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产品运营分析:如何在理解业务逻辑的基础上找到真正有价值的事

2019-04-14 09:50

  由于运营岗位的特性,我们每天要面对各种复杂的问题,而忽略了在核心业务逻辑下,我们该做哪些更具有价值的事,让自己更有价值。于是,有个扎心的问题总会时而闪现:

  由于公司内部的发展,团子小白接到了公司安排给我的任务,负责平台数据统计和分析,对此,团子结合自己经历为大家简要的描述一下关于数据分析这一块的流程和内容,同时为大家分享一些常用的数据网站。

  对于一家公司来说,数据是反应一个公司近日的发展状态如何,得知近日的发展状态是处于向上、稳定、向下情况,公司目前的动态。其次可以通过具体的数据分析、得到具体分析结果,例如你的目标用户、用户的行踪、某一块功能是的使用情况、转化率、留存率等等情况。

  三种数据分析的用途,也大不一样。行业数据分析和竞争品数据分析,主要是帮助BRD和MRD的撰写,了解社会行情、竞争对手的情况,得知整个市场的总体情况和未来的发展趋势。而自身产品运营数据分析,主要是帮助周报和月报的撰写、产品当前情况的发展,了解平台的整体状态。同时,团子主要描述一下关于自身产品运营数据是怎么分析的、分析什么、分析时,需要哪些关键的指标。

  在进行数据分析时,一般会走以下几个步骤:目的—数据收集—数据的统计与描述—归纳与总结—建议/改进。

  何为数据分析的目的?团子认为就是为什么要对数据分析的原因,你想通过数据获取什么东西来帮你论证什么。团子有一次部门内,想修改平台对商家激励机制,对此,团子需要通过问卷调查得得到商家对之前的激励机制怎么样、激励程度如何,同时对未来修改的机制,又有如何。他们的需求程度有多少。这就是我想通过调研数据得到目的。

  当公司安排我每周对平台的数据进行分析时,首先了解撰写周报。团子就会去查看之前负责人,输出的文档进行深度学习。从中团子通过之前输出的文档总结了几点小技巧:

  强调数据的重要性(对重点的数据进行标红)。从数据分析出来的重要结论,进行标红。能用数据表明的结论,就用数据来表明结论,数据是最可靠的论据。分析数据时,要表明数据的来源。好让读者知道,那里来的数据,可行度高嘛?

  在收集数据时,首先我们应该需要了解的是收集哪些关键的数据?收集什么样的数据,需要根据你的目的来定。

  例如,团子所在的实习公司是做电商直播,在平日的周报中,需要体现出以下几个指标:

  APP相关数据(新增APP下载总量、竞争行业APP的情况、疙瘩汤应用市场下载数据情况)用户留存率用户平均访问时长订单数据商家下单数据直播相关数据(场均观看人数、直播场次情况、直播间转发情况、各直播类型的数据情况)用户注册数用户流失率

  在创业型的公司,没有很大的经历建立自己系统的数据库,一般是寻找第三方平台,外包出去。因为如果后台需要建立强大的数据话,需求大量的技术做支撑。但是有些特殊数据平台自己会自己开发,例如团子所在直播数据、订单数据、用户信息。对于创业的公司来说,能通过外包降低公司的成本方式,他们会尽可能外白出去,毕竟与当前需求价值挂钩。

  在进行数据统计与描述之前,首先我们需要了解一些关键数据指标代表内容和如何进行统计的公式。

  这一指标主要是在相应统计时间内,了解目前平台产品,用户在各大下载的情况,同时,也要了解到个大应用市场的情况。新增APP下载总量的统计,分为安卓端和ISO端。

  团子所在的公司主要使用第三方平台数据监控平台(友盟、腾讯云)进行统计。如果你想得到竞争者的数据情况,团子为你推荐一个免费的平台:ASO100 。

  在一段时间内,用户在一次使用此产品的情况。团子举个例子:7月10日新增1000人,7月11日500人使用,12日400人、13日300人、环亚娱乐ag88。14日200人、15日100人。因此10日的留存率50%,以此类推,如图。漏斗图怎么做?问百度哈~

  用户在平台逗留的时间,通过平均算法,了解整体使用时长情况,排出异常使用情况。它的计算方式=所有用户使用时长之和/总人数。用户平均使用时长越高,说明用户对平台的重要性越高。因此,我们可以通过使用时长可以,作为划分用户等级的指标之一。

  按照某一时间内,例如15天,一个用户在平台的启动了一天,那么它的活跃度为1。如果15天之内启动2次,那么他的活跃度为2。以此类推,如果活跃度越高,说明对平台的贡献越高。

