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如何用数据分析解决各类运营中的增长问题?

日期:2019-06-20 11:37:44 作者:admin 出自:贵州海?#38382;pp开发公司

 随着市场环境的变化,运营的渠道和方式不断增加,运营有了更加细致的分类。如何用数据分析来解决流量运营、用户运营、产品运营和内容运营中的增长问题?

  一、流量运营:多维度分析,优化渠道

  流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营,仅仅关注PV、UV等虚荣指标,这是远远不够的。

  1.流量概览指标体系

  我们需要通过多维度指标判断基本的流量情况,包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标。量级指标涉及不同?#25945;ǎ?/p>

  Web端主要看访问量、PV和UV

  APP主要看启动次数、DAU和NDAU

  基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一?#20301;?#35805;浏览页数(即访问深度)和跳出率等

  通过这些指标可以判断用户的活跃度。产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中,在不同的产品生命周期中,访客的类型一定有差异。

  

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  通过【概览】页面,运营人员清楚掌握流量指标及其变化趋势,可以很好的评估过去的工作以及预测未来的流量走向。

  2.多维度的流量分析

  在网站流量分析中,主要包括访问来源、流量入口(落地页)、广告(搜索词)等角度。

  首先,访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交?#25945;?#31561;。在这个分析框架下,需要一层一层拆解,具体到每一个渠道进行流量分析。

  以某博客为例,这是一个内容运营的子站,上面有很多数据分析和增长黑客的文章。我们通过访问来源分析发现,相比于其他渠道,从微博过来的用户数量和质量?#35745;?#20302;。在运营资源有限的情况下,我们可以重新规划一?#26053;教?#25512;广的策略,把精力放到高质量渠道上。

  其次,落地页的分析对流量来说也是至关重要,因为落地页是用户到达你网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面,一般会有?#32454;?#30340;跳出率。

  最后,广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式(点击、弹窗、效果引导)和销售分成等,我们通过多维度的分析来优化广告投放。

  上面的三个因素主要是在web端的分析,对于APP分析,需要考虑分发渠道和app版本等因素。

  3.转化漏斗分析

  在增长模型中,流量进入后,还需要进一步激活和转化。激活在每个产?#20998;?#30340;定义是不一样,无论如何,激活是需要一定的流程和步骤的。我们通过转化漏斗,可以发?#32622;?#19968;步。

  

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  以上图为例,我们分别对转化的每一步进行分析,分析上方的漏斗发现第一步到第二步的流失?#39318;?#39640;,需要针对性优化。下方对不同渠道进行转化率分析,发现总体转化率为8%,但是来?#20102;?#32034;引擎(百度和谷歌)的转化率明显高于其他渠道。有了各个渠道的转化率数据,我们可以针对性优化渠道运营策略。

  4.渠道优化配置

  在进行一系列的流量分析和转化分析后,我们可以进行相对应的策略制定,具体方式包括搜索词、落地?#22330;?#24191;告投放优化等等。

  

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  对于成本低、质量高的渠道需要加大投放,对于成本高、质量高的渠道需要评估成本,对于质量低的渠道也需要做好评估。总体上,根据成本、流量转化等综合情况,对渠道配置进行整体管理和调优。

  二、用户运营:精细化运营,提高留存

  如果说流量运营解决的是用户从哪里来的问题,那么用户运营就是建立和维护与用户的关系。

  1.精细化运营

  用户在产品上的交互?#24418;?#24456;多,我们可以通过用户的?#24418;?#23545;用户进行分类;然后根据不同群体的特征,进行精细化运营,促进用户的回访。

  以论坛为例,用户在论坛上的?#24418;?#21253;括:访问、浏览帖子;回复、评论;发帖;转发,分享等等。我们对用户的每一类?#24418;?#24314;立?#24418;?#25351;数,例如根据用户的转发、分享等?#24418;?#24314;立“传播?#24418;?#25351;数”,通过这些指数给用户分类。如此一来,论坛上的用户?#29615;?#20026;4个维度:A浏览类、B评论类、C传播类和D内容生产类。用户可能只有一个标签指数,也可能很跨多个指数维度。

  用户运营中,可以根据这些标签进行分类。比如UGC论?#24120;?#38656;要保持D类(内容生产类)用户的活跃度和增长率;同时在论坛推广传播中,需要对C类(传播类)用户进行刺激,扩大内容的传播力和影响力。

