今天我们说说浅谈产品运营四要素最后一个要素,数据分析;说到数据分析,相信不论是做产品运营、用户运营或是推广的小伙伴来说都不陌生,数据分析能充分反映出你运营做出来的效果如何?并且通过它还能察觉出问题所在,以便于及时找出解决问题的方法。
在前面我们说到产品、用户、渠道,每个要素都有它对应的数据指标进行效果反馈,如果纯讲概念方面的东西,相信大家不是很明白,那我们通过一个案例进 行说明;比如老板交给你一个资讯类APP的项目,他在给你下达任务前,APP还处于想法阶段,那么这个时候你怎么办?这个时候你就需要运用数据分析来帮助 你完成这项工作:
做这款APP之前,我们要先明白商业目标是什么,也就是我们做这款产品的目的是干嘛?这个很好理解,建立庞大用户群争抢风投融资和相关的增值服务 (指广告服务),那我们有了这个目标后,就可以进行下一步了。下一步是什么,当然是竞分析和市场调查,通过这两方面内容的获取APP相关的需求,需求中包 括用户人群、兴趣爱好、终端设备、内容方向等需求定位,然后便可以进行下一步用户体验布局和原型图的设计;后面的事就是技术开发的活了。经过一段周期后, 这款资讯APP即将上线了。
前期的工作或许和数据分析关系不大,但是我们制定的目标和数据分析有一定的关联,因为目标是我们通过数据分析优化和改进的方向。当然上线之后,我们 会经过各种测试和bug的修复才能到各大应用商店进行推广和宣传,以确保这款APP到用户手机用户体验是最好的。后续通过一段时间运营和推广,我们将相关 的数据提取出来,前提是这些数据精准度是非常高的。下面我们先从这款APP提取相关数据进行分析:
一、产品方面数据项:
核心指标:
- 产品规模:包括下载量、注册激活用户数、日均活跃用户数
- 市场运营:包括活跃用户比例、用户主要来源、留存率
- 商业效果:日均流水、增值用户转化率、增值服务金额等
衍生指标:
- 浏览方向:人均浏览量、人均浏览时长、启动次数、访问频率
- 注册方向:每日下载打开APP数、每日新增注册数、注册转化率
- 留存方向:使用留存、购买留存
- 互动方向:每日评论用户数、交互反馈次数(收藏、分享、喜欢等功能)
二、渠道方面数据项:
- 消费数据:消费、展现量、点击数、平均点击价格、平均排名
- 流量数据:访问次数、访客数、IP数
- 转化数据:转化率、盈收额、ROI
三、用户方面数据项:
- 用户体验数据:跳出率、到访率、停留时长、访问深度
- 访客属性:性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统
当我们拿到以上三方面的数据后,当然这里的工作是数据分析专员要做的内容,而且是每天都需要做统计,并且要保证数据的准确性。
下面我们说说分析数据的几种方法,我在推广运营的经验已经有5年,用的最多两种方法分析是图表对比分析和归因分析。
图表对比分析,这种方法是先将批量或者某个时段的数据生成图表,这里图表有很多种,有饼图、柱状图、曲线图等,可以根据数据需求方的需求而来。虽然图形不一样,但都能反馈出相同的问题,这个是关注的核心点。
那么怎么进行对比呢?对比不是让你口头上去做对比,而常用的是环比和同比,当然数据比较敏感的可能不需要通过图形就能看出问题,但是为了直观和容易理解,图表的生成是非常有必要的。
对比的数据项并不是上面罗列的全部,而是取核心项,这样显得不会太繁锁;通过分析后,用文字将发现的问题一一罗列,同时附上自己的看法和解决问题的建议,最后便通过邮件形式发送给需求方,整个过程尽可能体现做数据分析专业性的一面。
归因分析,是指通过结果来分析原因。这里举例说明可能比较好理解,假如你负责的的这款APP某一周的注册转化率为0.5%,而正常情况下是 1.2%,下降了0.7%个点,那么该怎么分析?我们先要看注册转化率是怎么来的,先要明白注册转化率是怎么来的,即注册用户数/下载数。
分析思路:注册转化率在下载数不变的情况下成正比,在注册用户数不变的情况下成反比。这里便分了两种情况:要么是在下载数变化不大的情况下,注册用 户变少了;要么是在注册数变化不大的情况下,下载数增多了;而这种情况肯定是访客体验APP时,某个细节做的不到位,而导致了跳出。
注册用户数减少,先看看APP注册流程是不是出了问题,其次看打开APP人数是不是减少了,减少是ASO排名下降了还是竞争对手增加的原因,然后做出相应的调整,通过这样排除再观察数据变化。同样在最后,将发现的问题以文档形式罗列,以邮件形式传达给需求方。
好了,数据分析就说到这里,如果有更好的想法和建议欢迎给我留言分享,祝您有收获~
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