如何將運(yùn)營(yíng)做到極致?你得會(huì)數(shù)據(jù)分析
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不同運(yùn)營(yíng)方向的內(nèi)容雖然千差萬(wàn)別,但想要把運(yùn)營(yíng)做到極致,必須持續(xù)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析思維改善自己的方法、提升自己的經(jīng)驗(yàn)。
運(yùn)營(yíng)到底是做什么的?
或許很多做運(yùn)營(yíng)的人也不能說(shuō)清。我們根據(jù)工作內(nèi)容歸納出以下條件,如果以下四項(xiàng)條件都比較優(yōu)秀,那你一定能成為運(yùn)營(yíng)大牛。
- 對(duì)數(shù)據(jù)敏感,能夠發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的潛在問(wèn)題;
- 溝通能力與執(zhí)行力,調(diào)動(dòng)資源拉新并維系好已存用戶群;
- 想象力與創(chuàng)造力,規(guī)劃優(yōu)秀的運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)方案;
- 文案寫作能力,能夠利用優(yōu)秀的內(nèi)容吸引用戶。
歸根結(jié)底來(lái)說(shuō),運(yùn)營(yíng)工作的核心在于兩項(xiàng):流量建設(shè)與用戶維系,而用戶維系又可以分為用戶運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)與內(nèi)容運(yùn)營(yíng)。想要評(píng)判及提升上述幾項(xiàng)能力優(yōu)劣的方法即在于——數(shù)據(jù)分析。
一、流量運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析
流量運(yùn)營(yíng)指的是通過(guò)各種推廣、擴(kuò)散、營(yíng)銷、活動(dòng),提升網(wǎng)站的流量指標(biāo),通常所說(shuō)的PV、UV、注冊(cè)轉(zhuǎn)化、SEO流量運(yùn)營(yíng)需要關(guān)注的事。
1. 流量的轉(zhuǎn)化漏斗
流量的重要性已經(jīng)不言而喻,流量越大,進(jìn)入漏斗的用戶就越多,可轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)用戶量就越大。如果轉(zhuǎn)化率到達(dá)瓶頸,那么持續(xù)而龐大的流量將會(huì)是一個(gè)網(wǎng)站、一個(gè)產(chǎn)品能夠長(zhǎng)久運(yùn)營(yíng)下去的關(guān)鍵因素。
因此,將各個(gè)環(huán)節(jié)的留存數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總,并分析每一個(gè)渠道的流失漏斗,能夠很好地找到漏斗中不足的一環(huán),快速查缺補(bǔ)漏。
2. 流量性價(jià)比的評(píng)估
通過(guò)不同渠道間的效果對(duì)比以選擇更好的渠道,是流量運(yùn)營(yíng)的重要工作。對(duì)比分析各渠道的留存指標(biāo)、流失指標(biāo)、收入指標(biāo)等,通過(guò)圖表數(shù)據(jù)篩選出最適應(yīng)產(chǎn)品的渠道源,從而調(diào)整資源投入傾向,提高投入產(chǎn)出比。
3. 流量用戶人群匹配度的評(píng)估
從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,只有吸引來(lái)的用戶與產(chǎn)品目標(biāo)用戶的匹配度足夠高時(shí),才能精準(zhǔn)地運(yùn)營(yíng)好這批用戶。因此需要在不同階段對(duì)不同渠道的用戶進(jìn)行畫像解構(gòu),制定精準(zhǔn)針對(duì)目標(biāo)用戶的推廣方案。如果有精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的條件,也可以分版本或分活動(dòng)地對(duì)不同用戶進(jìn)行維護(hù)。
二、用戶運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析
有了流量、有了用戶之后,運(yùn)營(yíng)的大部分工作就是持續(xù)有效地推動(dòng)用戶的活躍與留存,并發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的、甚至高價(jià)值的用戶,因?yàn)檫@些用戶會(huì)持續(xù)為產(chǎn)品帶來(lái)價(jià)值、產(chǎn)生收益。
用戶運(yùn)營(yíng)即是依據(jù)用戶的需求,制定運(yùn)營(yíng)方案或是運(yùn)營(yíng)機(jī)制,以提高用戶的活躍、留存與付費(fèi)。用戶運(yùn)營(yíng)現(xiàn)在已發(fā)展到針對(duì)不同類型的用戶,進(jìn)行有針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略的階段。
