Lo que está sucediendo:
Uno de los temas más candentes de la actualidad en la publicación digital es encontrar el "santo grial" de las suscripciones, y muchas empresas de medios líderes han demostrado que un factor clave es la participación del usuario. Cuando se trata de medir el compromiso, los métodos "MAU" y "DAU" introducidos por Facebook todavía parecen ser los más populares.
Pero para Deep BI, estos métodos no son procesables. En cambio, Deep BI se inspiró en el Financial Times y utiliza la puntuación de participación de RFV: combina métricas sobre actualidad, frecuencia y volumen.
Cavar más profundo:
El atractivo de RFV es la puntuación única, que es más fácil de seguir, comparar y utilizar. Además, cada parte de la puntuación proporciona métricas valiosas que son procesables:
- Recencia : Mide el número de días que un usuario ha estado usando o no el producto. Esta puntuación proporciona información para tomar medidas para recuperar a los usuarios.
- Frecuencia : Mide el número de días totales dentro de un período de tiempo que un usuario ha utilizado el producto, hasta los hábitos evaluables y por lo tanto la propensión a la abandono. Esta puntuación proporciona información para establecer la rutina del usuario.
- Volumen : Mide el consumo de contenido en la cantidad de artículos leídos o una combinación de interacciones de uso. Esta puntuación ayuda a los editores a ofrecer un buen valor a sus usuarios; Deep BI lo considera el indicador de uso más importante.
Deep BI ha publicado sus métricas RFV en su plataforma. El sistema de la empresa calcula, en tiempo real, las puntuaciones de participación cada vez que un usuario interactúa con un producto digital (aplicación, servicio, sitio web, etc.) y aumenta esa interacción con métricas de participación actuales.
Usar métricas de participación
Uso de RFV, Deep BI para realizar un seguimiento de los segmentos de participación frente a los suscriptores, la cantidad de usuarios interesados a lo largo del tiempo, el riesgo de abandono, las categorías de contenido que prefieren los usuarios, los días con los usuarios más interesados, las ciudades con mayor participación, etc. La empresa utiliza esas puntuaciones de RFV para:
- Definir segmentos de interacción personalizados
- Definir segmentos de riesgo de abandono personalizados
- Cuente el número de usuarios en cada segmento.
- Calcular la dinámica (flujo) entre segmentos.
- Encuentre impulsores clave de participación
- Intersección de segmentos de participación con otros tipos de segmentos, como productos de suscripción.
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La línea de fondo:
Deep BI utiliza puntuaciones RFV para proporcionar métricas que les ayuden a hacer crecer una base de usuarios leales y de pago, utilizando estrategias de reactivación como boletines informativos, notificaciones automáticas y anuncios. La empresa también utiliza el sistema para mejorar el producto y un mejor sistema de recomendación.
