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對于一個運(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)防我們在沒有價值的事物性工作上“越陷越深”。

有一件事：每個運(yùn)營都很清楚，也都非常認(rèn)可。那就是：數(shù)據(jù)分析對運(yùn)營工作，非常，非常，非常……重要！

但在現(xiàn)實(shí)中，很多運(yùn)營仍舊“力不從心”，思想意識上去了，行為動作卻跟不上。換句話說，不是不想做，而是對數(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值，任何缺乏客觀數(shù)據(jù)指標(biāo)的“主觀評判”都是沒有太大的意義。對過程質(zhì)量負(fù)責(zé)的內(nèi)容生產(chǎn)部門是如此，對結(jié)果負(fù)責(zé)的運(yùn)營、銷售部門更是如此。

對于一個運(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)防我們在沒有價值的事物性工作上“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)，是平臺內(nèi)容質(zhì)量改進(jìn)和優(yōu)化的參考依據(jù)。

對于以上三類數(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，掌握真正有價值的用戶數(shù)量。一般來講，完成注冊并登錄設(shè)備的激活用戶為有效用戶；嚴(yán)格來講，App使用時長>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，很多渠道都會采用“H5頁面注冊+引導(dǎo)下載App”的做法，往往會造成部分用戶“只注冊、未下載”的問題。故，用戶新增人數(shù)，需區(qū)分“注冊”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價值的終極標(biāo)準(zhǔn)。如果用一個指標(biāo)來衡量App價值的話，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長，每日啟動次數(shù)等指標(biāo)。是以上四個數(shù)據(jù)的有益補(bǔ)充。

小結(jié)

以上五個指標(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，如何對某次App推廣活動進(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個字段：

（1）用戶ID

• 注冊
• 激活

（2）手機(jī)號

（3）注冊時間

（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))、評論、課程分享、邀請好友

（7）登錄行為：活躍天數(shù)、啟動次數(shù)、使用時長

（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個字段，看做一個橫向的矩陣。

第二步：選取1個字段(或者一個細(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：我們需要對某次App推廣活動的效果進(jìn)行分析，為下次推廣活動提供參考依據(jù)：

（1）通過定位字段“來源渠道”導(dǎo)出所有本次推廣活動帶來的用戶；

（2）通過這批用戶的“用戶ID”，可得到活動帶來新增用戶數(shù)，注冊人數(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)、啟動次數(shù)、使用時長”，判斷本次活動帶來的用戶的質(zhì)量。

例子2：我們需要對活躍用戶的學(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”中各個不同頁面的“UV、PV、Time”三個指標(biāo)的數(shù)據(jù)對比，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，這些人一般會在體驗(yàn)App多久后會付費(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“每個用戶的‘充值時間-注冊時間’”的差值，可分析出用戶從體驗(yàn)到付費(fèi)的考慮時間。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?如何評價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個字段：

（1）課程ID

（2）課程性質(zhì)

• 免費(fèi)
• 付費(fèi)

（3）上線時間

（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)行對比，可以得到同等展現(xiàn)機(jī)會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，僅需對比兩個衡量指標(biāo)

（1）“訂閱人數(shù)”與“被瀏覽的UV”的對比值

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

作者：生來彷徨，微信公眾號：假裝懂運(yùn)營（ID：jiazhuangdongyunying）

本文由 @生來彷徨 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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