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一套通过精细化运营驱动产品增长 的“组合拳”

2020-12-07 16:37:55 阅读(136 评论(0)

一、什么是操作?所有围绕产品的干预手段,如推广、促活、拉新等,都属于运营。用现在的话来说,就是“帮产品做事”。操作“做事”有两个目的:让产品活得更久:活得更久就是延长产品的生命周期,延长用户的生命周期,更受用户欢迎。让产品活得更好:活得更好就是通过广告、用户主动付费等方式获得收入,带来商业价值。 图1:操作的最终目标就像(产品)和用户交朋友。最终目标是在产品和用户之间建立情感联系。二、什么是精细化操作?所谓的精细操作是一种基于数据的思维方式——以较低的成本取得更好的效果。图2:精细操作1.数据采集是什么?操作是基于对用户的理解。当用户达到一定规模时,需要对不同类型的用户进行分组。数据收集是针对某一特征或某些特征组合的人的第一步。以健身应用程序为例。用户进入应用程序后,部分用户会根据自己的锻炼目标选择培训课程(如基础训练、背部训练、背心线、美人鱼线等),完成培训后离开;另一部分用户完成培训项目后,会进入社区查看相关内容(如查看需要几个周期才能出现背心线等),以增加对锻炼的具体认知。在完成培训项目并浏览社区内容后,这些用户很可能会分享自己的经验,拍照打卡,或者向他人提问。可以看出,这些用户的行为随着使用深度的增加而增加。通过对用户触发的每个行为事件数据和属性数据(包括性别、身高、体重、年龄等信息),为挖掘用户背后的行为原因和制定操作策略提供科学依据。当然,也有一些用户下载APP,打开后不锻炼,或者半途而废,这些用户也需要进一步的“操作”。2.数据挖掘是什么?有了行为数据,我们就要开始分析:进入app后,有多少用户半途而废,不完成训练就半途而废?有多少用户在完成培训项目后离开,第二天和第七天的保留率是多少?新用户进入社区查看社区内容或官方推荐内容的留存率是多少?有多少用户完成了培训项目,并在社区发布了内容?什么样的用户在社区停留时间长?根据需求,我们可以根据合理的逻辑将上述数据组合在一起,形成用户群(根据需求定制用户群):新手用户:进入应用程序后,未完成完整培训;保留用户:进入应用程序后,每周完成三次以上培训;核心用户:进入应用程序后,每周完成三次以上培训,或参与社区三次或三次以上的互动;然后结合属性特征和行为特征进行分析,包括注册时输入的性别、身高、体重、年龄等信息;行为数据包括选择哪些课程、身体部位的强化训练、何时锻炼、锻炼时间、难度水平、中间是否需要暂停休息等。这些特征背后实际上对应于清晰的用户肖像,如一线城市健身专家、毅力脂肪姐妹、简单的运动办公室职员和其他生动的肖像,通过用户群可以定制不同的群体,关注不同特征的用户群体行为,挖掘哪种群体健身频率高于其他用户群体。这些特征背后实际上对应于清晰的用户肖像,如一线城市健身专家、毅力脂肪姐妹、简单的运动办公室职员和其他生动的肖像,通过用户群可以定制不同的群体,关注不同特征的用户群体行为,挖掘哪种群体健身频率高于其他用户群体。3.如何做出数据决策?根据上述用户群体的特点,制定有针对性的操作目标,设计和实施活动计划,最后收集数据,检查操作效果和计划的准确性,作为下一次操作的参考经验。例如,对于新手用户,我们试图根据用户属性信息向用户推荐更合适的培训课程内容(例如,BMI指数根据身高和体重转换,然后结合年龄推荐适当强度的培训课程,以避免因过度困难而放弃或没有挑战而不感兴趣);对留存用户,我们可以尝试推荐相关的社区内容(例如,对于选择锻炼背心线的用户,我们可以定期组织线下健身专家活动,邀请这些用户参与,更好地保持他们对社区的热度。4.3合适:什么是合适的时候对合适的人做合适的事情?4.3合适:什么是合适的时候对合适的人做合适的事情?如何找到合适的人?什么是合适的?首先,我们应该明确目标。我们现在需要改进哪些数据?例如,当我们发现新用户的流失率很高时,我们需要分析:用户在打开应用程序后是否点击了健身训练?未完成训练就中途离开的人比例比较高吗?假如是这样,要追查新手用户打开的教学视频难度系数是否较大,不适合新手用户,造成严重损失?如果是这样,您可以筛选这些用户进行“召回”,向这些新手用户推荐难度系数较低的健身视频,然后跟踪这些用户的保留率是否在一段时间内显著提高。图3:数据驱动操作数据分析是一个发现问题、提出假设、确认猜测、不断优化的过程。合适的方法是通过不断的实验进行验证,验证过程也是验证数据,从而优化操作策略,改进用户的新增和保留。三、操作的灵魂是对用户的理解回到原来的观点,操作的灵魂是对用户的理解,在理性分析中对用户的感性理解。当我们能够更准确地分割用户群时,我们对用户的理解就越深。我的经营目标越清晰,经营计划的效果就越好。数据本身是冷的,但数据背后的用户是各种各样的人。分析数据实际上是分析人背后的行为。通过洞察数据背后的行为,可以更好地制定操作策略。图4:操作的灵魂是对用户的理解。4.深入了解用户的三个利器图5:深入了解用户的三大利器1、用户行为路径分析是指用户进入产品后的行为轨迹,用户使用了哪些功能模块?用户使用的顺序是什么?验证用户的使用是否与原设计产品的逻辑一致,通过分析用户的行为路径。假如与产品设计的逻辑有很大的偏差,就需要思考为什么?我们设计的逻辑有问题吗?还是其他方面有问题?2、精细化用户群根据用户行为的特点,根据需要将其分为不同属性的用户群。例如,做过a事件的人被分成一个用户群,做过B事件的人被分成另一个群。这取决于群体用户肖像的区别,以及他们的保留和回访之间的区别。3、单个用户行为跟踪者是分析的最基本要素,需要清楚地了解每个用户的生命周期、活动、环境信息等。有了用户组的肖像,我们可以通过单个用户行为跟踪进一步跟踪个人。通过跟踪个人用户的行为,我们可以检查用户如何使用产品。以健身应用为例。接下来,以直播平台为例。利润点是通过用户充值向主播赠送礼物,平台可以获得一定比例的份额。每天都有大量的人看直播,从打开直播软件,到浏览房间,进入房间,发送道具,与锚互动,所以每天都有一定比例的人充电,通过埋藏记录这些关键行为,然后根据诸葛io用户行为路径,分析这些行为的流动,了解用户的背景。通过产品和运营策略的引导,找到用户最有可能充值的行为,让更多的用户充值。通过细化用户群体,洞察不同类型的客户:如从不充电的用户,喜欢进入美容主播室的客户,细化用户关键行为特征群体,然后分析群体肖像、保留、转换等指标。利用精细的用户群来挖掘直播产品的用户价值点,也是直播产品数据分析和应用的核心基础。通过对用户群的比较,检查用户的保留和转换,分析可以提高用户价值的地方;通过检查单个用户行为,可以区分用户特征和用户流失。通过三大利器的组合,可以制定精细的操作策略,针对不同的产品用户实施不同的操作策略,从而改善用户的新增和用户保留。数据驱动不仅是数据驱动操作的概念,更重要的是使用一个或多个数据分析工具不断实践和学习,从而探索最适合观众用户的操作方式。

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