互联网·产品运营|“数据运营”该从几个维度去分析?

今天分享干货——数据驱动运营,该从几个维度分析?

如果你是互联网创业者,想必你会有运营互联网产品的经历。做互联网产品(除技术以外),其中一个很重要的环节非运营莫属了,不知道大家有没有运营的经历,那些年我们运营过的产品。从创业以来我做得最多的莫过于梳理商业模式以及运营产品,今天我就分享一下运营产品的心得(顺便吐槽一下那些让CEO喷血的用户嘿嘿~)。

在我创业的时候,我曾做过用户运营以及产品运营,这让我想起某个投资人的一个段子:作为CEO,一定要亲自接触用户,亲自做客服运营,因为会让你“怀疑人生”。

想起第一次接触运营的时候还是我大一的时候,那时候我做一个高校O2O产品,解决高校配送的痛点,做的正是用户运营,给我的感觉简直就是“毁三观”,这让我相信CEO还是得多磨练,做客服至少可以磨练你的脾气。那时候我每天与用户聊天聊到凌晨一俩点(挖掘需求,接近用户,市场调研啊有木有)。这还好,问题是社会上总有些傻逼呀,我还真见识过一些傻逼用户~心想:“我怎么会服务这些傻逼的用户呀~”“这世界上怎么会有那么傻逼的用户啊~”

运营不只是客服,“数据思维”更为重要|数据驱动运营·强运营的硬道理

对于“运营”特别是用户运营,有很多人误以为就是做客服,其实不然,其实客服只是其中一个环节。但是在运营产品中,有一个环节是尤为重要的却总被人忽略的,就是数据;运营好一个产品,数据不可忽视。我就举个最简单的例子吧,微信公众号,微信公众号门槛极低,相信就算不是互联网人都运营过,你可以把微信公众号视为一个互联网产品,说到微信自媒体,如今微信红利已过,营销起来也不比以前那般简单了,随随便便就引来十来几十万粉丝。说到微信公众号引流,大家想到的可能是靠优质内容,只关注内容。其实这是个误区,靠内容只是营销的环节,却忽略了运营。无论是自媒体还是互联网产品,都有一条服务链条,营销——运营——交互——转化服务。这个链条缺一不可,少了一个因素链条就断了,营销不过是其中一个环节。那么说到运营,我还是以微信公众号为例子吧,很多做微信运营的应该会想到用户运营、内容运营。你是不是就认为所谓运营就是与用户聊天引导用户服务以及内容运营?不尽然~仅仅依靠这样的用户运营是不够的,因为这样你不知道用户需要什么,你的粉丝是否真的是你的目标用户?你提供的服务是否是刚需?这些问题都需要运营者去考虑

如果你运营过公众号,想必会有此困惑,为什么我每天很用心地运营我的公众号,每天都生产优质内容,还是会掉粉,却找不出原因,每天都有一定的流失率;这个时候就需要用到数据思维了,这个时候数据变成为很重要的角色,你要做的便是——数据驱动运营

数据思维|如何做到数据驱动运营

我在2年前第一次尝试运营公众号,那时候也是未曾注意到数据这一维度,然而就是好不容易引来的流量第二天就流失了~那么如何做好数据驱动运营呢?

误区:不要仅盯用户量

说到数据驱动,有很多运营狗可能就说了,诶我明明有关注数据啊,我每天都观察用户量的,怎么还是不行?

做互联网产品,对于数据而言,用户量固然重要,但却不是判断产品好坏最重要的数据指标。用户量是基础,但是影响用户量的数据维度却有很多,不仅如此,影响产品的因素也有很多例如:DAU、MAU、增长率、留存率等(之前有过跑投资的经历,这些指标也是投资人及其关注的指标)

增长才是王道

其实关注用户量,这个方向&出发点是没有错的,但是影响用户量的最直接的指标便是用户增长,这才是您应该关注的,做好增长提高用户量不是什么难题。

增长是王道,如果不能增长就会衰退

数据分析,该关注哪几个维度?|如何做好数据驱动运营

首先获取数据源

运营互联网产品,其本质无非就是洞察用户行为以及驱动用户行为,然而数据的产生就离不开用户反馈,所以数据驱动运营,首先要获取的便是用户反馈了。

数据驱动运营,数据分析到底从哪几个维度出发呢?儒商经试错得出:“用户量、用户增长率、流失率、留存率、渠道转化率、MAU(月活跃率)、DAU(日活跃率)、变现转化率、回购率、人群画像分布”这10个维度的数据尤其重要。

