從道、器、術(shù)三個維度,說說新手如何做數(shù)據(jù)運(yùn)營規(guī)劃
新手一枚,產(chǎn)品經(jīng)理讓做一份數(shù)據(jù)運(yùn)營規(guī)劃。
受知乎@寺主人和劉飛產(chǎn)品經(jīng)理的啟發(fā),我也從道,器,術(shù)三個方面來做數(shù)據(jù)運(yùn)營規(guī)劃。
道-數(shù)據(jù)在產(chǎn)品的價值
數(shù)據(jù)可以幫助品牌發(fā)現(xiàn)機(jī)遇,如新客戶、新市場、新規(guī)律、回避風(fēng)險(xiǎn)、潛在威脅等,同時亦可以有助于品牌營銷決策的調(diào)整與優(yōu)化。數(shù)據(jù)是產(chǎn)品量化指標(biāo),數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品運(yùn)營極具戰(zhàn)略意義的一環(huán);從宏觀到微觀分析,通過表層數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品問題。
對此我的看法:
- 數(shù)據(jù)衡量 -知錯就改,為決策撐腰,避免頭腦風(fēng)暴,主觀臆斷,用戶體驗(yàn)調(diào)優(yōu)
- 數(shù)據(jù)驗(yàn)證-驗(yàn)證產(chǎn)品需求強(qiáng)弱,功能比重,品牌價值
- 數(shù)據(jù)預(yù)測-總結(jié)歷史規(guī)律,預(yù)測產(chǎn)品未來走向
知乎用戶@綃頁的答案很經(jīng)典:
“知錯能改,善莫大焉”——可是錯在哪里,數(shù)據(jù)分析告訴你。
“運(yùn)籌帷幄之中,決勝千里之外”——怎么做好“運(yùn)籌”,數(shù)據(jù)分析告訴你。
“以往鑒來,未卜先知”——怎么發(fā)現(xiàn)歷史的規(guī)律以預(yù)測未來,數(shù)據(jù)分析告訴你。
?術(shù)-數(shù)據(jù)如何驅(qū)動運(yùn)營
結(jié)合剛剛出爐的牛小招app(宣講會信息整合類產(chǎn)品)。三步走:
做好埋點(diǎn)
初級的數(shù)據(jù)埋點(diǎn):在產(chǎn)品流程關(guān)鍵部位植相關(guān)統(tǒng)計(jì)代碼,用來追蹤每次用戶的行為,統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵流程的使用程度。
中級的數(shù)據(jù)埋點(diǎn):在產(chǎn)品中植入多段代碼追蹤用戶連續(xù)行為,建立用戶模型來具體化用戶在使用產(chǎn)品中的操作行為。
高級的數(shù)據(jù)埋點(diǎn):與研發(fā)團(tuán)隊(duì)合作,通過數(shù)據(jù)埋點(diǎn)還原出用戶畫像及用戶行為。
數(shù)據(jù)分析
1.入口分析
(1)數(shù)據(jù)來源:集成SDK獲取數(shù)據(jù)
(2)市場埋點(diǎn):各大市場的下載量以及新增用戶的地域分布情況,相應(yīng)的市場戰(zhàn)略的調(diào)整。
2.用戶質(zhì)量分析(用戶畫像)
(1)用戶: 地區(qū)、學(xué)校,專業(yè),年齡,就職情況
(2)留存用戶:次日留存,三日留存,七日留存等
(3)流失用戶:流失率以及原因
(4)新增用戶數(shù)
(5)細(xì)分用戶,精準(zhǔn)推送
3 .用戶行為指標(biāo)
3.1 自定義事件分析, 功能的使用情況
- 初始界面三個流向:去看看,注冊,登陸。
- 登陸流程:登陸,忘記密碼,第三方登陸情況
- 首頁:內(nèi)容的閱讀量,banner 的點(diǎn)擊情況,宣講會日歷時間跨度,個人中心以及篩選的流向如何。
- 詳情界面:二級界面的停留時間,收藏,分享,地圖點(diǎn)擊率以及內(nèi)容轉(zhuǎn)化情況。
- 鬧鐘界面設(shè)定和使用情況
……
通過功能點(diǎn)的使用情況和比重確定優(yōu)先級,進(jìn)行產(chǎn)品減法。
3.2漏斗模型,打造合理訪問路徑
- 關(guān)鍵路徑上面各個頁面的瀏覽量
- 頁面轉(zhuǎn)化&用戶進(jìn)入后一步步的轉(zhuǎn)化情況
通過漏斗模型計(jì)算出關(guān)鍵路徑上每一步的轉(zhuǎn)化率,初步判斷該流程轉(zhuǎn)化率的情況,及每一步的流失率情況。用來確定整個流程的設(shè)計(jì)是否合理,各步驟的優(yōu)劣,是否存在優(yōu)化的空間等。試著去了解用戶使用app的真正目的,為他們提供合理的訪問路徑或操作流程,而不是一味地去提高轉(zhuǎn)化率。
4 .錯誤分析
用戶使用操作過程中出現(xiàn)的系統(tǒng)bug:閃退,停止運(yùn)行,卡死等錯誤分析。對于剛上線的產(chǎn)品,及時發(fā)現(xiàn)用戶使用過程中的bug后及時修復(fù),這點(diǎn)很重要。
5.內(nèi)容出口分析
第三方分享出口,分析內(nèi)容的出口渠道。
還有一些其他數(shù)據(jù),設(shè)備終端,網(wǎng)絡(luò)以及運(yùn)營商。
腦圖地址:http://www.xmind.net/m/GaJe
分析結(jié)果反饋
產(chǎn)品經(jīng)理日常數(shù)據(jù)表
最后,每一款產(chǎn)品都有適合他的核心指標(biāo)和產(chǎn)品分析維度,一定要找到她。
器-工欲善其事,必先利其器
常見的數(shù)據(jù)分析工具:友盟,Talkingdata,諸葛IO等等 針對自己的產(chǎn)品的需要進(jìn)行選擇。我結(jié)合了友盟和諸葛io。
友盟九大常規(guī)化的指標(biāo)在統(tǒng)計(jì)分析上已經(jīng)夠用,包括概況,用戶分析,留存分析,渠道分析,功能分析以及社會化分享。
諸葛io則是從用戶的行為跟蹤分析,粒度更細(xì),用起來也比較順手。主打精益化移動產(chǎn)品分析。
總結(jié):
數(shù)據(jù)驅(qū)動運(yùn)營,任重而道遠(yuǎn),養(yǎng)成總結(jié)知識,總結(jié)經(jīng)驗(yàn)的好習(xí)慣,逐步形成自己的體系。
本文由 @GoldenMeng 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。
結(jié)合實(shí)際案例分析,挺好的。