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利用数据来进行APP精细化运营

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2015-05-14 19:32:09

江大可

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如何做数据运营?有以下几个步骤:

从设定目标、提出假设开始

确立目标提出假设,选择一些关键指标,收集数据对比分析,然后在曲线中假设,最后再迭代改进。做运营,确立目标很重要,要规划好阶段性任务,要知道在不同阶段的运营目的,然后根据这个目标提出不同运营方向上的假设,所以收集数据,应该是前提。比如在上线初期,可能我们的运营目标是,测试产品是否能被用户普遍接受,用户使用方式是否与产品设计初衷相符,产品是否存在较严重的设计缺陷等。

如果上线后,产品的接受度不错,那这时的运营目标就变了,转为培养用户忠诚度,即总用户量安装量的多少,将关注度转移到真正把APP留在手机里并每天使用的用户。对此则需衡量用户忠诚度需要达到何等水平,才能让APP生命力变得更强。

在产品推广期,当决定推广规模后,首先是要做积累,有一定的资源储备。比如通过在SNS,在微博上,在各市场打榜来快速获取用户。做推广一定要拿资源置换,要关注用资源推广,不同渠道获取的用户,每个获取用户的成本多少,验证哪个效果最好。这需要大家确定目标提出一个假设,这是一个关键的步骤。

关键指标

当有了基本假设,就要用数据做验证,从而找出问题,而如何去验证,这涉及到一个关键指标。我们观测数据不是只观测一组数据,比如说解决用户使用某个功能的问题,是一个系统性的工程,涉及到很多指标,涉及到我们对产品对功能的设计,所以如何找到问题涉及的指标,然后去关注这些指标。

比如说验证用户行为的时候,肯定要关注新用户使用的属性, APP刚上线,希望是白富美和高富帅在用我的APP,但实际上是怎么样,不知道,到最后发现,用的人大多数是年轻人。所以新用户属性非常重要。再比如,一个视频类应用的用户肯定经常用Wifi,或有3G流畅的网络,如果是2G的联网速度肯定慢,使用APP 会非常吃力,那么要去关注新用户的属性是不是跟产品的定位一致,包括关注用户活跃的行为留存率这些指标。当这些指标满足到一定要求后,才能知道结果是否跟我当时设计时一样,预期一天千个新用户,留下八百,但实际上只留下一两百,跟预期差距特别大,那么这个时候就一定要去看产品和设计初衷到底是否一致,是不是有什么问题。

当我们关注用户忠诚度和行为时,我们同样会选用统计上面的一些指标,包括活跃率留存率,以及使用的间隔。因为每个APP不一样,需要借助添加的监控事件,包括用户行为的模型,比如从登录到真正注册,注册以后会收藏什么内容,是否分享,使用漏斗模型,可以监控每一步的流失情况,可以把用户一系列的行为精细的展示出来,然后来分析每一步的转化,每一步的问题,包括访问深度。包括做推广时,要关注各个推广渠道用户来的新增情况,一般来讲,推广都是说新增,但实际上更希望大家去关注推广获得用户的活跃, 以及它的留存率,因为真正活跃和留存用户,才是推广获得真正效果。

收集数据

在营销和推广的时候,一定要关注关键行为指标。设定假设,选择关键指标后,就要进入到收集数据的环节,根据指标对应的数据,去发现问题。欲善其事,必先利其器,选一个好的数据统计分析工具很重要。

友盟统计分析平台,是通过友盟这个分析平台,方便收集和分析相关数据,包括活跃率、留存率、用户行为等,用友盟统计分析能准确轻松的获取数据。因为每个APP不一样,所以通用的统计肯定无法满足所有APP的需求,友盟据此推出了重要的功能---自定义事件。即大家可以根据APP功能点布置的情况,来自己去定义,哪些方面需要统计,哪些方面要看使用次数,用户收藏的类别内容是什么,通过搜集的数据了解你用户的喜好,了解你的用户才能够更好的去指导运营。

对比分析

当收集数据后,要把这些数据进行对比。如何分析这里看重三个方向的对比:

1.时间维度对比,比如在一段时间里做推广,推广来的新用户,要看用户行为跟以前行为是否一样。比如一个女性类APP,最近在女性社区获得很多新用户,就要看这些新用户的行为是否有改变,某些指标是不是有新增,监测的关键指标是不是真的有提升,那么这些方面就需要在时间维度上去做对比。

2.产品维度对比,当产品在不断增大,甚至全新改版,那不同产品版本的流程,用户体验的优化是不一样的,我们一定要通过新旧版本的用户行为去对比来看,看新版的优化是不是真的起到运营目标的作用,如果没有,一定要再去分析原因,是不是还有其他地方存在问题。

3.不同用户群对比,从80、20定律来看,可能20%的用户贡献了80%的价值,那么我们在APP运营的时候,更应该关注的是这20%的用户,那么这20%的用户可能是你的忠实用户,它会非常关注你的产品,他们会在微博上跟大家去联系,会提交用户反馈。如果是一个UGC应用,用户会在里边提交新内容,去给它的好友分享,那么这些用户的价值,对于每一个 APP来讲都是最核心的。那么务必通过一定的指标,将这样的用户鉴别出来。

验证或推翻假设

对比分析收集到的数据后,就能够得出一个阶段性的结论,就是说这个数据和假设或目标是否相符,如果相符,说明这个假设正确,如果说不相符,说明这样的工作有了意义,通过数据对比分析找出了产品存在的问题。当我们把这些流程或功能上的问题解决优化后,再观察到的数据指标就会有所提升。所以说通过数据分析发现APP中存在的问题就是运营的核心,就是我们能够通过数据,把这个问题甄别出来然后解决,或者说我们能把用户的关注点挖掘出来,并且扩大其影响力,最终让APP被用户所喜爱,创造更多价值。

所以说通过数据分析发现APP中存在的问题就是运营的核心,就是我们能够通过数据,把这个问题甄别出来然后解决,或者说我们能把用户的关注点挖掘出来,并且扩大其影响力,最终让APP被用户所喜爱,创造更多价值。

迭代改进、继续观察

当改进了产品,或优化流程以后,不意味事情处理完了,还需继续观察数据的变化。像之前说的,一个漏斗模型里,可能需涉及到五六步,一定要观察每一步数据变化的情况,然后不断的去调整, 直到把这个流程优化到最好。因为可能修正一个步骤后不会有明显的提升,可能每个步骤可能只占5%,或者10%的比重,但五个步骤可能加起来就是30%,只有到了这个阶段,这个假设验证算是完成。

最后总结还是那句话,做运营不是独立环节,不同阶段运营的目标不同,所以提出的假设不一样,从提出假设到用数据验证,然后提出新的假设,应该是一个循环运转的体系。

数据是最有效的验证工具,因为可以对比,可以传递,可以跟别人去交流,而不是纯经验的东西,更多的是客观的存在,所以它是最有效的验证工具,有了这个工具后,可以说:做自己的运营让别人说去吧!

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