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从日常数据开始培养运营的数据思维

 人参与  2017-06-20 11:28  分类 : 站长资讯  点这评论

  作为运营人,除了要对以上业务数据整体概况的了解外,还需要在每一个项目每一个策略中时刻利用数据思维,凭数据总结经验,凭经验在指导项目数据。培养数据思维,从每天的各种数据报表开始!

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  每一位运营人应该都有这样的感受,每天到公司的第一件事必然是看数据。与产品提需求会被挑战提供预估收益数据,与技术提Bug被会要求提供具体数据记录,与合作方谈资源需要提供参考资源位曝光数据,最难的是与老板开周会和月会,不仅要产出一份全方位覆盖业务情况的数据周报或月报,还需要能够当场完美回答来自老板对数据提出的每一个疑问。

  没错,运营是一个对数据意识要求很高的岗位,大到千万元的补贴预算,小到几角钱的优惠券,还有日常业务数据的千分之一的变化,都需要你对数据足够敏感,对业务足够熟悉。

  那么,作为一个运营人,如何才能培养自己的数据思维,以及在面对不同的业务时,如何快速掌握核心数据来指导制定运营策略呢?

  当然,不同的业务关注的数据维度肯定不同,根据商业变现方式可将移动互联网产品的业务模式基本可归类为售卖商品或服务的订单类、广告曝光的流量变现类、免费使用加会员特权增值服务类,其中增值服务是把好的服务打包成特权售卖,与第一种模式类似。下面,我们就从订单类和流量变现类分析下都有哪些核心的数据指标?

  一、订单类

  首先,我们先模拟一个用户打开产品到完成业务流程的核心步骤有以下四步:

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  1、用户

  用户自然特征,即我们常说的用户画像,如性别,年龄,地域,职业,教育水平,星座,兴趣爱好等;

  用户生命周期特征,与用户消费总单数相关,如初级用户、成长用户和成熟用户构成占比分别是多少;

  用户活跃度特征,与用户最近一次消费时间相关,如高活、中活、低活等活跃用户,最新流失,历史流失等流失用户;

  用户消费特征,即用户的消费频次、消费品类喜好、消费时段、消费城市,消费地点,消费用券率等消费习惯;

  2、流量

  访问人数,即各级页面的PV和UV,首页访问人数DAU,运营主要查看各级页面转化率来探寻用户行为轨迹以及产品表现是否正常,订单类产品需要根据流量和流量转化率估算日订单数,同时区分新老用户查看流量结构是否均衡,产品发展是否健康。

  访问深度,即用户访问到哪一级页面流失率高,例如,进入首页的70%流量都没有再进入二级页面就跳出了,那么一方面运营需要考虑的是拉进来的流量是否不够精准用户没有需求,另一方面运营需要思考首页UI设计和交互是否合理,以及是否可以做一些用户感兴趣的活动留住用户,提升用户登录比例。

  访问频次,模拟用户下单前的操作行为,并寻找可以提升决策和转化的地方,如果一群用户下单前来访多次,下单成功后取消并再次下单,我能想到的是运营可以通过触发短信和券的机制去给用户一个冲动消费的刺激,从经验来看,针对下过订单又取消的用户精准营销的效果非常好,同时也需要从产品层面寻找问题,给到用户最流畅的引导完成下单体验,特别是在支付环节用户容易流失,可考虑提供便捷的支付方式,避免流畅冗杂中断下单流程。

  流量来源,运营需要关注日常流量的来源以及是否有异常情况,正如新用户的来源渠道一样,流量构成分析能够帮助我们分析哪些渠道比较优质能带来更多的用户和订单转化,同时追踪流量的用户来源的好处是可区分运营活动或品牌推广、商务合作等运营动作的效果。运营不能仅仅看独立的项目效果,最好可以根据月度运营日历分析当周或者当周的流量和订单都来源于哪些效果好的运营项目,以此建立起对运营方式方法的判断和对整体业务的把控。

  3、订单

  订单数,日/周/月订单数是此类产品最关注的指标,围绕订单通常都有一个详细的报表,反映了下单数、下单人数、成单数、成单人数、人均成单数、取消订单数、用券订单数、活动订单数,除了基础的订单情况,我们还需要根据影响订单的因素和增长趋势预估未来订单数,日均订单峰值,根据订单匹配相应的商品和服务供给,保证用户良好的体验,不同品类、用户属性、订单属性维度的统计也必不可少,均需要定期复盘来查看用户的需求趋势以及业务发展是否良好。

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