今天我們說說淺談產(chǎn)品運營四要素最后一個要素，數(shù)據(jù)分析;說到數(shù)據(jù)分析，相信不論是做產(chǎn)品運營、用戶運營或是推廣的小伙伴來說都不陌生，數(shù)據(jù)分析能充分反映出你運營做出來的效果如何?并且通過它還能察覺出問題所在，以便于及時找出解決問題的方法。
在前面我們說到產(chǎn)品、用戶、渠道，每個要素都有它對應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行效果反饋，如果純講概念方面的東西，相信大家不是很明白，那我們通過一個案例進(jìn)行說明;比如老板交給你一個資訊類APP的項目，他在給你下達(dá)任務(wù)前，APP還處于想法階段，那么這個時候你怎么辦?這個時候你就需要運用數(shù)據(jù)分析來幫助你完成這項工作：
做這款A(yù)PP之前，我們要先明白商業(yè)目標(biāo)是什么，也就是我們做這款產(chǎn)品的目的是干嘛?這個很好理解，建立龐大用戶群爭搶風(fēng)投融資和相關(guān)的增值服務(wù)(指廣告服務(wù))，那我們有了這個目標(biāo)后，就可以進(jìn)行下一步了。下一步是什么，當(dāng)然是競分析和市場調(diào)查，通過這兩方面內(nèi)容的獲取APP相關(guān)的需求，需求中包括用戶人群、興趣愛好、終端設(shè)備、內(nèi)容方向等需求定位，然后便可以進(jìn)行下一步用戶體驗布局和原型圖的設(shè)計;后面的事就是技術(shù)開發(fā)的活了。經(jīng)過一段周期后，這款資訊APP即將上線了。
前期的工作或許和數(shù)據(jù)分析關(guān)系不大，但是我們制定的目標(biāo)和數(shù)據(jù)分析有一定的關(guān)聯(lián)，因為目標(biāo)是我們通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化和改進(jìn)的方向。當(dāng)然上線之后，我們會經(jīng)過各種測試和bug的修復(fù)才能到各大應(yīng)用商店進(jìn)行推廣和宣傳，以確保這款A(yù)PP到用戶手機(jī)用戶體驗是最好的。后續(xù)通過一段時間運營和推廣，我們將相關(guān)的數(shù)據(jù)提取出來，前提是這些數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度是非常高的。下面我們先從這款A(yù)PP提取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：
一、產(chǎn)品方面數(shù)據(jù)項：
核心指標(biāo)：
產(chǎn)品規(guī)模：包括下載量、注冊激活用戶數(shù)、日均活躍用戶數(shù)
市場運營：包括活躍用戶比例、用戶主要來源、留存率
商業(yè)效果：日均流水、增值用戶轉(zhuǎn)化率、增值服務(wù)金額等
衍生指標(biāo)：
瀏覽方向：人均瀏覽量、人均瀏覽時長、啟動次數(shù)、訪問頻率
注冊方向：每日下載打開APP數(shù)、每日新增注冊數(shù)、注冊轉(zhuǎn)化率
留存方向：使用留存、購買留存
互動方向：每日評論用戶數(shù)、交互反饋次數(shù)(收藏、分享、喜歡等功能)
二、渠道方面數(shù)據(jù)項：
消費數(shù)據(jù)：消費、展現(xiàn)量、點擊數(shù)、平均點擊價格、平均排名
流量數(shù)據(jù)：訪問次數(shù)、訪客數(shù)、IP數(shù)
轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)：轉(zhuǎn)化率、盈收額、ROI
三、用戶方面數(shù)據(jù)項：
用戶體驗數(shù)據(jù)：跳出率、到訪率、停留時長、訪問深度
訪客屬性：性別、職業(yè)、學(xué)歷、年齡、地域、使用設(shè)備、操作系統(tǒng)
當(dāng)我們拿到以上三方面的數(shù)據(jù)后，當(dāng)然這里的工作是數(shù)據(jù)分析專員要做的內(nèi)容，而且是每天都需要做統(tǒng)計，并且要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
下面我們說說分析數(shù)據(jù)的幾種方法，我在推廣運營的經(jīng)驗已經(jīng)有5年，用的最多兩種方法分析是圖表對比分析和歸因分析。
圖表對比分析，這種方法是先將批量或者某個時段的數(shù)據(jù)生成圖表，這里圖表有很多種，有餅圖、柱狀圖、曲線圖等，可以根據(jù)數(shù)據(jù)需求方的需求而來。雖然圖形不一樣，但都能反饋出相同的問題，這個是關(guān)注的核心點。
那么怎么進(jìn)行對比呢?對比不是讓你口頭上去做對比，而常用的是環(huán)比和同比，當(dāng)然數(shù)據(jù)比較敏感的可能不需要通過圖形就能看出問題，但是為了直觀和容易理解，圖表的生成是非常有必要的。
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對比的數(shù)據(jù)項并不是上面羅列的全部，而是取核心項，這樣顯得不會太繁鎖;通過分析后，用文字將發(fā)現(xiàn)的問題一一羅列，同時附上自己的看法和解決問題的建議，最后便通過郵件形式發(fā)送給需求方，整個過程盡可能體現(xiàn)做數(shù)據(jù)分析專業(yè)性的一面。
歸因分析，是指通過結(jié)果來分析原因。這里舉例說明可能比較好理解，假如你負(fù)責(zé)的的這款A(yù)PP某一周的注冊轉(zhuǎn)化率為0.5%，而正常情況下是1.2%，下降了 0.7%個點，那么該怎么分析?我們先要看注冊轉(zhuǎn)化率是怎么來的，先要明白注冊轉(zhuǎn)化率是怎么來的，即注冊用戶數(shù)/下載數(shù)。
分析思路：注冊轉(zhuǎn)化率在下載數(shù)不變的情況下成正比，在注冊用戶數(shù)不變的情況下成反比。這里便分了兩種情況：要么是在下載數(shù)變化不大的情況下，注冊用戶變少了;要么是在注冊數(shù)變化不大的情況下，下載數(shù)增多了;而這種情況肯定是訪客體驗APP時，某個細(xì)節(jié)做的不到位，而導(dǎo)致了跳出。
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注冊用戶數(shù)減少，先看看APP注冊流程是不是出了問題，其次看打開APP人數(shù)是不是減少了，減少是ASO排名下降了還是競爭對手增加的原因，然后做出相應(yīng)的調(diào)整，通過這樣排除再觀察數(shù)據(jù)變化。同樣在最后，將發(fā)現(xiàn)的問題以文檔形式羅列，以郵件形式傳達(dá)給需求方。
好了，數(shù)據(jù)分析就說到這里，如果有更好的想法和建議歡迎給我留言分享，祝您有收獲。
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