数据分析对于运营者来说至关重要!

2018-07-14 14:07:06 2015

       做运营工作的人其实核心工作也就是两项,分别是流量建设与用户维系,而用户维系又可以分为用户运营、活动运营与内容运营。想要评判及提升上述几项能力优劣的方法即在于——数据分析。可见,数据分析的重要性。



一、流量运营的数据分析


       流量运营指的是通过推广、扩散、营销、活动,提升网站的流量指标,通常所说的PV、UV、注册转化、SEO流量运营需要关注的事。


1. 流量的转化漏斗


       流量的重要性已经不言而喻,流量越大,进入漏斗的用户就越多,可转化的基础用户量就越大。如果转化率到达瓶颈,那么持续而庞大的流量将会是一个网站、一个产品能够长久运营下去的关键因素。因此,将各个环节的留存数据进行汇总,并分析每一个渠道的流失漏斗,能够很好地找到漏斗中不足的一环,查缺补漏。


2. 流量性价比的评估


       通过不同渠道间的效果对比以选择更好的渠道,是流量运营的重要工作。对比分析各渠道的留存指标、流失指标、收入指标等,通过图表数据筛选出最适应产品的渠道源,从而调整资源投入倾向,提高投入产出比。




3. 流量用户人群匹配度的评估


       从长远来看,只有吸引来的用户与产品目标用户的匹配度足够高时,才能地运营好这批用户。因此需要在不同阶段对不同渠道的用户进行画像解构,制定针对目标用户的推广方案。如果有化运营的条件,也可以分版本或分活动地对不同用户进行维护。


二、用户运营的数据分析


       有了流量、有了用户之后,运营的大部分工作就是持续有效地推动用户的活跃与留存,并发现有价值的、甚至高价值的用户,因为这些用户会持续为产品带来价值、产生收益。


       用户运营即是依据用户的需求,制定运营方案或是运营机制,以提高用户的活跃、留存与付费。用户运营现在已发展到针对不同类型的用户,进行有针对性的运营策略的阶段。具体来说,就是去引入新用户、留存老用户、保持用户活跃、促进用户付费、挽回流失或者沉默的用户。


1. 用户画像的建立


       你的用户是男性多还是女性多,他们分布在什么样的年龄层次,集中于哪些省份,他们受教育程度如何,兴趣点有哪些,等等这些都是做基础用户分析的指针,而对基础用户的分析会决定运营人员应当采用何种运营策略、使用何种运营工具、发布哪些运营活动和内容。


2. 活跃、留存、付费的分析


       除此之外,用户运营还需要做的就是去了解用户的规模以及增长或衰退情况,并进行适当的用户分层。新用户有多少、老用户又有多少、每日增长规模如何、用户处于怎样的生命周期。明确了这一点,才能了解产品处于什么样的阶段,用户处于什么样的阶段,然后才能了解对用户进行运营的目标所在,从而选择合适的运营方式。



3. 用户行为分析与转化


       通过对用户行为数据的分析,灵活运用事件分析模型、留存模型、转化漏斗。了解用户为什么来、为什么走、为什么活跃、为什么留存。对新用户的增长,已有用户的活跃和留存,活跃用户促付费,流失用户的挽回都有对应的措施,让所有的决策有迹可循而不是“拍脑袋”,才能真正提升活跃、留存和付费。



三、活动运营的数据分析


1. 什么是活动运营?


       活动运营的主要工作是通过开展独立活动、联合活动,从而拉动某一个或多个指标的短期提升。对于互联网产品来说,活动运营人员是标准配置,因为活动是用户感知最的一项工作。活动运营承担很多职责,可以达成目标也多。活动可以为产品探路,很多产品的功能可以从活动中总结和提炼。


       比如:一个电商网站发现促销打折的活动很受用户喜爱,那么它就可以将它固化成:团购系统、优惠券体系、秒杀功能等系统模块。


       比如:一个社区网站发现邀请活动可以有效的拉动注册用户,那么它就可能将这类活动固化成:推广员机制;

   

       比如:一个产品发现可以用签到等手段活动提升用户的持续活跃,用户行为,那么它就可能将这类活动固化成:任务系统等等。


       活动运营的内容相当丰富,文案撰写、流程的设计、规则的制定、成本控制、收益预期、A/B测试实施、效果评估与总结、活动固化等等。策划向的内容则会更多,这里就不赘述,重点指明和数据分析相关的内容。


2. A/B数据测试


       A/B测试的目的就是通过数据优化运营和产品的逻辑,想个主意,做出原型,测试定型。比如:测试某个新玩法是否能提高留存,让大家爱不释手。产品同学吹的再天花乱坠也没用,最终还是需要用户来验证。


       运营的目标就是利用A/B测试验证,通过数据决定版本是否符合预期。减少损失,增大收益。运营需要的是能不断做出验证的小而精的东西。


       如何验证?


       主要方法就是AB测试。



3. 口碑分析与留存分析


       通常情况下,活动设计的好坏,第一时间就会从用户的舆情中反映出来,结合舆情数据表现综合分析,往往能达成优化产品的目的。同样的,活动本身的参与留存情况也能反馈出活动设计的成功与否,这将为活动的固化提供良好的判断依据。


四、内容运营的数据分析


1. 什么是内容运营?


       内容运营是指通过采集、创造、组织、呈现内容,从而提高互联网产品的内容价值。创造出对用户粘性、用户活跃产生促进作用的运营内容。



       从整套内容运营的逻辑来看,可以简化为4个步骤:


       创作内容(采集或者原创,并编辑成文);


       推荐和专题制作;


       找到需要这些内容的人,并且把内容推送给他们;


       根据数据和用户反馈,进行调整与优化。


2. 活跃、互动的分析


       内容运营是一个讲究文案功底的工作,它对任职人员的思路灵活度、创意、逻辑都有要求。载体相比过去也有了爆发式的增长,渠道增加了很多。随着移动互联网的兴起,既考验着内容运营对于新媒体与新终端的学习、应用能力,也考验着内容运营人员能否针对不同社区、渠道、终端的特点,因地制宜的进行内容设计。


3. 口碑分析与留存分析


       同样的,内容运营也需要关注内容创作的口碑情况,与用户留存情况。

五、总结


       说到这里,我们可以看到运营涉及的内容真的是方方面面,不同运营方向的内容虽然千差万别。但想要把运营做到,须持续运用数据分析思维改善自己的方法、提升自己的经验,希望这篇文章能为运营同学提供一些思路。


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