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教你运营推广行业类的APP-数据分析

2014-04-15 17:56:41 来源:河北用户体验社区-HBued.com 浏览:2095
内容提要:我们好多东西只会做,不会养!今天简单给大家讲一讲如何运营行业app

首先我们先讲的就是数据驱动的APP运营,但是从APP运营的这个角度去讲,刚才我们也说了,就是说运营这个东西,它不是一个,肯定不是一个独立的东西,它一定是渗透到做产品这个全流程阶段。

 

甚至我们想,如果我们去做一款产品,我们刚开始是有一个想法,然后通过这个想法,可能我们要找到人,然后去做设计,然后设计去开发,开发完了以后,可能它会上线,然后我们也会做推广,推广完了以后,可能我们想,当用户量积累到一定程度,我的数据到一定程度,然后我可以靠它来盈利,然后就是来去这样发展。

但实际上,我们做这么做,但是我们想的时候是一定是倒着想,就是我们肯定第一个立足点就是这个东西,我如何要,以后就是能够去赚钱养活我的团队,养活我自己,然后去想可能我需要大的用户量,然后我怎么样去做推广,有大的用户量,然后再往前去想,如果有大的用户量,肯定要有用户来认可我,认可我的话,需要我的产品做的怎么去符合他的需求。然后再往前推,就是说用户满足这个需求,我这个产品要怎么去做一个什么样的,提供一个什么样的核心价值。

那么其实倒着去想的话,整个这个运营其实就是贯穿在你想的各个环节,就是说我们在最后,能够体现出来的整个运营的手段,实际上就是在APP的设计阶段,你就应该去想好它,然后让它上线以后,你可能也已经规划好,我要去看它什么样的指标,代表它符合我,达到我上线的预期,然后上线以后,我达到什么样的指标,我认为它可以做推广,那么这些东西实际上是一定是在提前就规划好的。

所以说运营它不是一个,不是专门摘出来的东西,一定是说我们在整个产品全流程中,都要去考虑的东西。

从设定目标、提出假设开始

然后我今天就讲一下关于数据运营,我们大概是分几个步骤去走,因为我后边应该还有很多嘉宾,他们应该会分享一些运营的案例,所以我这边就是不去讲案例了,主要是讲如何利用数据运营大概的一个思维模式。

大概有几个步骤,第一个是确立目标提出假设,然后我们要选择一些关键指标,收集数据对比分析,然后在曲线中假设,最后再迭代改进,我会按照这个步骤来去给大家讲。

首先要做运营,第一个很重要的一点就是一定要确立目标,确立目标实际上就是说我提出我阶段性的任务,我要知道我在不同的阶段,我在这个阶段以后,我运营的目的是什么,然后我会根据我这个目标来提出我不同的运营方向上的假设,就是说我要怎么去收集数据,这个应该是前提。

比如说我们在上线的初期,可能我们的运营目标就是说,我产品刚上线,我不知道这个产品到底行不行,是不是用户能普遍接受,产品上面是不是有一些比较严重的设计缺陷在里边。

所以我这个第一阶段肯定是,上线以后,获取早期用户,然后获取早期用户的目标,我就是要验证我产品的逻辑,因为我产品刚上线,没有成功的经验,我肯定是想我希望用户是这么做的,但实际上用户是不是这么做的,那我一定要是说,提出一个假设就是说,我要验证它,利用数据就是看它,到底是不是这样使用的APP,是不是它真的把我的数据,我希望传递给它的信息,它能够领悟的到,真的我希望让他用了这个功能,他是不是能够接受,然后他是不是真的能够像我所希望的,我的APP,他是每天都有,他每天都能看得见,我作为一个天气应用营,他每天都能用它来查天气,是不是这样用的。所以在上线初期的时候,一定是说它假设是要验证我产品整个的逻辑。

然后到上线运行一段时间以后,就是说它产品运行一段时间以后,产品大概逻辑比较符合了,用户的接受度也还可以,那么我们这个时候我们的运营目标就变了,目标就是说我要培养用户的忠诚度,就是因为实际上现在很多的业界大家都谈总用户量安装量有多少,但实际上这个意义并不是特别大,因为APP这种东西其实大家装也容易,删也很容易,你沉默的用户,对于真正我们的创业者,或者说产品的,就是对于我们这个产品团队来讲,其实是没有多大意义的,我们真正关注的是那些真正把这个APP留在手机里边,并且每天用的这些用户。那么这个时候,我们在运营的期间,我们就要去关注这些用户。

这些用户我们也一个提出假设,就是说用户的忠诚度,大概需要达到一个什么样的水平,它的这个行为大概是什么样,我要去分析它,然后来去更好的满足他们的需求,从而去满足更多的用户,从而让我的APP生命力变得更强。