具體來(lái)說(shuō),就是去引入新用戶、留存老用戶、保持用戶活躍、促進(jìn)用戶付費(fèi)、挽回流失或者沉默的用戶。
1. 用戶畫像的建立
你的用戶是男性多還是女性多,他們分布在什么樣的年齡層次,集中于哪些省份,他們受教育程度如何,興趣點(diǎn)有哪些,等等這些都是做基礎(chǔ)用戶分析的指針,而對(duì)基礎(chǔ)用戶的分析會(huì)決定運(yùn)營(yíng)人員應(yīng)當(dāng)采用何種運(yùn)營(yíng)策略、使用何種運(yùn)營(yíng)工具、發(fā)布哪些運(yùn)營(yíng)活動(dòng)和內(nèi)容。
2. 活躍、留存、付費(fèi)的分析
除此之外,用戶運(yùn)營(yíng)還需要做的就是去了解用戶的規(guī)模以及增長(zhǎng)或衰退情況,并進(jìn)行適當(dāng)?shù)挠脩舴謱?。新用戶有多少、老用戶又有多少、每日增長(zhǎng)規(guī)模如何、用戶處于怎樣的生命周期。
明確了這一點(diǎn),才能了解產(chǎn)品處于什么樣的階段,用戶處于什么樣的階段,然后才能了解對(duì)用戶進(jìn)行運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)所在,從而選擇合適的運(yùn)營(yíng)方式。
3. 用戶行為分析與轉(zhuǎn)化
通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的分析,靈活運(yùn)用事件分析模型、留存模型、轉(zhuǎn)化漏斗。了解用戶為什么來(lái)、為什么走、為什么活躍、為什么留存。對(duì)新用戶的增長(zhǎng),已有用戶的活躍和留存,活躍用戶促付費(fèi),流失用戶的挽回都有對(duì)應(yīng)的措施,讓所有的決策有跡可循而不是“拍腦袋”,才能真正提升活躍、留存和付費(fèi)。
三、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析
1. 什么是活動(dòng)運(yùn)營(yíng)?
活動(dòng)運(yùn)營(yíng)的主要工作是通過(guò)開展獨(dú)立活動(dòng)、聯(lián)合活動(dòng),從而拉動(dòng)某一個(gè)或多個(gè)指標(biāo)的短期提升。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來(lái)說(shuō),活動(dòng)運(yùn)營(yíng)人員幾乎是標(biāo)準(zhǔn)配置,因?yàn)榛顒?dòng)是用戶感知最明顯的一項(xiàng)工作。
活動(dòng)運(yùn)營(yíng)承擔(dān)很多職責(zé),可以達(dá)成目標(biāo)也多?;顒?dòng)可以為產(chǎn)品探路,很多產(chǎn)品的功能可以從活動(dòng)中總結(jié)和提煉。
- 比如:一個(gè)電商網(wǎng)站發(fā)現(xiàn)促銷打折的活動(dòng)很受用戶喜愛,那么它就可以將它固化成:團(tuán)購(gòu)系統(tǒng)、優(yōu)惠券體系、秒殺功能等系統(tǒng)模塊。
- 比如:一個(gè)社區(qū)網(wǎng)站發(fā)現(xiàn)邀請(qǐng)活動(dòng)可以有效的拉動(dòng)注冊(cè)用戶,那么它就可能將這類活動(dòng)固化成:推廣員機(jī)制;
- 比如:一個(gè)產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)可以用簽到等手段活動(dòng)提升用戶的持續(xù)活躍,指引用戶行為,那么它就可能將這類活動(dòng)固化成:任務(wù)系統(tǒng)等等。
活動(dòng)運(yùn)營(yíng)的內(nèi)容相當(dāng)豐富,文案撰寫、流程的設(shè)計(jì)、規(guī)則的制定、成本控制、收益預(yù)期、A/B測(cè)試實(shí)施、效果評(píng)估與總結(jié)、活動(dòng)固化等等。策劃向的內(nèi)容則會(huì)更多,這里就不贅述,重點(diǎn)指明和數(shù)據(jù)分析相關(guān)的內(nèi)容。
2. A/B數(shù)據(jù)測(cè)試
A/B測(cè)試的目的就是通過(guò)數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品的邏輯,想個(gè)主意,做出原型,測(cè)試定型。比如:測(cè)試某個(gè)新玩法是否能提高留存,讓大家愛不釋手。產(chǎn)品同學(xué)吹的再天花亂墜也沒(méi)用,最終還是需要用戶來(lái)驗(yàn)證。
運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)就是利用A/B測(cè)試快速驗(yàn)證,通過(guò)數(shù)據(jù)決定版本是否符合預(yù)期。減少損失,增大收益。運(yùn)營(yíng)需要的是能不斷做出快速驗(yàn)證的小而精的東西。
如何驗(yàn)證?
