注册有好礼数据分析常见操作方法：三个步骤和两个模型
2020-11-17 13:46:57 阅读（161）
（纯数据分析看起来太难了，所以本文将从更方法论的角度来解释）不久前，我看到一篇帖子问：数据分析能推动用户的快速增长吗？先说答案——“是的。先说具体怎么做。因为数据是秘密的，我不会用我处理过的产品数据来解释，而是会选择一个我非常喜欢使用的产品——全国K歌来完成这篇文章。由于无法获得准确的产品数据，我会根据自己对产品的理解 分析一些第三方数据的目的是分享数据分析驱动增长的常用方法。如果有不科学的地方，请指出。以下，enjoy：常见的数据分析操作方法是[三步]&[两个模型]一、三个步骤是：在互联网公司中确定核心目标、列出组成公式和确认元素的常见应用是：核心目标（即北极星指数）=A*B*以全民K歌为例，全民K歌的slogan是：“你其实很会唱歌。“产品的最终价值是让每个人都唱歌，让别人听到，所以他的北极星指标应该是：[每天播放原创歌曲的次数]。伴奏下载/播放次数、好友消息数等都是在提升这个数据的过程中产生的衍生数据。因此，公式是：每日原创歌曲播放=每日原创歌曲*单曲平均播放这是核心数据公式，接下来我们想确定影响公式的元素，公式可以分为：每日原创歌曲播放=（每日活跃用户*人均输出歌曲）*（单曝光*曝光点击率）公式可以无限分解，根据产品级别和功能复杂性，最大限度地细分运营团队的人力资源，在这里不继续穷举，就按照最后一个公式进行分析。可以发现，影响核心目标的因素有：DAU，歌曲人均产量，单曲曝光，歌曲曝光-点击率。可以发现，影响核心目标的因素有：DAU，人均输出歌曲数量、单曲曝光、歌曲曝光-点击率。常识表明，在乘法中，每个元素的改进都可以提高整体结果，运营团队可以根据这四个元素制定有针对性的增长计划：1.DAU可以根据不同的公式定义产品，并且可以拆卸许多元素。我们简单地认为，全国k歌的活跃用户被定义为当天登录app的注册用户，可以分解为：注册用户数*打开频率。通过异业合作、朋友邀请裂变、应用商店、信息流等多种方式，可以增加注册用户的数量，属于常规操作。本文不详细讨论(重点:特别注意黑产品用户)。从长远来看，打开频率可以通过设置有效的功能场景(如打卡签到、歌唱教学)、合理的渠道推送(消息push提醒等)来提升。).短期内，用户可以通过一些事件营销和社区传播来关注和讨论，从而分阶段提高开放频率。2.人均输出歌曲的数量首先需要用户分层：高质量用户（生成内容）的平均水平是多少？普通用户(从未生成过内容)的水平是多少？国家k歌肯定会有一些用户不唱歌，只有30%的用户生成了内容。我们是否只统计了这里生成内容的用户数据？当然不是。首先，这种统计数据会影响数据公式，不能将高质量用户的平均水平扩大到所有用户，这将导致我们盲目乐观，甚至做出错误的决策。那为什么要分层呢？直接算一个总平均不就完了吗？我只是做了一个K歌用户的漏斗。(真的很简单……)艾瑞数据显示，全国K歌月活1.6亿，假设活跃用户是按照我的逻辑定义的(以下数据都是个人假设)：按4个层次按4个层次:3:2:按比例划分，人均产出为0.16首/天。从战略上讲，我们应该将0.16的数字提高到0.2甚至0.3。在执行方面，有两种方法：1）让每一层的用户向下流动。——也就是说，让沉默的用户开始听歌曲，让只听歌曲的用户开始唱第一首歌，让偶尔唱歌的用户活跃起来。改变4321结构的基本逻辑。2)增加每个层次的平均产出。例如：让0变成0.1，让0.3变成0.5。基于以上数据分析和目标拆解，操作可以有更清晰、更精细的策略。比如目标是让只听歌不唱歌的用户，从人均0首歌到人均0.1首歌。相应的策划【你的第一首歌】活动可以通过降低参与门槛(比如简单的抢麦，唱两句就好，不用唱4分钟的完整歌，让用户先开第一口)提供激励因素(无论是情感激励-团队抢麦，还是利益激励-发金币)。3.单曲曝光原创歌曲曝光，通常通过以下三种方式：社交关系链-关注/朋友和其他机器算法推荐-附近/推荐，猜猜你喜欢等待固定曝光-发现-各种列表，订购歌曲-各种列表/分类，广告空间和其他操作可以围绕不同的形式，设定不同的数据目标，规划相应的操作活动，从而提高歌曲曝光的不同部分。举个
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