那么在它推广期的时候,实际上当我们的APP决定要大规模的或者小规模去做推广的时候,我们肯定是做积累,有一定的资源储备以后,决定说我要做一下推广,比如说是同时在SNS,在微博上,包括在各个市场或者我们要去打榜的时候,那么这个时候,其实这个时期我们的目标是要快速的获取用户,但是就是说,快速的获取用户这是我们的目标,但是获取这些用户,到底说每个推广渠道,因为你要做推广的话,一定是要拿自己的资源肯定是要置换的,那我就要关注,说我用资源去推广,来获取这些用户,每个获取用户的成本到底怎么样,哪个效果最好,那么效果好的,我才能会重点关注,我在以后的这个推广过程中,我才会去重点关注它。

那么这是我们的假设,就是说我们要去验证每个推广渠道效果到底好还是坏。所以这个就是依靠大家确定目标提出一个假设,这是一个关键的步骤。

关键指标

然后就是说我们已经有一个假设了,就是我有一个基本的,我要去用数据验证的题目,问题在那儿,然后我们就要看看,到底我们要怎么去验证,那么这个时候就要涉及到关键指标。

因为实际上问题它不会自己解决,而同一个问题肯定它所能反映出来的数据,就是说它肯定是反映了很多项,比如说用户行为这件事,绝对不是说我们观测一个数据,比如说一个用户使用某个功能的情况就能解决掉,它一定是一个系统性的工程,涉及到很多的指标,涉及到很多的我们对功能上的一些设计,包括整个产品的这个设计,所以说我们一定要说针对每个问题要梳理出这个问题可能它会涉及到什么样的指标,然后我们去,到时候去关注这些指标。你比如说验证用户行为的时候,那肯定是要关注这个新用户使用的这些属性,我的APP刚上线,我希望是白富美和高富帅在用我的APP,但实际上是怎么样,我不知道,到最后发现,用的人大多数是,可能更多的是年轻人,可能18岁以下的孩子用的可能比较多,这个也有娱乐类,游戏类的,经常会有这样的情况,所以说这个新用户属性对大家非常重要。

我作为一个视频类的应用,肯定要知道说用我的用户,肯定它至少要经常用Wifi,或者说3G流畅的网络,如果说是2G的联网速度肯定慢,使用APP会非常吃力,那么要去关注这个新用户的属性,是不是跟我产品的定位一致,如果说不一致的时候再说,就是说一定要去关注这些属性,包括用户的活跃的行为,它的一个留存率这些指标。

当这些指标,我说满足到一定要求以后,我才能知道这个东西到底跟我当时设计的一样不一样,我预期说一天来千个新用户,然后可能留下八百,但实际上只留下两百或者一百,那么这样的话可能跟我的预期差距特别大,那么这个时候就一定要去,就是去看跟自己的设计初衷到底一致不一致,是不是达到这样,会不会什么问题。

然后当我们去关注用户的忠诚度和行为的时候,我们同样会选用统计上面的一些指标,包括活跃率留存率,以及它使用的这个间隔,比如说一个用户,它到底一周用几次,大部分用户是说隔天用一次,还是说每天用,还是说一周才用一次,那么这些使用频率上,实际上能给我们关于用户行为的很多这个启发。

然后当我们去分析用户行为的时候,因为每个APP不一样,更多的是要借助我们加了一些监控的事件,包括用户在整个APP他行为的模型,比如说他从登录到真正注册,注册以后会收藏一个什么样的东西,然后再把它分享出去,那么这样一个漏斗模型,我们可以知道每一步的流失是怎么样的,可以把这个用户的行为就是一系列的行为给它精细化的表达出来,然后来分析每一步的转化,每一步的问题,包括访问深度,我们就要知道说,到底用户进我的APP,它会看几个页面,比如说我把一个非常好的功能,我藏在第三个页面,比如像微信朋友圈的功能,我可能把它藏在,用户点两次的地方才能进去,那么他就要知道,说这个东西到底有多少用户真的会跑到那个页面去,到底这个东西对于它的影响力有多大,把我一些好的功能,藏到深的地方,用户能不能找到,所以说这个访问深度其实也是会反映出来用户的行为,根据用户行为的不同,我们就要采取不同的措施。

当我们在做推广的时候,同样我们就要关注各个推广渠道用户来的新增情况,一般来讲,推广都是说新增,但实际上更希望大家去关注推广获得用户的活跃,以及它的留存率,因为真正活跃和留存的这些用户,才是对大家推广来讲是最后剩下的这些用户,那么这些用户才是说推广真正的效果,光是说比如说推广一万个新用户,可是最后留下一百个,这个成本非常高,大家抗不起。

