app产品运营必看：如何做好app新用户的增与长（4）

时至今日，APP从获取目标用户再转化成自身产品的用户，这一过程的成本已经变得非常昂贵了， 本文我们继续谈谈如何通过用户画像来解决APP新用户的“增”与“长”。

其次，APP在了解用户画像后，还可以借助算法，将新用户的特征标签化，与现有用户群中具有相似特征的人群联系起来，通过协同作用向新用户推荐内容。

例如，如果新用户拥有北京、男性、华为用户等标签信息，他们可以与同类型的老用户合作，向新用户推荐老用户感兴趣的内容。

冷启动时，APP也会借助第三方用户标签进行补充，但如何整合两套标签系统呢？

经过实践，我们提出了一个相对较好的解决方案，通过主题模型算法将第三方标签聚集成一群新用户，然后进行分组操作。

某信息类APP在第三方合作时，对新用户进行分组，并根据计算结果进行个性化推荐。例如一个新用户群有60%的可能性是时尚娱乐达人，25%的可能性是母婴，15%的可能性是网购，那么就可以向这个群体推荐时尚娱乐类内容，其次是母婴类内容和消费类内容，并关注其阅读情况，进行动态调整。

与此同时，也可以将这群人的聚类特征与现有的用户数据进行协调，推荐现有用户中同类人中点击量最大的内容。最后，APP新用户第二天的留存率提高了18%。

最后，在内容推荐部分，APP不能单纯依靠数据，人工操作也很重要。人工操作可以为用户提供感性和温度的操作措施。

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