運(yùn)營(yíng)人必備的7大技能:數(shù)據(jù)分析能力是未來(lái)運(yùn)營(yíng)的分水嶺

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以流量為中心、野蠻的運(yùn)營(yíng)時(shí)代已經(jīng)結(jié)束,接下來(lái)的時(shí)代是以科學(xué)的數(shù)據(jù)作為依據(jù),圍繞著用戶(hù)緊緊做精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)時(shí)代。

我之前在文章《后產(chǎn)品時(shí)代的運(yùn)營(yíng)之道:數(shù)據(jù)分析的五種方法論》提到:

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)是未來(lái)運(yùn)營(yíng)的趨勢(shì),也是我們運(yùn)營(yíng)人的一個(gè)分水嶺,在運(yùn)營(yíng)的刀耕火種時(shí)代已經(jīng)趨于沒(méi)落的時(shí)候,精細(xì)化運(yùn)營(yíng)以及變得尤為重要,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策是我們運(yùn)營(yíng)人必須要面對(duì)的挑戰(zhàn)也是我們要下意識(shí)學(xué)的一門(mén)技能。

但也是很多剛進(jìn)入運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的新人一個(gè)頭疼問(wèn)題,因?yàn)樗婕暗降臄?shù)據(jù)分析方法、方法論、邏輯分析能力以及一些工具的使用,而且一堆數(shù)據(jù)也是很多運(yùn)營(yíng)人員不愿面對(duì)的。本章節(jié)我們就從如何獲取數(shù)據(jù)、如何分析數(shù)據(jù)以及一款產(chǎn)品都關(guān)注哪些數(shù)據(jù)維度。

一、數(shù)據(jù)從哪里獲取

在我們分析數(shù)據(jù)之前,就必須得有數(shù)據(jù)供我們分析,所以我們就得拿到數(shù)據(jù),怎么拿到呢?

數(shù)據(jù)的來(lái)源渠道主要有兩種:

  • 自有數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——公司自有的數(shù)據(jù)是最源質(zhì)化的數(shù)據(jù),也是最可靠、最全面的。一般而言,有條件的情況下都是以?xún)?nèi)部數(shù)據(jù)為準(zhǔn);
  • 第三方數(shù)據(jù)分析工具,這個(gè)是借助外部工具獲得數(shù)據(jù)。

下面給大家介紹主要5款的數(shù)據(jù)分析工具:

1.友盟

支持iOS、Android應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

2.growingio

growingio強(qiáng)大的地方在于無(wú)需埋點(diǎn),就可以獲取并分析全面、實(shí)時(shí)的用戶(hù)行為數(shù)據(jù),以?xún)?yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)精益化運(yùn)營(yíng)。

3.應(yīng)用雷達(dá)

僅針對(duì)iOS,查看App Store總榜和分類(lèi)排名。查看產(chǎn)品在App Store 里的搜索度得分,評(píng)判ASO效果的標(biāo)準(zhǔn)之一。

4.百度移動(dòng)統(tǒng)計(jì)

支持ios和android平臺(tái)。另外,開(kāi)發(fā)者在嵌入統(tǒng)計(jì)SDK后,可以對(duì)自家產(chǎn)品進(jìn)行較為全面的監(jiān)控,包括用戶(hù)行為、用戶(hù)屬性、地域分布、終端分析等。

5.酷傳

僅支持android平臺(tái)應(yīng)用監(jiān)控。開(kāi)發(fā)者可以查看應(yīng)用在主流市場(chǎng)下載量、排名、評(píng)分評(píng)論、關(guān)鍵詞排名等數(shù)據(jù),還能系統(tǒng)地與同類(lèi)競(jìng)品進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比。

當(dāng)然了,數(shù)據(jù)分析工具不止這5款,如果你們正在使用其他的,也是可以的。使用分析工具我們可以得到以下內(nèi)容:

記錄那些點(diǎn)擊信息,包括沒(méi)有與網(wǎng)站產(chǎn)生交互的信息;可直接生成鏈接的百分比,點(diǎn)擊分布圖和熱力圖;可統(tǒng)計(jì)用戶(hù)的懸停,將用戶(hù)潛在行為可視化

獲取數(shù)據(jù)的方式其實(shí)多種多樣,關(guān)鍵在于,作為運(yùn)營(yíng)人員要了解什么樣的數(shù)據(jù)是重要的,對(duì)于這些數(shù)據(jù)的前后關(guān)聯(lián),是怎樣的,這是一個(gè)聯(lián)動(dòng)的過(guò)程,不是一個(gè)單一的行為。

有了這些數(shù)據(jù)之后,我們?cè)撛趺慈シ治鲞@些數(shù)據(jù)呢?哪些是可以為我們所用的額,又有哪些是可以剔除掉的。

二、如何分析現(xiàn)有的數(shù)據(jù)

