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1、数据驱动企业运营
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1、数据驱动企业运营
从电商平台的「猜你喜欢」到音乐平台的「心动模式」大数据已经渗透到了我们生活的每一个场景。不论是互联网行业还是零售业、制造业等各行各业都在依托互联网大数据数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据呈现实现企业价值。
企业中数据从产生到应用依次要经过数据源层、数据仓库层、数据建模层最后到数据应用层经过层层加工逐渐支持到上游的应用环节。 数据应用层是数据产生价值的出口通过数据挖掘、用户画像建模、推荐算法的制定可实现千人千面的个性化内容推荐。「个性化」内涵是内容与用户的高度匹配以达到提升体验、提升高黏性、促进销售转化的目的。
2、数据驱动产品运营
数据分析对业务发展、产品优化、精细化运营也起到了关键支持。
数据驱动产品、数据驱动运营的关键在于「可以通过数据分析提出产品优化思路提出运营提升的举措快速上线验证效果重新优化进入新的增长循环」。
数据运营的关键应用场景有
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
…
二、如何用数据驱动运营
1、数据驱动运营的内涵
数据驱动运营是一个很宽泛的概念但拆分下来数据驱动运营有三个内涵
产品运营人员要具备数据意识通过数据发现问题
产品运营人员可以通过数据管理本职工作用数据解决问题
让数据说话提高各部门的沟通效率
2、数据驱动运营的工作流程 1定义数据分析目标
明确目标意味着运营人员或数据分析师要站在数据结果输出对象的角度去思考。对于管理层来说往往会关注以下几个结果
重大决策最终反应在了哪些指标上
这些指标有什么关联
业务全局有什么变化趋势
与过去相比哪些进步了哪些退步了
数据暴露出了什么问题需要做什么调整
产品运营人员则更关注细节。整体来看运营数据分析的目标主要有三类——即「解决是什么、为什么、做什么」的问题具体的数据分析目标还要结合实际工作来定义
是什么如运营举措的效果如何产品优化的效果如何用户使用情况是怎样的用户的体验反馈如何
为什么如转化率为什么提升/降低用户为什么会产生意料之外的行为运营举措和产品优化为什么有效/没有效果
做什么如运营策略该如何调整产品该怎么优化业务战略该怎么调整
2数据指标拆解
在确定了分析目标后就需要进行数据指标拆解。明确要分析哪些具体的数据指标为了避免遗漏关键细节可以先对业务或某一个活动、使用场景流程做梳理得出每一个节点的数据指标项根据分析目标需要保留关键项剔除多余项。
3数据采集
定义数据源在分析数据之前要对数据来源、统计口径、统计周期加以定义以便提交「数据提取」需求。
数据的获取途径数据来源包括埋点数据、运营平台、业务平台、第三方平台、回访调研等。运营人员要对不同数据源的真实性、准确性做把关。
4数据可视化
使用图表工具将数据可视化更容易发现数据的趋势、极值、联系。不同图表类型适用于不同的分析场景。
散点图用于描述数据之间的规律
折线图描述数据随着时间变化的趋势
面积图折线图的延伸更注重数据和时间趋势的变化关系
柱形图类别之间的关系
饼状图数据之间的占比
漏斗图转化率分析、占比分析
雷达图个体数据的属性和可视化常用于用户画像、CRM
树形图适合数据量大、类别多的情况比如各类电商的SKU
桑基图解释数据复杂变化的趋势一对多或者多对一
热力图属性和维度的规律组合有点像折线图
关系图不同种类的关系常用于社交媒体
箱线图统计学图表用于研究和观察数据分布对比数据分布等
标靶图用于业务销售完成情况等
词云图文本分析利器
地理图数据和空间的关系 5数据分析
解决问题是数据分析的最终落脚点。这一环节的目标是发现数据的特征、规律、数据之间的关联通过对数据的洞察解决实际问题。
6输出数据分析结论
数据分析的结果可以根据需要以Word或PPT的形式呈现。
报告应采取总分总的格式
总述阐述数据分析的背景、目的、目标、分析思路、目录、关键发现。
分述对业务按多维度细分分析用数据图表与相应结论阐述观点。
总结提出结论与优化建议、行动计划、对业务发展做预测提出策略与结论、附录。
根据实际工作需要「报告」不一定是必须的数据分析的结果是为了下一步的行动计划作支撑。
7测试验证
根据数据分析结论按照计划开展优化测试对测试效果展开分析以此开启新的数据分析进程形成数据分析工作的闭环。
三、数据分析的基本指标
1、基础数据指标
基础数据指标参考了增长黑客理论中的AARRR模型针对用户从新增到流失的多个环节来定义相应指标。
新增日/周/月新增。这里有两个维度增量与增速。新增用户增速是产品增长的基础
传播病毒系数、传播周期。平均每位老用户会带来几位新用户大于 1 的时候产品才可能出现爆发式的指数增长。老用户一般在注册新增后多长时间带来新用户传播周期越短增长速度越快。
活跃活跃用户数DAU/MAU。只有活跃用户才能为产品带来价值。
留存留存率次日、周、月。使用产品的时间越久活的长久对产品的潜在价值越大留存的计算业内有多种方式但大多数采用了下方的计算公式
次日留存率当天新增的用户中第2天还登录的用户数/第一天新增用户总数
七日留存率第一天新增的用户中在往后的第7天还有登录的用户数/第一天新增总用户数
月留存率第一天新增的用户中在往后30天还有登录的用户数/第一天新增总用户数
流失流失率。
一段时间内流失的用户占这段时间活跃用户数的比例。只有当产品新用户增长的速度大于老用户流失的速度时产品的活跃用户数才会是正增长。
2、用户行为数据指标
另一个维度立足于用户行为可以根据提升黏性、提升参与度、提升转化这三个目标定义具体的数据指标。
黏性指标留存率、周活天留存率反应产品是否满足用户需要。周活天反应用户忠诚度。
参与度指标活跃度、停留时长、访问页面数量
转化指标用户从上一环节到下一环节的转化率
这两种指标体系都具有参考价值可以根据自身实际情况适当组合。
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