如何完成產品和運營的數據驅動閉環?

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互聯網時代數據分析工具已經越來越多地應用于產品與運營場景。做一款優秀的產品,先決條件是要充分了解產品所面對的人群特征,做好用戶運營也是同樣的道理,以用戶運營效率為起點,不斷優化產品,從而達到進一步提升運營能力的目的,這是一個良性循環的閉環。

一、達成共識:莫把用戶關進籠子,別把數據放地下

這張圖反應了一部分企業的真實狀況。在企業做決策時,不同角色都能指出不同的方向,盡管企業文化一直標榜“以客戶為中心、用數據說話”,但在真正落地時,往往脫離了數據和用戶——數據被放在地下,用戶則被關進籠中。

產品人與運營人日常工作目標不同,產品人主要圍繞產品的生命周期,制定產品策略推動產品迭代;而運營人員則圍繞用戶群體進行有目的的組織和管理,增加用戶粘性、用戶貢獻和用戶忠誠度。從協作和效率的視角,要打造產品和運營這兩個角色的閉環,首先要撇開思路差異,換位協作,兩個角色要有統一共識。數據即是最好的“巴別塔”,最好的統一語言來統一共識。通過從數據到行為模型、指標體系的建立,數據分析師在其中擔任粘合劑的角色,幫助用共同語言將產品人和運營人更好地連接起來。

二、產品人:用運營視角思考,關注全景漏斗和運營效率

在產品人與運營人達成統一的共識的基礎上,產品人應該從運營的視角來考慮產品設計,從全景漏斗的角度來思考,并關注運轉效率。

用運營視角來考慮產品設計

從運營的視角來考慮產品設計,產品人的思維不再是簡單地從痛點、問題出發考慮問題,而會將用戶進行分群,如老用戶、新用戶、不同地區的用戶、不同場景的用戶等等?;谶@些分層深入思考,如何讓不同用戶感受到差異化的服務。這些細分的背后,都是一個個生動的、個性的場景,每個場景都蘊含著產品改進、數據提升的機會。

思考全景漏斗

下圖是某款具有社交屬性的健身工具類產品,產品包括訓練、電商、內容、社交、運用等分類內容,每塊內容都有獨自的漏斗,然而在用戶使用過程并不是完成a 漏斗繼而完成 b 漏斗的過程,而且與各類內容都交纏反復的過程。在產品人思考產品時要具備運營思維,動態看用戶在產品中的流轉。

思考產品運轉效率

一個產品乃至公司,都可以認為是有機的效率“機器”?!皺C器”是能夠持續運轉,且通過正向反饋不斷調優。產品本身相對于運營來說是靜態的,衡量產品的運作效率要動態考量產品的運作情況,每個產品都應該定義自己的運轉效率第一指標,或者相對動態的能評價整體運轉情況的北極星指標,比如定義運轉效率 = 日活*激活率*分享率*累乘(1+△激活率)(1+△分享率),即可以表述產品的運轉效率、改進效果。根據指標反饋到運營優化上面,再由運營優化的結果,內化到產品迭代中。

三、運營人:從產品視角思考運營

運營人要從產品化的視角考慮運營問題,考慮如何讓運營做到去人工化,盡量實現機器化。在用戶群體中找到產品機會,尋找講日常運營得到的“知識”,內化到產品中,從而實現自增長的閉環,讓運營工作更加簡單。因為運營的手段通常來說是比較動態的,但日常中有許多工作是可以總結成自動化、機器化的“套路”,這就是產品化的機會。Uber 的自增長閉環顯示出產品是如何循環起來的,表面看起來是運營,實際上每個環節都可以轉化到產品中。

四、行業實踐分享:閉環,是漸進迭代的系統工程

實現產品智能驅動產品與運營閉環,可以分為幾個層次:

  • 能實現規則可描述的分群運營;
  • 能實現按復雜規則、策略的分群運營;
  • 能實現個性化的模塊、推送、推薦;
  • 能完全實現通過機器替代人工運營。

行為和用戶價值標簽驅動的分群運營

這是相對傳統的精細化運營方式。我們通過用戶屬性篩選出不同特征的用戶,即通過他發生過的行為、行為特征等產生群體標簽(為運營人員所理解的標簽),讓運營人員在此基礎上實現精細化運營。例如給內容平臺的不同標簽的用戶推送App消息、發送站內信。

