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不吐不快的精准数据运营技巧

标签:   | 作者:追天 | VISITORS: | 来源:未知
15
Jun
2017

大数据是未来互联网的发展方向,通过数据可以了解人们的日常行为,从而可以更精准的分析,互联网营销也是如此。做好数据运营分析就十分重要,要从数据中查找问题,分析问题,解决问题。

今天小编就给大家分享下那些不吐不快的精准数据运营技巧。不过再说数据运营技巧之前,先要清楚的知道关于数据运营的三个基础性问题。

1. 明确数据分析的目的
                                                                                                                      

 

做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。

明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。

2. 收集数据的方法

说到收集数据,首先要做好数据埋点。所谓“埋点”,个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。

目前主流的数据埋点方式有两种:

第一种:自己开发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。第二种:利用第三方统计工具。

而常见的第三方统计工具有:网站分析工具:Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计。

移动应用分析工具:Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics。

另外不同产品,不同目的,需要的支持数据不同,确定好数据指标后,选择适合自己公司的方式来收集相应数据。

3. 产品的基本数据指标

新增:新用户增加的数量和速度。如:日新增、月新增等。

活跃:有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。用户的活跃数越多,越有可能为产品带来价值。

留存率:用户会在多长时间内使用产品。如:次日留存率、周留存率等。

传播:平均每位老用户会带来几位新用户。

流失率:一段时间内流失的用户,占这段时间内活跃用户数的比例。

4.精准数据运营方法

当清楚的知道以上三个基础性数据分析问题,才能在各种各样的数据分析方法中找到适合自己的数据运营方法。目前数据运营分析这一领域比较精准的方法有5种。

下面小编一一为你道来。

方法一:LINKTAG的流量标记

Linktag标记流量源头,绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源,也同样适用于app下载来源的监测(但后者需要满足一定的条件)。

Linktag的意思,是在流量源头的链出链接上(链出URL上)加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转,而且能够标明这个链接所属的流量源是什么(理论上能够标明流量源的属性数是无限的)。

Linktag不能单独起作用,必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。Linktag是流量分析的基础,要严肃的分析流量,不仅仅是常规分析,还包括归因分析(attributionanalysis),都需要使用linktag的方法。

方法二:转化漏斗

分析转化的基本模型是转化漏斗,这个目前应用比较普遍。

转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是实现销售,所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。对于增长黑客而言,构建漏斗是最为常见的工作。

漏斗解决两方面的问题,第一、在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,在漏斗中能看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程受到损害。

漏斗的构建很简单,无论web还是app,都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用,乐趣无穷。

方法三:微转化

人人都懂转化漏斗,但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了,而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题,但大问题总是有限的,这些问题搞定后,你还是需要对你的转化进行持续优化,这个时候必须要用到微转化。

微转化是指在转化必经过程之外,但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动,左右了用户的感受,也直接或者间接的影响了用户的决定。比如,商品的一些图片展示,并不是转化过程中必须要看的,但是它们的存在,是否会对用户的购买决定产生影响?这些图片就是微转化元素。

方法四:AB测试

增长黑客不谈AB测试是耻辱。通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题,想个主意,做出原型,测试定型。比如,你发现转化漏斗中间有一个漏洞,于是你想,一定是商品价格不对头,让大家不想买了。你看到了问题——漏斗,而且你也想出了主意——改变定价。但是这个主意靠不靠谱,可不是你想出来的,必须得让真实的用户用。于是你用AB测试,一部分的用户还是看到老价格,另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化。若真如此,新的价格就被确定下来(定型),开始在新的转化高度上运行,直到你又发现一个新的需要改进的问题。

增长黑客的一个主要思想之一,是不要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证,如何验证的?主要方法就是AB测试。

今天的互联网世界,由于流量红利时代的结束,对于快速迭代的要求大大提升了,这就更加在意测试的力量。

在web上进行AB测试很简单,在app上难度要高很多,但解决方法还是很多的。国外那些经典app,那些卖钱游戏,几乎天天都在AB测试。

方法五:细分

有人说,不细分,毋宁死,细分是一切分析的本源。

细分有两类,一类是一定条件下的区隔。如:在页面中停留30秒以上的visit;或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度之间的交叉即分群。如:北京地区的新访问者。

细分几乎解决所有问题。比如,前面讲的构建转化漏斗,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如某个数据负责人,他将用户的反馈提交给GA(一款免费的企业级分析软件),然后在自定义的报告中,将用户反馈和用户的其他行为交叉起来,从而看到有某一类反馈的用户,他们的行为轨迹是什么,从而推测发生了什么问题。

分析跳出率时,也会把着陆页和它的流量源进行交叉,以检查高跳出率的表现是由着陆页造成,还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。

最后总结:

目前数据分析领域还有很多方法,追天小编就不给大家细说了。一句话,眼花缭乱炫彩夺目不一定有用,朴实无华实用才是最可靠的。

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