從道、器、術三個維度,說說新手如何做數據運營規劃

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新手一枚,產品經理讓做一份數據運營規劃。

受知乎@寺主人和劉飛產品經理的啟發,我也從道,器,術三個方面來做數據運營規劃。

道-數據在產品的價值

數據可以幫助品牌發現機遇,如新客戶、新市場、新規律、回避風險、潛在威脅等,同時亦可以有助于品牌營銷決策的調整與優化。數據是產品量化指標,數據分析是產品運營極具戰略意義的一環;從宏觀到微觀分析,通過表層數據挖掘產品問題。

對此我的看法:

  • 數據衡量 -知錯就改,為決策撐腰,避免頭腦風暴,主觀臆斷,用戶體驗調優
  • 數據驗證-驗證產品需求強弱,功能比重,品牌價值
  • 數據預測-總結歷史規律,預測產品未來走向

知乎用戶@綃頁的答案很經典:

“知錯能改,善莫大焉”——可是錯在哪里,數據分析告訴你。

“運籌帷幄之中,決勝千里之外”——怎么做好“運籌”,數據分析告訴你。

“以往鑒來,未卜先知”——怎么發現歷史的規律以預測未來,數據分析告訴你。

?術-數據如何驅動運營

結合剛剛出爐的牛小招app(宣講會信息整合類產品)。三步走:

做好埋點

初級的數據埋點:在產品流程關鍵部位植相關統計代碼,用來追蹤每次用戶的行為,統計關鍵流程的使用程度。

中級的數據埋點:在產品中植入多段代碼追蹤用戶連續行為,建立用戶模型來具體化用戶在使用產品中的操作行為。

高級的數據埋點:與研發團隊合作,通過數據埋點還原出用戶畫像及用戶行為。

數據分析

1.入口分析

(1)數據來源:集成SDK獲取數據

(2)市場埋點:各大市場的下載量以及新增用戶的地域分布情況,相應的市場戰略的調整。

2.用戶質量分析(用戶畫像)

(1)用戶: 地區、學校,專業,年齡,就職情況

(2)留存用戶:次日留存,三日留存,七日留存等

(3)流失用戶:流失率以及原因

(4)新增用戶數

(5)細分用戶,精準推送

3 .用戶行為指標

3.1 自定義事件分析, 功能的使用情況

  • 初始界面三個流向:去看看,注冊,登陸。
  • 登陸流程:登陸,忘記密碼,第三方登陸情況
  • 首頁:內容的閱讀量,banner 的點擊情況,宣講會日歷時間跨度,個人中心以及篩選的流向如何。
  • 詳情界面:二級界面的停留時間,收藏,分享,地圖點擊率以及內容轉化情況。
  • 鬧鐘界面設定和使用情況

……

通過功能點的使用情況和比重確定優先級,進行產品減法。

3.2漏斗模型,打造合理訪問路徑

  • 關鍵路徑上面各個頁面的瀏覽量
  • 頁面轉化&用戶進入后一步步的轉化情況

通過漏斗模型計算出關鍵路徑上每一步的轉化率,初步判斷該流程轉化率的情況,及每一步的流失率情況。用來確定整個流程的設計是否合理,各步驟的優劣,是否存在優化的空間等。試著去了解用戶使用app的真正目的,為他們提供合理的訪問路徑或操作流程,而不是一味地去提高轉化率。

4 .錯誤分析

用戶使用操作過程中出現的系統bug:閃退,停止運行,卡死等錯誤分析。對于剛上線的產品,及時發現用戶使用過程中的bug后及時修復,這點很重要。

5.內容出口分析

第三方分享出口,分析內容的出口渠道。

還有一些其他數據,設備終端,網絡以及運營商。

數據驅動產品決策

腦圖地址:http://www.xmind.net/m/GaJe

分析結果反饋

產品經理日常數據表

數據指標

最后,每一款產品都有適合他的核心指標和產品分析維度,一定要找到她。

器-工欲善其事,必先利其器

常見的數據分析工具:友盟,Talkingdata,諸葛IO等等 針對自己的產品的需要進行選擇。我結合了友盟和諸葛io。

友盟九大常規化的指標在統計分析上已經夠用,包括概況,用戶分析,留存分析,渠道分析,功能分析以及社會化分享。

屏幕快照 2016-03-25 22.13.29

諸葛io則是從用戶的行為跟蹤分析,粒度更細,用起來也比較順手。主打精益化移動產品分析。

屏幕快照 2016-03-25 22.15.02

總結:

數據驅動運營,任重而道遠,養成總結知識,總結經驗的好習慣,逐步形成自己的體系。

 

本文由 @GoldenMeng 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

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評論
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  1. 結合實際案例分析,挺好的。

    來自重慶 回復