  2.提高用户的留存

  互联网产品一般都关注用户的留存,只有用户留下来了,才能进一步去推动变现和传播。留存分析一般采用组群分析法,即对拥有相同特征的人群在一定时间范围内进行分析。

  

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  上图展示的留存图,横向比较展示了每周新增用户在后续各周的留存率,竖向比较展示了不同周的新用户在今后一?#38382;?#38388;的留存表现。

  留存时间及周期,和产品体验完整周期有关,不同的业务和产品一般有着不同的时间群组划分方法。比如高品类产品的日留存更好?#20174;?#29992;户与产品的关系,而工具类的周留存就?#28909;?#30041;存更加具有业务意义。

  通过时间维度的分析发现用户留存的变化趋势,通过?#24418;?#32500;度的分析发现不同群组用户的差异,?#19994;?#20135;品或运营的增长点:这是用户运营非常重要的一点。

  三、产品运营:用数据来分析和监控功能

  产品运营是一个非常大的话题,很多运营和产品都是围绕产品来做的;?#26053;?#25105;们就产品功能的分析和监控进行?#33268;邸?/p>

  1.监测异常指标,发现用户对你产品的“怒点”

  产品大的流程中,存在很多小的功能点,用户的体验就是建立在这些小的功能点上;就是这些小的功能点的使用情况,成为我们每一步转化的关键。

  以注册流程为例,一般需要?#21482;?#39564;证。发送验证码是其中一个关键的转化节点;当用户点击重新发送的次数激增时,可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户”怒点“所在,无法及时收到?#21482;?#39564;证码。

  通过对关键指标的监测,便于我们及时发现问题所在,及时修复。

  2.通过留存曲线检验新功能的效果

  对于上线一?#38382;?#38388;的产品,有时候会添加新功能。上线后,需要评估新功能的效果,是否满足用户的核心需求,能否给用户带来价值。

  

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  通过留存曲线,我们不难发?#25351;?#26032;功能第一天使用过的人之后?#20013;?#20351;用的比例很低,这说明此功能并没有很好地解决用户问题;这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考。

  四、内容运营:精准分析每一篇文章的效果

  什么是内容运营?很多人认为,内容运营就是编辑文章、发帖子,其实这是片面的。

  在做内容运营之前,需要明白你的内容是作为一个产品(如知乎日报)出来,还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位,才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果,我们需要对用户的需求进行分析,例如用户?#34892;?#36259;的内容、内容阅读和传播的比例等。

  1.基于内容的推荐

  以技术博客为例,该博客属于PGC模式。博客中的内容有不同分类,为了降低用户获取信息的成本,我们在博客首页设计了不同板块的入口,包括左侧分类导航、中部文章推荐和?#20063;?#28909;点推荐。

  

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  我们发现用户主要通过左侧的导航栏和中间的推荐阅读文章,较少点击?#20063;?#30340;热点推荐。所以,在移动端的始终,我们取消了?#20063;?#30340;热点推荐,仅保留了分类导航和中间的推荐。既节省了?#21344;洌?#21448;最大化满足了用户的内容需求。

  同时,我们也对分类导航栏的内容进行了分析,发现用户对【案例分析】的内容最?#34892;?#36259;,这对我们今后的内容选择是一个非常好的启发。

  2.基于用户的推荐

  内容运营中的推荐,有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户,?#21152;?#33258;?#21512;不?#30340;内容和类别,当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候,效率肯定会更高。

  

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  同样以博客为例,我们通过对访问用户的文章点击情况进行统计,得到了上述表格的结果。显然,用户8对”增长秘籍“有着自己的偏好,用户6、7、9对”案例分享“文章更青睐。那么在?#23548;?#30340;内容推送中,我们可?#36828;?#29992;户8推送增长秘籍类文章,向用户679推送案例分析的文章,其他用户无差别推送。

  数据驱动的精细化运营

  近年来流行的“Growth Hacker”的核?#27169;?#20854;本?#31034;?#26159;通过技术创新和数据分析,实现精细化运营,达到增长的目的。一个优秀的运营人员,应该具备数据驱动的思维,掌握一定的数据分析工具。在?#23548;?#19994;务工作中,不断从数据中提出问题,不断尝试,用数据来优化运营策略,进而实现客户和业务的增长。



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