学会掌控数据,是运营必须要具备的能力。
2020-11-18 13:36:38 阅读(163) 评论(0)
操作涉及的定义太广太细,好像各方面都离不开操作。刚做运营的时候,当时部门还在建设产品报表系统,我被抓做业务报表。你们能理解,一个还没有开始做生意的人,一上来就做生意报表,处理生意投诉的困惑吗?不过,当我逐渐上手,规划了一份又一份报告后,我又接管了渠道,没有经历过渡期,直接上手了。由于通过数据,我对整个业务的形式和业务的需求有了很好的了解。今日,我想与大家分享一下,如何通过数据驱动操作,获得更有效的操作策略。作为运营商,我们每天都在处理数据,甚至渗透到工作的各个方面。然而,很多人也会感到困惑。数据这么多,在什么情况下应该看什么数据?如何分析数据?如何分析数据,为运营甚至产品带来积极的方向?为什么要进行数据分析?从宏观角度看,通过数据分析,我们可以了解行业环境、整个市场的规模、用户总数、类似竞争产品的数量、用户属性、我们自己产品的比例等。从产品的角度来看,数据分析可以更清楚地了解产品的功能性能,需要改进什么?从KPI的角度来看,数据分析可以知道哪些指标没有完成,有多少差距,如何按时完成目标?在产品运营中,数据分析是为了更好的产品体验,更多的是基于产品特性,满足用户的需求。那么在数据分析中操作需要注意哪些指标呢?如果是靠广告收入(如媒体)盈利的企业,需要注意的指标是:流量*转化率*单次点击价格。如果是靠佣金收入(如淘宝客户)盈利的企业,需要注意的指标是:GMV*佣金比例。若企业依靠订单收入(如电子商务)获利,则需要注意的指标是:访客数量uv*转化率*客户单价。如果是靠增值服务(如视频会员)盈利的企业,需要注意的指标是:访客数量uv*转化率*APRU值。综上所述,运营分析需要注意的一般指标是:我们详细分割,如企业依靠订单收入,更详细的数据公式是:订单金额=浏览UV*浏览转换率*订单转换率*付款转换率*客户单价你可以看到,浏览UV实际上是分流,这是最需要注意的运营,当浏览UV很低时,意味着你的产品没有人使用。无人使用的原因有很多,可能是没人知道,也可能是产品不好用。在这个时候,我们需要警惕问题出在哪里。导流的方式有成千上万种,也就是说,获取流量的渠道有很多种,你必须意识到你的渠道。您可以参考波士顿矩阵理论,将流量渠道分为明星、瘦狗、问题、现金流、给导渠道分类、定义优先级,然后进行不同的操作。比例高、转化率高的第一类渠道,如活动运营,是一种有效引流的方式。什么样的活动能吸引用户?在成本有限的情况下,如何做活动才能取得最高的效果?在我们的活动中,我会关注的数据包括活动页面的开放数量等。活动页面的开放数量旨在了解活动的推广和受欢迎程度。假设加大力度去推,但实际效果并不理想,那可能是活动不够吸引人。例如,我们在春节期间进行了一次活动,用户可以通过玩游戏获得一定的充值折扣。长期以来,我们一直在做抽奖活动。这一次,我们想做一个新的尝试——先玩游戏,然后打折。毕竟,一个小游戏经常会引爆朋友圈。因为今年是猪年,我们玩的是“一起喂猪”的游戏,既呼应了猪年的新年梗,又融合了养成小游戏的玩法。结果,我们花费了大量的人力去尝试一种新的玩法,但是用户并没有付出代价。微信官方账号的后台几乎每天至少有10条消息。我只是来充值。你还让我玩游戏,就算玩了,玩完也只有10%的折扣。因此,结合当时活动页面的开放数量,以及参与活动的人数,我们判断该活动不适合充值用户。新老用户也是如此。如果这项活动最初是为了吸引新用户而进行的,但最终参与的老用户远远多于新用户,这可以表明这项活动的设置存在问题,新老用户的气质尚不清楚。如果是针对老用户的活动,那么还有一个值得关注的数据,那就是保留率。对于老用户做的活动,下个月的留存率很差,说明活动的作用有限,没有有效地提高用户的粘性。正如我之前所说,我们所做的活动几乎只有一种形式,那就是抽奖,设计不同的界面和不同的游戏玩法,如大转盘、老虎机、福袋等。为什么?因为从数据分析中我们可以看出,这种形式很受用户欢迎,用户也很受用户欢迎。成功充值后,用户可以获得不同的红包金额,用于下一次充值扣除。下次使用是因为用户可以成功充值。也就是说,当我们的活动成本产生时,用户实际上已经充值了至少两次,这大大提高了用户的粘性。而且用户是来充值的,你给一定的扣券,用户会觉得你盈利了,也会积极参与。我们需要花费更多的精力来培育第二类增长缓慢但占比高的渠道。例如,图文推送。在说图文推送之前,我们先说一下,什么是用户操作?顾名思义,就是以用户为中心,根据用户的需求设定运营活动和规则,制定运营策略和目标,最终实现预期的运营目标和任务。以微信微信官方账号为例。对于微信微信官方账号的运营,我们的接触方式不能只有三种。一个是图形消息推送,也就是所有用户无差别运营;第二个是模板消息推送。不同的用户可能会收到完全不同的信息;第三,菜单栏引导。图文推送的特点是,效果来得快,去得快。下表是我们通常在推送图形消息后会看到的一些数据。我一直认为数据不是简单的列表,也不是尽可能多,而是我们看到的数据背后的结论是什么?如何引导我们操作数据?在下表中,有两个标题我是标红的,大家可以来看看。事实上,这两条推文的内容含义是一样的,即充值达到一定金额后,就可以获得相应的奖品。这两个标题的推送位置相同,推送时间相近,都在上午11点左右,但推送日期不同。