O que está acontecendo:
Um dos tópicos mais quentes da atualidade na publicação digital é encontrar o “Santo Graal” das assinaturas – e muitas empresas líderes de mídia demonstraram que um dos principais impulsionadores é o envolvimento do usuário. Quando se trata de medir o engajamento, os métodos “MAU” e “DAU” introduzidos pelo Facebook ainda parecem ser os mais populares.
Mas para Deep BI, esses métodos não são acionáveis. Em vez disso, o Deep BI seguiu o exemplo do Financial Times e usa a pontuação de engajamento RFV: combinando métricas de tempo recente, frequência e volume.
Indo mais fundo:
O apelo do RFV é a pontuação única, mais fácil de acompanhar, comparar e usar. Além disso, cada parte da pontuação fornece métricas valiosas que são acionáveis:
- Tempo para retorno : mede o número de dias que um usuário usa ou não o produto. Essa pontuação fornece informações para tomar medidas para trazer os usuários de volta.
- Frequência : mede o número total de dias em um período de tempo que um usuário usou o produto, para hábitos avaliáveis e, portanto, propensão para o abandono. Essa pontuação fornece informações para estabelecer a rotina do usuário.
- Volume : Mede o consumo de conteúdo em número de artigos lidos ou uma combinação de interações de uso. Essa pontuação ajuda os editores a agregar valor aos seus usuários; O Deep BI considera-o o indicador de utilização mais importante.
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 aumenta essa interação com as métricas de engajamento atuais.
Usando métricas de engajamento
Usando RFV, Deep BI para rastrear segmentos de engajamento versus assinantes, número de usuários engajados ao longo do tempo, risco de rotatividade, categorias de conteúdo preferidas pelos usuários, dias com usuários mais engajados, cidades com maior engajamento, etc.
- Defina segmentos de engajamento personalizados
- Defina segmentos personalizados de risco de rotatividade
- Conte o número de usuários em cada segmento
- Calcular dinâmica (fluxo) entre segmentos
- Encontre os principais motivadores de engajamento
- Interseção de segmentos de engajamento com outros tipos de segmentos, como produtos de assinatura.
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O resultado final:
O Deep BI usa pontuações RFV para fornecer métricas que os ajudem a desenvolver uma base de usuários fiéis e pagantes, usando estratégias de reengajamento, como boletins informativos, notificações push e anúncios. A empresa também utiliza o sistema para melhoria do produto e um melhor sistema de recomendação.
