怎么将数据分析施展极致,让产物、经营事件事半功倍?
本文摘要:一套体系化流程的建立,将让日后的产品、运营工作事半功倍。怎么做好数据分析,让产品、运营工作更加高效?本文笔者神策数据王玮将从几个案例来与我们详细讲述。前段时间,微信开始封杀利诱打卡的营销手法,这意味着以前我们常见的英语学习平台在做的裂变、存

一套体系化流程的建立,将让日后的产品、运营工作事半功倍。怎么做好数据分析,让产品、运营工作更加高效?本文笔者神策数据王玮将从几个案例来与我们详细讲述。

前段时间,微信开始封杀利诱打卡的营销手法,这意味着以前我们常见的英语学习平台在做的裂变、存量带增量等运营手法将不再奏效。世界一天一个变化,当以前看起来还不错的运营手法呈现了阶段性的阻碍,运营岗位应该怎么应对?

“精密化运营”这一概念,近两年被愈来愈多地提及。提起精密化运营,就不能不提到“闭环”。

那闭环究竟是指什么?我们来看下图:

用户分层、活动策划、内部承接、技能和产品、数据分析、策略累积,一共六步,构成闭环。今天我们重点想要评论的,是在这一整个精密化运营的闭环中,数据部门,或者说技能岗位,可以发挥怎样的作用。

移动互联网开展到今天,数据的统计和分析现已不是一个新鲜的概念,很多企业都会做用户行为数据的分析。而所谓的用户行为分析,实践上是在解释三件事:

用户从哪里来,从头条仍是从微信,追踪用户是怎么来到你的平台。 他是否是他?现在很多人都有两台手机,还有ipad,关于平台运营来说,给用户提供的使用场景不只仅是APP,还有小程序、H5页面等等。因此,一个用户一定是在多设备、多场景下重复呈现。技能部门需要防止用户的重复核算。 是关于用户交易等行为数据的分析,这也是我们遍及熟知。

把握用户行为数据的最终方针,是为了可以构成一套属于平台自己的用户行为数据体系。

举例来说:下图是某电商平台,我们依据其用户行为数据,以根本信息、会员特征、消费特征等等为大类,进行了用户行为特征的标签化管理。这样的一套体系,是运营工作的核心和基础。

下面我们将通过案例分享的方式,来罗列怎么通过数据驱动场景和运营策略的变化,将从产品迭代和用户运营两个方面来分别进行论述。

通常我们去做一款产品,或者在原有产品中叠加一些功用,源于一个好点子的诞生。可是,怎么衡量这个点子的好坏?产品真正上线后,有哪些指标可以做数据统计分析?这些是数据部门需要考虑的。

当一个新产品、新功用的雏形诞生之时,我们应该考虑其有无可以衡量的假设性指标,有无一个机制可以做A、B的流量测试,而不是当产品真正上线之后,市场反响完满是随机工作,没稀有据监测究竟哪里会呈现问题。

而产品真正上线之后,还需要从外部或者内部拿到用户反馈和调研,收集后台的用户转化率等等数据。总而言之,就是将数据交融到产品的所有迭代流程中,构成反馈机制,让一切指标变得可衡量。

举例来说,以下是某银行产品的案例。

用电子银行APP做交易现在很常见,这个客户是一个城商行,典型场景是给买房的用户做借款,银行将房贷功用搬到线上,开发了一个“永续贷”的线上产品。

用户从下图页面进入产品查找小区,评价借款额度,最终提交借款请求。这个产品以前三年完成的借款量为280亿,这是一个十分大的金额。可是这款APP的产品主管是传统企业出生,没有太多的互联网思维。

细心分析这款产品的后台用户数据,会发现有72%的用户,在查找小区这个阶段流失。

这是为何?

因为在输入框中,原本的一句切口是“免费评价我的房子赚多少钱”。随后我们将这句话改为了“请输入你的小区名称”。看起来完满是零本钱的举动,却让该流程的转化率提高了4.24%,这意味着可以让平台添加超过10亿的流水。

再举一个案例,下图是一个互金产品的应用场景。互金行业的拉新本钱很高,而新用户来到平台之后,这款产品却需要用户完成18步,才干够完毕一个注册或者投资、借款流程。

因此,关于这样的平台,精密化运转变的十分重要。每个阶段的按钮设计、提示性言语,色彩等等,都需要用测试的方式,观测后台数据体现,重复调整,让每一步的提示都具有引诱性,尽量地减少用户流失。

第三个案例,是一家做豪华品的二手的电商平台。

这个案例中,通过数据驱动,乃至改变了平台的定位。这个平台最初在多渠道投放拉新。其间,汇聚诸多年青人群体的B站,流量体现优异,乃至加购车的概率也很高。可是很多用户却不行买,转化率不高;或者是下单了,可是复购率远远低于平台的均匀量。这些数据反映了事实上该电商平台的商品和B站用户群其实不符合。

