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数据运营都需要学习些什么知识责任编辑 :李飞    文章来源 :星翼创想(www.iswweb.com)    发布时间 :2017-11-05    阅读次数:951     专题 :网站开发

从广义来讲, 数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式 ,通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同,数据运营更加侧重支持一线业务决策。而运用在产品运营的整个生命周期中,数据运营就是属于一种技能,通过数据分析发现解决问题,提升效率促进增长。


一、数据运营都需要学习些什么知识?


1. 明确数据分析的目的


做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。


明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。


2. 收集数据的方法


说到收集数据,首先要做好数据埋点。


所谓“埋点”,就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。


目前主流的数据埋点方式有两种:


第一种:自己开发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。

第二种:利用第三方统计工具。

常见的第三方统计工具有:


网站分析工具:Alexa、Google Analytics、百度统计


移动应用分析工具:Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics


不同产品,不同目的,需要的支持数据不同,确定好数据指标后,选择适合自己公司的方式来收集相应数据。


3. 产品的基本数据指标


新增:新用户增加的数量和速度。如:日新增、月新增等。

活跃:有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。用户的活跃数越多,越有可能为产品带来价值。

留存率:用户会在多长时间内使用产品。如:次日留存率、周留存率等。

传播:平均每位老用户会带来几位新用户。

流失率:一段时间内流失的用户,占这段时间内活跃用户数的比例。

4. 常见的数据分析法和模型


这里讲下漏斗分析法和AARRR分析模型


漏斗分析法


用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势,从而寻找到最佳的优化空间,这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。


比如,这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。



从用户进入网站到浏览商品页面,转化率是40%;浏览商品到加入购物车转化率是20%等,那要找出哪个环节的转化率最低,我们需要有对比数据。


比如第一个,进入网站到浏览商品,如果同行业水平的转化率是45%,而我们只有40%,那说明这个过程,没有达到行业平均水平,我们就需要分析具体原因在哪里,再有针对性的去优化和改善。


当然,上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型,数据有可能是经过汇总后得出的。而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到最终目的,思考这中间有没有可以优化的空间。


AARRR模型


这个是所有的做产品的小伙伴都必须要掌握的一个数据分析模型。


所谓获取用户, 就是拉新就是吸引新的用户。对于APP来说,拉新意味着新的用户下载注册;而对于众多的微信公众号、微博、贴吧运营个体而言,拉新指的是吸引新的粉丝关注。


在罗列你的渠道时,需要注意的是每个渠道都需要有根有据,包括这个渠道是不是跟你的目标人群相契合、还有单价高或低以及渠道的二次传播行不行等等因素。而现在推广APP的渠道都会包括:


获取用户就是通过各个渠道拉新的过程。除了换量合作,在各大论坛贴吧等社区发帖,社群营销等免费方式。付费方式包括但不限于利用搜索引擎、微信微博头条等自媒体、网盟广告、线下活动,互联网电视这些方式。增长黑客这种特别的方式也有人在使用。


拉新是否有效有一个评判标准——触发关键行为。比如用户下载了APP不一定会使用。关键行为根据产品的情况而定,它可能是浏览文章,观看视频、发送消息、开始游戏或者填写邮箱等。


好渠道并不意味着用户量最大的渠道,也不是成本最低的渠道。不断探索用户的喜好和分布,才能更加优化合理的确定投入策略,不断最小化CAC。每个渠道获取用户的数量,质量,成本都不一样,需要通过用户获取成本(CAC),用户量,留存率,ARPU数剧等综合评判。


当然除了通过外部渠道获得新客户,如果用户体量较大,也可以从产品设计的角度完成拉新。


第一、主动告知用户,有三种方式:APP的push消息、EDM邮件、短信通知,可以根据用户画像来进行消息推送的时间,内容和用户。


第二、被动告知用户,开屏广告,设置明显的入口,功能入口添加优惠便签,首页设置相关的轮播图等;如摩拜APP的开屏广告显示有网约车,滴滴APP的其他各种功能。


提高活跃度(Activation)


