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      4個類別,看懂數據分析如何驅動運營!

      發布時間:2021-07-01 17:33   瀏覽次數:次   作者:諸葛君


      想當年,還沒有接觸運營工作的適合,我以為我的工作內容是這樣的:

       

       

       

      早晨到公司看各種數據報表,各項指標良好,已經超額完成了任務,然后開始寫下一階段的運營計劃;中午吃個飯,然后午休;下午和用戶聊聊天或者寫寫宣傳文案,19點準時下班回家。

       

       
      然而,現實和理想之間總是著太大的差距。現實運營工作中,從早忙到晚,不停地穿梭在各種會議之間,不停地解決工作中遇到的麻煩。
       

       

      早上到公司發現數據不達標,連忙做數據分析;分析一半,到了領導組織的開會時間;會議結束時已經12點,趕快叫個外賣;午飯后剛準備把數據分析做完,領導臨時發起了一個會議,針對今天數據不達標,叫來相關的人員進行批評;會議結束后的兩個小時終于做完了數據分析,趕緊寫一份報告發給領導,抄送產品團隊和運營團隊。
      產品經理看到郵件后非常不開心,過來找你理論。你倆對了半小時的數據,產品經理終于承認自己更新的版本有一個小漏洞,導致今天的數據不達標。再看著日歷上的安排,活動規劃還沒寫完。剛準備寫活動規劃,領導針對產品的小漏洞召開緊急會議,產品經理和運營人員必須參加。會議結束時已經19點,其他人已經下班回家,你還要寫活動規劃。再想想第二天需要與設計人員要排期、向管理層要資源、跟產品經理對進度等。。。。

       

       
      運營是一個理性和感性相結合的崗位。感性的人可以做好活動運營,可以做好用戶運營,反而容易失去大局觀;理性的人可以做好流程規劃,可以做好數據運營,反而很難做成超出用戶預期的活動和文案。很多時候,我們需要在理性和感性之間進行權衡。
       
      運營工作離不開數據的指導,特別是目前進入精細化運營時代,運營人員離開了數據分析做運營上的決定,與賭場中的賭徒并沒有太大的差別;運營人員更不能為不符合預期的結果找借口,而是要基于數據統計分析實事求是地撰寫運營計劃復盤;所以,運營人員不能把運營方案寄托在感覺之上,而應該建立在理性的數據分析之上。
       

      01

      產品運營需要通過數據找出波動背后的原因;

       
      在產品的不同階段,關注不同的指標。產品上線初期,亟待獲得市場的反饋,并通過得到的數據驗證最初產品的構想,為產品下一步發展找到具體的方向。
       
      產品發展到一定階段開始遇到瓶頸,增長曲線趨于平緩,需要通過收集產品的數據,找到下一個突破口。
       
      一直運轉良好的業務,某天突然出現下滑或者激增,通過數據評估產品改版(新功能)效果,發現產品改進關鍵點,構建用戶畫像,通過數據挖掘用戶留存的關鍵行為,以便開展精細化運營,優化用戶體驗,發現業務運營中存在的問題,運營效果分析、ROI分析,數據總結與向上匯報。
       

       

      比如之前某款工具類產品的初期,后臺數據反饋用戶安裝后3分鐘內的卸載率很高,通過分析用戶行為路徑數據發現,產品需要運行3~5分鐘才能產生效果,而用戶期待安裝后立刻看到效果,導致用戶以為安裝的產品有缺陷,于是卸載了產品。于是,在產品安裝后新增了一句提示語:“等待5~10分鐘,您就能看到效果。”也正因此,用戶的留存率提升了36%。

       

       

      02

      渠道運營人員需要通過數據衡量渠道的價值;

       
      互聯網的渠道有很多,到底哪個渠道對于產品的價值最高?現在各個平臺的規則不斷完善,免費流量的獲取難度逐漸增大。
       
      單個流量越來越貴,因此運營人員通過渠道獲取用戶更要著重于數據分析,不然會造成產品不錯的假象。
       
      每個平臺都可以算作一個渠道,因此互聯網的渠道多到數不過來。那么,企業如何根據自己的產品特性,從眾多渠道中選出合適的渠道呢?運營人員可以從產品屬性、用戶屬性、掌握情況、時間周期4個維度進行考量。
       

       

      對于推廣App來說,SEM就不是好渠道,因為沒有根據自己的產品特性選擇合適的渠道。根據用戶下載App的習慣,App最好的推廣方式是ASO(應用商店的優化),也可以通過DSP方式投放,根據用戶屬性選擇渠道對應的用戶數據包投放廣告。

       

       
      如果通過渠道獲取的新用戶數多于流失的老用戶數,那么看似產品的用戶總量在不斷增加,但本質上是產品不受喜愛或渠道質量不行。所以,運營人員在通過渠道獲取用戶時要計算次日留存率或7日留存率,分析產品是否受歡迎、渠道是否滿足業務需求,把流量價值最大化。
       
      無論選擇哪個渠道,最終目的都是為了轉化用戶,完成企業的業務目標。其中,能夠獲得用戶并直接形成轉化的渠道是最優選擇渠道。

       