甚至还是说有一些关键行为,就是经常有的时候跟他聊,有时候他们会说我这个新用户来的一个渠道特别好,新用户来的特别多,然后活跃程度很高,但是我这个APP其实最后是要付费,就是发现这个付费率非常低,那可能就是说,他可能会遭遇到一些不公正对待,就是看似数据很好,但实际上最关键的最核心的东西就是收入这一块,这些用户它贡献的收入是非常低的。

收集数据

所以说希望大家如果在营销和推广的时候,一定要关注这些关键行为这些指标,那么这些指标才代表大家,能让大家这个钱和资源花的不冤枉。然后我们设定了假设,我们选择了这个关键指标,我们就要进入到,就是制定指标以后,这个问题还没解决,到了收集数据的环节,就是根据收集这些指标所对应的数据,我们才能够去发现问题,肯定首先要工欲善其事,必先利其器,肯定要选一个比较好用的数据统计分析工具。

我就给大家强烈推荐友盟的统计分析平台,这样通过友盟这个分析平台,可以很方便的能收集和分析就我们刚才所说的这一系列的数据,就是举几个例子,就是活跃率留存率,包括用户的行为,用友盟统计分析非常轻松的能够拿到这个数据。

但是就是收集数据的时候,因为就是我刚才也说了,每个APP其实它是不一样的,所以说通用的统计肯定是无法满足你的需求,正因为如此,所以我们友盟它是出了一个很重要的功能,就是自定义事件,就是大家可以根据自己APP功能点布置的情况,就是之前那个指标关注的情况,然后来自己去定义,哪些东西需要我统计,哪些东西我要看它的次数,然后哪些东西可能用户收藏了一个东西,我想知道用户收藏东西的类别是什么,可能他收藏了一首歌,我想知道这个歌的名字,我想知道哪些歌大家最喜欢,是流行的喜欢,还是说乡村的摇滚,还是说重金属大家更喜欢。那么这些其实就是帮助你去了解你整个用户的喜好,然后来了解你的用户,才能够更好的去指导后边的运营。

对比分析

当然我们收集上来数据以后,接下的任务才开始,就是说我们要去把这些数据进行对比,之前前边有一句话,我把它删掉了,我觉得就是单纯的数据是没有意义的,比如说我给你说,某个APP日活跃一个亿,如果对不是一个业界内,说日活跃一个亿,他是没有任何感觉的,包括大家,大家都觉得有点不正常,因为中国的智能手机一共才三四亿,有那么多,其实在这个过程中,你就已经运用了对比分析的这件事,就是单纯的数据呈现出来没有任何意义,一定是说把这个数据拿出来,跟一些东西去做对比,那么这个数据的价值你才能够发现。

就是对比分析它还有三个方向的对比,就是说时间维度对比,比如说不同的时间,你在一段时间里,你做了一个推广,然后你发现这个推广来的新用户,你要看这个用户行为跟以前的认为一样不一样,或者说我觉得最近在一个,比如说我是一个女性类的,我最近在跟女性社区在一起,来了很多新用户,我就想看这些新用户,到底这个用户行为上是否有改变,某些指标是不是新增了,是不是我做的那些监测的关键指标是不是真的有提升,那么这些东西其实就需要我们在时间维度上去做对比。

另外一个就是在产品维度的对比,这个也很重要,就是我们产品也在不断的增大,有的时候经常会说全新改版如何如何,那么不同的产品版本,它里边的流程,包括用户体验的优化不一样的,我们一定要通过新旧版本的用户行为去对比来看看,说我们做的这个新版的优化,是不是真的起到了,能够实现我们那个运营目标的作用,如果说没有的话,那一定要再去分析原因,是不是还有其他地方在卡着。

还有很关键的一点,就是不同用户群的对比,其实我们也知道,在80、20定律,可能20%的用户贡献了80%的价值,那么其实我们在APP运营的时候,可能我们更应该关注的东西就是说这20%的用户,那么这20%的用户可能它就是你的忠实用户,它会非常关注你,它会在微博上跟大家去联系,然后去提交它用户的反馈,甚至说如果大家是一个UGC运用的话,会在里边会提交它新的内容,去给它的好友去分享,那么这些用户,实际上它的价值,可能说是对于每一个APP来讲,它的价值是最大,他就是核心的用户。那么我们一定是说要通过一定的指标,能够把这些用户鉴别出来。

比如说就涉及一个菜谱类的应用,如果说用户要自己去上传菜谱,那么每一个真正制作过一个菜谱的人,那么这个人一定是一个,就是你应该关注的用户,那么我们是不是应该把这样的用户摘出来,然后来去分析他们在APP中的行为。这样的话,如果你把用户做这样的切分,实际上你就很清楚的知道,哪些用户是我更关注的,哪些功能是我资深用户最需要的,那么我下一步APP的运营和优化,就应该往这个方向去着手。

