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作者:巨人電商

實(shí)例解析|運(yùn)營如何做App數(shù)據(jù)分析?

POST TIME:2021-08-20

對(duì)于一個(gè)運(yùn)營人員來說,做好數(shù)據(jù)分析,既可以幫助我們不斷調(diào)整工作方向,更是可以預(yù)防我們?cè)跊]有價(jià)值的事物性工作上“越陷越深”。

有一件事:每個(gè)運(yùn)營都很清楚,也都非常認(rèn)可。那就是:數(shù)據(jù)分析對(duì)運(yùn)營工作,非常,非常,非?!匾?!

但在現(xiàn)實(shí)中,很多運(yùn)營仍舊“力不從心”,思想意識(shí)上去了,行為動(dòng)作卻跟不上。換句話說,不是不想做,而是對(duì)數(shù)據(jù)分析缺乏整體性的認(rèn)知,找不到頭緒,不知該如何入手。

從結(jié)果的有效性的來看,任何以“完成”為目的工作都沒有太大的價(jià)值,任何缺乏客觀數(shù)據(jù)指標(biāo)的“主觀評(píng)判”都是沒有太大的意義。對(duì)過程質(zhì)量負(fù)責(zé)的內(nèi)容生產(chǎn)部門是如此,對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)的運(yùn)營、銷售部門更是如此。

對(duì)于一個(gè)運(yùn)營人員來說,做好數(shù)據(jù)分析,既可以幫助我們不斷調(diào)整工作方向,更是可以預(yù)防我們?cè)跊]有價(jià)值的事物性工作上“越陷越深”。

一. App相關(guān)數(shù)據(jù),共分三大類

數(shù)據(jù)分析,并不是什么高深的東西,更算不上什么技術(shù)。在App運(yùn)營工作中,我們需要用到的“數(shù)據(jù)”,總體來講,分為以下三類:

  1. 宏觀指標(biāo):用戶總量、新增、留存、活躍、參與度等整體性的數(shù)據(jù);
  2. 用戶指標(biāo):用戶層面的相關(guān)數(shù)據(jù),是運(yùn)營體系中所有運(yùn)營動(dòng)作的數(shù)據(jù)支撐;
  3. 內(nèi)容指標(biāo):內(nèi)容層面的相關(guān)數(shù)據(jù),是平臺(tái)內(nèi)容質(zhì)量改進(jìn)和優(yōu)化的參考依據(jù)。

對(duì)于以上三類數(shù)據(jù),我們只需在“充分認(rèn)知”的基礎(chǔ)上,形成“應(yīng)用思維”,并做到“靈活運(yùn)用”,即可輕松處理任何一種數(shù)據(jù)分析工作。

二. 宏觀指標(biāo)分析

對(duì)于一款A(yù)pp來講,宏觀數(shù)據(jù)包括“用戶的總量、新增、留存、活躍、參與度”五個(gè)方面。通過這五項(xiàng)指標(biāo),可全面掌握App的整體運(yùn)營狀況。

1. 用戶總量:所有用戶的數(shù)量總和

(1)數(shù)據(jù)來源:埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

(2)分析重點(diǎn):從App整體用戶中,篩選出有效用戶,掌握真正有價(jià)值的用戶數(shù)量。一般來講,完成注冊(cè)并登錄設(shè)備的激活用戶為有效用戶;嚴(yán)格來講,App使用時(shí)長(zhǎng)>0的用戶為有效用戶。

2. 用戶新增:推廣工作的衡量指標(biāo)

(1)數(shù)據(jù)來源:埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

(2)分析重點(diǎn):由于在App推廣過程中,很多渠道都會(huì)采用“H5頁面注冊(cè)+引導(dǎo)下載App”的做法,往往會(huì)造成部分用戶“只注冊(cè)、未下載”的問題。故,用戶新增人數(shù),需區(qū)分“注冊(cè)”和“激活”。

3. 用戶留存:用戶與內(nèi)容契合度的衡量指標(biāo)

(1)數(shù)據(jù)來源:友盟統(tǒng)計(jì)

(2)分析重點(diǎn):本數(shù)據(jù)主要用來監(jiān)控某一時(shí)間階段(某天、某周、某月)新增用戶的留存情況。通過留存數(shù)據(jù),判斷用戶質(zhì)量與App內(nèi)容質(zhì)量。

4. 用戶活躍:App價(jià)值的終極衡量指標(biāo)

