數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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建立數(shù)據(jù)化用戶運營的必要性一是在于定量衡量你工作的價值,二是實現(xiàn)精細(xì)化運營的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

流程化和精細(xì)化為每個運營人員都要具備的基本思維,如果說流程化的思考是運營人員對運營目標(biāo)的定性思考,那么數(shù)據(jù)化就是對就是對這個目標(biāo)實現(xiàn)路徑和效果的定量描述,它將你的工作思路落實在具體的數(shù)據(jù)指標(biāo)上以衡量你的工作效果和目標(biāo)實現(xiàn)情況。

建立數(shù)據(jù)化用戶運營的必要性一是在于定量衡量你工作的價值,二是實現(xiàn)精細(xì)化運營的基礎(chǔ),比如后文提到的建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的用戶分層分類和用戶畫像就是精細(xì)化運營的前提。

數(shù)據(jù)化用戶運營是利用用戶運營的思路,結(jié)合數(shù)據(jù)分析的思想,業(yè)務(wù)指導(dǎo)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù),實現(xiàn)對用戶的精細(xì)化運營,這是數(shù)據(jù)化用戶運營的核心思想。用戶運營數(shù)據(jù)化的循環(huán)流程如下:用戶數(shù)據(jù)收集—構(gòu)建用戶數(shù)據(jù)化運營指標(biāo)體系—數(shù)據(jù)驅(qū)動運營。

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

一、用戶數(shù)據(jù)收集

用戶數(shù)據(jù)的收集主要收集包括用戶基本數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)和用戶流量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)。

用戶基本數(shù)據(jù)指的是用戶的靜態(tài)數(shù)據(jù),包括性別、年齡、地區(qū)、工作等,這類數(shù)據(jù)描述了用戶是誰,主要靠基本信息填寫來實現(xiàn)。用戶行為數(shù)據(jù)是用戶在產(chǎn)品上一系列操作行為的集合,哪個用戶在哪個時間點、哪個地方以哪種方式完成了哪類操作,包括用戶瀏覽、購買、內(nèi)容貢獻(xiàn)、邀請傳播、社交等行為,這類數(shù)據(jù)描述了用戶干了什么,主要靠數(shù)據(jù)埋點來實現(xiàn)。用戶流量數(shù)據(jù)是用戶的來源,是基于用戶訪問的網(wǎng)頁端產(chǎn)生的,包括設(shè)備、運營商、端口、時間等,這類數(shù)據(jù)描述了用戶從哪兒來。不過目前的流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計主要來源于GA、百度統(tǒng)計等第三方工具,無法記錄在數(shù)據(jù)庫中,也就是還做不到與上述提到的用戶基本數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)一一對應(yīng)。

以上數(shù)據(jù)都是從產(chǎn)品或第三方工具里得到的原始數(shù)據(jù),要實現(xiàn)運營目標(biāo)還需要在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上做數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析,結(jié)合運營目標(biāo)和路徑構(gòu)建數(shù)據(jù)化運營指標(biāo)體系。

二、構(gòu)建用戶數(shù)據(jù)化運營指標(biāo)體系

如果你不能用指標(biāo)來描述業(yè)務(wù),那么你就不能有效增長它。那么在本環(huán)節(jié)要做的就是將你的業(yè)務(wù)指標(biāo)化。數(shù)據(jù)指標(biāo)不是恒定不變的,它依托于你產(chǎn)品的業(yè)務(wù)流程或功能流程,和目標(biāo)及目標(biāo)實現(xiàn)路徑密切相關(guān)。

用戶運營的目的是較大化提升用戶價值,如果你是電商產(chǎn)品,那你的目的就是讓用戶付費購買商品,如果你是社區(qū)產(chǎn)品,那你的目的就是讓用戶貢獻(xiàn)傳播內(nèi)容。但是產(chǎn)品目標(biāo)和用戶價值的實現(xiàn)是個循序漸進(jìn)的過程,也是個動態(tài)演變的過程,有的從潛在用戶注冊成為活躍用戶,有的從活躍轉(zhuǎn)為流失,也有的從流失回流到活躍。

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

上圖中橙色是用戶狀態(tài)的動態(tài)演變,紅色是運營目標(biāo)。沿著目標(biāo)–途徑–效果的運營思路,數(shù)據(jù)分析就是將你的目標(biāo)拆分后表現(xiàn)在具體數(shù)據(jù)指標(biāo)上作為核心考察指標(biāo),利用數(shù)據(jù)對目標(biāo)實現(xiàn)途徑的監(jiān)測來評價效果,對比當(dāng)初設(shè)立的核心考察指標(biāo),來判斷、驗證、修正、優(yōu)化工作途徑,達(dá)到更好更快的效果。依照此思想,我們構(gòu)建如下數(shù)據(jù)化運營指標(biāo)體系,每個體系下都包含有一系列相關(guān)的指標(biāo)。指標(biāo)體系的構(gòu)建都是在第一部分收集的用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過數(shù)據(jù)處理、加工來實現(xiàn)的。