主要方法就是AB測(cè)試。
3. 口碑分析與留存分析
通常情況下,活動(dòng)設(shè)計(jì)的好壞,第一時(shí)間就會(huì)從用戶的輿情中反映出來(lái),結(jié)合輿情數(shù)據(jù)表現(xiàn)綜合分析,往往能達(dá)成優(yōu)化產(chǎn)品的目的。同樣的,活動(dòng)本身的參與留存情況也能反饋出活動(dòng)設(shè)計(jì)的成功與否,這將為優(yōu)秀活動(dòng)的固化提供良好的判斷依據(jù)。
四、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析
1. 什么是內(nèi)容運(yùn)營(yíng)?
內(nèi)容運(yùn)營(yíng)是指通過(guò)采集、創(chuàng)造、組織、呈現(xiàn)內(nèi)容,從而提高互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的內(nèi)容價(jià)值。創(chuàng)造出對(duì)用戶粘性、用戶活躍產(chǎn)生促進(jìn)作用的運(yùn)營(yíng)內(nèi)容。
從整套內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的邏輯來(lái)看,可以簡(jiǎn)化為4個(gè)步驟:
- 創(chuàng)作內(nèi)容(采集或者原創(chuàng),并編輯成文);
- 推薦和專題制作;
- 找到需要這些內(nèi)容的人,并且把內(nèi)容推送給他們;
- 根據(jù)數(shù)據(jù)和用戶反饋,進(jìn)行調(diào)整與優(yōu)化。
2. 活躍、互動(dòng)的分析
內(nèi)容運(yùn)營(yíng)是一個(gè)非常講究文案功底的工作,它對(duì)任職人員的思路靈活度、創(chuàng)意、邏輯都有要求。載體相比過(guò)去也有了爆發(fā)式的增長(zhǎng),渠道增加了很多。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起,既考驗(yàn)著每個(gè)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)對(duì)于新媒體與新終端的學(xué)習(xí)、應(yīng)用能力,也考驗(yàn)著內(nèi)容運(yùn)營(yíng)人員能否針對(duì)不同社區(qū)、渠道、終端的特點(diǎn),因地制宜的進(jìn)行內(nèi)容設(shè)計(jì)。
3. 口碑分析與留存分析
同樣的,內(nèi)容運(yùn)營(yíng)也需要關(guān)注內(nèi)容創(chuàng)作的口碑情況,與用戶留存情況。
五、總結(jié)
說(shuō)到這里,我們可以看到運(yùn)營(yíng)涉及的內(nèi)容真的是方方面面,不同運(yùn)營(yíng)方向的內(nèi)容雖然千差萬(wàn)別。但想要把運(yùn)營(yíng)做到極致,必須持續(xù)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析思維改善自己的方法、提升自己的經(jīng)驗(yàn),希望這篇文章能為運(yùn)營(yíng)同學(xué)提供一些思路。
作者:韓進(jìn),公眾號(hào):數(shù)數(shù)科技。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)規(guī)劃師
本文由 @韓進(jìn) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載
題圖來(lái)自Unsplash,基于CC0協(xié)議
看到這么完善的后臺(tái),想留言點(diǎn)個(gè)贊的。 ?? 看留言才發(fā)現(xiàn),關(guān)注后臺(tái)的強(qiáng)大不只我一個(gè)人。
和張亮的“從零開始做運(yùn)營(yíng)”里的結(jié)構(gòu)一樣,感覺(jué)是對(duì)那本書的總結(jié)
可能是方法論應(yīng)用到后面會(huì)慢慢趨同,我還沒(méi)看過(guò)《從零開始做運(yùn)營(yíng)》這本書。這篇文章算是我們團(tuán)隊(duì)成員實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)+部分?jǐn)?shù)據(jù)分析相關(guān)理論的結(jié)合總結(jié)。我個(gè)人看《精益創(chuàng)業(yè)》、《精益數(shù)據(jù)分析》、《增長(zhǎng)黑客》、《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》、Python相關(guān)多一些。
也謝謝推薦,我回頭看下《從零開始做運(yùn)營(yíng)》這本書籍。
不好意思,此篇僅在人人都是產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)發(fā)布,謝謝支持與理解。
理解理解
這后臺(tái)想要
你好,這里用了兩套分析系統(tǒng)的,一套是游戲的內(nèi)外部輿情分析系統(tǒng),可以在www.thinkinggame.cn找到。
另一套是用戶行為數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),可以在www.thinkingdata.cn找到。
感謝達(dá)人!
不客氣的,互相交流學(xué)習(xí)嘛