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关于用户留存的数据分析

2020-12-03 11:50:36 阅读(198 评论(0)

后流量时代,触网人群增速下降,使得流量红利日益成为过去。大多数产品不能再依靠增量流量来推动用户数量。与此同时,渠道推广价格越来越高,CPC/CPD/CPT/CPA等定价不断上涨,应用商店的CPT价格在短时间内翻了好几倍,用户的获取成本也越来越高。在这种情况下,越来越多的公司重视用户留存,提高用户留存率已成为运营商日常工作的重点之一。什么是用户保留?简而言之,用户保留是指用户在一段时间内开始使用该应用程序,并且在一段时间后仍然使用该应用程序的用户可以被视为保留用户。用户行为数据与用户保留的关系?用户行为数据可以理解为服务器在app中操作时记录的用户行为数据。通过分析用户行为数据,运营商可以更详细、更清楚地了解用户的行为特征,找出用户流失的原因,为运营商的有针对性运营提供依据。我们在保留用户时需要注意哪些数据?以上提到,通过对用户行为数据的分析,可以帮助运营商采取有针对性的措施,更有效地提高用户保留率。接下来,让我们谈谈我们在保留用户时需要注意的数据。介绍期:关注渠道保留数据渠道保留数据是指推广渠道带来的用户保留,产品细分也使推广渠道增长,在渠道选择中,除了关注流量大小,更应该关注流量质量,不同渠道带来不同的流量质量,保留用户数量会有很大的差异。在记录渠道保留数据时,需要记录不同渠道带来的用户数量,保留最高的渠道是哪个渠道,哪个渠道用户有邀请行为。通过获取这部分数据,可以分析不同渠道的保留率,然后在选择交付渠道时选择保留率较高的渠道。需要注意的是,由于不同平台对用户的定义不同,衡量用户保留的指标也会有所不同,这就要求运营商在计算用户保留率时,明确产品对用户保留的指标,实现有针对性的运营。介绍:关注产品用户数据用户介绍,需要依靠产品功能保留用户,此时需要从两个方面关注用户行为数据:产品侧:数据量化产品核心功能,分析产品路径转化率,找到产品改进的关键点,找到促进核心转化的相关因素,优化损失节点,优化行为路径设计。用户侧:收集用户属性和行为数据,根据收集的用户行为数据进行分组,分组可根据平台任务进度(用户使用产品水平)进行划分,需要做的工作是找出最大用户组的损失率,明确其核心需求,围绕其核心需求进行有针对性的操作。在改进平台用户保留时,避免全操作,应不断细分产品步骤、细分用户群、比较模块A和模块B对保留的贡献、保留用户和丢失用户的不同特征等,找到关键点,然后依靠产品功能优化来提高保留率。从用户接触产品开始,几乎每个环节处理不当都可能导致用户流失。我们能做的就是关注用户的保留情况,分析各种渠道和功能的保留情况,逐步提高产品的整体保留情况,尽可能延长用户的生命周期价值(CLV)使用数据的前提是有数据可以使用,这就要求运营商在用户引入期前做好数据埋点,同时,在分析数据时,我们应该能够通过原始用户行为数据观察数据背后反映的问题,采取操作手段提高保留率,观察操作结果,总结得失,为下一阶段的操作提供数据依据。这一过程对操作人员的要求相对较高,要求操作人员在用户进入前埋入数据点,掌握用户转换的关键点和关键路径。随着用户在平台上产生的数据越来越多,一些运营商往往不知道从哪里开始,数据与业务的关联度最大,在数据分析和数据操作中往往无法达到预期的效果。用户保留是每个公司都需要解决的问题。用户行为数据的目的是帮助运营商明确问题点,并采取有针对性的措施降低用户流失率。用户保留是每个公司都需要解决的问题。用户行为数据的目的是帮助运营商明确问题点,从而采取有针对性的措施来降低用户流失率。观察数据的目的必须是最终最大化商业价值。作为一名运营商,我们必须澄清这个问题,避免观察数据,避免只有数据理论。

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