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

1.在從潛在用戶變?yōu)樽杂脩舻睦颅h(huán)節(jié),我們要做的是對拉新渠道及在各渠道上采用的推廣策略的分析,通過數(shù)據(jù)指標(biāo)評估渠道質(zhì)量,優(yōu)化渠道推廣策略。數(shù)據(jù)指標(biāo)主要包括新增用戶數(shù)、用戶獲取成本,新用戶留存率。

新增用戶數(shù):新增用戶是指安裝應(yīng)用后,首次啟動應(yīng)用的用戶。按照統(tǒng)計時間跨度不同分為日、周、月新增用戶。新增用戶量指標(biāo)主要是衡量營銷推廣渠道效果的最基礎(chǔ)指標(biāo);

用戶獲取成本:對于付費渠道反應(yīng)渠道的轉(zhuǎn)化率。

新用戶留存率:反應(yīng)新增用戶的質(zhì)量,與目標(biāo)用戶的契合度。另外對于成熟版本的產(chǎn)品,如果用戶留存率有明顯變化,則說明用戶質(zhì)量有明顯變化,很可能是因為推廣渠道質(zhì)量的變化所引起的。

渠道A: SEM

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

渠道B: 微博

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

2.針對注冊用戶和活躍用戶的促活留存環(huán)節(jié)是運營人員的最主要工作之一,我們?nèi)粘K龅挠脩舴謱臃诸?、用戶成長激勵體系等都是在這個環(huán)節(jié)做的,體現(xiàn)在數(shù)據(jù)上我們可以設(shè)立的指標(biāo)體系包括了解用戶規(guī)模和質(zhì)量的體系,了解用戶參與度(使用深度)的體系和了解用戶屬性的用戶畫像體系。

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

(1)用戶規(guī)模和質(zhì)量

活躍用戶指標(biāo):活躍用戶指在某統(tǒng)計周期內(nèi)啟動過應(yīng)用(APP)的設(shè)備數(shù)?;钴S用戶是衡量應(yīng)用用戶規(guī)模的指標(biāo)。通常,一個產(chǎn)品是否成功,如果只看一個指標(biāo),么這個指標(biāo)一定是活躍用戶數(shù)?;钴S用戶數(shù)根據(jù)不同統(tǒng)計周期可以分為日活躍數(shù)(DAU)、周活躍數(shù)(WAU)、月活躍數(shù)(MAU),產(chǎn)品類別不同統(tǒng)計周期也不一樣。

新增用戶指標(biāo):新增用戶量指標(biāo)在前面說過是衡量推廣渠道效果的主要指標(biāo);另外新增用戶占活躍用戶的比例也可以用來用于衡量產(chǎn)品健康度。比例過高時要特別關(guān)注留存率。

用戶留存率指標(biāo):用戶留存率是指在某一統(tǒng)計時段內(nèi)的新增用戶數(shù)中再經(jīng)過一段時間后仍啟動該應(yīng)用的用戶比例。用戶留存率可重點關(guān)注次日、7日、14日以及30日留存率。留存率一方面反映用戶質(zhì)量,一方面也反映產(chǎn)品吸引力。留存率出現(xiàn)異常時可在這兩方面查找原因。

用戶構(gòu)成指標(biāo):用戶構(gòu)成是對統(tǒng)計周期內(nèi)活躍用戶的構(gòu)成進(jìn)行分析,以周活躍用戶為例,周活躍用戶包括本周回流用戶、連續(xù)活躍n周用戶、忠誠用戶等,有助于通過新老用戶結(jié)構(gòu)了解活躍用戶健康度。

單用戶活躍天數(shù)指標(biāo):是在統(tǒng)計周期內(nèi),平均每個用戶在應(yīng)用的活躍天數(shù)。如果統(tǒng)計周期比較長,如統(tǒng)計周期一年以上,郡么,每個用戶的總活躍天數(shù)基本可以反映用戶在流失之前在APP上耗費的天數(shù),這是反映用戶質(zhì)量尤其是用戶活躍度很重要的指標(biāo)。

(2)用戶參與度

用戶參與度體系是衡量用戶活躍度的重要指標(biāo)體系?;钴S在不同的產(chǎn)品中的定義不同,如電商產(chǎn)品中的活躍可以定義為購買,社區(qū)產(chǎn)品中的活躍可以定義為內(nèi)容貢獻(xiàn)。因此下面的三個指標(biāo)在不同的產(chǎn)品中可以做不同演化。

