数据分析与知识发现
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4个类别,看懂数据分析如何驱动运营

编辑导语:数据分析在运营的工作中可以起到很大的作用,运营对于平台的数据波动比较关注,特别是如今是精细化运营时代,运营在工作中对于数据的分析就更加重视,根据数据波动更改运营策略;本文作者分享了关于数据分析如何驱动运营的思考,我们一起来了解一下。

想当年,还没有接触运营工作的适合,我以为我的工作内容是这样的:

早晨到公司看各种数据报表,各项指标良好,已经超额完成了任务,然后开始写下一阶段的运营计划;中午吃个饭,然后午休;下午和用户聊聊天或者写写宣传文案,19点准时下班回家。

然而,现实和理想之间总是有着太大的差距;现实运营工作中,从早忙到晚,不停地穿梭在各种会议之间,不停地解决工作中遇到的麻烦。

早上到公司发现数据不达标,连忙做数据分析;分析一半,到了领导组织的开会时间;会议结束时已经12点,赶快叫个外卖;午饭后刚准备把数据分析做完,领导临时发起了一个会议,针对今天数据不达标,叫来相关的人员进行批评;会议结束后的两个小时终于做完了数据分析,赶紧写一份报告发给领导,抄送产品团队和运营团队。

产品经理看到邮件后非常不开心,过来找你理论,你俩对了半小时的数据,产品经理终于承认自己更新的版本有一个小漏洞,导致今天的数据不达标;再看着日历上的安排,活动规划还没写完。刚准备写活动规划,领导针对产品的小漏洞召开紧急会议,产品经理和运营人员必须参加。会议结束时已经19点,其他人已经下班回家,你还要写活动规划;再想想第二天需要与设计人员要排期、向管理层要资源、跟产品经理对进度等。

运营是一个理性和感性相结合的岗位。感性的人可以做好活动运营,可以做好用户运营,反而容易失去大局观;理性的人可以做好流程规划,可以做好数据运营,反而很难做成超出用户预期的活动和文案。很多时候,我们需要在理性和感性之间进行权衡。

运营工作离不开数据的指导,特别是目前进入精细化运营时代,运营人员离开了数据分析做运营上的决定,与赌场中的赌徒并没有太大的差别;运营人员更不能为不符合预期的结果找借口,而是要基于数据统计分析实事求是地撰写运营计划复盘;所以,运营人员不能把运营方案寄托在感觉之上,而应该建立在理性的数据分析之上。

01 产品运营需要通过数据找出波动背后的原因

在产品的不同阶段,关注不同的指标。

产品上线初期,亟待获得市场的反馈,并通过得到的数据验证最初产品的构想,为产品下一步发展找到具体的方向。

产品发展到一定阶段开始遇到瓶颈,增长曲线趋于平缓,需要通过收集产品的数据,找到下一个突破口。

一直运转良好的业务,某天突然出现下滑或者激增,通过数据评估产品改版(新功能)效果,发现产品改进关键点,构建用户画像,通过数据挖掘用户留存的关键行为,以便开展精细化运营,优化用户体验,发现业务运营中存在的问题,运营效果分析、ROI分析,数据总结与向上汇报。

比如之前某款工具类产品的初期,后台数据反馈用户安装后3分钟内的卸载率很高,通过分析用户行为路径数据发现,产品需要运行3~5分钟才能产生效果,而用户期待安装后立刻看到效果,导致用户以为安装的产品有缺陷,于是卸载了产品。

于是,在产品安装后新增了一句提示语:“等待5~10分钟,您就能看到效果。”也正因此,用户的留存率提升了36%。

02 渠道运营人员需要通过数据衡量渠道的价值

互联网的渠道有很多,到底哪个渠道对于产品的价值最高?现在各个平台的规则不断完善,免费流量的获取难度逐渐增大。

单个流量越来越贵,因此运营人员通过渠道获取用户更要着重于数据分析,不然会造成产品不错的假象。

每个平台都可以算作一个渠道,因此互联网的渠道多到数不过来。那么,企业如何根据自己的产品特性,从众多渠道中选出合适的渠道呢?运营人员可以从产品属性、用户属性、掌握情况、时间周期4个维度进行考量。

对于推广App来说,SEM就不是好渠道,因为没有根据自己的产品特性选择合适的渠道。根据用户下载App的习惯,App最好的推广方式是ASO(应用商店的优化),也可以通过DSP方式投放,根据用户属性选择渠道对应的用户数据包投放广告。

如果通过渠道获取的新用户数多于流失的老用户数,那么看似产品的用户总量在不断增加,但本质上是产品不受喜爱或渠道质量不行;所以,运营人员在通过渠道获取用户时要计算次日留存率或7日留存率,分析产品是否受欢迎、渠道是否满足业务需求,把流量价值最大化。