從第三方數(shù)據(jù)分析工具或者自家的分析后臺(tái)拿到這些數(shù)據(jù)后 ,該怎么去分析呢?我相信很多運(yùn)營(yíng)人在拿到數(shù)據(jù)時(shí),都是沒(méi)多少思路的。要么胡子眉毛一把抓,要么無(wú)從下手。這都是缺少分析思路的表現(xiàn),需要宏觀的方法論和微觀的方法來(lái)指導(dǎo)。

在上幾期的文章中,在藝林小宇的文章《「后產(chǎn)品時(shí)代的運(yùn)營(yíng)之道」數(shù)據(jù)分析的那些方法論》中,羅列在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)經(jīng)常會(huì)使用到方法論,這些方法論在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)扮演宏觀指導(dǎo)的角色。所以說(shuō)在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),應(yīng)該先找到適合自己的方法論進(jìn)行指導(dǎo)。主要會(huì)用到的方法論:

  1. PEST分析法:用于對(duì)宏觀環(huán)境的分析,包括政治(political)、經(jīng)濟(jì)(economic)、社會(huì)(social)和技術(shù)(technological)四方面。
  2. 5W2H分析法:何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何時(shí)(When)、何地(Where)、如何就(How)、何價(jià)(How much)。
  3. 邏輯樹(shù)分析法:把問(wèn)題的所有子問(wèn)題分層羅列。
  4. 4P營(yíng)銷(xiāo)理論:分析公司的整體營(yíng)運(yùn)情況,包括產(chǎn)品(product)、價(jià)格(price)、渠道(place)、促銷(xiāo)(promotion)四大要素。
  5. 用戶(hù)行為理論:主要用于網(wǎng)站流量分析,如回訪者、新訪者、流失率等,在眾多指標(biāo)中選擇一些適用的。
  6. AARRR(增長(zhǎng)黑客的海盜法則):精益創(chuàng)業(yè)的重要框架,從獲取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、變現(xiàn)(Revenue)和推薦(Referral)5個(gè)環(huán)節(jié)增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)分析的方法論很多,這里不能一一列舉;沒(méi)有最好的方法論,只有最合適的。下面我詳細(xì)介紹一下 AARRR 方法論,對(duì)于精益化運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的問(wèn)題,這個(gè)方法論非常契合。

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言,用戶(hù)具有明顯的生命周期特征,我以一個(gè)APP為例闡述一下。

首先通過(guò)各種線上、線下的渠道獲取新用戶(hù),下載安裝APP。安裝完APP后,通過(guò)運(yùn)營(yíng)手段激活用戶(hù);比如說(shuō)首單免費(fèi)、代金券、紅包等方式。通過(guò)一系列的運(yùn)營(yíng)使部分用戶(hù)留存下來(lái),并且給企業(yè)帶營(yíng)收。在這個(gè)過(guò)程中,如果用戶(hù)覺(jué)得這個(gè)產(chǎn)品不錯(cuò),可能推薦給身邊的人;或者通過(guò)紅包等激勵(lì)手段鼓勵(lì)分享到朋友圈等等。需要注意的是,這5個(gè)環(huán)節(jié)并不是完全按照上面順序來(lái)的;運(yùn)營(yíng)可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要靈活應(yīng)用。AARRR的五個(gè)環(huán)節(jié)都可以通過(guò)數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)衡量與分析,從而實(shí)現(xiàn)精益化運(yùn)營(yíng)的目的;每個(gè)環(huán)節(jié)的提升都可以有效增長(zhǎng)業(yè)務(wù)。

在使用這些數(shù)據(jù)分析方法論要明確他們的作用:

  • 理順?lè)治鏊悸?,確保數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)體系化。
  • 把問(wèn)題分解成相關(guān)聯(lián)的部分,并顯示它們之間的關(guān)系。
  • 為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的開(kāi)展指引方向。
  • 確保分析結(jié)果的有效性及正確性。

再比如,我們?cè)诜治鯝PP的數(shù)據(jù)維度時(shí),會(huì)使用到趨勢(shì)分析法,因?yàn)橼厔?shì)分析是最簡(jiǎn)單、最基礎(chǔ),也是最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析方法。通常我們?cè)跀?shù)據(jù)分析產(chǎn)品中建立一張數(shù)據(jù)指標(biāo)的線圖或者柱狀圖,然后持續(xù)觀察,重點(diǎn)關(guān)注異常值。在這個(gè)過(guò)程中,我們要選定第一關(guān)鍵指標(biāo),而不要被虛榮指標(biāo)所迷惑。

如果我們將我們分析的APP的下載量作為第一關(guān)鍵指標(biāo),可能就會(huì)走偏;因?yàn)橛脩?hù)下載APP并不代表他使用了你的產(chǎn)品。在這種情況下,建議將日活躍用戶(hù)作為第一關(guān)鍵指標(biāo),而且是啟動(dòng)并且執(zhí)行了某個(gè)操作的用戶(hù)才能算上去;這樣的指標(biāo)才有實(shí)際意義,運(yùn)營(yíng)人員要核心關(guān)注這類(lèi)指標(biāo)。

三、一款產(chǎn)品都關(guān)注哪些數(shù)據(jù)維度

我們都知道,運(yùn)營(yíng)人每天都會(huì)跟各種各樣的數(shù)據(jù)打交道,那一款產(chǎn)品都有那些數(shù)據(jù)維度是我們經(jīng)常會(huì)分析到的呢?