活跃度指用户使用产品的时间以及频率。每个产品对活跃度的定义不一样,比如百度贴吧希望用户能够每天都能登录、发帖、评论;在线教育类产品,则更关注用户的学习时长、练习次数等。


活跃度建立在产品的核心价值上,如高质量的内容,越来越好的用户体验感,多功能的需求等,在用户最初使用的几十秒钟内抓住用户。


还有一些辅助手段,包括满足用户需求的活动、完善的用户激励体系,成长体系、增加用户与其他用户的互动的方式,还有APP的新手指引这类更细致化的操作等。


一个比较全面的分析思路是,把用户从使用产品开始到结束的每一个流程单独列出来,站在用户角度,不断寻找可促活的途径。比如,分析新功能的转化率,使用过程的流畅性,延长用户的产品使用流程。


当然,我们还可以筛选出优质用户。如果某个渠道的用户,使用产品的时间和启动次数很可观,则应加大这个渠道的投入。此外,还有些用户只启动过一次产品,这类用户大多属于被动激活。


除了渠道,另一个和活跃度相关的分析维度是版本。但这会产生两个错觉:用户习惯了现在的产品,所以不希望产品迭代更新;用户会要求你增加新功能。


例如,2006 年 Facebook 首次推出新闻频道,造成巨大的用户反弹。但随着时间的推移,这个产品却成为了Facebook 的核心功能。Facebook忽视了少数派的反对声音,坚持了自己的战略。


我们既不想刺激现有的忠诚用户,又需要获取下一个百万用户,添加功能比砍掉功能更容易。通常用户要求的功能是解决很小的便利问题,而不是真正的解决方案。我们需要积极地与用户沟通,如果数据告诉你新方向是正确的,那么忽略发声的少数用户。


提高留存率(Retention)


用户开始使用产品并且一段时间后仍然继续使用,被认作是留存用户,而留存用户占当时新增用户的比例即是留存率。


用户在每个应用中的生命周期是接触—使用—放弃或者遗忘的过程。在用户使用阶段,有效的促活手段也能提高留存,但同样重要的是挽回用户,而挽回用户有一个通用的流程。


先确定流失用户的标准;再建立一个用户流失模型,分析用户为何流失,采取相应的手段补救;同时通过EDM,短信等方式让用户知道你在召回;最后通过新手引导重新让用户熟悉产品操作,继续留存。


获取收入(Revenue)


现阶段移动应用获取收入的途径主要有三种:付费应用、应用内付费,以及广告。付费下载多见于苹果APP Store,广告是大部分开发者的收入来源,而应用内付费也较为普遍,比如游戏类,增值服务类,自营商城等。特别说明,高德地图的盈利模式除了广告之外,还在于其本身的地图数据和用户数据与其他领域的结合。


大家通常采用ARPU(平均每用户收入)值来判定收入标准。但对于一个既有付费用户,又有未付费用户的应用而言,还需要看 ARPPU(平均每付费用户收入)。


因为涉及到付费用户在全部用户中所占的比例,如果付费用户的数量较低,那么就要思考产品盈利方式是否有问题,包括定价,产品功能特性,变现方式等。


计算收入的同时也要考虑利润。计算利润的时候有一个指标:LTV(生命周期价值)。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用,到最后一次启动应用之间,为该应用创造的收入总计。LTV – CAC的差值,就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。


自传播(Refer)


社交网络的兴起,为产品带来了更强的生命力——基于社交网络的自传播。自传播,或者说病毒式营销,来源于病毒传播学,即一个已经感染了病毒的宿主在接触其他宿主的过程中也会被传染上病毒。K因子量化了“感染”的概率。


K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。当K>1时,用户群就会象滚雪球一样增大,但是绝大部分移动应用还是必须和其它营销方式相结合。


自传播除了产品足够好,传播过程的受众足够准确,能够引发用户的需求也同样重要,比如利益,虚荣心,稀缺性,试用等等。比如滴滴,美团的红包好友分享;付费用户免费邀请朋友试用产品;转发朋友圈送礼品等。

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