29個項目,68種方法,增長黑客總結(jié)的3張運營數(shù)據(jù)分析表格
拉新、促活、留存,是日常運營工作中的常見指標,通過這些角度的指標可以統(tǒng)計反饋APP的用戶增長情況。但對很多運營人來說,常規(guī)指標的數(shù)據(jù)統(tǒng)計只是停留于數(shù)字本身的記錄,而不能發(fā)現(xiàn)數(shù)字背后的增長契機。本文將從推廣新增、用戶活躍、用戶留存3個角度幫你建立正確的運營數(shù)據(jù)分析思路。
一、獲客階段要統(tǒng)計哪些數(shù)據(jù)?
獲客階段的數(shù)據(jù)分析要關(guān)注哪些內(nèi)容:
在獲客階段,通過數(shù)據(jù)分析主要解決3個問題:
1. 你的廣告費有沒有帶來真實的轉(zhuǎn)化
通常我們在統(tǒng)計付費推廣效果時,都會衡量渠道轉(zhuǎn)化ROI,簡單說就是每個用戶轉(zhuǎn)化花了多少錢,但是無法看出是否轉(zhuǎn)化了有效用戶。
因此:在統(tǒng)計維度上除了關(guān)注下載量、新增用戶量,還要關(guān)注1次訪問用戶,如果1次訪問用戶量過多,說明渠道不精準。
通過各渠道轉(zhuǎn)化ROI的對比和不同付費方式的轉(zhuǎn)化ROI對比,找出最具性價比的推廣渠道,同時關(guān)注有效ROI,從用戶價值的角度衡量轉(zhuǎn)化效果。
2. 新增用戶量受哪些因素影響
通過對下載量、新增用戶量等數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,各維度數(shù)據(jù)需要取平均值,關(guān)注該維度數(shù)據(jù)與平均值的對比、與昨日數(shù)據(jù)對比,觀察變化因素。
同時,為了找出影響因素,在推廣條件相同(相同渠道推廣花費相同,比如都沒有付費)下,對比不同月份、星期幾以及24小時不同時間的變化情況,分析時間因素對數(shù)據(jù)的影響。
3. 衡量曝光量與下載量之間的關(guān)系
曝光代表產(chǎn)品品牌露出,下載代表獲得實際用戶增長,通過對下載轉(zhuǎn)化率的分析,觀察不同渠道各需要多少次曝光才能帶來一次下載。
同時,對下載轉(zhuǎn)化率的分析還需要從推廣標題、關(guān)鍵詞、詳情描述等內(nèi)容角度觸發(fā),觀察不同內(nèi)容對數(shù)據(jù)的影響,找出最優(yōu)的推廣文案。
二、活躍用戶數(shù)據(jù)有哪些統(tǒng)計維度,要如何分析?
活躍用戶的數(shù)據(jù)分析要關(guān)注哪些內(nèi)容:
針對活躍用戶的數(shù)據(jù)分析,可以解決4個問題:
1. 定義活躍用戶指標
在上表中的“衡量維度”數(shù)據(jù)是通過訪問時長、會話次數(shù)等維度衡量活躍用戶的不同維度,可以分析出各自維度的平均值及高于平均值的用戶數(shù)量。
而“收藏指數(shù)”是指反饋用戶對產(chǎn)品產(chǎn)生真正使用行為的數(shù)據(jù)維度,收藏代表用戶對內(nèi)容的認可,不同產(chǎn)品的“收藏指數(shù)”定義不同,如電商產(chǎn)品以“加入購物車”或“瀏覽3個商品詳情頁”作為衡量維度,通過用戶行為來定義“活躍用戶”的標準。
2. 通過活躍用戶變化反饋產(chǎn)品健康度
通過日活、3日活躍、7日活躍、30日活躍等不同時間維度的活躍用戶變化情況,反饋階段時間內(nèi)產(chǎn)品運營策略的正確性以及產(chǎn)品內(nèi)容、服務(wù)的用戶滿意度。
3. 統(tǒng)計“回流”用戶數(shù)據(jù)變化
不同時間維度分析中都有一個“回流”數(shù)據(jù),即通過分析幾日前不活躍但今日活躍的用戶,觀察3日回流、7日回流、30日回流的用戶變化情況。
4. 衡量活動質(zhì)量與活躍用戶來源
通過分析各渠道、活動轉(zhuǎn)化用戶中的活躍用戶占比,衡量渠道效果,同時分析各渠道、活動轉(zhuǎn)化的活躍用戶在整體用戶中的占比,分析活躍用戶來源。
三、留存用戶要統(tǒng)計哪些數(shù)據(jù)?
1. 如何定義留存用戶?
留存用戶是指某個用戶群體在一段時間內(nèi)對產(chǎn)品有訪問行為,留存用戶的定義有2種方式:
- 常規(guī)的方式:階段時間內(nèi)有任意訪問行為的用戶即為留存用戶;
- 需要用戶有一定訪問行為:例如瀏覽時間多長、訪問幾次、訪問哪些頁面。
對于留存用戶,建議采取第一種定義方式,階段時間內(nèi)有任意訪問行為,代表用戶對產(chǎn)品還有印象,就有促活的可能。
2. 留存用戶分析有哪些價值?
留存用戶量的統(tǒng)計在于衡量產(chǎn)品的用戶規(guī)模,而精細化運營的留存用戶分析,需要通過留存用戶找出提升用戶留存的方法。
留存用戶分析有3個重點方向:
(1)發(fā)現(xiàn)留存用戶特征
基于用戶行為特征,如瀏覽時長、領(lǐng)取過優(yōu)惠券等群體或特殊行為特征,分析不同特征下的留存用戶量,找出高留存特征與低留存特征,同時基于一個特征找出提升留存的值。
如通過用戶使用時長分析留存用戶特征,日使用10分鐘、15分鐘、20分鐘、30分鐘等不同時間段的留存用戶有哪些區(qū)別,觀察出對留存影響較顯著的時間維度。
如某日新增用戶中用15分鐘的用戶留存率較使用10分鐘的用戶留存率顯著提升了20%,那么應(yīng)以用戶使用時長15分鐘作為提升用戶留存率的標準。
(2)發(fā)現(xiàn)渠道轉(zhuǎn)化用戶留存特征
通過對不同渠道轉(zhuǎn)化用戶的留存率分析,發(fā)現(xiàn)渠道對用戶留存的影響因素,判斷不同渠道的用戶喜好與對產(chǎn)品的需求。
(3)分析會話流失節(jié)點
會話流失節(jié)點是指用戶在一次訪問過程中的退出頁面,算為一次會話流失。通過分析高流失的頁面,找出用戶流失的產(chǎn)品因素,進而優(yōu)化相關(guān)內(nèi)容。
總結(jié)
新增、活躍、留存3個階段的數(shù)據(jù)統(tǒng)計目的在于通過數(shù)據(jù)真實反饋APP在用戶使用體驗中的數(shù)據(jù)化反饋,通過細分每個維度的統(tǒng)計指標,找到新增后行為特征、活躍用戶活躍特征、留存用戶的留存特征,從而提升新增、活躍、留存3個維度的數(shù)據(jù)表現(xiàn)。
作者:諸葛io,微信公眾號:諸葛io
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粉了粉了!思路清晰!寫的非常詳細!
講的很細,很受用。希望作者能持續(xù)更新!
?? 還不錯