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2025-10-14
案例概述:
【背景】社交赛道玩家数量众多,竞争激烈,用户爱卸载爱重装,但付费意识薄弱;他趣面临用户获取难度趋高、变现能力减弱等生存难题。
本文来源于广告门 adquan.com
【目标】
高获客:注册量提升100%+
强付费:付费量提升150%+
快回收:一直保持ROI不下降
【策略】“他趣×OPPO”精准施策,通过“成本-打「低」、用户-打「精」、转化-打「深」”三大策略点对点攻克他趣获客成本高、高质用户难触达、ROI波动大三大痛点
【结果】注册量提升250%、付费量提升200%、ROI提升16%
背景与挑战:
【营销背景】
社交赛道玩家数量众多,竞争激烈,用户更倾向同时使用多APP,有30%的用户同时使用两个以上的社交APP;
社交用户忠诚度低,爱卸载爱重装,且付费意识薄弱,他趣面临用户获取难度趋高、变现能力减弱等生存难题。
【营销挑战】
他趣在投放过程中遇到三大挑战:获客成本超出KPI 15%、核心高质用户难触达、后端回收数据波动大。
目标:
(1)高获客:注册量提升100%+
(2)强付费:付费量提升150%+
(3)快回收:一直保持ROI不下降
洞察:
OPPO终端场景与能力激发社交用户价值,兼顾他趣量与质双重目标
(1)他趣人群与OPPO终端人群契合度高,集中在25-39岁,他趣近年聚焦“小镇青年”群体,OPPO在三四线城市的市场渗透率高,且OPPO高质,中高收入人群持续增长;
(2)OPPO具备多元的原生媒体矩阵,除应用商店、浏览器、搜索等场景外,OPUSH等系统级沟通通道,为他趣带来确定性用户触达;
(3)OPPO系统级数据与能力打破数据孤岛,更了解用户在APP外的行为习惯,提升高价值用户获取效率。
案例亮点与分析:
通过数据融合、智能工具与策略创新,构建了他趣「低成本获客—精准触达—深度转化—长效留存」的全链路增长。
(1)全链路成本优化,破解获客难题
实时感知流量与竞争环境,动态调整竞价策略,避免无效消耗;
多出价模型并行,提升账户抗风险能力。
(2)数据融合驱动精准触达,锁定高潜用户
OPPO生态终端数据与他趣用户数据打通,精准细分“心动人群”;
联动外部转化样本校准投放,提升高价值用户获取效率。
(3)深耕用户长期价值,稳定ROI增长
调整数据回传逻辑,纠正平台算法偏差;
结合付费回传与长期价值预测,锁定高留存、高付费潜力用户。
预算 :
1000万以上
策略 :
以目标为导向针对性精准施策,通过“成本-打「低」、用户-打「精」、转化-打「深」”三大策略点对点攻克他趣获客成本高、高质用户难触达、ROI波动大三大痛点,助力他趣开启量效转化增速器。
创意阐述 :
【执行亮点1】成本—打「低」
(1)OPPO丰富权益展示超强他趣内容,提振用户情绪,促进安装。
(2)已投资源调优——模型调优+人群调优+资源调优:多出价模型并行,打破单一付费模型依赖,搭配高转化人群及高获量资源,实现注册成本下降23%。
(3)通过OPPO新能力“CostCap”继续灵活下探成本,实时感知大盘流量与竞争氛围,在合适时机充分参与竞价,保证成本达成,在识别时机不合适时,自动少出价或不出价。
【执行亮点2】用户—打「精」
(1)借助OS生态终端数据平台“OPPO有数“,对用户终端数据与APP数据进行整合分析,实现用户意图的准确理解和人群细分。
(2)“全网助攻模型“支持他趣回传全渠道推广带来的OPPO用户,快速提升对转化样本的认知,提升CVR预估准确率,进而实现ROI目标达成。
(3)深度挖掘素材潜力,差异性创意公式帮助「人群×内容」匹配破冰,让投放直击靶心。
【执行亮点3】转化—打「深」
(1)根据用户“爱卸载、爱重装”的特点,打点回传逻辑,由仅回传新用户,到新、老用户同时回传,帮助模型学习到更多有需求的用户特征,最终实现ROI提升16%+。
(2)在付费回传的基础上配置长线“LTV数据扰动”模型,确保投放用户具有更高的长期价值,提升整体ROI。
(3)PUSH的强提醒&实时性能力,将“真实原生的社交素材”推送给相匹配的用户,提升他趣APP换端;并通过RTA圈选提升推送精准度,实现拉活成本降低20%,PUSH打开率提升46%。
转化效果 :
(1)高获客:注册量提升250%+
(2)强付费:付费量提升200%+
(3)快回收:ROI提升16%
项目成果 :
通过数据融合、智能工具与策略创新,构建了他趣「低成本获客—精准触达—深度转化—长效留存」的全链路增长。
(1)全链路成本优化,破解获客难题
实时感知流量与竞争环境,动态调整竞价策略,避免无效消耗;
多出价模型并行,提升账户抗风险能力。
(2)数据融合驱动精准触达,锁定高潜用户
OPPO生态终端数据与他趣用户数据打通,精准细分“心动人群”;
联动外部转化样本校准投放,提升高价值用户获取效率。
(3)深耕用户长期价值,稳定ROI增长
调整数据回传逻辑,纠正平台算法偏差;
结合付费回传与长期价值预测,锁定高留存、高付费潜力用户。











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