杏鑫官网注册_我们每天都谈运营,那到底运营需要什么样的数据?

   |    2020年10月15日  |   杏鑫注册  |    0 条评论  |    221

一、运营到底在干什么?

在进入主题前,我们首先讨论一个问题——运营到底在干什么?公司的运营岗位主要包括活动运营、内容运营和社区运营这三大方面。做活动运营的同学,平常可能会组织一个活动,从前期策划到后期的一步一步的执行,到最后的总结、复盘;做内容编辑的同学,每天更多的考虑的是最近的热点是什么,通过什么样的内容能够更好的拉动用户的活跃;社区运营的同学,可能更多的在做一些社区的管理、社区的调性上的一些引导。

这三类运营本质上都是在围绕用户做所有的事情,以我们的产品为载体,不断的迭代和优化运营策略和方向。如果更深入考虑,这三大手段(内容、活动、社区)到底在干什么,干了些什么的时候?也就更深入的了解到我们贯穿了整个用户的生命周期在做事情。

从产品、运营、开发、市场等各个部门来说,其中运营是最讲究用户生命周期的。从用户获取、激活、留存、营收、传播这个经典的2A3R模型可以看到,我们在第一步获取的时候已经在往外部发内容;再往下深究,通过内容、活动、社区这三大手段,将我们整个工作贯穿在整个用户生命周期中。

A
ARRR模型

对于运营人员,最需要讲究用户生命周期。一个陌生的用户,从初步了解到对产品建立一个基础的认知,内容团队需要考虑如何在合理的场景去告诉用户,产品是做什么的。如果用户被你打动了,就会下载产品进行体验。作为一个新手用户,他使用了我们产品以后,我们应该围绕他去做一些什么样的事情?这也是需要运营人员考虑的。

用户进入到我们产品后,我们会对他进行引导,让他快速的去理解我们产品的价值,在完成了对用户的激活后,当他理解产品的作用并认可产品价值的时候,紧接着就是让用户能够持续活跃,当用户持续的活跃在平台上阅读文章,那他就会给平台(产品)带来营收。

当用户对产品有一个初步的认知,到后续对产品有一个高度的认可,进而会帮你进行情感传播,整个过程需要运营(各个纬度的运营)去构建产品与用户之间的情感链接。

也就是说围绕用户的生命周期做文章,需要做的就是让获取用户更加的精准,让激活更加的快速,让留存更加的稳定,然后让营收更加的多元。最后,能够更广泛的传播出去。

我们通过这样的方式更多、更好、更快去让整个用户的生命周期加长。运营在现阶段,需要站在一个企业、一个战略的角度上来考虑,最重要的就是:

  • 第一、提升用户生命周期价值;
  • 第二,降低获客成本;
  • 三,降低运营成本。

以上,阐释了运营要做什么事和最高的目标是什么,接下来讲述:运营到底需要一些什么样的数据。

二、运营需要什么样的数据?

首先,得有数据,其次是数据指标:累计用量、新增用户、活跃用户数、阅读量、复购率、停留时长、UGC转化等指标。

以UGC转化为例。假设当前比较健康的UGC转化率是20%,到下一个阶段,转化率可能得30%才能称得上健康。不同类别、不同特征的用户, UGC转化可能是要做拆分和定义的。在这个过程中,我们需要知道获取的用户是否是我们的受众?哪些渠道的用户更精准?这些渠道用户的特征是什么?如何去更好的激活用户?

作为一个内容运营,发现新增用户、留存率有所上升,活跃用户也在增加,而文章阅读量却有所下滑,调整内容也不见起色,搞不懂用户如此活跃在干吗?

三、内容质量到底如何?

举一个例子,曾经有一个做内容运营的小伙伴找到我说,“我们产品新增用户、留存表现都还不错,活跃用户也在增多。但是文章阅读量在下滑,究其原因也没找到症结。“

聊完以后,我第一个反应就是文章内容质量到底怎么样,我从以下两个纬度的指标(数据)进行分析:

维度一:看最近7天阅读文章的用户,有过阅读文章的用户占这7天整个活跃用户的比例。然后我发现这样的用户其实变少了。就是有100个活跃用户,以前有70个人都看文章,现在只有60个人了。但是这个比例下降只能说他不看,但是到底好不好,可能还需要人均阅读数量来衡量。就是说阅读过文章的人他平均能看几篇文章,这个指标他其实是涨的,我看到这两个数据的时候,我大概心里头就一个谱了。就是说从文章内容质量上来讲,内容质量是达标的。因为用户一旦看过文章,还会看更多的内容,人均阅读量其实是增加了。但是现在最大的一个问题:有一波用户进来后,没有进行阅读行为。沿着这个逻辑,找到这部分用户的行为,去分析他们进入产品后做了什么。

维度二:通过用户的行为去做一个分组。这是今年年初的一个案例,1月5号到1月10号内,有过阅读文章的用户,我把它拆分成一个用户群。然后,再把这个时间段没有阅读过文章的用户拆一个用户群。通过这样的拆分,能够再通过其他用户行为的特征、用户画像和转化率等情况去探寻不看文章的这部分用户到底在干嘛,通过对比这两个用户群的差异,最终在信息(渠道、来源)在这个纬度里找到了问题的根源。

一般来说,一个稳定的渠道带来的用户基本上也是稳定的,如果对一个渠道做了一些投放,做了一些活动,可能会造成内容质量低下。如果是正常情况下,某一个渠道应该是稳定的,不会出现这个渠道就是比别的渠道不看文章的人多这样的特点。所以,当时看到在渠道上的差异的时候,我就在考虑是不是这个渠道发生了一些什么。

