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任选一款互联网产品,使用任一分析理论,分析该产品可监控的数据指标,报告包含:
1、所选取的互联产品简介
2、所选取的分析理论简介
3、分析过程及数据指标建议
一、产品简介
得到,是一款为用户提供知识服务的App,由罗辑思维团队出品。
自2015年11月上线以来,“得到”致力于为用户提供最省时间的高效知识服务,提倡碎片化学习方式,让用户短时间内获得有效的知识。每天20分钟,在这里学知识、长见识、扩展认知,终身成长。服务人群为2%的终身学习者,为用户打造私人“翰林院”。
知识大咖罗振宇、李笑来、李翔、刘雪枫、万维钢(同人于野)等集体入驻,为你量身打造独家专栏。更有每天听本书、说杂志、知识新闻、有料音频、干货电子书等板块,内容包括商业、方法技能、互联网、创业、心理学、文化、职场等等。利用碎片时间,听懂一本好书、建立全球视野、升级自我认知。
二、得到核心业务逻辑
三、AARRR分析理论简介
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
《互联网运营之道》一书中,对AARRR模型介绍如下:
对于互联网产品来说,如何获得用户,并且让用户持续使用,是产品运营的重要目的。一款互联网产品的运营,我们可以用AARRR模型来总结。
第一个A是Acquisition,获取用户。获取用户并不完全由运营来推动,更大的责任在市场部门和商务部门身上,这是大运营的概念。
当我们获得了用户之后,我们需要让用户变成活跃用户,所以第二个A是Activation,在于如何提高活跃度。我们通过好的内容吸引用户,通过活动策划刺激用户,通过用户运营搭建用户激励体系等,都是活跃用户的常见方法。
接下来就是提高留存率,Retention。如果用户来得快,走得更快,我们之前所做的就毫无意义。所以,如何提高用户留存率,防止用户流失和制定用户流失召回策略,需要对日留存率、周留存率和月留存率等进行持续研究。
获得收入Revenue其实是公司运营的核心所在。一般情况下,这个工作在互联网行业中经常由销售部门或者商业部门负责。互联网产品常见的营收方式可以分为两大类——前向收费(TO C)和后向收费(TO B),一般来说,付费应用和IAP(In APP Purchase,应用内付费)可以理解为前向收费,广告或者销售佣金等方法可以理解为后向收费。
获得收入这个环节,最大的挑战在于ROI(Return On Investment,投资回报率),也就是说获得一个新用户得花费多少钱,每个用户的ARPU又是多少钱。事实上我们可以通过简单的公式计算出“利润=ARPU*生命周期-成本”。
最后的自传播Refer其实是最近才兴起的新模式,我们可以理解为“病毒式”营销,这是随着SNS产品的发展,尤其是微博和微信的发展才兴起的新营销方式。只要产品足够好,或者有爆点,那么这一点就比较容易达成。
四、分析过程及数据指标建议
(一)获取用户
获取用户的流程:用户接触-用户认知-用户兴趣-用户下载/注册登录。
1.用户接触:曝光量,即产品推广页中有多少用户浏览;
2.用户兴趣:渠道转化率;
业界将转化率和成本结合,衍生出CPM(每千人成本,它按多少人看到广告计费,传统媒介比较倾向采用),CPC(每用户点击成本,按点击计价),CPS(每行动成本,按用户行为计价,行为能是下载也能是订单购买),等,具体要根据投放渠道的计费方式来定。
3.用户下载/注册登录:日应用下载量、累计下载量、日新增用户数、累计用户数、一次会话用户数。
(一次会话用户数,指新用户下载完APP,仅打开过产品一次,且使用时长在2分钟以内,这种用户很大可能是黑产或机器人)
4.成本分析:
用户获取成本(CAC)=新增用户的总投入/新增用户总数。例如:
5.渠道ROI
渠道ROI=该渠道获得利润/该渠道投入成本,若ROI大于1,说明这个渠道是成功的。
(二)用户活跃
1.活跃用户数:日活跃用户、周活跃用户、月活跃用户;
2.使用频次:日启动次数;
3.使用时长:平均单次使用时长;
4.使用间隔:使用间隔分布;
5.功能使用率:统计各类产品功能使用概率,如免费阅读率、付费阅读率、免费收听率、付费收听率、音频下载率、分享率、专栏留言率、点赞率等;
6.用户成分分析:活跃用户中新老用户占比;
7.活跃度分析:日活跃率DAU、周活跃率WAU和月活跃率MAU。
活跃率,衡量的是产品的健康状况。但仅仅打开产品,并不能作为衡量产品健康程度的指标。成熟的运营体系,将用户细分为新增用户、活跃用户、忠实用户、不活跃用户、流失用户、回流用户等,用户的状态受时间和运营手段影响不断变化,如下图所示:
统计各类用户数量及转化系数:
1)新增用户:当周新注册用户;
2)活跃用户:本周至少启动过1次应用的用户(仅为举例,需根据产品特性定义);
3)忠诚用户:连续活跃N周及以上的用户(仅为举例,需根据产品特性定义);
4)流失用户:上周启动过应用,本周未启动的用户;
5)回流用户:上周未启动过应用,本周启动应用的活跃用户;
6)新增系数:当周新增占比上周活跃的比例;
7)回流系数:上周流失用户在当周回流的部分占上周活跃的比例;
8)留存系数:上周活跃用户在本周仍旧活跃的部分占上周活跃的比例;
9)平衡系数:当周活跃用户中的老用户部分占上周活跃用户的比例,平衡系数=回流系数+留存系数;
10)变化系数:活跃用户的变化情况,即当周活跃用户相对于上周活跃的变化,变化系数=新增系数+平衡系数。
(三)用户留存
1.留存率:次日留存率、七日留存率、三十日留存率;
留存率=仍旧使用的用户/当初总用户数;
2.用户流失率:与留存率相反;
3.退出率:从该页退出的页面访问数/进入该页的页面访问数。
(四)获取收入
1.交易情况:
1)付费用户数
2)首次付费时间
3)销售总额(GMV)
4)客单价(PCT):销售总额/付费用户数
5)ARPU值:每用户平均月收入=月收入/月活跃用户数(ARPU注重的是一个时间段内从每个用户所得到的利润。很明显,高端的用户越多,ARPU越高。)
6)付费转化率:付费用户数/访客数(UV)
7)复购率
8)退货率
2.用户价值指数(RFM模型)
采用RMF模型计算用户价值指数,利用R最近一次消费时间,M总消费金额,F消费频次,将用户划分成多个群体。不同群体即代表了不同的价值指数。
3.购物篮分析
针对得到电商版块进行购物篮分析,指标如下:
1)连带率:销售件数和交易次数之比;
2)商品热度:将商品分为最热门Top20,最盈利Top20;
3)关联度分析:商品间的关联情况分析。
(五)传播
由于传播和活动常常是关联的,因此将传播与活动放在一起考虑。
1.K因子:即每一个用户能够带来几个新用户,当K因子大于1时,每位用户能至少带来1个新用户。当K因子足够大时,就是快口相传的病毒营销。
2.用户分享率:分享用户数/总用户数;分享率是较为重要的指标,它又可以细分为微信好友/群、微信朋友圈、微博等渠道。
3.活动相关:
1)活动曝光量/浏览量;
2)活动参与率:活动参与人数/活动浏览人数。