【收藏】从零开始做运营(Episode 13)

Episode 13 运营核心数据小议

我们之前已经讨论过内容运营、活动运营、用户运营的基础知识,我们需要知道关于这些领域的核心数据都有哪些,如何去阅读这些数据。

内容运营核心数据

对于一个网站或者产品而言,自身的内容运营核心数据包涵:

1)内容的展示数据

内容的展示数据是最基础的数据,它的意义和价值在于:提供给内容运营者一个直观而基础的数据情况,用来展示内容被点击、查阅的情况,从而分析内容是否为网站或产品提供了对应的帮助,如:内容覆盖人数、内容是否符合用户兴趣等等。

内容的展示数据可能包括但不限于:

内容的点击次数

内容页面的蹦失率

内容页面的停留时长

等等。

用一篇文章为例,这篇文章的链接被点击了100次,其中,50次点击停留的平均时长为20秒,10次是点击后直接关闭网页,另外40次点击停留的平均时长是3秒。

通过这些数据,我们可以了解,这篇文章的质量可能是不错的,但接下来要做的事情是,10次直接关闭网页和40次平均3秒的停留时长背后的用户还看了哪些文章,他们在这些文章上的行为是怎样的。

我们通过这样的分析,可以了解,如何通过内容的类别、质量,去提高内容对用户的价值及契合度,从而提高内容被展示的次数。

2)内容的转化数据

内容的转化数据,是较展示数据更深层的数据,它往往用于判断内容是否能够促进用户的转化,比如,是否能够利用内容让用户从活跃转向付费。

比如一本网络小说,从免费阅读阶段转向付费阅读,数据上表现出来的该作品的“吸金”能力。

从一定层面上说,这是衡量内容是否带来高价值“粉丝”的一个依据。

而内容转化数据可能包括但不限于:

内容中付费链接的点击次数、付费成功次数

内容页面广告的点击次数、广告的停留时间、二次转化成功率

等等。

3)内容的粘性数据

粘性数据其实和展示数据相关,但有一些区别。

考虑展示数据时,如果进一步分析用户重复观看的次数,那么结合每次观看的停留时间,就可以得到粘性数据。

对于粘性数据,其实完全可以采用会员管理系统里的RFM模型来进行分析,获得内容或者用户的粘性值和分布,从而指导日后的内容运营工作。RFM模型在本章节中不做展开,有兴趣的读者可以使用百度搜索或进入MBA智库百科去查阅相关词条。

4)内容的扩散数据

内容的扩散数据或称“分享”数据,是社会化浪潮中一个新增可监测的数据。

内容的分享频次和分享后带来的流量统计,可以说明内容对一类用户的价值和作用情况。对于需要通过分享带来用户的网站或者产品,以及需要引爆热点和病毒传播的运营项有着重大的意义和价值。

活动运营核心数据

对于经常执行活动运营的运营人员来说,活动运营数据比其他类型的数据都更加重要,而活动运营的数据又非常复杂,我们用1-2个活动举例来说明活动运营的核心数据的情况,而具体和工作结合,需要运营人员加入自己的思考。

例子1:某网站开展了一个分享邀请的活动。活动主旨是让老用户带来新用户,可以通过社会化渠道、邮件、复制链接进行分享,新用户通过各个渠道的邀请链接进入活动注册页面完成注册,并进入网站,补填用户资料并完成一次登录,即认为有效,完成有效邀请的老用户和完成注册受邀请新用户,均可以获赠一件小礼品。

对于这样的活动,有几个点的数据是关键点,比如:

1)分享渠道的质量——用来判断下次活动主推哪些分享渠道

2)受邀请用户的注册成功率——用来进行发奖和判断活动质量

3)进行分享的老用户的参与度——用来进行用户分级,判断活动规则对老用户的吸引力,未来如果开展类似活动,应当选择怎样的用户选型。

那么核心数据就会包括:

1)各个分享渠道的分享次数、分享链接的点击次数、各渠道注册-成功的转化率

2)总的注册-成功转化率、用户注册的蹦失节点、用户注册完成后引导过程的蹦失节点。

3)参与活动的老用户的总数、分享渠道按照使用次数的分布、对于使用了2个或2个以上分享渠道的老用户的日常行为表现(如,活动前后一个月的行为表现)等等。

例子2:某电商网站开展母婴用品折扣活动,希望带来日常销量2倍的活动时间内的销量增长。

对于这样的活动,也有几个关键数据:

1)广告投放渠道的质量——用于判断目标用户的媒体触点,未来类似活动的主要投放渠道的筛选凭证。

2)单品销量的增长情况——用于判断目标用户对于什么样的产品更感兴趣

3)总体销量目标的完成度——用于判断活动是否达到预期

4)各关键节点的转化率——活动页面商品的点击次数-进入页面的流量、浏览-放入购物车/下单的转化率、购物车-付费的成功率、支付成功率

那么核心数据就会包括:

1)分渠道的广告展示统计——展示次数、点击次数、landingpage蹦失率

2)用户兴趣点分布——页面商品点击次数、单品浏览量、下单量、使用购物车的用户数和商品进入购物车的次数

3)订单转化率——浏览-下单的转化率、购物车-下单的转化率

4)支付成功率——成功完成支付的订单数/提交的订单数,等等

用户运营核心数据

用户运营是一个够宽泛的概念,所以用户运营核心数据是动态的、变化的,在不同的时期会关注不同的用户运营的数据情况。在这里简单的提一些,不代表所有的用户运营核心数据都在其中。

1)用户注册数据

注册数据可能包括但不限于:

a.注册用户的规模、增长速度

b.渠道质量——注册渠道有哪些,渠道的注册转化率如何

c.注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计

c.注册用户行为跟踪——完成注册后当时用户的行为统计

2)用户留存数据

留存数据可能包括但不限于:

a.留存用户的规模,注册-留存的转化率

b.用户登录的时间、频率

b.用户使用产品或网站服务的时间、时长、频率等

3)用户活跃数据

活跃数据可能包括但不限于:

a.活跃用户的规模、增长速度,注册-活跃的转化率

b.用户登录后的行为统计

c.用户使用产品或网站服务的频率、内容、行为

4)用户付费数据

付费数据很容易理解了,大致包括:

a.付费用户规模、增长速度、注册-付费/活跃-付费的转化率

b.付费金额、频率等

c.付费用户的日常行为跟踪

5)用户流失数据

流失数据包含的内容也很容易理解,大致包括:

a.流失用户的规模、速度

b.流失用户的日常行为跟踪

c.用户流失的原因分析

d.流失用户挽回策略和效果分析等

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,547评论 6 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,399评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,428评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,599评论 1 274
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,612评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,577评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,941评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,603评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,852评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,605评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,693评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,375评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,955评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,936评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,970评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,414评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容