(1)數(shù)據(jù)來源:友盟統(tǒng)計(jì)

(2)分析重點(diǎn):該指標(biāo)是所有App數(shù)據(jù)中最核心的指標(biāo),也客觀衡量一款A(yù)pp價(jià)值的終極標(biāo)準(zhǔn)。如果用一個(gè)指標(biāo)來衡量App價(jià)值的話,那就是用戶活躍數(shù)據(jù)。

5. 用戶參與度:用戶粘性的衡量指標(biāo)

(1)數(shù)據(jù)來源:友盟統(tǒng)計(jì)

(2)分析重點(diǎn):該數(shù)據(jù)是用戶App使用深度的衡量指標(biāo),包含用戶的每日使用時(shí)長(zhǎng),每日啟動(dòng)次數(shù)等指標(biāo)。是以上四個(gè)數(shù)據(jù)的有益補(bǔ)充。

小結(jié)

以上五個(gè)指標(biāo),用戶總量、新增,需要以技術(shù)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為準(zhǔn),用戶的留存、活躍、參與度指標(biāo),由于技術(shù)統(tǒng)計(jì)比較困難,以友盟為準(zhǔn)即可。

補(bǔ)充:

(1)埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì):為了埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)正確,需要運(yùn)營人員與技術(shù)開發(fā)人員明確埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)需求和規(guī)則

(2)友盟統(tǒng)計(jì):為了保證友盟統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)正確,需要注意以下幾點(diǎn):

  • App友盟SDK集成正確
  • App接入友盟越早越好,避免部分早期數(shù)據(jù)無法查詢
  • Android、iOS兩個(gè)版本同步接入
三. 用戶指標(biāo)分析

用戶數(shù)據(jù)分析的意義在于:從用戶的維度,為運(yùn)營工作的拉新、留存、促活、轉(zhuǎn)付費(fèi)等所有環(huán)節(jié),提供數(shù)據(jù)支撐。

例如,如何對(duì)某次App推廣活動(dòng)進(jìn)行效果分析?如何根據(jù)活躍用戶的操作習(xí)慣進(jìn)行內(nèi)容調(diào)整?付費(fèi)的用戶都是什么人,他們是體驗(yàn)了多久之后才付費(fèi)的?

接下來,從字段拆解、矩陣分析、案例實(shí)戰(zhàn)分三步來為大家講解。

1. 字段拆解

做用戶指標(biāo)分析,需要首先對(duì)用戶指標(biāo)的相關(guān)字段做拆解。以課程類App為例,用戶指標(biāo)的數(shù)據(jù),可拆解為以下8個(gè)字段:

(1)用戶ID

  • 注冊(cè)
  • 激活

(2)手機(jī)號(hào)

(3)注冊(cè)時(shí)間

(4)來源渠道

(5)瀏覽行為:UV、PV、Time

(6)操作行為(以學(xué)習(xí)類App為例):試聽、訂閱、充值(時(shí)間/金額/終端)、購買(類別/明細(xì))、學(xué)習(xí)(音頻/視頻)、用戶完課率(按單節(jié)統(tǒng)計(jì)/按單堂統(tǒng)計(jì))、評(píng)論、課程分享、邀請(qǐng)好友

(7)登錄行為:活躍天數(shù)、啟動(dòng)次數(shù)、使用時(shí)長(zhǎng)

(8)用戶畫像

  • 性別
  • 年齡
  • 地域
  • 職業(yè)
  • 從業(yè)年限
  • 教育水平
  • 興趣愛好
2. 矩陣分析

第一步:我們可以把這8個(gè)字段,看做一個(gè)橫向的矩陣。

第二步:選取1個(gè)字段(或者一個(gè)細(xì)分字段),導(dǎo)出所有符合條件的用戶

第三步:以導(dǎo)出的用戶為基礎(chǔ),分析這批用戶在其他維度下的特征數(shù)據(jù),即可得到我們想要的數(shù)據(jù)。

3. 案例實(shí)戰(zhàn)

例子1:我們需要對(duì)某次App推廣活動(dòng)的效果進(jìn)行分析,為下次推廣活動(dòng)提供參考依據(jù):

(1)通過定位字段“來源渠道”導(dǎo)出所有本次推廣活動(dòng)帶來的用戶;

(2)通過這批用戶的“用戶ID”,可得到活動(dòng)帶來新增用戶數(shù),注冊(cè)人數(shù)、激活人數(shù);

