產品在不同階段的運營核心與數據思維
運營的工作就是“幫產品搞事情”,圍繞產品的拉新、促活、召回搞事情,目的是讓產品活得更好,活得更久,而精細化運營是當前互聯網環境下運營的核心思維,簡單來說,這是一種建立在數據基礎上的思維方式,用較少的成本以及更佳的用戶體驗獲得較好的效果。那么,如何在產品的不同階段實現精細化運營呢?本文將為運營、產品相關的同學進行了如下梳理。
一、產品初級階段
一款互聯網產品在啟創階段,更多的是面對特定人群解決特定問題,對自身商業模式進行市場驗證。用戶體驗在當前階段其實更為重要,畢竟這是你與用戶的“第一次親密接觸”,用戶體驗包含兩部分:
1、業務模式體驗
很多時候用戶并不知道自身需求,互聯網產品提供的不是產品,其實更多的是解決用戶需求的方式,我們以淘寶為例,他不只是把商品搬到線上,滿足了用戶更大的購物需求,而是從商品選擇、線上支付、到物流的完整模式,想象一下,如果他只是支持你能買到一個你當地買不到的東西,但是物流得1個月,你還會選擇嗎?如果滴滴打車變成需要你揮手去攔帶有滴滴標志的車,雖然他依然是在共享私家車,你還會選擇嗎?所以,在產品設計本身之外更重要的是解決用戶需求的方式,也即業務模式。
這一階段可能你看的數據不是有多少收入,有多少用戶積累,更多的是垂直人群對核心功能的反饋。比如:對于電商產品來說,可能看有多少人點擊了加入購物車:
圖1
說明:我們把至少看過商品詳情的人定義為產品目標人群,對比可發現,1500多人中,有800多人點擊過加入購物車,可以說明產品滿足了人群需求。
社交產品,關注一周使用4天以上的用戶有多少。
圖2
說明:社交產品需要用戶高頻次訪問,從圖示可以看出,一周使用2天以上的只有30%,可見業務模式表現并不樂觀。
金融產品,看有多少人看理財產品,有多少人試圖支付
圖3
說明:我們把至少進入產品詳情頁的用戶定義為垂直人群,從圖示可以看出,1589人中,有730人有付款意愿,可以說明產品滿足了人群需求。
2、產品設計體驗
一款APP(互聯網應用)承載了公司的商業模式,可以說公司各個部門都在圍著一款產品轉,那產品本身的設計轉化(體驗)直接影響運營、渠道對自身工作的衡量,甚至影響CEO對項目本身的判斷。所以每一個產品經理都需要知道自己設計的產品的基礎轉化率是多少,這樣如果某一天轉化率低了,可以快速定位是產品的原因?還是渠道質量或運營策略的原因?你可能,需要篩選出垂直人群,或是在一個流量平穩的周期定義產品的基礎轉化率。比如:
(1)注冊轉化基礎轉化率
圖4
說明:假定9月1號到9月15號這段時間流量平穩,圖示說明基本轉化率是69%。其實仍然有提升空間
(2)購買轉化基礎轉化率
圖5
說明:我們把所有看過商品的人定義為有購買意向的人,即產品的垂直人群,從圖示可以看出,特定人群的轉化率一般
簡單來講,產品初級階段,數據運營的作用就是幫助運營人員進行產品市場驗證,給出產品運營的方向,促進產品優化改進。
二、產品中期階段
隨著產品核心功能越來越完善,用戶群體也相對穩定并積累了一定的基數,這一階段的目標第一、依然是繼續擴大用戶數量,第二、就是提升留住用戶的能力。這一階段精細化運營的思維以及執行能力就更為重要。通常我們會做場景延伸,從之前的垂直人群的核心需求到圍繞核心需求洞察用戶的細分需求,以此提高用戶使用頻次和粘性。
比如,記賬工具增加理財產品,互金產品增加游戲元素,小額貸產品增加消費貸的元素,這些場景的延伸更多的是促進用戶留存、或是進一步提升核心轉化。這一階段,要衡量的就是這些延伸到底有沒有促進作用,以及為了盡可能的提升用戶體驗,你需要洞察垂直人群的需求,甚至提供“千人千面”的產品設計,而不是讓他“臃腫不堪”,甚至影響了核心業務轉化。
我們以互金理財產品的“簽到賺積分”為例,積分能兌換加息券,產品設計的初衷可能是激活存量用戶產生復投和持續活躍,如下:
圖6
說明:簽到功能在“所有投資用戶”人群中使用比例相對較高,基本可以定義功能的價值有所體現。
圖7
說明:假設9月25日(圖中豎線)上線了粘性,復投人數(即,投資成功大于1次)確實有所上升。
當然,除了場景延伸,類似于簽到、會員積分、等級特權體系也是產品中期常用的策略,這里不做過多展開。
三、產品的中后期
此階段的用戶增長速度相對放緩,產品已經具有相對穩定和龐大的用戶群體,如果說產品前期、中期是在尋找垂直人群以及細分用戶群為的是滿足不同人群的需求,那后期就一定是引入用戶分層的運營思維和策略,因為在這一階段,無論是用戶體量、業務的復雜程度以及公司的核心訴求(可能是變現或擴大營收)都需要你能夠整體、高效運營。你需要清晰的定義哪些是對平臺貢獻價值大的,哪些是有待刺激的,哪些是要流失的,不同層級的用戶提供不同的觸達策略非常有必要。更多的數據、更智能的平臺可能必不可少。比如:
圖8
以互金產品為例對于新手期活躍用戶,通過手動設置(用戶和觸發條件)完成自動運營動作及目標衡量:篩選出資產小于5萬且最近30天內沒有投資行為的用戶,為其精準推送現金券,通過自動衡量查看效果:3天內實現使用現金券投資的用戶數,自動分析絕對數量/轉化率/交易額。
*PS:本文圖中涉及的數據,均為虛擬數據,僅供展示參考
總結
從產品發展的三大階段,對階段運營的核心以及不同階段的數據分析思維做了講解,并進行了舉例,思維和意識很多時候比做出某種炫酷的圖表可能更為重要,因為解決問題和驗證想法的手段很多,就像產品初期的市場驗證階段,你可以通過數據獲得優化猜想,也可以通過用戶調研甚至用戶投訴。
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謝謝,有所體會
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