自IP游戏大战开始以来，市场上充斥着各类“知名IP”游戏。但不少IP游戏也因为其知名度，常常出现“高开低走”的数据走势。运营如何在前期大面积铺量拉新后，再用精细化召回兜住流失缺口，成为不少IP游戏公测后面临的首个问题。

我们邀请某一线运营工作者分享了他做短信召回的思路，文中图表使用的数据来自数数科技的数据分析平台ThinkingAnalytics（文中简称TA），数据已做模糊处理。

以下为分享正文：

短信召回是最为常见的流失用户处理方案。

从用户的长线价值来看，召回用户的用户质量也普遍优于新增用户。项目组有效地用最低成本获取最多的回流用户，在游戏的特定阶段是比大规模买量更为良性的运营手段。通常短信召回有3个步骤：

确认短信回流用户范围

发送短信引导用户回流

召回用户实现数据增长

01 如何筛选投放用户

流失用户的精细化召回方案制定，其第一步就是确认哪些人适合投放召回短信，当我们每个月的预算有限时，大规模地短信铺量召回是不合适的。

我们应当通过提问：“流失多少天的用户，其回流率最高？多少等级的用户对游戏的潜在黏性最高？怎么通过观察历史付费去推演潜在付费？”以找到我们现阶段，最适合短信投放的那一批用户。

（1）如何判断流失用户通常情况下，7日内不产生登录事件的用户会被定义为流失用户，但不同品类游戏会因为其特定属性，而拥有不同的用户登录关键节点。

例如MOBA游戏用户可能因为工作忙碌，1-2周未产生登录事件，但当用户和朋友都有时间时，便会产生连续的登录事件；而卡牌游戏1-2天没有登录，用户养成进度便会落下。如果我们盲目的定义流失时间，定义短了会导致奖励的额外投放，定义过长会漏掉很多没有PUSH到的核心用户。

所以，当新产品没有数据做历史复盘时，我们需要主观判断游戏进度感强弱，以猜测流失关键天数。而在有数据的情况下，我们可以监控不同天数的回流率来判定关键的流失节点。

因此基于TA系统，我们可以计算出用户1~14日的回流率。

我们首先定义回流率为：当日登录但次日未登录过的用户中，第N天回归用户的人数比例。图中，10天后的用户回流率开始趋于平缓。因此“10天”是这款游戏定义流失的标准。

（2）哪些用户才真正值得召回我们依据TA系统中，以往的召回用户数据可以分析出，哪些流失用户是存在潜在价值的。

我们通过表格发现：

1. VIP等级越低：付费率越高（VIP8以上的用户基数已经很少，不能当做参考）；2. 流失天数越长：回流率越低，但付费ARPPPU近似。

通过对数据的整理，最后发现：V3-V9（V9以上的用户需要继续尝试不同的策略）流失天数在30天以上的用户，是最具有付费潜力的用户。

02 如何提升优化回流率

当我们确定了召回用户的范围，便可以着手针对这一批用户开始作精细化的召回方案制定了。

短信召回是常常被用户忽略的召回使用场景，因此首先最重要的事，便是如何编写出对流失用户具有吸引力的召回文案。

本文暂不讨论具体文案内容设计，先从内容方向、附赠价值、推送时间三个角度考虑。

（1）短信内容一般来说，我们把用户的流失分为两种：自然式流失&触发式流失。

自然式流失是一个逐步流失的过程。用户的在线时长逐步缩短，对游戏的核心玩法感到疲劳。这类用户很难被奖励机制所吸引回流，新版本的内容迭代是召回自然式流失的关键。而触发式流失的用户，他们对核心玩法尚未感到疲劳，只是因为一些行为导致的流失，例如游戏连败、人权卡池不出货、机型bug无法登录等。这类用户流失前的最后几个行为，是帮助我们分析该群体流失原因的重要指标。

