设计唤醒文案不断测试，进行兴趣引导与价值激励。另一方面，游戏的运营人员通过华为分析用户生命周期模型提供的各阶段流失风险预测用户群，加强该类用户在游戏内的任务体验，并通过应用内消息、push等派发礼物，防范流失。其次，针对已经流失的用户，进行了详细的行为、属性洞察，得到初步的流失原因：流失用户的游戏好友人数都少于5个；大多数都曾经投诉顾游戏卡顿。于是运营人员设计了方案去验证，确定了流失原因后进行了产品优化和运营方案优化，例如他们提供了多渠道登录、每局对战结束后新增一键添加好友按钮等，并优化了交互逻辑。一系列措施实施后，这款游戏的用户沉默率降低了12%，流失率降低接近8%。
最后，我们再来回顾一下开发者如何基于HMS Core华为分析服务，实现全生命周期用户增长。
首先需要集成华为分析服务的SDK（Android、iOS、JavaScript），这样就可上报用户属性和用户行为数据，这两类数据聚合在一起可帮您了解哪些用户在什么时间做了什么事情，从而形成数据分析的基础。为降低开发工作量，华为分析支持11个用户属性和27个事件的自动采集，同时支持自定义用户属性以及500种自定义事件，这极大方便了开发者对于应用的优化需求，也为精细化运营提供更多数据支撑。
在这些原子数据的基础上，华为分析提供了丰富的分析模型。包括事件分析、行为分析、漏斗分析、受众分析、生命周期分析、归因分析等，帮助开发者深入洞察用户增长情况、用户行为特征、产品功能情况，在这些模型的基础上，可运用过滤器针对应用类型、用户属性、受众等做细分分析。值得一提的是，HMS Core华为分析支持跨平台，包括Android，iOS，Web，开发者仅需半天时间就可集成成功并发布。正是如此敏捷的开发速度，以及这些强大的分析能力，华为分析已经成为全球开发者最受欢迎的服务之一，欢迎广大开发者接入使用。
欲了解更多详情，请参阅：
参与开发者讨论请到Reddit社区：https://www.reddit.com/r/HuaweiDevelopers/
下载demo和示例代码请到Github：https://github.com/HMS-Core
解决集成问题请到Stack Overflow：https://stackoverflow.com/questions/tagged/huawei-mobile-services?tab=Newest