(3)通過這批用戶的“用戶登錄行為:活躍天數(shù)、啟動(dòng)次數(shù)、使用時(shí)長(zhǎng)”,判斷本次活動(dòng)帶來的用戶的質(zhì)量。

例子2:我們需要對(duì)活躍用戶的學(xué)習(xí)習(xí)慣進(jìn)行分析,進(jìn)而了解用戶活躍的原因,調(diào)整App內(nèi)容架構(gòu)

(1)通過定位字段“活躍天數(shù)”導(dǎo)出“總活躍天數(shù)排名前X名”的用戶;

(2)通過此批用戶的“用戶行為-瀏覽行為”中各個(gè)不同頁面的“UV、PV、Time”三個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)對(duì)比,找到用戶最習(xí)慣的訪問路徑。進(jìn)而判斷App首頁的內(nèi)容展示是否合理,是否能快速引起用戶的興趣,讓用戶找到適合的內(nèi)容,從而有選擇性的進(jìn)行調(diào)整。

例子3:我們想看下付費(fèi)用戶都有哪些人,這些人一般會(huì)在體驗(yàn)App多久后會(huì)付費(fèi)

(1)通過定位字段“充值金額”導(dǎo)出付費(fèi)用戶;

(2)通過此批用戶的“用戶畫像”,了解這批人的性別、年齡、職業(yè)等信息,為廣告投放提供依據(jù);

(3)通過此批用戶的“每個(gè)用戶的‘充值時(shí)間-注冊(cè)時(shí)間’”的差值,可分析出用戶從體驗(yàn)到付費(fèi)的考慮時(shí)間。以此為依據(jù),進(jìn)行內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整,以求更快地打動(dòng)用戶。

四. 內(nèi)容指標(biāo)分析

內(nèi)容數(shù)據(jù)分析的意義在于:從內(nèi)容的角度,全面分析內(nèi)容在各個(gè)維度上的用戶行為。以這些用戶行為為基礎(chǔ),為內(nèi)容優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。

以課程類內(nèi)容為例,如何判斷我們的課程文字包裝和頁面展示是否吸引人?如何評(píng)價(jià)我們的課程是否符合用戶需求?

接下來,還是從字段拆解、矩陣分析、案例實(shí)戰(zhàn)分三步來為大家講解。

1. 字段拆解

做內(nèi)容指標(biāo)分析,需要首先對(duì)內(nèi)容指標(biāo)的相關(guān)字段做拆解。以課程類App為例,內(nèi)容指標(biāo)的數(shù)據(jù),可拆解為以下10個(gè)字段:

(1)課程ID

(2)課程性質(zhì)

  • 免費(fèi)
  • 付費(fèi)

(3)上線時(shí)間

(4)課程節(jié)數(shù)

(5)課程分類

(6)主講老師

(7)課程被瀏覽

  • UV
  • PV
  • Time

(8)課程訂閱

(9)音視頻播放

  • UV
  • PV
  • Time

(10)完課率

  • 按單節(jié)計(jì)算
  • 按單堂計(jì)算
2. 矩陣分析

“內(nèi)容指標(biāo)”與“用戶指標(biāo)”的分析方法相同,都采用矩陣分析法。這里就不重復(fù)講述了。

3. 案例實(shí)戰(zhàn)

例子1:如何判斷我們的課程文字包裝和頁面展示是否吸引人?

(1)通過定位字段“課程ID”導(dǎo)出所有課程的標(biāo)題

(2)通過“訂閱人數(shù)”與“被瀏覽的UV數(shù)”進(jìn)行對(duì)比,可以得到同等展現(xiàn)機(jī)會(huì)下訂閱率較高的課程,進(jìn)而判斷課程包裝做的較好的課程。

例子2:如何判斷我們的課程是否有銷售潛力,進(jìn)而把受歡迎的課程調(diào)整到首頁展示?

判斷此問題,僅需對(duì)比兩個(gè)衡量指標(biāo)

(1)“訂閱人數(shù)”與“被瀏覽的UV”的對(duì)比值

(2)完課率指標(biāo)(按單節(jié)計(jì)算、按單堂計(jì)算)的數(shù)值

來源:假裝懂運(yùn)營(ID:jiazhuangdongyunying)

標(biāo)簽:錫林郭勒盟 云浮 肇慶 新鄉(xiāng) 南充 三亞 中山 南昌

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