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数据驱动运营,道、器、术你掌握了吗?

作者:GoldenMeng · 2016-03-27

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数据可以帮助品牌发现机遇,如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等,同时亦可以有助于品牌营销决策的调整与优化。数据是产品量化指标,数据分析是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题。

 

对此我的看法:

 

数据衡量 -知错就改,为决策撑腰,避免头脑风暴,主观臆断,用户体验调优

 

数据验证-验证产品需求强弱,功能比重,品牌价值

 

数据预测-总结历史规律,预测产品未来走向

· 

知乎用户@绡页的答案很经典:


“知错能改,善莫大焉”——可是错在哪里,数据分析告诉你。

“运筹帷幄之中,决胜千里之外”——怎么做好“运筹”,数据分析告诉你。

“以往鉴来,未卜先知”——怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你。

 



 术-数据如何驱动运营

 

结合刚刚出炉的牛小招app(宣讲会信息整合类产品)。三步走:

 

一、做好埋点

 

初级的数据埋点:在产品流程关键部位植相关统计代码,用来追踪每次用户的行为,统计关键流程的使用程度。

 

中级的数据埋点:在产品中植入多段代码追踪用户连续行为,建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。

 

高级的数据埋点:与研发团队合作,通过数据埋点还原出用户画像及用户行为。

 

二、数据分析

 

1.入口分析

 

(1)数据来源:集成SDK获取数据

 

(2)市场埋点:各大市场的下载量以及新增用户的地域分布情况,相应的市场战略的调整

 

2.用户质量分析(用户画像)

 

(1)用户: 地区、学校,专业,年龄,就职情况

 

(2)留存用户:次日留存,三日留存,七日留存等

 

(3)流失用户:流失率以及原因

 

(4)新增用户数

 

(5)细分用户,精准推送

 

三 用户行为指标

 

3.1 自定义事件分析, 功能的使用情况

 

初始界面三个流向:去看看,注册,登陆。

 

登陆流程:登陆,忘记密码,第三方登陆情况

 

首页:内容的阅读量,banner 的点击情况,宣讲会日历时间跨度,个人中心以及筛选的流向如何。

 

详情界面:二级界面的停留时间,收藏,分享,地图点击率以及内容转化情况

 

闹钟界面设定和使用情况

 

通过功能点的使用情况和比重确定优先级,进行产品减法。

 

3.2漏斗模型,打造合理访问路径

 

关键路径上面各个页面的浏览量

 

页面转化&用户进入后一步步的转化情况


通过漏斗模型计算出关键路径上每一步的转化率,初步判断该流程转化率的情况,及每一步的流失率情况。

 

用来确定整个流程的设计是否合理,各步骤的优劣,是否存在优化的空间等。试着去了解用户使用app的真正目的,为他们提供合理的访问路径或操作流程,而不是一味地去提高转化率。

 

四、错误分析

 

用户使用操作过程中出现的系统bug:闪退,停止运行,卡死等错误分析。对于刚上线的产品,及时发现用户使用过程中的bug后及时修复,这点很重要。

 

5.内容出口分析

 

第三方分享出口,分析内容的出口渠道。

 

还有一些其他数据,设备终端,网络以及运营商。

 




脑图地址:http://www.xmind.net/m/GaJe


分析结果反馈

 

产品经理日常数据表

 



最后,每一款产品都有适合他的核心指标和产品分析维度,一定要找到她。



器-工欲善其事,必先利其器

 

常见的数据分析工具:友盟,Talkingdata,诸葛IO等等 针对自己的产品的需要进行选择。我结合了友盟和诸葛io。

 

友盟九大常规化的指标在统计分析上已经够用,包括概况,用户分析,留存分析,渠道分析,功能分析以及社会化分享。

 


诸葛io则是从用户的行为跟踪分析,粒度更细,用起来也比较顺手。主打精益化移动产品分析。



总结:

 

数据驱动运营,任重而道远,养成总结知识,总结经验的好习惯,逐步形成自己的体系。

 

作者: @GoldenMeng 

文章来源:人人都是产品经理

 

本文由@GoldenMeng 投稿APP干货铺子,未经授权,严禁转载!

 

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对此我的看法:

 

数据衡量 -知错就改,为决策撑腰,避免头脑风暴,主观臆断,用户体验调优

 

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“运筹帷幄之中,决胜千里之外”——怎么做好“运筹”,数据分析告诉你。

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 术-数据如何驱动运营

 

结合刚刚出炉的牛小招app(宣讲会信息整合类产品)。三步走:

 

一、做好埋点

 

初级的数据埋点:在产品流程关键部位植相关统计代码,用来追踪每次用户的行为,统计关键流程的使用程度。

 

中级的数据埋点:在产品中植入多段代码追踪用户连续行为,建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。

 

高级的数据埋点:与研发团队合作,通过数据埋点还原出用户画像及用户行为。

 

二、数据分析

 

1.入口分析

 

(1)数据来源:集成SDK获取数据

 

(2)市场埋点:各大市场的下载量以及新增用户的地域分布情况,相应的市场战略的调整

 

2.用户质量分析(用户画像)

 

(1)用户: 地区、学校,专业,年龄,就职情况

 

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(3)流失用户:流失率以及原因

 

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三 用户行为指标

 

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用来确定整个流程的设计是否合理,各步骤的优劣,是否存在优化的空间等。试着去了解用户使用app的真正目的,为他们提供合理的访问路径或操作流程,而不是一味地去提高转化率。

 

四、错误分析

 

用户使用操作过程中出现的系统bug:闪退,停止运行,卡死等错误分析。对于刚上线的产品,及时发现用户使用过程中的bug后及时修复,这点很重要。

 

5.内容出口分析

 

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最后,每一款产品都有适合他的核心指标和产品分析维度,一定要找到她。



器-工欲善其事,必先利其器

 

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友盟九大常规化的指标在统计分析上已经够用,包括概况,用户分析,留存分析,渠道分析,功能分析以及社会化分享。

 


诸葛io则是从用户的行为跟踪分析,粒度更细,用起来也比较顺手。主打精益化移动产品分析。



总结:

 

数据驱动运营,任重而道远,养成总结知识,总结经验的好习惯,逐步形成自己的体系。

 

作者: @GoldenMeng 

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