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数据思维具体应用到用户运营上我们应该怎么做呢?

2020-11-19 14:48:41 阅读(142 评论(0)

数据思维的本质是做一些事情 业务现状数据化,有判断业务数据现状的逻辑,有判断结果反应的逻辑。什么意思?也就是说,从1)数据收集到2)数据分析,再到3)分析后的反馈可以尽可能量化。可以具体应用到用户操作中,我们该怎么办?回顾数据思维,我们必须能够清楚,只有三个步骤:标准化用户数据收集,明确用户标签分析比较用户标签基于不同用户标签数据变化,形成操作反馈,例如,现在许多平台正在做社区操作,我们应该如何使用社区用户操作数据思维?首先,让我们考虑一下社区的价值。社区的价值实际上需要用户讨论社区主题范围内(或用户关注)的话题,并进行高价值的讨论,以避免低价值内容出现在社区中。否则,社区将被大多数用户屏蔽,很难实现社区内的转型。因此,为了围绕这个社区的目的更精细地操作用户,我们通常需要用户在群中修改名称。如果是基于某种社区特征的社区,通常需要用户标记 区域、行业、名称。如果是基于某一地区某一目的的群体,用户通常需要在公司、兴趣、姓名/或基于此目的的阶段进行标记。如果是阅读组,则需要标记正在阅读的书籍。如果是英语演讲组,则需要标记英语演讲的部分等~~我们一定能看到哪些用户没有标记,除非他们是熟人,否则很难形成讨论。但一旦有了用户标记,用户就有了良好的沟通和操作基础。这是社区基础设施的良好第一步,但从社区运营商的角度来看,收集社区运营的用户标签是不够的。还应该收集哪些信息?关注用户演讲的频率和质量,质量代表用户演讲后可以带来多少持续讨论关注用户进入用户,用户和用户链接到小组讨论内容,如八卦、干货、小组成员、线下活动等关注社区活动时间通常是小组 会有几个关键链接,这些节点链接到整个群的成员。以上完成了社区用户的数据收集。然后用户的发言频率和质量,用户和用户之间的链接数据,对用户进行分级。我们不断分析用户在不同类型内容发布后发言频率和质量的变化,以及用户与用户之间链接的数据。哪些内容是为了不断提高用户链接的密度,哪些内容是为了提高用户群体的增长率,哪些内容是为了提高用户演讲的质量,哪些内容是最好的用户效果,哪个时间段的发布效果是最好的,所以我们掌握了用户群体,用户行为,活跃时间,内容标签的社区运营地图。在这个阶段,我们已经完成了数据分析,但这还远远不够,因为用户总是波动。波动的背后是社会热点的波动,是用户自身的成长和变化。因此,我们仍然需要进行持续的数据收集和数据分析,以了解当前社区运营的大图,让我们了解我们运营的社区。如何反馈下一个操作动作?当我们发现某个层次的用户数量在减少,社区的用户结构在两个层次上分化时,我们可以找到我们需要增长的层次下用户最感兴趣的内容,并发布更多。当我们想要改变一些商业项目时,我们需要开始提高我们对集团的关注,加强用户之间的链接,我们可以发起一些内容讨论,有助于增加集团中的链接,以便在适当的时间进行商业转型。当然,在我们的数据统计和分析下,我们必须知道哪些用户有更多的用户链接,更好的社区内容输出,我们也需要与这些核心用户进行单点沟通和讨论,以便他们对我们的社区有更高的认可,也可以在社区运营效果不好,可以与这些核心用户沟通,感知他们的判断。数据就像金钱。没有数据是绝对不可能的,但所有的问题都不能仅仅依靠数据来解决。数据更像是我们做好用户操作的基础设施。有了数据,我们可以对用户的现状、市场和历史行为有一个基本的判断。然而,我们不能仅仅依靠数据来洞察用户。很多时候,我们需要直接与用户沟通,找出数据难以洞察的原因。为了便于洞察,我们可以尝试尽可能多地标记过去没有数据的标签,以提取关键元素。

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