運營都該關注哪些核心數據?涵蓋三大運營場景

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編輯導讀:對于一個好的運營來說,數據分析是非常重要的,只有將數據分析做好了,你的運營之路才會更加的順暢。那么,運營都該關注哪些核心數據呢?本文將從三個方面展開分析,與你分享。

PM和PD將產品打造出來,但并不一定會有用戶使用,這時就需要運營人員推動產品和用戶建立連接,用渠道推廣的方式讓更多用戶了解和使用產品,這是拉新;用內容、活動等方式,給予用戶更多使用產品的理由,這是活躍和留存,運營的本質價值是連接用戶和產品,在二者之間建立紐帶,讓用戶了解和使用產品,也讓產品向用戶傳遞更多價值。

“對于一個好的運營來說,數據分析是非常重要的,只有將數據分析做好了,你的運營之路才會更加的順暢。”

運營工作的核心在于兩項:流量建設與用戶維系,而用戶維系又可以分為內容運營、活動運營與用戶運營,那我們就來聊一聊這三個運營崗位都應該關注哪些核心數據。

01?內容運營的核心數據

展示數據:

內容的展示數據是最基礎的數據,它的價值在于:提供給內容運營者一個直觀而基礎的數據,用來展示內容被點擊、查閱的情況,從而分析內容是否為網站(產品)提供了相應的幫助。包括但不限于UV/PV、轉發數、互動數、點擊率、覆蓋人群、推薦量、閱讀量、頁面停留時長等。

以一篇文章為例,這篇文章的鏈接被點擊了100次,其中50次點擊停留的平均時間為20秒,10次是點擊后直接關閉網頁,另外40次點擊的停留的平均時長是3秒。通過這些數據,我們可以了解到,這篇文章的質量還是不錯的。接下來要做的事情是,10次直接關閉網頁的用戶還看了那些文章,他們的行為是怎樣的。從而了解如何通過改善內容的類別、質量、提高內容對于用戶的價值及契合度,來提高內容被展示的次數。

轉化數據:

內容的轉化數據,是相對于展示數據而言更深層次的數據,它往往用于判斷內容是否能夠促進用戶的轉化,比如能否利用內容讓用戶從活躍轉向付費,包含頁面廣告的點擊次數,付費人數,付費金額等。

以小說為例,從免費閱讀轉向付費閱讀,數據表現出來的該作品的吸金能力,就是內容轉化數據,從一定層面上說,這是衡量內容能否帶來高質量“粉絲”的一個依據。

粘性數據:

粘性數據和展示數據相關,但二者有一定區別。

考慮展示數據時,如果進一步分析用戶重復閱讀的次數,那么結合每次閱讀的停留時間,就可以得到粘性數據。

內容的分享頻次和分享后帶來的流量統計,可以說明內容對某類用戶的價值和坐擁情況,同時表明內容質量、趣味性的特征,監測數據主動轉發傳播的情況,這對能否二次傳播帶來新用戶,以及需要引爆熱點和病毒傳播的運營有著重大的意義和價值。

渠道數據:

在我們產出了針對習性內容之后,接著就是如何通過最有效、影響力最大的渠道去推廣這些內容,我們可以通過分析不同內容發布渠道的不同表現,衡量渠道投放質量、效果,找到用戶反饋最好的發布渠道。

內容的分享頻次和分享后帶來的流量統計,可以說明內容對某類用戶的價值和坐擁情況,這對需要通過分享來帶來用戶的網站(產品),以及需要引爆熱點和病毒傳播的運營有著重大的意義和價值。

02?活動運營的核心數據

對于經常執行活動運營的運營人來說,活動運營數據比其他類型的數據都更加重要,而活動運營的數據又非常復雜,我們用兩個活動案例來說明活動運營的核心數據的情況。

案例一:某網站開展了一個分享邀請的活動,活動主旨是讓老用戶帶來新用戶,可以通過社交渠道、郵件、復制鏈接進行分享,新用戶通過各個渠道的邀請鏈接進入活動注冊頁面完成注冊,并進入網站,填補用戶資料并完成一次登錄,即認為有效。完成有效邀請的老用戶和完成注冊的受邀新用戶,均可獲贈小禮品。

這其中的關鍵數據就包括:

