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产品数据运营分析的日常工作浅谈

06-19 SEO技巧

  数据分析本来是一份枯燥的工作,它需要你有较好的逻辑分析能力,熟练的业务能力,敏锐的行业洞察力,最终才能做到用数据驱动商业化决策。

  数据分析岗位经常被称为数据运营,我认为这是除了PM和客服之外又一个接触用户的岗位。好的数据运营甚至可以成为一名优秀的产品经理、公司管理层:不仅对用户行为做到心中有“数”,对于活动及效果监控也能做到面面俱到;甚至可以预测到行业发展趋势,对公司重大决策给出决定性建议。

  关于产品数据运营日常数据分析工作,我认为可以从一下几个角度着手:

  用户肖像分析:

  用户画像分析是获取产品目标用户的主要方法之一,也是日常数据分析工作的一部分。通过性别、年龄、收入、地域等信息为用户打标签,如果能通过账户体系将用户其他行为(如访问行为、付费行为)打通,那么将形成完善的用户画像数据库,对精准化营销起到决定性作用(用户画像做的最好的应该就是京东、淘宝等电商网站了,甚至于它可以预测到你未来的某一段时间里可能需要某样商品,从而通过电邮、短信、微信等方式推送针对性商品促销信息)。

  获取到用户肖像有很多种方法,这里着重写一些常用的,大家可以根据自家产品定位及内部资源自行选择最适合的:

  方法1

  可以在产品中嵌入用户基本资料的相关功能,通过任务引导及适当的奖励制度鼓励用户完善个人信息。我还见过一些产品的部分高级功能是通过完善个人信息后开启的,这种方法也不错。需要注意的是,一定不要让用户花费太多的时间去完善资料,同时也不要涉及过多用户隐私,避免用户反感进而造成流失;

  方法2

  利用一些第三方监控平台:如【友盟+】 应用统计、Google Analytics(GA)、或者百度指数等等;这些平台对于基础的用户画像都有统计和分析(当然受制于cookies影响,当用户清空或者拒绝读取cookies时会对数据产生些许偏差,需要数据采集后进行清洗)利用这些平台的好处是可以和广告投放数据相打通,也可以获取到行业竞品的数据发展趋势。

  方法3

  定期倾听用户的声音,比如调查问卷,回访等方式,用抽样的方法预测整体用户画像水平,同时因为问题设置的灵活性,也可以获取到很多关于同行业竞品的信息。

  流量监控:

  流量监控是需要从产品诞生之日起就要着手去做的一件事,因为它不仅涉及到产品迭代的方向发展,同时也可以用数据告诉我们哪些功能好用,哪些功能不好用需要优化,甚至哪些功能是没用的需要舍弃。对于活动运营而言,流量监控也是活动效果总结最重要的参考依据之一。

  无论是内部技术团队自行埋点还是利用第三方工具进行数据监控(这里我想多说一句,选择自己研发还是利用第三方工具进行监控统计,一定要根据产品实际需求以及团队资源来考量。大公司资源较多,经常会选择自行研发,因为涉及到数据安全及精准性;小产品可以考虑选择市面较好的第三方工具进行数据埋点),一定要趁早做,而且要尽可能做的精细。

  对于网站而言,完整的网站地图就是必不可少的功能之一,每个页面都需要放置正确的监控代码,用以监控到用户访问(PV / UV)、跳出(bounce rate)、页面停留时间、页面访问深度(即访问多少个页面)、访问渠道来源(从哪个网站来的,以什么方式来的)、留存率(次日流量、3日留存、7日留存、14日留存、28日留存)等。关键流程一定要部署正确,如注册流程(涉及到新用户)、购买流程(涉及到转化)等等,这时候转化漏斗就是帮助我们做页面分析的重要工具。通过漏斗看到各个关键页面的流量进入与转化,用户离开比例,如果一个漏斗的某一个流程数据发生异常,就需要着重看一下是否是产品功能上出现问题。如果使用GA等监控工具,可以做到广告投放与用户访问行为数据互通,利用归因模型分析出射手渠道和助攻渠道,不仅可以做到广告优化提升转化率,还可以发现新的合作渠道甚至于新的用户集中群体。

  对于App而言,DAU、MAU、Interactions、访问深度等等就是我们需要着重观察的数据,相比较网站监控来说,app的数据监控更适合从账户体系着手,每个用户就是独立的个体,用户独立的访问行为;同时与国能与画像数据打通,就可以拿到不同类型的用户对于产品访问行为、产品功能需求的重要依据。

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