
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)分析該怎么做
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品發(fā)展過(guò)程是一個(gè)證偽的過(guò)程,根據(jù)設(shè)想的用戶(hù)需求開(kāi)發(fā)產(chǎn)品或服務(wù),只有在市場(chǎng)中才能驗(yàn)證最初的假設(shè)是否成立,進(jìn)而不斷的優(yōu)化和調(diào)整,而這一切要依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)生的量化數(shù)據(jù)。
統(tǒng)計(jì)分析的發(fā)展也隨移動(dòng)應(yīng)用的發(fā)展走向個(gè)性化和精細(xì)化,個(gè)性化可以滿(mǎn)足不同垂直領(lǐng)域的特定需求,更具適用性。而精細(xì)化則是加強(qiáng)了分析的深度和細(xì)度,能夠更微觀的看到問(wèn)題。同時(shí)在社交網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模發(fā)展的今天,社會(huì)化的統(tǒng)計(jì)變得尤為重要。
移動(dòng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析到底能為開(kāi)發(fā)者解決什么問(wèn)題呢?首先是讓開(kāi)發(fā)者知道宏觀數(shù)據(jù),然后是細(xì)致的App功能分析,更重要的是精準(zhǔn)定位用戶(hù)和了解其需求。讓開(kāi)發(fā)者不僅要知道產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的基本狀況和使用狀況,更要了解到用戶(hù)到底是誰(shuí),發(fā)現(xiàn)用戶(hù)深入的需求,進(jìn)而提供個(gè)性化的服務(wù)。
1. 移動(dòng) App 創(chuàng)業(yè)者怎么玩產(chǎn)品數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析?移動(dòng)開(kāi)發(fā)者們常問(wèn):“統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái),可以幫助我們實(shí)現(xiàn)什么?”這是很難一言以蔽之的問(wèn)題,以使用友盟統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)的經(jīng)驗(yàn),在此分享三個(gè)最重要的功能和益處:
1.1 快速打造數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的框架
其實(shí)每一個(gè)公司都應(yīng)該有一個(gè)基于自己的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的系統(tǒng),來(lái)幫助相關(guān)部門(mén)隨時(shí)查看產(chǎn)品或者業(yè)務(wù)的進(jìn)展.由于部門(mén)和公司的角色不同,對(duì)數(shù)據(jù)的需求既有區(qū)別又有共通。比如一個(gè)做移動(dòng)應(yīng)用的公司,所有人都會(huì)關(guān)注新用戶(hù)的增長(zhǎng),有多少用戶(hù)是活躍用戶(hù)等,這些都是跟產(chǎn)品的發(fā)展息息相關(guān)。借助統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái),開(kāi)發(fā)者可以快速建立一個(gè)清晰的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)展示。比如新增用戶(hù),活躍用戶(hù),設(shè)備,地域,聯(lián)網(wǎng)方式等。
1.2 用數(shù)據(jù)推動(dòng)產(chǎn)品迭代和市場(chǎng)推廣
基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)框架對(duì)公司產(chǎn)品的整體發(fā)展?fàn)顩r會(huì)有一個(gè)很好的展現(xiàn),但是我們應(yīng)該關(guān)注更加細(xì)節(jié)的部分。比如誰(shuí)在用我們的產(chǎn)品?他們是否喜歡?他們是如何使用的?市場(chǎng)推廣帶來(lái)的用戶(hù)是否充分的使用了我們的產(chǎn)品?哪些渠道帶來(lái)的用戶(hù)質(zhì)量更高…….我們都應(yīng)該用數(shù)據(jù)來(lái)回答這些問(wèn)題。產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員可以有針對(duì)性的對(duì)產(chǎn)品使用情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,了解用戶(hù)對(duì)不同功能的使用,行為特征和使用反饋。這樣可以為產(chǎn)品的改進(jìn)提供很好的方向。市場(chǎng)推廣人員也不應(yīng)該僅僅關(guān)注“什么渠道帶來(lái)了多少用戶(hù)”,更應(yīng)該關(guān)注的是哪一個(gè)渠道帶來(lái)的用戶(hù)質(zhì)量更高一些,ROI更理想。
1.3 產(chǎn)品盈利推手
產(chǎn)品盈利是創(chuàng)業(yè)者的最終目的。無(wú)論一款產(chǎn)品是否已經(jīng)探討出一個(gè)成熟的商業(yè)模式,我們都應(yīng)該借助數(shù)據(jù)讓產(chǎn)品的盈利有一個(gè)更好進(jìn)程。在產(chǎn)品貨幣化的路上,數(shù)據(jù)可以幫助創(chuàng)業(yè)者完成兩件事:一,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品盈利的關(guān)鍵路徑;二,優(yōu)化現(xiàn)有的盈利模式。
2. 數(shù)據(jù)分析為什么重要?它能為 App 開(kāi)發(fā)者帶來(lái)什么?移動(dòng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)能夠?yàn)殚_(kāi)發(fā)者提供數(shù)據(jù)幫助了解用戶(hù)的使用行為,并根據(jù)用戶(hù)行為優(yōu)化產(chǎn)品,可以概括為如下幾方面:
首先可以讓開(kāi)發(fā)者了解到應(yīng)用的基本數(shù)據(jù),如新增用戶(hù)、活躍用戶(hù)、啟動(dòng)次數(shù)、留存用戶(hù)等,對(duì)用戶(hù)的規(guī)模和質(zhì)量有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí);
其次是一些詳細(xì)的用戶(hù)使用數(shù)據(jù),如使用時(shí)長(zhǎng)、使用頻率、使用間隔、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)等,幫助開(kāi)發(fā)者了解用戶(hù)的使用習(xí)慣,深入認(rèn)識(shí)用戶(hù)群體;
再次可以通過(guò)自定義事件收集自定義信息,如推廣信息點(diǎn)擊情況、查看的商品類(lèi)別、付款行為觸發(fā)等,來(lái)收集開(kāi)發(fā)者所關(guān)心的用戶(hù)行為;
然后還可以獲得用戶(hù)的終端信息,如設(shè)備、運(yùn)營(yíng)商、聯(lián)網(wǎng)方式等,對(duì)用戶(hù)的終端有所了解,在適配及排查問(wèn)題方面為開(kāi)發(fā)者節(jié)約成本;
最后通過(guò)對(duì)各個(gè)渠道的數(shù)據(jù)分析,把控不同渠道的用戶(hù)質(zhì)量,為渠道推廣提供參考依據(jù)。
3. 移動(dòng)應(yīng)用運(yùn)營(yíng)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注哪些指標(biāo)?有哪些分類(lèi)?移動(dòng)應(yīng)用運(yùn)營(yíng)可以重點(diǎn)關(guān)注如下指標(biāo):
3.1 新增用戶(hù)、活躍用戶(hù)、啟動(dòng)次數(shù)
這些指標(biāo)是KPI的主要評(píng)估標(biāo)準(zhǔn);關(guān)注這些指標(biāo)的每日趨勢(shì),您可以了解到應(yīng)用每天發(fā)展是否正常、是否符合預(yù)期。
3.2 留存用戶(hù)、留存率
留存用戶(hù)和留存率是評(píng)定一個(gè)應(yīng)用用戶(hù)質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn),用戶(hù)留存率越高,說(shuō)明應(yīng)用越吸引用戶(hù)。開(kāi)發(fā)者在查看留存率時(shí),可以關(guān)注留存率在一段時(shí)間內(nèi)的變化趨勢(shì),并可以通過(guò)對(duì)比不同應(yīng)用版本、不同分發(fā)渠道的用戶(hù)留存率來(lái)評(píng)估版本和渠道質(zhì)量或定位應(yīng)用某些指標(biāo)值下降的原因。
3.3 自定義事件、漏斗模型、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)路徑
自定義事件是開(kāi)發(fā)者為了達(dá)到收集某些數(shù)據(jù)的目的而設(shè)定的,比如推廣鏈接的點(diǎn)擊、去購(gòu)物車(chē)結(jié)算的行為等,通過(guò)統(tǒng)計(jì)這些自定義行為的數(shù)據(jù),獲得更有針對(duì)性的信息。
漏斗模型是多個(gè)自定義事件按照一定順序依次觸發(fā)的流程中的量化轉(zhuǎn)化模型。我們可以通過(guò)漏斗對(duì)應(yīng)用中的一些關(guān)鍵路徑進(jìn)行分析,如注冊(cè)流程、購(gòu)物流程等,把控應(yīng)用中的關(guān)鍵行為信息。
頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)路徑展示了用戶(hù)是按照什么順序訪(fǎng)問(wèn)了哪些頁(yè)面,各頁(yè)面的使用狀況如何及頁(yè)面之間是如何跳轉(zhuǎn)的,能夠幫助開(kāi)發(fā)者了解各頁(yè)面之間的跳轉(zhuǎn)是否合理,主要流程是否容易被用戶(hù)觸發(fā)等。
以美麗說(shuō)為例,美麗說(shuō)客戶(hù)端用戶(hù)的主要使用路徑是:打開(kāi)客戶(hù)端→ 瀏覽最熱最新→ 查看點(diǎn)擊單品→點(diǎn)擊去淘寶。利用友盟統(tǒng)計(jì)平臺(tái)的漏斗模型發(fā)現(xiàn),用戶(hù)在點(diǎn)擊查看單品,及點(diǎn)擊去淘寶這兩步轉(zhuǎn)化率不理想。經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn),美麗說(shuō) App 中點(diǎn)擊去往淘寶的按鈕上的文字是“去購(gòu)買(mǎi)”,這樣的文字讓用戶(hù)壓力大,于是嘗試將文字改成“查看詳情”,暗示用戶(hù)點(diǎn)擊后有更多有利于購(gòu)買(mǎi)決策的信息,且不一定要購(gòu)買(mǎi)。修改上線(xiàn)后,點(diǎn)擊去淘寶的通過(guò)率提升了50%,從10%上升到15%。
3.4 其他指標(biāo)
在日常運(yùn)營(yíng)中,開(kāi)發(fā)者關(guān)注以上指標(biāo)就能獲得大部分所需要的信息。但其實(shí)還有很多其他指標(biāo)如使用時(shí)長(zhǎng)、使用頻率、終端屬性、地域等,能幫助您獲得更多用戶(hù)使用行為的數(shù)據(jù),為您升級(jí)版本時(shí)的終端適配提供依據(jù)、推廣時(shí)針對(duì)不同用戶(hù)群體的推送提供數(shù)據(jù)支持等。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線(xiàn)” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類(lèi)核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話(huà)題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶(hù)體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11