2023-11-06 06:41来源:m.sf1369.com作者:宇宇
今天我们说说浅谈产品运营四要素最后一个要素,数据分析;说到数据分析,相信不论是做产品运营、用户运营或是推广的小伙伴来说都不陌生,数据分析能充分反映出你运营做出来的效果如何?并且通过它还能察觉出问题所在,以便于及时找出解决问题的方法。
在前面我们说到产品、用户、渠道,每个要素都有它对应的数据指标进行效果反馈,如果纯讲概念方面的东西,相信大家不是很明白,那我们通过一个案例进行说明;比如老板交给你一个资讯类APP的项目,他在给你下达任务前,APP还处于想拿扒链法阶段,那么这个时候你怎么办?这个时候你就需要运用数据分析来帮助你完成这项工作:
做这款APP之前,我们要先明白商业目标是什么,也就是我们做这款产品的目的是干嘛?这个很好理解,建立庞大用户群争抢风投融资和相关的增值服务(指广告服务),那我们有了这个目此消标后,就可以进行下一步了。下一步是什么,当然是竞分析和市场调查,通过这两方面内容的获取APP相关的需求,需求中包括用户人群、兴趣爱好、终端设备、内容方向等需求定位,然后便可以进行下一步用户体验布局和原型图的设计;后面的事就是技术开发的活了。经过一段周期后,这款资讯APP即将上线了。
前期的工作或许和数据分析关系不大,但是我们制定的目标和数据分析有一定的关联,因为目标是我们通过数据分析优化和改进的方向。当然上线之后,我们会经过各种测试和bug的修复才能到各大应用商店进行推广和宣传,以确保这款APP到用户手机用户体验是最好的。后续通过一段时间运营和推广,我们将相关的数据提取出来,前提是这些数据精准度是非常高的。下面我们先从消孙这款APP提取相关数据进行分析:
一、产品方面数据项:
核心指标:
产品规模:包括下载量、注册激活用户数、日均活跃用户数
市场运营:包括活跃用户比例、用户主要来源、留存率
商业效果:日均流水、增值用户转化率、增值服务金额等
衍生指标:
浏览方向:人均浏览量、人均浏览时长、启动次数、访问频率
注册方向:每日下载打开APP数、每日新增注册数、注册转化率
留存方向:使用留存、购买留存
互动方向:每日评论用户数、交互反馈次数(收藏、分享、喜欢等功能)
二、渠道方面数据项:
消费数据:消费、展现量、点击数、平均点击价格、平均排名
流量数据:访问次数、访客数、IP数
转化数据:转化率、盈收额、ROI
三、用户方面数据项:
用户体验数据:跳出率、到访率、停留时长、访问深度
访客属性:性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统
当我们拿到以上三方面的数据后,当然这里的工作是数据分析专员要做的内容,而且是每天都需要做统计,并且要保证数据的准确性。
下面我们说说分析数据的几种方法,我在推广运营的经验已经有5年,用的最多两种方法分析是图表对比分析和归因分析。
图表对比分析,这种方法是先将批量或者某个时段的数据生成图表,这里图表有很多种,有饼图、柱状图、曲线图等,可以根据数据需求方的需求而来。虽然图形不一样,但都能反馈出相同的问题,这个是关注的核心点。
那么怎么进行对比呢?对比不是让你口头上去做对比,而常用的是环比和同比,当然数据比较敏感的可能不需要通过图形就能看出问题,但是为了直观和容易理解,图表的生成是非常有必要的。
汇谨野报业务数据尘晌闭、具体工作。
1、汇报业务数据:上一年度的计划目标额,实际完成额,完成比例,同期完成额的增减比率。
2、为了保证完成计划目标派裂做了哪些具体工作,取得了哪些成绩或成效。
接触过我司的产品经理、产品运营,也接触过世界500强的报表工程师,他们的共识有一个:每一张报表,都是一个产品。
产品的上线流程
市场分析——>竞争分析用户分析——>需求(场景)分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代
互联网产品初期,在初次面向市场的时候,产品往往是一个MVP(最小可用单元),通过种子用户的反馈,分析使用数据,验证产品的可用性,快速迭代,逐渐修正与完善。
报表系统的上线流程
同行业报表项目参考(行业咨询)——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end
绝大多数的企业在报表上线之后,都忽视了一个关键动作——运营,以致于IT部门陷入了一个怪圈,疲于应付业务人员的需求,天天加班工作却得不到认可。实际上,系统上线不等于终点,被大量使用与认可才是成功的第一步!