所以我们也在我们统计的新版本中间,也提供了这个用户分群的功能,让大家可以很清楚的能够看到,每一类的用户,究竟他们用户行为有什么样的差别,那些留下来的为什么留下来,那些离开的为什么离开,那么这个是非常重要的,所以说在对比,数据运营的好处就是说它可以做对比,可以跟很多的已知的一些数据去做对比,这个是非常有用的。

验证或推翻假设

那么当我们收集到数据,对比分析以后,我们就自然就能够得出一个阶段性的结论,就是说我们这个数据,跟我们的这个假设,或者目标相符不相符,一样,如果它相符,就说明我这个假设正确的,如果说不相符,我们就说那肯定是,你的工作有了意义,就是说通过我们数据对比分析,我们做那么多事情,我们终于知道,原来里边是有一些问题的,那么我们把这些流程,或者说是我们功能上的问题解决掉,优化掉,那么肯定我们在数据,我们再去观察这些指标就会有提升。

所以说真正的通过数据,我们可以发现我们APP中存在的问题,那么这个东西实际上就是我认为就是运营的核心,就是我们能够通过数据,把这个问题甄别出来,然后把它解决,或者说我们能够把用户的关注的点挖掘出来,并且把它扩大,把它的影响力扩大,然后让我们的APP,更加的被用户所喜爱,更加的有价值,能够成为一个一流的APP。

然后就是说,这是刚才我说的,如果我们发现这个问题的时候怎么办,如果我们发现一个数据指标觉得它不太正常,比如说这个用户的注册率特别低,那么一定是回到产品中去寻找原因的,因为本来数据就是用户使用产品时产生的,其实这个话说的是废话,就是数据本来就是用户使用产品中产生的,那么我去分析这个数据,我一定是要回到产品中再去分析,如果脱离的产品和用户使用流程的这些数据,其实是没有意义的,数据一定是要关注产品和用户使用的这件事。那么这个时候就要大家回到产品,就是去模拟用户的行为,去寻找说用户在它的注册率,我们就要看看注册的流程到底有什么样的问题,是不是某些东西阻碍了它完成注册,是不是因为用户联网方式不好,所以它注册不成功,或者说它觉得注册没有意义,所以说在这些方面,我们发现问题以后去加强它。

还有一点比较重要,就是说如果数据莫名其妙有变化,那一定是你做了什么东西,就是大家有时候会想着说,就是不知道为什么,用户比如说用某些功能次数就突然间就变多了,这肯定是有原因的,一定是你在运营的过程中,你微调了某些参数,导致了这个结果,所以当这个东西有变化了,实际是对比分析大家还要重点关注,去关注说这个东西到底它的原因是什么,而挖掘出这个背后的原因,就它一定就是对整个APP用户提升,是有价值的。

这个其实就是我刚才说的,就是我要分析的时候,要结合用户行为来分析,就是你可以去用不同用户群的使用行为,它的漏斗在每一个步骤,到底它转化率怎么样,然后来分析它过程中,可能每一步,比如说这个,就是从第一步到第二步,突然间转化率降为原来的40%,那就肯定是,你要是想去把这个转化率提高的话,肯定要去关注这个步骤,因为如果这个最后是付费的话,那么可能这个步骤是第一个,它浏览或者是购买的行为,那么一定是关注这个步骤,才能够知道说提高我整个收入,能造成我收入的提升。

迭代改进、继续观察

那么当我们去改进了这个产品,或者优化了流程以后,我们一定要是,不是说这个事就完了,一定是继续观察这个数据的变化。

因为可能一次性,像我刚才说的,一个漏斗模型里,可能它涉及到五六步,那么我们一定要去观察每一步数据变化是一个什么样的情况,然后不断的去调整,直到把这个流程优化到最优,因为可能我修正了一个步骤以后,并不是说整个数据就有一个明显的提升,它可能每个步骤可能只占5%,或者10%的比重,那五个步骤可能加起来就是30%。

那我光优化一个,可能增长并不明显,必须得说在优化以后,观察数据变化不断的调整,直到我这个数据,与我的假设,与我的目标相符,那么这个时候才知道,觉得在这个阶段,这个假设验证算是完成了。

所以最后总结一下,就是说还是那句话,就是做运营它不是一个独立环节,而且不同的阶段,我们运营的目标不同,然后因为我们目标不同,所以我们提出的假设不一样,那么从提出假设,到用数据去验证,然后到提出新的假设,这应该是一个循环,随着这个循环不停的在运转,我们大家再一步一步的走向完美。

而且最后一个就是说,数据是最有效的验证工具,因为它可以去对比,它可以去传递,它可以去跟别人去交流,而不是一些很纯经验的东西,它更多的是客观的这么一个存在,所以它是最有效的验证工具,有了这个工具以后,你可以说,做自己的运营让别人说去吧。

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