当时有一个猜想,这一系列的变化可能与渠道1带来的用户有关。从流量上看,需要考虑渠道1带来的新增用户数量的特征,新增用户的留存是怎么样,再往下更深一层,目前活跃的用户里,有多少是第一次下载产品,而且第一次下载产品来源于渠道1,这就直接决定留存和整体活跃度如何。进而会去看渠道1的每日平均停留时长和每次访问的平均时长如何,这些是从基本的健康质量上去做判断。然后,从用户画像的角度再去深究一下,如果能将这个渠道的用户拆分出来,就能清晰了解用户行为特征。

如果用户没有进一步阅读、互动,那他到底在干什么?基于业务猜想,继续对用户做细分,就是说讲第一次访问时间(5号-10号)并且第一次使用用户来自渠道1做一个拆分。

在这种灵活将用户拆分的过程中,我们才能真正的发现这波用户和其他用户有什么不同。在拆分这个用户组的过程中,同时把这个阶段所有的用户也做了一个整体的分组,通过和另一个全量用户去做对比,对比两个用户群之间的流量、质量、新增留存、行为特点、关键漏斗转化的差异。

通过分析对比关键行为转化的差异,得到一些比较明确的结论:从1渠道来的用户,阅读转化率比整体平均水平还要低,而且低将近20%。如此确立了基本的认知了:做任何一款产品,不管是工具、社区的还是电商以及其他类别的产品,都要有一个目标。这个目标指导着整个产品的核心价值,如果一个地方带来的新增用户在最核心的转化上达不到预期的话,可以比较直接的去判定这个渠道的用户质量是相对较低的。

再往下,我想知道这个渠道来的用户或流失的用户他们到底有什么特征。

通过诸葛io看完用户画像,点开每一个用户去看用户进入产品里的行为历程的时候,发现非常多的用户打开应用以后没有做任何操作,用户在打开应用以后就只触发了一个启动事件,而且每次访问的时间都非常的规律,每天都有80多次的启动,这明显是不符合逻辑。

所以,这就涉及到渠道可能为了利益在做刷量。症结所在就找到了,做内容的小伙伴找到渠道运营的同学,说明情况。因为渠道运营的同学,很多时候不会关注用户来了以后的后续关键行为转化,更多的关注是留存情况去判定渠道,这个时间可能至少花3天到7天去判定一个渠道是否可继续往下投。在这个过程中,渠道关注点是在留存上,由于渠道频繁的刷,每天有80多次的启动,而且每天都在做同样的启动。在这个行为下,从留存上是看不出差异的。所以,很容易造成一些获客成本过高,而且获取来的用户可能是一些虚假的用户。

所以,在这里建议:平常各个分管内容、活动、社区的运营同事,不要只盯着自己的考核指标,如果只盯着自己要监控的数据,很有可能是无法真正发现问题所在,也很难找到自己真正的价值点在哪里。

四、运营需要什么样的数据?

运营需要一个可以分析的数据。在理性的分析中感性的理解用户。通过完整跟踪用户整个完行为,能够知道用户是如何使用我们的产品,我们才有可能深度的理解用户,真正可以做到还原用户使用场景。

好的运营从业者对可能出现的问题在出现前就已经能够预判得到,然后快速的找到一些途径,让用户有更好的体验,去规避存在的风险。而不是在问题出来后去解决问题。

五、运营+数据=增长黑客

以Airbnb为例,在早期,还只是一家很小的一个线上平台,通过不断的研究用户行为特征,研究用户如何选择一家房子的过程中,通过数据发现更精美的照片、更精致的房子会有更多的人去关注、去住,而且收入也会随之增加。

之后,Airbnb派遣高质量的拍摄团队来帮助房东拍摄精美照片,上传到页面上。在这种服务的情况下,当月收入翻倍。Airbnb虽然付出了相对高成本,但是满足了更多的用户。

从Airbnb案例中,我们发现,通过理解用户,通过数据去找到一些策略,挖掘出用户的价值。

六、如何制定数据驱动策略?

第一步:制订增长目标

在我们的运营过程中,有三个纬度的事情是和我们制订目标息息相关的。

  • 产品的核心价值。
  • 公司的战略方向。
  • 产品的生命周期。

一个产品本身是有不同的阶段,它的产品上线的初期最大的需求就是获取用户。然后在它的增长期,我们可能会有其他的,更多的会考虑它的留存。如果进入稳定期或衰退期,那我们运营的目标就还会不一样,甚至包括去探索一些新的增长方式或新的产品方向。

第二步:按需采集细化数据。

我个人觉得一般运营和高级运营之间最大的区别就是能基于数据去衡量最后的效果。这里面有三个需要考虑的点:

  • 细化功能事件,
  • 核心行为
  • 业务信息。

其实我们更多的时候还是要关注它背后的业务信息。业务信息就是你任何一次的行为其实都是获取了一些你背后的信息他才可能去触发。就是说,真正影响到用户的其实不见得是你的流程、体验这些东西,而更多的也更应该是他的业务信息。比如说我去采集一个用户查看商品的事件,我更多的是要采集到这个查看商品背后的商品名称、商品分类,这个商品有没有在促销?这个商品促销的力度有多大,这些纬度才是真正影响用户行为的东西。

第三步:衡量效果。

当我们新的产品、功能、运营活动上线了,我们要在最短的时间内,去衡量它的效果。如果有任何问题,尤其是运营,我们要去做快速的调整。以用户行为为中心,围绕四个纬度去做—流量、留存、用户、转化。

第四步:交叉分析发现价值

第五步:理解用户优化策略

最后将《精益数据分析》里面的一段话 “如果有机会深入观察用户的行为,你会发现只有少量的访客成了产品的忠实用户,而更多的只是过客。”把这段话送给大家,作为今天的结束语,希望大家的运营之路越走越好。

 

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