可是该平台不想抛弃B站的流量,从B站人群画像分析来看,其用户群70%以上都是25岁以下的人群,这些人群特点或是学生,支付能力有瓶颈,购买轻奢产品能力不足。

该电商平台原本的轻奢产品定位,只能掩盖B站10%左右的用户,剩下的用户更多地重视快时尚产品。随即该平台对品牌定位做了调整,弱化了轻奢概念,强调个人好物,随即平台的转化率也有了大幅提高。

以上三个产品迭代类的案例,事实上都可以看到数据在运营过程当中发生的作用,无论是产品运营、内容运营、用户运营仍是活动运营,都离不开数据岗位。其最终意图也都是一致的,那就是向用户传递平台价值,最终完成转化。

坑位归因分析

这里提及一个概念——坑位的归因分析。

坑位的概念源于淘宝,今天我们在淘宝官网看到的轮播、banner、查找框等等,就是由固定方位衍生出来的坑位的概念,这些方位所展示的内容,是针对不同用户定向引荐的。

作为数据和运营岗位,有必要十分清楚哪个坑位关于平台的收入起到抉择性的作用,并投入最优质的商品和运营力气,以带来最优的转化。

以前我们关于渠道归因的概念很熟知,即便是大平台也需要不断地购买流量,渠道归因指代的就是关于流量质量的评价,而坑位归因则完全不同,我们可以看下图,来感受一下差异。

关于坑位的概念,我们举一个例子——一个小众的内容电商平台,方针用户群体是亚文化青年,该类人群大约有100—150万左右,该平台的营销方式是在微信大众号的文章中嵌入好的产品,引导用户到APP转化购买。

这个产品的很多站内坑位设计存在问题。

从产品页面来说,我们很熟悉“产品分类”这个页面,京东这样的大平台也会用分类。可是,这个电商平台的产品主管却觉得分类设计没有什么作用,为了存在而存在。

但事实上通过用户数据,也就是坑位的归因分析之后,会发现将平台所有贡献交易的用户进行排名,“分类”板块提供的流量排名第二(图中数据通过脱敏处理)。这个成果关于很多产品主管来说是“反认知”的,可是也让这个平台随后做了很多分类栏意图精密化调整。

此外,“查找要害词”的分析,关于产品和运营来说也适当重要,因为要害词代表着用户想要在这个平台得到什么。因此,查找要害词的提示词,会有一个排序,这个排序抉择了什么样的词语可以为平台带来最大的收益转化。

例如“牙”这个字,上述案例的这个电商平台中,后台数据反馈很多用户仅仅查找了“牙”这一个字就转化购买了,这说明平台的查找要害词做的其实不还。当用户输入要害字时,没有呈现他想要的联想要害词,用户进行的是一次模糊查找。因此,这个平台之后有多与查找要害词进行了梳理。

分析完以上案例,我们很容易感遭到,运营、产品等等岗位离不开数据岗位的辅助。

可是,往往运营与数据部门的合作,周期长,很多以前累积的数据无法有用沉淀。当新的创意活动需要多部门合作时,执行功率会变得很低。而一个良性的、可执行的运营分析闭环,需要数据部门可以做到极致,这建立在平台用户分层等工作都适当完善的基础上。

完善的用户分层工作,可以让运营在一次新的活动、新的产品或者项目中完成快速试错、快速迭代。

举个小例子:

某知名健身平台,每周都会推出一些课程。最近他们推出了一个产品针对腰椎劳损的人群,他们的方针人群是办公室白领,因为理论上来讲,白领每天坐八九个小时,关于这样的课程一定有需求。但事实上,针对这部分人群的定向推广效果其实不抱负。

分析数据指标,发现报了这个新产品课程的人,都有一个共性的数据指标:BMI肥壮指标。胖子腰椎接受的压力比较大,所以会有脊椎的劳损状况,这些人群才是真实的方针人群。

这个案例通知我们,数据部门需要可以在用户分层上做到极致,可以关于每个用户标签进行实时的统计。关于用户标签的分类,文章最初的时分我们有举例。

这里更需要强调的,是用户标签是在事实变化的,因为用户的行为数据是不断地更新和累积的。我们需要打造数据驱动迭代的闭环。

在这个闭环中,当用户把产品加入了购物车半小时,却迟迟不付款,你的体系可以触发一条APP或者短信推送。或者做一场活动,从执行到效果评价,都能稀有据反馈好坏。

总结一下,数据部门的工作事实上比较苦和累,可是一套体系化流程的建立,将让日后的产品、运营工作事半功倍。

 

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议


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