  有一次在产品社交群中,有人问如何进行用户划分?团子认为用户的划分,主要是根据用户对平台的贡献程度,贡献程度可以根据用户使用情况、付费情况两个维度进行计算,计算的权重,根据当前平台情况。例如平台更多时注重付费,那么付费的比重相对高。

  一个观察周期内的活跃用户,如果在下一个观察周期内不活跃,则称为流失用户.用户流失率=流失用户/总用户。通过流失率了解平台走失的情况。

  设置三个观察周期,回流用户指第一周期活跃,第二周期流失,在第三周期又活跃(回访)的用户。

  了解以上几个大众的指标,通过平台得到相应的数据,然后用excel进行数据整理,作出图表。

  在进行数据图表描述时,我们时刻需要提醒自己为什么会有这一数据的出现,什么原因导致这个结果的出现,对于当前的数据情况,我们需要进行什么样的改进,提出什么样的意见。

  案例分析:团子以近日小黄车举办过的“全城搜集小黄人”活动为例,通过ASO100获取他们近期的下载情况,进行数据描述一下。如这是小黄车安卓系统的下载情况,活动时间是7月7日至14日,为了让大家更好的了解这次活动对小黄车新增下载有何影响,将时间周期放置从4日至18日,同时结合其他竞争品(摩拜、小蓝车)情况,进行一同分析。

  根据数据的时间周期来看,小黄车正在推出一系列相关的小黄人主题活动,从6月底到7月中旬,就开始持续的做活动。使得用户下载基数很大,因此下载总数是其他竞争品下载总数约3倍。站在市场整体角度来看以下图表,我们可以观察到一个有趣的现象就是:他们三家的下载波动都十分相似和雷同,虽然小黄车通过活动刺激了他们下载总数的增加,同时也使的同行竞争品的下载幅度也伴随的增加。如果将他们的时间拉长、放远看,他们会呈现出一个固定的模式。这属于市场的波动。站在用户的角度单独来看小黄车的数据。在活动初期和中旬,用户下载量属于向下的趋势,到后期下载量暴增长。团子认为,由于本次活动的时间周期为一个星期,在活动前期和中旬,用户正在忙于自我储备小黄人卡片。当活动延续到后期时(小黄车在产品的设计上面,时刻提醒本次活动即将结束、同时时刻更新获奖的人数),让用户产生了紧迫感和渴求感,使得很多用户由于手中缺少某一张卡片,希望可以通过好友互换获得那张卡,获得7元现金的奖励。因此激励用户分享、进行用户互动,使得活动后期用户下载量大增。

  好友互换功能的设置,使得用户与朋友之间的互动大大增加,从而后期用户下载量大大提高。

  活动的设计,包括获奖人数、活动时间的提醒,激发了用户的渴求度、紧迫感,使得活动氛围大大增加。

  团子当时对小黄车这一个活动进行分析时,手中看到了第一张的结果,然后误以为下载量的下降是因为活动的规则导致活动前期和中期,下载量下降。当团子拿起整体行业的数据图表时,团子才明白下载量下降的原因更多的是来自整体市场波动效应而产生的。

  在做周报时,你需要花很多心血用在数据整理和描述上面。但是,有很多同事在浏览你的周报时,一般只会认真看总结部分,对于其他部分他们很多都是带过,毕竟制作一份周报,它的篇幅很长,很多同事并没有太多时间来阅读。

  因此在写周报时,我们首先应该把总结放入顶端(最显眼的地方);同时对于重要的数据和总结点,一定记得标红,这样才能让你的同事快速获取相应的信息要点。

  关于如何总结,团子为大家推荐几本书吧,来弥补这块的不足。《金字塔原理》《学会提问》《麦肯锡工作法》,希望可以帮到你。

  我不知道各位有没有和团子一样的心态,就是每次对日常总结写建议/改进时,刚开始有很多想法和建议,随着时间的流逝,越往后感觉自己都在挤脑汁,基本上没有任何idea了,让人很苦恼。想请各位小伙伴聊聊,你们是如何怎么解决这个问题?

  团子很高兴为大家分享了自己在数据这块的经历和想法,虽然文章整体篇幅干货比较稀少,这也跟团子本人也有很大的关系。虽然团子在实战经验没有其他作者那么丰富,但是团子还是很努力的想为大家分享自己的点点滴滴,一同成长交流。

  以上是我的数据分析分享,希望大家多多关注团子,团子将会为大家分享这次暑期产品经验。

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  那么该怎样在理解业务逻辑的基础上,找到真正有价值的事呢?产品运营分析也许是一个快速找到高价值区的简单策略。

  产品运营分析是指,基于产品核心业务逻辑,从产品、运营层面分析影响业务指标的关键因素,并以此为切入点找到优化方案,拉升业务核心指标。其基本思路是:

  业务:理解核心业务逻辑目标:找到核心业务目标、并拆解场景:用户需求场景分析路径:用户行为路径,以及问题分析清单:优化需求清单整理(行动清单)

  下面结合我负责的TV端应用商店为例,来看看怎样通过产品运营分析,帮我们找到提升业务指标的关键策略。

  简单一句话解释“钱是从哪里来的,钱往哪里去?“我们的产品处于真实的商业环境中,我们所做的事需要产生商业价值,是不是能够满足特定的人群需求,并因此获取直接或间接收益。

  我们可以画简单的业务逻辑图,找到业务中的关键元素,并找到他们之间的关系,以此来帮助我们理解核心业务逻辑。以让我们在后续行动中,明白为什么要这样做。

  找到核心目标。不同产品因为产品类型、发展阶段不同,运营目标也不尽相同。需要判断你的产品处于生命周期的哪个阶段?

  简单来讲,产品生命周期中,初始阶段可能的目标是要先跑通产品逻辑,服务小规模用户,如早期的知乎、游戏内测阶段,都只服务于一小部分用户。发展期时需要引入大量用户,此时的目标是拉新、用户维系等扩大产品用户规模的阶段。

  当然如果你无法判断你的产品所处的阶段,你依然可以从领导那里知道当前的核心目标。

  归因拆解。比如我们目标拉升用户活跃度,那么我们可以分析影响用户活跃的因素有哪些?我们可以分为几个方面,如用户匹配度、产品体验、运营策略、竞品争夺等方面。公式拆解。此方法适合可以拆分成公式的目标,如一家网店的成交总额,其公式为GMV=PV*转化率*客单价。

  一句话总结:需要尽可能实现用户目标、业务目标的平衡。那么该怎体提升这两个目标,并且实现平衡呢?我们的基本思路是,通过对用户的需求场景分析,在满足需求场景的基础上,将付费应用纳入使用场景中的各环节,以提升付费应用的下载、二次激活。

  一切运营动作都不能脱离场景。场景分析能够帮助我们理解,用户是在什么样的情况下使用产品的,我们以此为基础分析在产品运营中怎样引导、激发用户,以提升业务指标。那么究竟什么是用户场景呢?我们借用产品大神梁宁对场景的定义:

  要把场景分开,场和景。“场”是时间与空间的的概念,用户可以在这个空间停留和消费。“景”就是情景和互动。当用户停留在这个空间里,需要有情景和互动让用户的情绪触发,并且裹挟用户的意见,这就是场景。

  用户是什么场景下感知、触达、使用产品的?在这个过程中,会触发用户什么样的情绪,做出什么样的行为?产品、运营侧怎样引导和激励用户?

  如得到app,大多用户可能是在排队、通勤等碎片化时间使用。因此音频内容会有2分钟、10分、20分钟,满足不同碎片化时间场景下的学习需求。那得到app又是怎么触发情绪的?开机页“一起建一所终身大学”引起的归属感,今日学习进度条的紧迫感,学习时长、笔记条数的成就等等。一系功能与运营激发用户持续使用得到app。

  电视用户找到不到想要看的内容时,会想到通过下载应用的方式来拓展内容。此时应用商店需要以内容推荐、搜索、分类等方式提供,以让用户更快找想要的应用,下载并使用。在这个过程中用户会有一定的情绪变化:

  用户行为路径是指用户在使用产品过程中,每一步的操作路径。雷士照明:技术创新 拓宽商场空间。我们需要用户的行为路径,并附上各个节点的关键数据,以此帮助我们分析用户习惯于使用什么样的功能?哪个节点存在高跳出率的现象?用户目标、业务目标有没有达成,最主要的阻碍是哪几步?等等原因分析。

  画出用户行为路径图标记出各个节点的数据情况分析流量分布,分析高跳出率节点、流失率节点

  案例:以下是应用商店用户行为路径,并标记出了各个节点的流量占比情况(为了便于理解,已简化了路径图)

  在完成以上分析之后,还需要我们将以上结论、假设等整理成需求清单,以指导我们下一步的行动。此份清单很可能涉及到产品优化、运营优化两方面,制作此清单时表明产品、运营问题与建议,以及涉及到该问题是怎样影响核心指标提升的。这样在实际行动中,也能降低与产品经理的沟通成本,让产品经理更容易接受我们的需求。

  将用户场景、用户行为路径关键节点作为纵轴将问题、产品与运营优化建议作为横轴。

  案例:综上述分析,TV端的应用商店优化清单,可以整理成为下表样式。自己关注运营部分,产品部分可以交付给产品经理。

  产品运营分析,帮助我们能够找关键性问题,但是同时我们也要注意,在分析之后得出的结论、方案,都是所做出的假设,还需要验证我们的假设。在优化后的效果跟踪中,如果发现之前的结论不对,需要回头继续分析找原因。