啟動次數(shù)=購買次數(shù)=內(nèi)容貢獻(xiàn)次數(shù);

最近一次使用=最近一次消費=最近一次內(nèi)容貢獻(xiàn);

使用時長=消費額=內(nèi)容貢獻(xiàn)量;

使用時間間隔=購買頻率=內(nèi)容貢獻(xiàn)頻率。

啟動次數(shù):指在某統(tǒng)計周期內(nèi)用戶啟動應(yīng)用的次數(shù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,一方面要關(guān)注啟動次數(shù)的總量走勢,另一方面,則需要關(guān)注人均啟動次數(shù),即同一統(tǒng)計周期的啟動次數(shù)與活躍用戶數(shù)的比值,如人均日啟動次數(shù),則為日啟動次數(shù)與日活躍用戶數(shù)的比值,反映的是每天每用戶平均啟動次數(shù)。

最近一次使用:用戶最近一次使用距離現(xiàn)在的時間,通過維度和分布的分析,也可在一定程度上反應(yīng)活躍度。

使用時長:指在某一統(tǒng)計統(tǒng)計周期內(nèi)所有從APP啟動到結(jié)束使用的總計時長。使用時長還可以從人均使用時長(使用總時長和活躍用戶數(shù)的比值)、單次使用時長(使用總時長和啟動次數(shù))等角度進(jìn)行分析,是衡量產(chǎn)品活躍度、產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)。

使用時間間隔:使用時間間隔是指同用戶相鄰兩次啟動的時間間隔。我們通常要分析使用時間間隔分布,一般統(tǒng)計一個月內(nèi)應(yīng)用的用戶使用時間間隔的活躍用戶數(shù)分布。也可以通過不同統(tǒng)計周期(時間點不同,但跨度相同)的使用時間間隔分布的差異,以發(fā)現(xiàn)用戶體驗的問題。

訪問頁面:訪問頁面數(shù)指用戶一次啟動訪問的頁面數(shù)。我們通常要分析訪問頁面數(shù)分布,即統(tǒng)計一定周期內(nèi)(如1天、7天或30天)應(yīng)用的訪問頁面數(shù)的活躍用戶數(shù)分布,如訪問1-2頁的活躍用戶數(shù)、3-5頁的活躍用戶數(shù)、6-9頁的活躍用戶數(shù)、10-29頁的活躍用戶數(shù)、30-50頁的活躍用戶數(shù),以及50頁以上的活躍用戶數(shù)。同時,我們可以通過不同統(tǒng)計周期(但統(tǒng)計跨度相同,如都為7天)的訪問頁面分布的差異,以便于發(fā)現(xiàn)用戶體驗的問題。

在以上用戶參與度指標(biāo)中,我們可以選取一個可以反映主運營目標(biāo)的指標(biāo),如消費額,搭建用戶等級模型(用戶分層),也可以選取多個相關(guān)指標(biāo),如最近一次消費時間R,消費頻率F,消費額M搭建常用的RFM用戶模型。

作用在于可以根據(jù)構(gòu)建出的模型中的不同等級(用戶分層)或不同區(qū)域(RFM模型)的用戶的特征制定針對性的運營策略或制定層級間轉(zhuǎn)化的用戶激勵體系。

以問答社區(qū)為例,主要KPI是內(nèi)容數(shù)量和質(zhì)量,體現(xiàn)在用戶所貢獻(xiàn)內(nèi)容獲取的認(rèn)可數(shù)上,通過數(shù)據(jù)收集整理得出用戶認(rèn)可數(shù)分布如下,我們以用戶認(rèn)可數(shù)為指標(biāo)建立用戶分層。

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

可以看出分布近似于對數(shù)正太分布,通過類似分布直方圖定義第一,第二,第三四分位點作為臨界值,將用戶劃分為普通用戶、內(nèi)容生產(chǎn)者、內(nèi)容貢獻(xiàn)者和大V四個等級用戶。

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

當(dāng)用戶量足夠大時,每一層用戶等級里的用戶特征也表現(xiàn)出很大差異性,比如內(nèi)容貢獻(xiàn)者一層里,有人以發(fā)表文章為主,頻率低,單篇認(rèn)可數(shù)高;有人以問答為主,頻率高,單篇認(rèn)可數(shù)低;這就結(jié)合RFM模型對每一層內(nèi)用戶再做細(xì)分。

再比如有人是3年以下,有人是5年以上,有人喜歡社交類內(nèi)容,有人喜歡電商類內(nèi)容,這就就可以結(jié)合下文介紹的用戶畫像對用戶做更精細(xì)屬性描述,做到更精細(xì)化運營的效果。

數(shù)據(jù)化用戶運營的示例分析

RFM模型

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