一款產(chǎn)品(特指APP)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系一般都可以分為:用戶(hù)規(guī)模與質(zhì)量、渠道分析、參與度分析、功能分析以用戶(hù)屬性分析。

1.用戶(hù)規(guī)模和質(zhì)量的分析:包括總用戶(hù)數(shù)、新用戶(hù)數(shù)、留存用戶(hù)、轉(zhuǎn)化率。用戶(hù)規(guī)模和質(zhì)量是APP分析最重要的維度,其指標(biāo)也是相對(duì)其他維度最多,產(chǎn)品負(fù)責(zé)人要重點(diǎn)關(guān)注這個(gè)維度的指標(biāo)。

2.渠道分析主要是分析各渠道在相關(guān)的渠道質(zhì)量的變化和趨勢(shì),以科學(xué)評(píng)估渠道質(zhì)量,優(yōu)化渠道推廣策略。渠道分析尤其要重視,因?yàn)楝F(xiàn)在移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)刷量作弊是以及業(yè)內(nèi)公開(kāi)的秘密。渠道分析可以從多個(gè)維度的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)比不同渠道的效果,比如從新增用戶(hù)、活躍用戶(hù)、次日留存率、單次使用時(shí)長(zhǎng)等角度對(duì)比不同來(lái)源的用戶(hù),這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到最適合自身的渠道,從而獲得最好的推廣效果。

3.參與度分析主要是分析用戶(hù)的活躍度,分析的維度主要是包括啟動(dòng)次數(shù)分析、使用時(shí)長(zhǎng)分析、訪問(wèn)頁(yè)面分析和使用時(shí)間間隔分析。

4.功能分析主要包括:

  • 功能活躍指標(biāo):某個(gè)功能的活躍用戶(hù),使用量情況;功能驗(yàn)證;對(duì)產(chǎn)品功能的數(shù)據(jù)分析,確保功能的取舍的合理性。
  • 頁(yè)面訪問(wèn)路徑:用戶(hù)從打開(kāi)到離開(kāi)應(yīng)用整個(gè)過(guò)程中每一步驟的頁(yè)面訪問(wèn)、跳轉(zhuǎn)情況。頁(yè)面訪問(wèn)路徑是全量統(tǒng)計(jì)。通過(guò)路徑分析得出用戶(hù)類(lèi)型的多樣、用戶(hù)使用產(chǎn)品目的的多樣性,還原用戶(hù)目的;通過(guò)路徑分析,做用戶(hù)細(xì)分;再通過(guò)用戶(hù)細(xì)分,返回到產(chǎn)品的迭代
  • 漏斗模型:是用于分析產(chǎn)品中關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率,以確定產(chǎn)品流程的設(shè)計(jì)是否合理,分析用戶(hù)體驗(yàn)問(wèn)題。用戶(hù)轉(zhuǎn)化率的分析,核心考察漏斗每一層的流失原因的分析。通過(guò)設(shè)置自定義事件以及漏斗來(lái)關(guān)注應(yīng)用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率,以及轉(zhuǎn)化率對(duì)收入水平的影響。通過(guò)分析事件和漏斗數(shù)據(jù),可以針對(duì)性的優(yōu)化轉(zhuǎn)化率低的步驟,切實(shí)提高整體轉(zhuǎn)化水平。

5.用戶(hù)屬性分析不管在我們的產(chǎn)品啟動(dòng)初期,還是戰(zhàn)略的調(diào)整,分析用戶(hù)畫(huà)像都有著重要的意義。比如我們?cè)诋a(chǎn)品設(shè)計(jì)前需要構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像,指導(dǎo)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、運(yùn)營(yíng);產(chǎn)品迭代過(guò)程需要收集用戶(hù)數(shù)據(jù),便于進(jìn)行用戶(hù)行為分析,與商業(yè)模式掛鉤等等。

用戶(hù)屬性一般包括性別、年齡、職業(yè)、所在地、手機(jī)型號(hào)、使用網(wǎng)絡(luò)情況。如果對(duì)用戶(hù)的其他屬性感興趣的,可以到自的微信呢公眾號(hào)后臺(tái)或者其他諸如頭條、uc等后臺(tái)看用戶(hù)屬性都包含哪些維度。

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#專(zhuān)欄作家#

藝林小宇,微信:藝林小宇(cs-jy8),人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家,互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)總監(jiān),獨(dú)立媒體人,喜歡用白話文講述移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)事熱點(diǎn),專(zhuān)注于產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、策劃、BD合作等領(lǐng)域。

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