运营数据分析及优化

时间:2016-10-10 00:00:00 返回
作者:张溪梦 Simon
链接:http://www.zhihu.com/question/28412921/answer/111102266
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我们刚刚做完十二期公开课「用数据分析做运营增长,你需要做好这 4 个方面」,本文会分别从流量运营、用户运营、产品运营、内容运营四个方面,来给大家讲解「数据运营是什麽」。
公开课的讲师为我们的数据分析师范芊芸。

文 / 范芊芸

运营是一门艺术,更是一门技术。

过去,“流量为王”的理念使得运营人员的职责聚焦在拉新上。随着市场环境的变化,运营的渠道和方式不断增加,运营有了更加细致的分类。精细化运营的大背景下,如何用数据分析来解决流量运营、用户运营、产品运营和内容运营中的增长问题,今天将和大家分享我们在数据运营方面的实战心得。
| 流量运营:多维度分析,优化渠道

流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营,仅仅关注 pv、uv 等虚荣指标,在精细化运营的今天是远远不够的。


1. 流量指标体系

我们需要通过多维度指标判断基本的流量情况,包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标。量级指标涉及不同平台,Web 端主要看访问量、pv 和 uv,App 主要看启动次数、DAU 和 NDAU。基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数(即访问深度)和跳出率等,通过这些指标可以判断用户的活跃度。产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中,在不同的产品生命周期中,访客的类型是有差异的。
一名优秀的运营人员,应该熟悉自己产品的流量概况。通过 GrowingIO的【概览】页面,运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势,方便评估过去和预测将来趋势。


2. 多维度的流量分析

在网站流量分析中,主要从访问来源、流量入口、广告等角度切入。

首先,访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交媒体等。在这个分析框架下,需要一层一层拆解,具体到每一个渠道进行流量分析。
以 GrowingIO 的博客为例,这是一个内容运营的子站,上面有很多数据分析和增长黑客的文章。我们通过访问来源分析发现,相比于渠道一和渠道二,从微博渠道过来的用户数量和质量都偏低,这提醒我们需要优化内容渠道。

其次是落地页,落地页是用户到达你网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面,一般会有较高的跳出率。

最后,广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式(点击、弹窗、效果引导)和销售分成等,我们需要通过多维度的分析来优化广告投放。

上面的三个角度主要是在 web 端的分析,对于 App 分析,需要考虑分发渠道和 App 版本等因素。


3. 转化漏斗分析

在增长模型中,流量进入后,还需要进一步激活和转化,而激活是需要一定的流程和步骤的。使用 GrowingIO 的【漏斗】功能,可以清晰展示每一步的转化情况。
以上图为例,我们分别对转化的每一步进行分析,发现第一步到第二步的流失率最高,需要针对性优化。对不同渠道进行转化率分析,发现来至百度品牌专区的(http://bzclk.baidu.com)的转化率高达 44%,而其他渠道的转化率不足 3%。


4. 渠道优化配置

在进行一系列的流量分析和转化分析后,我们可以进行相对应的策略制定,具体方式包括搜索词、落地页、广告投放优化等等。

对于成本低、质量高的渠道需要加大投放,对于成本高、质量高的渠道需要评估成本,对于质量低的渠道也需要做好评估。总体上,根据成本、流量转化等综合情况,对渠道配置进行整体管理和调优。

| 用户运营:精细化运营,提高留存

如果说流量运营解决的是用户从哪里来的问题,那么用户运营就是建立和维护与用户的关系。


1. 精细化运营

用户在产品上的交互行为很多,我们可以通过用户的行为对用户进行分类;然后根据不同群体的特征,进行精细化运营,促进用户的回访。

以论坛为例,用户在论坛上的行为包括:访问、浏览帖子;回复、评论;发帖;转发,分享等等。我们对用户的每一类行为建立行为指数,例如根据用户的转发、分享等行为建立“传播行为指数”,通过这些指数给用户分类。如此一来,论坛上的用户被分为 4 个维度:A 浏览类、B 评论类、C 传播类和 D 内容生产类。用户可能只有一个标签指数,也可能很跨多个指数维度。
用户运营中,可以根据这些标签进行分类。比如 UGC 论坛,需要保持 D 类(内容生产类)用户的活跃度和增长率;同时在论坛推广传播中,需要对 C 类(传播类)用户进行刺激,扩大内容的传播力和影响力。