让我们看看最后一个标题——9350流量硬币。对我们自己来说,我们知道这是一种虚拟优惠券,可以交换实物。然而,从用户的角度来看,有多少用户知道什么是流量硬币?对大多数用户来说,他们对这个名词没有任何感知。因此,同样的内容,当标题被“9G流量”取代时,阅读量增加了近10倍。这就是数据分析的意义。通过对每一期图文推送的数据分析,我们对我们的微信官方账号得出了一些结论。比如我们试着从周一到周日在不同的时间段推送。是的,你说得对。为了得到有效的结论,我们也尝试在周六和周日推送。一年除夕,大家团圆的时候,我绞尽脑汁写了一篇文章,我以为既有文艺又有情感,图文并茂,记录了从小离家后和父母一个个相处的时刻。结果阅读量4万,留言22,分享55。可以说,这是我运营微信官方账号以来写过的最分心的一篇文章。看完之后,我几乎沉浸在每个人身上,产生了无数的共鸣。最后,我买买来回报我的欲望。然而,事实上,阅读量并不是最多的,留言和分享也很平庸。最尴尬的是收入。我不敢说这是一项活动。换句话说,用户可能不会为我们感觉良好的东西买单。此时,数据的作用得到了体现。总之,作为充值产品的微信官方账号推文,我们通过长期的实践和数据分析得出结论,每周五上午11:00-12:00推送效果最好。假期前夕推流量,比话费效果好。月底推话费,比月初好,8-10天推话费,效果最好。用户可以随意阅读和理解标题,更有吸引力的点击。第三种更差的引流方式是边角料。对于这些方法,我会有选择地去优化,有时间的时候会去琢磨,没时间的时候会放弃,降低人工成本。订单转换率,如果订单转换率好,但支付转换率相对较低,可能是产品的支付方式或支付步骤,给用户一定的门槛。例如,在3月初,我们的付款转化率突然下降到10%左右,也就是说,100个用户下订单,10个用户最终成功付款。这个转化率很低,我们检查,发现因为我们因为支付汇率的影响所有的支付方式,只保留低汇率的支付方式,但许多用户与这种支付方式无关,如果你想购买,你需要注册一种新的支付方式,相当于提高用户的支付门槛。后来,我们保留了低汇率的支付方式,并重新启动了流行的支付方式。然而,默认情况下,低汇率的支付方式是首选,支付转化率突然达到65%左右。和前面的10%相比,看起来不错吗?然而,在分析和比较历史数据时,我们发现当默认最流行的支付方式是支付的首选时,支付转化率达到80%。因此,看似如此简单的调整,却产生了很大的影响。客户单价受产品属性和推广的影响。例如,一个产品有不同的规格。默认规格为100元,用户最多订购100元;夏天,衣服的订单量更多,冬天,外套的订单量更多。当然,如果根本不遵守规则,比如夏季反季清仓外套,即使广泛推广,效果也非常有限。因此,每天观察数据,根据数据,结合用户的使用行为,调整操作策略,往往很小的操作手段,也可以用一半的努力得到两倍的结果。三、如何进行操作分析?看到这里,相信大家对操作数据分析的重要性都有了清晰的认识。那么,如何分析操作数据呢?在我们计划实施操作策略之前,我们应该首先梳理流程,明确操作目标,明确操作行动,最终在报告中反映结果。例如,要做一个活动,我们关注的数据是什么?前面说过这个,就不赘述了。明确需要注意的数据,便于实时监控,及时发现问题。当我们整理出需要注意的数据时,我们需要监控指标。通过报告中的日常数据,明确操作动作的全貌,及时发现异常,找出异常原因。当出现异常时,如何找到问题点?一般分为以下几点:定位问题→拆解问题→提出假设→分析验证→结论呈现。事实上,定位问题相对容易。如果数据中的哪个链接出现异常,则可以锁定该链接。下一步是拆解问题。逐步拆解分析后,挖掘异常变化的原因,逐步验证,最终得出结论,指导下一步操作。比如12月1日,网站订购量突然增加了50%。我们来看看数据。是渠道订购量增加,转化率增加,还是人均订购量增加?一层一层地分开,发现最近写的一篇文章的阅读量突破了10W,而通常的文章阅读量只有不到1W,所以推断是文章的排水效果。接下来,继续分析什么样的文章吸引了这么多用户,和平时的文章主题有什么区别?经过逐层剥茧,发现是娱乐主题带来的效果,因为推送的是与娱乐相关的产品,主题呼应,达到了很好的效果。当我们从数据中得出这个结论时,我们可以在未来推送不同的产品,以便相应地接近相关主题,从而达到更好的分流效果。当我们发现问题时,下一步是提供操作建议。例如,由于广告文章的导流效果好,我们定位订购量的增加。然后我们需要验证是否真的是这个原因造成的。首先,对12月1日订购的用户进行分层,通过RFM模型建立用户标签,然后回顾我们最初的想法——文章的主题与推广内容一致。例如,再次推送相同类型的主题,看看阅读量和转化效果是否仍然如此好?或者,看看新老用户的比例,假如老用户比例大,说明可能不是文章导流的效果。因为用户分层涉及到另一种复杂的操作手段,这里就不一一描述了。整个操作动作结束后,需要进行效果评估。效果评估主要从以下几个维度进行评估:与自身、目标、过去类似操作行为、同期其他操作行为和行业基准数据的比较。。。根据这一系列维度分析,我们得出了最终的经验总结,为下一个操作行为铺平了道路。综上所述,我们可以看到数据分析可以说是操作中必不可少的环节。通过数据,可以对流量、人群、产品进行分层操作,取得更好的效果。
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