产品数据报表的作用
持续推广与曝光精细化运营,针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略,提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化其实不管什么部门,什么岗位,报表都是差不多的,所以帆软君这里就进行一个大体的总结。
报表系统如何运营
之前,的一家互联网行业客户告诉我们,为了让报表系统被业务部门认可,IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事:
1、冷启动阶段
a.寻找种子用户
优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户,依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表,报表上线后不断关注其访问量趋势,发现移动端模板的活跃度更高,并且用户对模板的评乱帆雹价非常好,随着口碑的传播,分公司的营运部门也提出了类似的需求,IT部门开始重新考量整个营运部门的需求,为其系统化的搭建报表应用。
b.简单的用户数据分析
这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级,只需要通过用户的访问数据,验证报表是否满足种子用户的需求。
2、高增哗帆长阶段
a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据,关注性能与用户体验,促使报表系统不断优化
三个维度:
1、报表系统的整体访问趋势
——把控报表系统的整体运营状态,研究用户的访问习惯,合理分配资源
2、每一位业务人员的访问趋势
——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈,那他们的数据需求被响应的优先级将会更高;那些一个劲提需求,却没有访问量的部门,我们需要重新核算成本,降低他们的需
求优先级
3、每一张报表的访问趋势与性能体验
——每一张报表都是一个产品,同样也有完整的生命周期,不被需求的报表要及时的淘汰,降低运维成本;访问量火热的报表要纳入优化迭代,提升用户访问感知,深挖需求,扩充业务场景
两类应用场景:
数据大屏/移动端报表
——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高?我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板,更美观的样式,更人性化的交互效果?
b.主动推送与推广
——内容推广
伴随着报表系统的不断迭代,每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传,促进用户的使用率,这个渠道可以是企业内部的宣发平台,也可以通过C端市场中的新媒体渠道。
——报表推送
业务人员常用的报表可以通过帆软报表平台提供的推送功能直接触达最终用户,培养其对报表的使用粘性。
平台内有哪些产品的分析功能?
1、固化的用户行为数据分析
FineReport平台为用户提供了常用的运营数据统计功能
访问量数据:包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度:不同模板在周期时间内的访问总数用户行为:不同用户在周期时间内的访问总数,并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控:不同模板的平均响应时间、平均内存等内容借助于常用的运营数据统计,我们可以对报表系统做一个轿卜整体的评估,对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数。
2、深入的用户行为数据分析
作为数据分析的先锋,只要有数据源,没有IT做不了的运营数据分析。
FineReport会将用户的访问数据存储至数据库当中,可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板。
3、主动推送与推广
FineReport为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务,包括了:平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等。
结尾处,来介绍一下FineReport这个报表工具,被用来解决这些问题:
市场环境和业务需求多变,无法快速满足变化的报表需求传统SQL+Excel的方式整合数据做报表,效率低准确性差业务系统数据过于分散形成数据孤岛,难以有效利用缺乏统一的报表工具管理门户,无法形成全局数据视野,辅助决策
说几个优势:
类Excel的设计模式,大降低了学习成本,会使用excel,基本上就会使用FineReport,支持多SHEET和跨SHEET计算,完美兼容EXCEL公式
数据填报功能,避免了excel收集数据混乱,支持多种数据源不在话下
丰富的图表和可视化展示形式,这个应该不用我多说
用户生态出色,可以从0-1学习和找到困难问题的解决方法