“回头客少”无论是在实体店的经营还是产品的线上运营过程中都是个十分经典的问题，且对于这个问题的解答，很多人的答案方向无外乎都是从广告投入、产品质量和服务体验优化切入。然而，你真的了解你的用户么？你的优化策略真的可以有效提升用户复购？
如果无法给出肯定的回答，那不如换个思考的方式。比如，是不是可以提前评估用户的复购潜力？在存量用户中是不是可以做进一步的增长挖掘？怎样才能触达用户消费的核心痛点并引导他们持续复购？
一、如何评估用户复购潜力
其实从用户注册帐号到再次决定购买这个过程中，用户的页面浏览次数、活跃时间等行为数据已经决定了来自用户自身的复购需求。因此，基于用户前期应用内的一些行为数据分析，是可以推断出用户的复购潜力的，而复购预测就是解决这样的问题。
华为预测服务经过大量的数据实验，将机器学习技术应用到用户行为数据中，使用应用最近一周内历史付费用户的付费数据训练模型，以预测应用最近一周的活跃的历史付费用户在未来一周内购买付费的概率。因此，开通预测服务后，您的应用通过华为分析服务上报关联事件，如应用内购买事件，即可预测出不同概率的复购人群。
二、怎样做存量用户的增长挖掘
用户的应用内行为决定了来自其自身的复购需求，而我们需要做的就是针对预测出来的高潜力复购人群，制定相应的运营策略来放大他们的需求，提高复购率。对症下药，了解并挖掘高潜力复购人群的属性和行为偏好，可以让制定的增长策略更加合理有效。
设计一套会员体系，通过会员的折扣、积分活动吸引用户再次购买是很多产品为了吸引用户复购采用的持续性激励营销策略。目前大部分的会员体系主要设计场景如下：从注册会员开始，按照用户付费金额累计会员积分，会员积分可用于一些福利折扣券、小礼品的兑换。这种会员机制一定程度上确实起到了吸引用户复购的作用，但是随着礼品兑换门槛过高，礼品数量有限、积分规则设置不合理等问题的出现，后期用户将逐渐对这种积分会员玩法失去兴趣。
通过复购预测，我们尝试对上述营销策略优化，帮助产品在吸引用户复购的同时节约成本。当查看用户复购预测详情，我们发现，无论是最近一次使用数据还是近一周内的使用天数，都表明预测出来的复购用户近期都较为活跃。可以推断，用户可能由于某使用场景，对产品产生了复购诉求，目前正在观望对比。这个时候若产品在价格、品牌竞争力等方面无明显优势，那用户可能选择尝新，购买其他竞品。
三、如何引导用户持续转化
上文提到的复购预测详情让我们有了高潜力复购用户的画像，接下来就是如何合理引导他们，增加其复购转化率。这个时候，很多购物类APP会充分利用自己已有的会员积分体系，在周末或者大促节假日推出购物限时10倍会员积分，限时积分兑换礼券、现金等活动，但每次活动复盘后发现，活动虽然吸引了用户复购，但每开展一次的成本是非常高的。
复购预测的受众细分功能可帮助解决花费成本少但不影响运营活动效果的运营痛点。预测出来的高概率复购用户可作为受众，作为远程配置的配置项过滤条件，通过远程配置的云侧配置页参数设置，就可以实现会员福利活动仅对目标高概率复购用户展示。
通过A/B测试的远程配置实验数据，我们发现，复购预测过滤条件下的实验组带来的转化与常规用户组相比，转化率基本持平，但是，实验组的活动花费却只有常规用户组的40%，大大节约了活动成本。
提前预测并深度挖掘高潜力复购用户的行为偏好，制定针对性运营策略触达他们消费的核心痛点，将在流量红利消失的当下，让您的产品在加速的数字化进程中实现精益增长。
以上就是华为预测服务之复购预测任务的简单介绍，想要了解更多并开始使用，点击此处查看文档。
原作者：胡椒