2. 提高用户的留存

互联网产品一般都关注用户的留存,只有用户留下来了,才能进一步去推动变现和传播。留存分析一般采用组群分析法,即对拥有相同特征的人群在一定时间范围内进行分析。
上图展示的 GrowingIO 的留存图,横向比较展示了每周新增用户在后续各周的留存率,竖向比较展示了不同周的新用户在今后一段时间的留存表现。

留存时间及周期,和产品体验完整周期有关,不同的业务和产品一般有着不同的时间群组划分方法。比如高品类产品的日留存更好反映用户与产品的关系,而工具类的周留存就比日留存更加具有业务意义。

通过时间维度的分析发现用户留存的变化趋势,通过行为维度的分析发现不同群组用户的差异,找到产品或运营的增长点:这是用户运营非常重要的一点。


| 产品运营:用数据来分析和监控功能


产品运营是一个非常大的话题,很多运营和产品都是围绕产品来做的。


1. 监测异常指标,发现用户对你产品的「怒点」

产品大的流程中,存在很多小的功能点,用户的体验就是建立在这些小的功能点上;就是这些小的功能点的使用情况,成为我们每一步转化的关键。

以注册流程为例,一般需要手机验证。发送验证码是其中一个关键的转化节点;当用户点击重新发送的次数激增时,可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户”怒点“所在,无法及时收到手机验证码。通过对关键指标的监测,便于我们及时发现问题所在,及时修复。


2. 通过留存曲线检验新功能的效果

对于上线一段时间的产品,有时候会添加新功能。上线后,需要评估新功能的效果,是否满足用户的核心需求,能否给用户带来价值。
通过 GrowingIO 的留存曲线,我们不难发现该新功能第一天使用过的人之后持续使用的比例很低,这说明此功能并没有很好地解决用户问题;这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考。


| 内容运营:精准分析每一篇文章的效果

什么是内容运营?很多人认为,内容运营就是编辑文章、发帖子,其实这是片面的。

在做内容运营之前,需要明白你的内容是作为一个产品(如知乎日报)出来,还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位,才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果,我们需要对用户的需求进行分析,例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播的比例等。


1. 内容的类别

以 GrowingIO 的技术博客为例,该博客属于 PGC 模式。博客中的内容有不同分类,为了降低用户获取信息的成本,我们在博客首页设计了不同板块的入口,包括左侧分类导航、中部文章推荐和右侧热点推荐。
我们发现用户主要通过左侧的导航栏和中间的推荐阅读文章,较少点击右侧的热点推荐。所以,在移动端的始终,我们取消了右侧的热点推荐,仅保留了分类导航和中间的推荐。既节省了空间,又最大化满足了用户的内容需求。
同时,我们也对分类导航栏的内容进行了分析,发现用户对【案例分析】的内容最感兴趣,这对我们今后的内容选择是一个非常好的启发。


2. 基于用户的推荐

内容运营中的推荐,有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户,都有自己喜欢的内容和类别,当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候,效率肯定会更高。
同样以 GrowingIO 的博客为例,我们通过对访问用户的文章点击情况进行统计,得到了上述表格的结果。显然,用户 8 对”增长秘籍“有着自己的偏好,用户 6、7、9 对「案例分享」文章更青睐。那么在实际的内容推送中,我们可以对用户 8 推送增长秘籍类文章,向用户 6、7、9 推送案例分析的文章,其他用户无差别推送。


| 数据驱动的精细化运营

近年来流行的「Growth Hacker」的核心,其本质就是通过技术创新和数据分析,实现精细化运营,达到增长的目的。一个优秀的数据运营人员,应该具备数据驱动的思维,掌握一定的数据分析工具。在实际业务工作中,不断从数据中提出问题,不断尝试,用数据来优化运营策略,进而实现客户和业务的增长。


注:本文中「漏斗」等数据产品截图,来自 GrowingIO 官网 硅谷新一代数据分析产品

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