2018年寒假期间主流阅读平台TOP20榜单 | 用户争夺激烈 内容运营推动用户粘性上升

董敏娜 易观分析 2018-03-23 互动娱乐 >   数字出版/文学 1435 下载 收藏

1月底,迎来寒假,线上线下娱乐活动都在向用户招手,用户心中的娱乐细胞欲在寒假这一盛宴中得到释放。寒假伊始,阅读平台纷纷在产品运营上发力,多个平台都选择在此时进行产品迭代,各平台活跃用户较前一周均出现不同程度的增加。随着时间推移,逐步进入春节黄金周,线上线下各娱乐活动间用户争夺激烈,平台间内容运营和活动运营登上舞台,一方面积极上线新作品,另一方面推出折扣阅读相关活动,吸引用户注意力,刺激用户消费,第一梯队及第二梯队活跃用户小幅增加,第三梯队平台被其它娱乐活动所代替,流失部分用户。

1月底,迎来寒假,线上线下娱乐活动都在向用户招手,用户心中的娱乐细胞欲在寒假这一盛宴中得到释放。而安静的文学表现如何?让我们来一探究竟。

主流平台:指目前阅读市场上已形成品牌效应的阅读平台。

寒假伊始,阅读平台纷纷在产品运营上发力,多个平台都选择在此时进行产品迭代,各平台活跃用户较前一周均出现不同程度的增加。随着时间推移,逐步进入春节黄金周,线上线下各娱乐活动间用户争夺激烈,平台间内容运营和活动运营登上舞台,一方面积极上线新作品,另一方面推出折扣阅读相关活动,吸引用户注意力,刺激用户消费,第一梯队及第二梯队活跃用户小幅增加,第三梯队平台被其它娱乐活动所代替,流失部分用户。

寒假初期,当当云阅读、天翼阅读、华为阅读、起点读书、多看阅读的活跃用户增幅最明显,用户娱乐需求得到释放。

春节黄金周内,212日到215日是返乡高峰期,旅途中的人们多需安静、放松的娱乐活动陪伴;而216日到218日是春节狂欢期,各娱乐活动对用户争夺激烈,因此,阅读平台纷纷抓住机遇,选择在用户返乡高峰期之间推出好书限免、赠送书券、派发红包等优惠活动,以活动营销吸引用户注意力。如:书旗小说在此期间发布《大神来了》红包送送送活动,以现金红包、阿里系产品优惠券等奖励回馈用户;QQ阅读联合腾迅系产品,互相联动,推出送阅读券或积分等活动,吸引用户参与;塔读文学针对不同年龄段的学生群体,举办了不同类型的书籍阅读联欢会活动,激发不同阅读群体的阅读兴趣;当当读书在多家航空公司纷纷发布手机“解禁”消息后,联合首都航空,针对乘坐首都航空的乘客推出免费购书币和30免费租阅好书特权。

凭借平台增加的活动营销和内容营销,除了活跃用户量的增长,用户活跃度及粘性也有不俗表现。

寒假第一周用户使用行为变化:



    

寒假第一周,QQ阅读产品更新迭代,优化用户体验,以应对寒假潮,此外,QQ阅读改版了书评广场,使得有趣书评能更智能的推送给用户,整体用户使用行为较上一周都有增长;塔读文学在应对寒假潮方面,主要借助活动运营和产品运营,活动运营上,推出任务奖励机制,用户阅读时长越长,则奖励越高,可以此吸引用户持续阅读,提高阅读时长;产品运营上,产品更新迭代,优化内容推送算法,使推送给用户的内容更精准,吸引用户点击。



    

春节黄金周,头部阅读平台人均单日启动次数可高达15次,人均单日使用时长最高可达186分钟。在人均单日使用时长TOP5榜单中,平台多通过活动运营来增强用户粘性。

塔读文学:塔读文学在平台上针对多类书籍发起相关话题,并对用户进行积极引导,吸引用户参与。此外,塔读文学还创办了多场评论大赛,激发用户发言热情。春节期间,安静的文学在娱乐活动中稍显弱势,而强交互的评论大赛可以促进用户的活跃度,并提升用户留存。多方因素推动下,塔读文学春节黄金周人均单日使用市场达到130.48分钟。

QQ阅读:春节期间,QQ阅读继续推出新用户送奖励活动,吸引新用户入驻。此外,由于QQ阅读平台上除文学外,还包含游戏中心、漫画、音频、活动现场、大神说、电纸书等版块,因此在春节高峰期内,QQ阅读针对以上重点板块推出活动,如:在游戏中心推出“新年贺岁 狂欢集卡”、“特价游戏 欢度新年”活动;在音频专区推出抢阅券活动等。强内容下的活动运营,帮助QQ阅读在春节期间用户粘性强势进入人均单日使用时长TOP5

掌阅:墨瞳漫画于27日升级为掌阅漫画,该平台漫画多为掌阅旗下小说作品改编而成,春节期间,一方面掌阅漫画升级平台砸蛋活动,增强用户互动的同时,赠送阅读券,延长用户使用时长;另一方面,掌阅积极上线由掌阅漫画监制的文改漫作品,两个平台内容交相呼应,共同发力。而在春节前,掌阅针对漫画板块进行优化,支持离线下载功能,产品配合新上线的漫画作品,给了用户良好的多场景阅读体验。

易观千帆“A3”算法升级说明:易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法,使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程:1、采集端:升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API;通过机器学习算法,升级非用户主观行为的过滤算法,在更准确识别的 同时,避免误杀2、数据处理端:通过机器学习算法,实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等;3、算法模型:引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源,训练AI算法机器人,部分指标的算法也进行了调整。