好像上文说到的,用户增长,影响用户量其中一个维度就是用户增长;当然了,不仅仅这一个数据维度,每一项维度都有其影响的数据维度,比如说影响用户增长的有可能是你的留存率以及推广渠道的渠道转化率。然而影响留存率的便是流失率

当然分析数据以及利用数据驱动运营除了数据之外,洞察用户特征也很是重要

除了以上说到的几个数据维度之外,还有一项也是尤为重要的便是用户特征分析维度:地区分布、兴趣爱好、用户行为、性格等,按照如此分析,你能分析出他是不是目标用户群体

就是我在文章开头说到,优秀的运营应该尽可能地接近用户了解用户,才知道用户需要什么。举个简单的例子,假如是做女装电商的,那么你的用户群体便是女生,在用户分析你便要从性别来分析,那么你就可以很简单地剔除男性用户了,再进一步分析兴趣爱好、地区、年龄等维度,从而分析出用户行为以及引导用户,这便影响着你的产品的变现率(毕竟在商言商嘛~商业本质在于变现,转化消费才是王道)

用户量是基础,关注精准流量,投放渠道求ROI——渠道转化率

所有数据分析的来源,都是要有数据,数据便从流量从人而来,所以用户量便是基础了,没有用户量没有流量便是0,那么数据分析也无从谈起。

这便说到了营销,营销最直接的方式便是投放媒体或投放推广渠道,从别的渠道挖流量过来。有很多老板总说我投了那么多钱ROI(投资回报率)总是很低呀~那么这个时候你需要关注渠道转化率了,渠道转化影响着用户增长以及用户量。

如何投放,投放广告也是非常有讲究的,随便投放当然是徒劳无功,首先不用说都知道,尽量投与你产品相类似的媒体或平台(精准流量)

其次关注渠道转化率,剔除转化率较低的渠道。例如说,我投放广告,投放了百度、微信以及微博的,那么你需要去分析不同渠道各自的转化率是多少了,例如百度的转化率是最高的,那么你就选择投放百度,剔除微信以及微博的投放,以确保你的推广渠道的转化率

多维事件分析&漏斗分析法|如何做好数据驱动运营?

在运营产品当中,要时刻关注每一个数据指标以及影响其指标的数据维度:

基于用户量、人群画像时间分布、性别分布、用户行为、日均交易额等维度分析流失率、增长率下降等问题

漏斗分析法

在分析数据的时候,如何做好数据驱动运营,我提供一个分析数据的方法——漏斗分析法

我举个例子,还是做电商的例子,电商人都知道,电商的数据尤为重要的数据便是留存率、流失率以及消费转化率。

然而影响流失率的有可能就是用户体验的问题以及交互环节,例如电商的用户行为,最重要的便是支付环节,购买环节。然而有很多电商的平台便是在支付和购买环节上流失率较高,这与用户体验有关系,有可能你的购买的环节太多了;比如,用户看到一样产品他想购买,但是你需要进入选择产品接入支付接口,支付才能购买,这中间经过了四个环节,交互环节较多,用户的时间成本高了,用户就不想买了,用户有可能在中间的某个环节就已经流失了。

这个时候作为运营你就需要去分析其中的情况,获取用户行为按照每个阶段分析留存情况,然后再分析流失情况以及原因,再进行优化。

3、留存分析:

分析不同批用户的用户行为特征,分析其留存情况。

4、回访分析:

A、分析用户在一定时间内重复消费的分布。

B、调查用户反馈。

把这些数据都做好,就能做到数据驱动运营,只要做到这点你的产品运营会更加贴近用户,也能调查出你的产品问题出在哪里。

作者:儒商诗人,90后,创业小白,出身互联网。热爱商业 ,专注于TMT领域,倾力于商业知识服务,分享更多创业干货,欢迎关注

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 206,482评论 6 481
  • 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 88,377评论 2 382
  • 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 152,762评论 0 342
  • 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 55,273评论 1 279
  • 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 64,289评论 5 373
  • 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 49,046评论 1 285
  • 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 38,351评论 3 400
  • 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 36,988评论 0 259
  • 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 43,476评论 1 300
  • 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 35,948评论 2 324
  • 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 38,064评论 1 333
  • 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 33,712评论 4 323
  • 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 39,261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 30,264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 31,486评论 1 262
  • 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 45,511评论 2 354
  • 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 42,802评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容