我们可以先对这两类流失用户做占比处理，我们将触发式流失用户定义出来（分离出几个常见的触发流失点），利用集合减的逻辑将剩余用户归纳至自然式流失：

/数数科技demo数据，不能作为运营参考/

我们可以看到，流失用户的绝大部分是自然式流失，但在回流用户中，触发式流失的用户占比明显更多。

因为这款游戏的触发式流失用户更具有召回价值，我们便可以通过对触发式用户设计更为准确的内容投放，以达成更高的回流率。

下图是不同注册时间的用户在近10场匹配战斗中，不同失败次数用户的流失率（举例：注册七日内的用户在近10场匹配中，累计失败6次的用户，流失率为83%）：

通过数据可以看到，7日内的用户整体流失很高。但是这部分用户可能是因为游戏不好玩，因为抽卡没抽到等多种问题而流失，其单独分析流失率意义不大。

8-30日用户和新用户一样讨厌失败，但其受到连败的影响最小，同时又具备较为明确的多样化游戏目标，处于沉迷游戏探索的阶段。

30天后的用户，失败2次时的流失率明显低于新用户，但是从2到10次失败的流失增长率最高。可以看出，老用户对于少次数的失败习以为常，但是他们受到连败的影响最大，对游戏的黏性会被胜负结局左右。因此对于触发式的流失用户，我们可以将“胜负”作为针对他们流失原因的关键元素，来制定不同的短信内容；

（2）附赠价值短信内容通常会附赠上一串礼包码，以促进用户的回流意愿，但短信礼包的内容投放不能完全一致。

小R认可价值10元的A道具，大R自然是不认可这个道具的，这份短信对大R的回流率就会明显的受到影响。因此，将短信内容的价值差异化是非常有必要的。通常我们可以根据用户VIP划分用户差异化区间。

上文提到，最优解的用户群为V3-V9，我们可以根据TA系统的数据展示结果来对其做更细致的区间划分：

如图所示，我们可以把占比最多的V1单独成一份，V2-V4分离出来，V5-V6以上的用户，V7以上的用户提取为一份。

奖励差异化是为了制定出针对用户的最优吸引方案。我们已经针对用户的类型定制了短信内容，而VIP细分则可以将内容的投放作进一步划分。

（3）短信时间短信的发送时间是常常被忽略的事情。当时间点不对，用户根本没有查看手机，或是没有使用手机，此时的短信PUSH很难触及到用户。

因此，如果我们推送给用户短信的时间是其大概率正在玩手机的时候，那么内容的用户触达率将会提高不少。在保险电话推销行业，销售人员会将不同职业用户的闲暇时间作为一个分类整理，根据不同职业用户的闲暇时间在不同的时间节点安排电话，能够大大提升电话接通率。

我们已经用TA系统将前面的用户进行分组分群，因此，我们可以使用TA系统的用户属性分析来下钻这些用户群的用户画像，按照他们最高PCU的时段来分批发送短信：

03 回流用户服务

由上文优化短信方案所吸引来的用户，其留存率还需要后续的运营服务以维系，我们考虑从留存的优化和付费的调整两个方向来粗略的说一下。

首先，我们向回流用户投放了问卷：

考虑到幸存者偏差，我们所问及的用户，绝大部分是已经被流失原因筛选过一次的用户。因此，不断地产出新内容一定不是我们优化回流的方向。

那么用户可能在乎的是什么？我们监控了回流用户和新增用户的留存对比：

我们可以发现，回流用户的次留普遍低于新增用户，但长留要优于新增用户。我们分析得出，主要是由于回流用户在回流当日，没有能够准确快速的建立起自己的游戏目标，因此我们需要对“回流用户的游戏目标”进行优化。

有的玩家因为剧情消耗完了流失，我们便需要在新剧情上能够吸引用户；有的玩家因为竞争太激烈而在数值排行上挫败，我们的重点便在于如何让用户赶上进度；有的玩家因为缺少新内容而放弃，如果游戏有新内容的产出，会吸引一部分用户回流不停地玩下去。

我们还可以梳理近半年内的核心功能，为回流用户设立回流后的玩法目标。因此，用户回流后的活动到底应该是重在补齐用户的进度，还是告诉他们新的游戏内容，还是应该重点给他们一点新角色体验新皮肤？同上文一样，均需要对不同用户提供差异化的内容。

04 优化效果验证

当我们将优化后的方案进行投放后，如下图对照组所示，组1是按照以往的统一发送，组2按照完善后的新方式发送：

我们可以很明显的看到，组2的回流率有非常显著的提升。这说明差异化的短信投放，让抵达浏览率（不同时间推送），下载率（内容和奖励差异化）都有了明显的提升。因此，若能实现精细化回流短信方案，我们不仅可以用最低的成本获得最多的用户，整体的收益比差异也是非常巨大的。

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