  • 分享渠道的質量——用來判斷下次活動主推那些分享渠道。
  • 受邀用戶的注冊成功率——用來進行發獎和判斷活動質量。
  • 進行分享的老用戶參與度——用來進行用戶分級,判斷活動規則對老用戶的吸引力,以后應當如何選擇用戶類型。

核心數據包括:

  • 分享渠道的分享次數,各渠道注冊成功的轉化率
  • 注冊率,成功轉化率,用戶注冊的蹦失節點,注冊完成后的蹦失節點
  • 參與活動的老用戶的總數

案例二:某電商網站開展母嬰用品分析的商品折扣活動,希望在活動期間帶來兩倍與日常的銷量增長

關鍵數據就包括:

  • 廣告投放渠道的質量——來判斷目標用戶的觸點渠道,是未來類似活動的主要投放渠道的篩選憑證
  • 單品銷量的增長情況——判斷目標用戶對什么樣品更感興趣
  • 總體銷量目標完成度——來判斷是否達到預期
  • 個關鍵節點的轉化率——活動商品點,加入購物車,支付成功的百分比

核心數據包括:

  • 分渠道的廣告展示統計——展示次數,點擊次數
  • 用戶興趣點分布——頁面商品點擊次數,單品瀏覽量,下單量
  • 訂單轉化率——瀏覽下單支付成功

03?用戶運營的核心數據

這個概念是動態的,變化的,運營人員在不同的時期需要關注不同的用戶運營的數據情況。必要說明的是,此處僅提到一些基本的核心數據,不代表所有的用戶運營核心數據都在其中。

注冊數據:

  • 注冊用戶的規模、增長速度——現在有多少用戶,未來會有多少
  • 渠道質量——注冊渠道有哪些,渠道的注冊轉化率如何
  • 注冊流程質量——完成注冊的用戶數、注冊流程中用戶蹦失節點統計
  • 注冊用戶行為跟蹤——完成注冊后當時用戶的行為統計

留存數據:

  • 留存用戶的規?!延凶杂脩糁?,多少注冊用戶會留下來,能否提升轉化率,讓更多的用戶留存。
  • 用戶登錄的時間,頻率——留存的用戶使用產品的習慣是登錄后使用嘛?什么時候登錄?多久登錄?
  • 用戶使用網站(產品)服務的時間、時長、頻率等——每次用戶使用產品,會停留多長時間,使用核心功能還是輔助功能,使用功能的頻率是怎樣的。

活躍數據:

  • 活躍用戶的規模、增長速度,從注冊到活躍的轉化率——留下來的用戶是活躍的用戶,那么活躍的定義是什么,有多少用戶符合這個定義,活躍用戶的增長速度。
  • 活躍用戶的行為統計——活躍用戶使用產品的哪些功能,他們每次使用產品的路徑是不變的嗎?對于新的功能,他們是如何使用的?
  • 用戶使用網站(產品)服務的頻率、內容、行為——用戶對網站(產品)的功能的使用情況,包括頻率等;他們對內容的接受情況。

付費數據

  • 付費用戶規模、增長速度、注冊到付費/活躍到付費的轉化率——這決定了產品的盈利能力,收入增長的速度和寬度。
  • 付費金額、頻率等——簡單來說,用戶在此花多少錢,多久花一次錢?
  • 付費用戶的日常行為跟蹤——了解用戶不花錢的時候的一些行為

流失數據:

  • 流失用戶的規模、速度——用戶流失了多少?這個決定了這個產品的生命周期還能延續多久
  • 流失用戶的日常行為跟蹤——他們在流失之前做了什么?
  • 用戶流失的原因分析——為什么用戶做了這些動作之后就會流失?
  • 流失用戶挽回策略和效果分析等——能夠挽回這些用戶嗎?什么樣的動作對挽回他們有幫助?這些動作可以長期做嗎?

以上僅僅針對部分核心數據進行了梳理,但對于運營人來說,熟悉、掌握網站(產品)的數據非常關鍵,數據維度越全面,運營人對網站(產品)的生命周期,乃至用戶的生命周期就會把握的越清晰。

不同運營方向的內容雖然千差萬別,但想要把運營做到極致,必須持續運用數據分析思維改善自己的方法、提升自己的經驗,希望這篇文章能為運營同學提供一些思路。

 

本文由 @諸葛io 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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