O que está acontecendo:
Um dos temas mais debatidos atualmente na publicação digital é a busca pelo "santo graal" das assinaturas — e muitas empresas líderes do setor já demonstraram que um fator crucial é o engajamento do usuário. Quando se trata de mensurar o engajamento, os métodos "MAU" e "DAU", introduzidos pelo Facebook, ainda parecem ser os mais populares. Mas, para a Deep BI, esses métodos não são práticos. Em vez disso, a Deep BI inspirou-se no Financial Times e utiliza a pontuação de engajamento RFV: uma combinação de métricas de atualidade, frequência e volume.
Indo mais fundo:
O grande atrativo do RFV é a pontuação única, que é mais fácil de acompanhar, comparar e usar. Além disso, cada componente da pontuação fornece métricas valiosas e acionáveis:
- Recência : mede o número de dias que um usuário utilizou ou não o produto. Essa pontuação fornece informações para a tomada de ações que visem trazer os usuários de volta.
- Frequência : Mede o número total de dias, dentro de um período de tempo, em que um usuário utilizou o produto, para avaliar hábitos e, portanto, a propensão ao abandono. Essa pontuação fornece informações para estabelecer a rotina do usuário.
- Volume : Mede o consumo de conteúdo em termos de número de artigos lidos ou uma combinação de interações de uso. Essa métrica ajuda os editores a oferecerem conteúdo de qualidade aos seus usuários; a Deep BI a considera o indicador de uso mais importante.
A Deep BI lançou suas métricas RFV em sua plataforma. O sistema da empresa calcula, em tempo real, as pontuações de engajamento cada vez que um usuário interage com um produto digital (aplicativo, serviço, site etc.) e complementa essa interação com as métricas de engajamento atuais.
Utilizando métricas de engajamento
Utilizando RFV e Deep BI para rastrear segmentos de engajamento versus assinantes, número de usuários engajados ao longo do tempo, risco de churn, categorias de conteúdo preferidas pelos usuários, dias com maior engajamento, cidades com maior engajamento, etc., a empresa utiliza esses resultados de RFV para:
- Defina segmentos de engajamento personalizados
- Defina segmentos de risco de rotatividade personalizados
- Conte o número de usuários em cada segmento
- Calcular a dinâmica (fluxo) entre segmentos
- Identifique os principais fatores de engajamento
- Intersecção de segmentos de engajamento com outros tipos de segmentos, como produtos por assinatura.
O resultado final:
A Deep BI utiliza pontuações RFV para fornecer métricas que ajudam a empresa a expandir sua base de usuários pagantes e fiéis, por meio de estratégias de reengajamento como newsletters, notificações push e anúncios. A empresa também utiliza o sistema para aprimorar seus produtos e um sistema de recomendação mais eficiente.
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