      • 如果你的目標是為了增加產品使用人數,那么圍繞拉新工作設置運營流程的轉化節點需要重點考慮。
      • 如果你的目標是完成產品的銷售額,那么擴大投放用戶群體并優化購買流程需要重點考慮。

       

       
      通過渠道拉新或利用運營技能轉化用戶的過程,每個節點都會影響最終的結果。所以,從渠道到轉化的每個節點都應該做好數據統計工作,支撐后續的數據分析并優化節點的轉化率。
       

      03

      活動運營人員需要通過數據判斷活動是否成功;

       
      電商平臺的“38女王節”“618年中大促”“雙十一”“年貨節”等這些我們在日常生活中經常接觸到的場景都是活動?;顒舆\營對短時間內拉動相關指標增長非常有效?;顒宇愋涂煞譃槿粘L嵘钴S度的活動、完成銷售額的促銷活動、挽回老用戶的召回活動等。
       
      活動開展過程中,運營可以看的數據有訪問數據PV/UV、活動參與數、頁面登陸數、中獎數、兌獎數、活動轉化人數/金額,以及用戶信息等。運營對活動數據進行實時監控,及時了解活動實時走向,一旦活動出現任何問題,立馬知道問題出現在哪里,下一步該怎么調整。
       
      活動需要推廣,推廣就會涉及到活動投放渠道。運營在活動運營過程中,需要對渠道轉化數據進行采集和分析。運營要根據多個指標來對分析每個渠道帶來的轉化率,比如哪個渠道帶來的用戶更精準,每個渠道帶給app應用的用戶成分(老用戶占比多少,新用戶占比多少,轉化率如何等)。運營人員通過對比活動投放渠道的數據,確定哪個渠道能夠為app活動吸引來更更多新用戶且用戶質量高。
       
      活動結束后,對整個活動數據進行復盤很關鍵。有多少人參加了活動,活動給app帶來多少流量,這些流量能夠給app每天帶來多少新注冊用戶,每個用戶的成本是多少,每個渠道的效果分別是怎樣等等。
       

      04

       

      用戶運營人員需要通過數據建立用戶分層分析用戶的關鍵性行為;

       
      運營人員要做到比用戶更懂用戶。用戶數量和用戶價值是產品的核心指標,只有龐大的用戶數量和高用戶價值才能支撐起商業模式,所以用戶運營是企業中比較核心的工作。運營人員需要對用戶做深度分析后,才能決定采用何種運營技能。
       
      用戶運營通過各種屬性將用戶分層,如渠道、地域、性別、年齡、設備、RFM模型、用戶行為節點等,用數據判斷哪種屬性下的用戶對業務的價值更大。目前,在運營文章中常見的用戶分層模式為RFM模型。
       

       

      • 最近一次消費 (Recency)
      • 消費頻率 (Frequency)
      • 消費金額 (Monetary)
         

       

       
      我們根據RFM模型可以總結一句話:用戶在平臺上一共消費了多少次,花了多少錢,最后一次消費是什么時候。
       
      按照RFM模型對用戶進行分組,可以根據不同人群的特點采用不同的運營技能。根據這3個指標分析用戶的行為數據,可以把用戶分為重要價值用戶、重要發展用戶、重要保持用戶、重要挽留用戶、一般價值用戶、一般發展用戶、一般保持用戶和一般挽留用戶。
       

       

      如果用戶最后消費的時間比較近,消費頻率比較高,消費金額也比較高,屬于重要價值客戶,也就是產品的骨灰級粉絲;
      如果用戶最后消費的時間比較近,消費頻率不高,但消費金額很高,屬于重要發展客戶,需要引導他們增加消費頻次;
      如果用戶最后消費的時間比較遠,消費頻率比較高,消費金額也比較高,說明用戶已經很久沒有登錄平臺,有流失的風險,屬于重要保護客戶;
      如果用戶最后消費的時間比較遠,購買的頻次比較少,但消費金額比較大,說明用戶即將流失或已經流失,需要進行挽回,屬于重要挽留客戶;
      如果用戶最后消費的時間很近,購買頻次不高,購買金額也不高,屬于一般發展客戶,需要做好引導工作;
      ······

       

       
      運營人員需要把控產品生命周期和用戶生命周期,在不同的周期采取不同的運營技能,只有這樣才能做出更好的效果。
       
      無論你運營的產品有多么豐富的功能,運營工作就是把產品最好的一面展現給用戶,吸引用戶使用產品,拿到用戶的數據之后,通過數據分析可以給用戶提供更好的服務,讓用戶在生活或工作中對產品產生依賴。
       
      一般大中型企業的各種運營條件相對成熟,運營人員做出好結果的可能性較大;小企業或大企業的孵化團隊沒有基礎的運營條件,而且運營資源奇缺,運營人員經常做出不符合預期的結果,尤其是活動運營人員。
       
      如果結果與預期不符,運營人員不要驚慌,可以暫時擱置其他人對你能力的質疑,先腳踏實地做好復盤工作,通過統計和分析運營過程中的數據判斷哪個環節出了問題,需要優化;哪個環節做得比較好,需要繼續保持,為下一次運營工作做準備。
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