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互联网的运营体系及数据分析!

发布时间:2020-08-13 09:02   浏览次数:次   作者:道哥seo

很多人都从PV/UV/用户数这些数据来切入分析,但是分析之后,做什么措施?以什么样的目标来驱动?

我也做过这样的分析,这些常规的数据大多只是绑定着个人的KPI,反应这个人工作成绩的好坏,并不是一场完整的数据分析。

这里我想从更全面的角度来总结互联网企业的运营体系,精益数据分析。

数据分析的目的应该是为了公司的发展,粗暴一点讲:是为了公司的盈利和持续的盈利。

而互联网的盈利模式不同,数据指标也不同,大抵可分为三种:

一是向用户出售商品或服务,以电商、社交和O2O平台为代表;

二是靠广告来进行盈利,典型的例如Google、百度以及其他平台类互联网公司;

三是直接向用户收取费用,各大游戏公司。

以分析体系最为复杂的互联网电商公司为例,来逐一分解,哪些数据需要分析?怎样分析?分析的价值是什么?

电商类公司的收入是由一个个订单堆出来,由用户购买相关的商品或服务产生。

可以说用户和商品或服务为订单的两大基本元素,公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。

这样我们将收入相关的数据拆解为三大类:用户、商品和订单。

一、运营模块

从用户的消费流程来看,可以划分为引流—转化—消费—存留。

我们一般将用户分为新老用户,无论新老用户,都会关注两块内容:一个是引流(拉新),一个是转化;最终以数据的形式体现出来,就是流量与转化率。

1. 引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性,并通过调整,尝试提高流量。

图表皆由FineReport搭建的数据报表产生

进一步,按照流量结构还可分为渠道结构、业务结构、地区结构。

在渠道中,流量可来自于自主访问、搜索引擎、淘宝付费、京东付费等等。

按设备可分为PC渠道和APP渠道,按照付费与否可分为免费流量和付费流量。

有人会通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。

下面的折线图可以对各渠道的流量情况进行追踪,分析占比不合理是短期内出现的,还是长期存在的,辅助问题的分析。仅仅根据流量情况来衡量质量是不全面的,需要配合转化率和ROI。

按地区划分,这个很好理解。

按照业务结构,最典型的比如举办一场活动,例如双十一,肯定要对活动的流量追踪,观察活动前、活动中、活动后的变化情况,评估活动效果。

2. 转化

完成引流工作后,下一步需要考虑转化,这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失,提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升,意味着更低的成本,更高的利润。

转化的分析:

观察各环节转化率,分析其合理性,针对转化率异常环节进行调整;

追踪转化率变化,用于异常定位和策略调整效果验证;

观察各渠道转化情况,定义渠道价值,并依此适当调整运营策略;

分析各环节转化周期,分析用户习惯,为制定运营策略提供依据。

最直接的分析成果就是转化漏斗。

3. 留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来,但是过一段时间就会有用户流失走掉,当然也会有一部分用户留下来,留下来这部分用户就叫做留存用户。

关于留存,这里要关注的就是日活和留存率。

关于留存,无非就是:

日活监控,观察用户活跃数据,分析日活健康度;

观察存留规律,定位存留阶段,辅助市场活动、市场策略定位等;

对比不同用户、产品功能的存留情况,分析产品价值、辅助产品调整。

4. 复购

有调查数据显示:一个满意的用户会带来8笔潜在生意,不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿,可见回头客多么重要。

复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”,此外,“用户回购率”意义与复购率相似,也在此范围内。

用户复购率=单位时间内:购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数;

订单复购率=单位时间内:第二次及以上购买的订单个数/总订单数;

用户回购率=单位时间内:有购买行为的老用户数/有购买行为的总用户数。

分析复购率的目的:

综合指标展示,分析用户黏性,辅助发现复购率问题,制定运营策略。

横向维度(商品、用户、渠道)对比分析,细化复购率,辅助问题定位。

5. 流失

流失是无法避免的,但也有可以挽留的。

流失可以分为:

刚性流失:可以进一步分为新用户水土不服型和老用户兴趣转移型,这部分流失用户是无法挽留的,缘尽于此,花再多的钱也没什么用。

体验流失:可能是应用体验、服务体验、交易体验、商品体验等等,总之就是在使用产品服务的过程中,感到了一丝不爽,正所谓一言不合就流失。