這是直銷銀行的分群運營的案例。通過綁卡開戶、客戶入金、投資理財、生活繳費的行為進行分群管理,包括高凈值客戶群體、預警流失用戶群體。接下來可對這兩部分群體進行精細化運營,將高凈值客戶群體推送至 CRM,做召回或者刺激購買的推送;推送中心則可對流失預警用戶進行召回,避免流失。

圖 某零售銀行分群運營案例

實時個性 Push、個性化模塊

在做 push的過程中,我們思考如何將push變得更為高效,轉化率更高? 如圖,一家以色列公司嘗試采集用戶行為過程中的一些行為數據,根據當前的場景、狀態、設備類型等進行打分。舉個例子,在一款廣受歡迎的食譜App應用里,當消費者走進一家超市時,他們會使用這款食譜App應用,因為要根據食譜購買食材。當消費者根據食譜準備食物時,通常會把手機放在廚房桌子上,可能會不停搜索、瀏覽;當手機靜止不動時,多半是他們正躺在床上,研究各種不同的食譜……我們通過實時收集當前設備、用戶的狀態,判斷用戶是在走路、還是躺著、還是手機放在桌子上,以此判斷用戶所處的場景,打出相應的分數。分數會反映在當前狀態下,應該進行什么樣的模塊推送,什么樣的內容推送。高分的時候(用戶沉浸度最好)是用戶轉化率最高的時候,此時與用戶溝通(推送)是最為恰當的時機。

個性化推薦

個性的推薦服務,本質是產品去適配無數個細分場景和市場。在拉新方面,個性化推薦的作用較小,而對留存和轉化的作用較大。個性化推薦目的是,讓你盡可能地觸達天花板,而天花板早在你選擇進入市場時就已經決定。個性化推薦被證明是能有效提升用戶留存、用戶體驗的一種方法。

Bot!Bot!

通過 Bot 化的運營、Bot 化的產品,用系統的思維替代人工運營方法,從而提高運營效率。

A 公司是一家做海淘的 APP,在美國,電商市場相對穩定,行業基準線是次日留存30%+,平均轉化率均在2%以上。這家企業如何突破行業基準線?如何真正提高轉化呢?

總的來說,A公司從價值鏈上找提升機會,看哪些點是可以減人、哪些點增加效率;從日常工作中,從產品下單到倉庫、到分倉的整個流程中,尋找到機器代替人工的方式。具體說來,通過品類運營、流量運營、減少物流人工、減少人工下單的方式。

例如,傳統的下單流程是,用戶下單后,電商平臺需要進行代下單,并在代下單的地點將貨物發回倉庫之后發貨,消耗人力較多。A公司做了物流的軟件機器人,用戶下單后在美國直購網站上生成用戶,并下訂單并返回給公司;再如,在內容方面,內容機器人可以根據節日、品類、用戶,來自動組織活動內容,包括標題、圖片、推薦的商品等,把運營結合到產品中去的,將更多的節省成本。

綜上所述,建立好的閉環并沒有什么靈丹妙藥,需要工具、方法論、團隊思維的支撐。

在工具方面,工具包括行為分析工具、運營支撐系統、用戶生命周期管理、用戶標簽與畫像系統等工具,在此基礎上實現系統管理用戶生命周期,實現機器代替人工、更為精細化的運營;在方法論上,圍繞用戶生命周期標簽,構建指標體系和行為標簽,描述不同的用戶群體,實現更為精細化運營和產品增長;在團隊思維上,構建問題驅動的企業文化,把數據作為一種工具,讓數據說話,在這個過程中分析師充也發揮粘合劑的作用。簡言之,數據驅動產品和運營閉環作戰是公司持續進行的過程,沒有工具或者方法論能夠立竿見影,靠的是復合團隊+有效工具+方法論。

 

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題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協議

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  1. 回復
  2. 想問下文章中的圖都是用什么軟件畫的?

    來自天津 回復