
怎么分析產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)?
今天我們說(shuō)說(shuō)淺談產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)四要素最后一個(gè)要素,數(shù)據(jù)分析;說(shuō)到數(shù)據(jù)分析,相信不論是做產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)或是推廣的小伙伴來(lái)說(shuō)都不陌生,數(shù)據(jù)分析能充分反映出你運(yùn)營(yíng)做出來(lái)的效果如何?并且通過(guò)它還能察覺(jué)出問(wèn)題所在,以便于及時(shí)找出解決問(wèn)題的方法。
在前面我們說(shuō)到產(chǎn)品、用戶、渠道,每個(gè)要素都有它對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行效果反饋,如果純講概念方面的東西,相信大家不是很明白,那我們通過(guò)一個(gè)案例進(jìn)行說(shuō)明;比如老板交給你一個(gè)資訊類APP的項(xiàng)目,他在給你下達(dá)任務(wù)前,APP還處于想法階段,那么這個(gè)時(shí)候你怎么辦?這個(gè)時(shí)候做為數(shù)據(jù)分析師的你就需要運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)幫助你完成這項(xiàng)工作:
做這款A(yù)PP之前,我們要先明白商業(yè)目標(biāo)是什么,也就是我們做這款產(chǎn)品的目的是干嘛?這個(gè)很好理解,建立龐大用戶群爭(zhēng)搶風(fēng)投融資和相關(guān)的增值服務(wù)(指廣告服務(wù)),那我們有了這個(gè)目標(biāo)后,就可以進(jìn)行下一步了。下一步是什么,當(dāng)然是競(jìng)分析和市場(chǎng)調(diào)查,通過(guò)這兩方面內(nèi)容的獲取APP相關(guān)的需求,需求中包括用戶人群、興趣愛(ài)好、終端設(shè)備、內(nèi)容方向等需求定位,然后便可以進(jìn)行下一步用戶體驗(yàn)布局和原型圖的設(shè)計(jì);后面的事就是技術(shù)開(kāi)發(fā)的活了。經(jīng)過(guò)一段周期后,這款資訊APP即將上線了。
前期的工作或許和數(shù)據(jù)分析關(guān)系不大,但是我們制定的目標(biāo)和數(shù)據(jù)分析有一定的關(guān)聯(lián),因?yàn)槟繕?biāo)是我們通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化和改進(jìn)的方向。當(dāng)然上線之后,我們會(huì)經(jīng)過(guò)各種測(cè)試和bug的修復(fù)才能到各大應(yīng)用商店進(jìn)行推廣和宣傳,以確保這款A(yù)PP到用戶手機(jī)用戶體驗(yàn)是最好的。后續(xù)通過(guò)一段時(shí)間運(yùn)營(yíng)和推廣,我們將相關(guān)的數(shù)據(jù)提取出來(lái),前提是這些數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度是非常高的。下面我們先從這款A(yù)PP提取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析:
一、產(chǎn)品方面數(shù)據(jù)項(xiàng): 核心指標(biāo):
產(chǎn)品規(guī)模:包括下載量、注冊(cè)激活用戶數(shù)、日均活躍用戶數(shù)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng):包括活躍用戶比例、用戶主要來(lái)源、留存率商業(yè)效果:日均流水、增值用戶轉(zhuǎn)化率、增值服務(wù)金額等
衍生指標(biāo):
瀏覽方向:人均瀏覽量、人均瀏覽時(shí)長(zhǎng)、啟動(dòng)次數(shù)、訪問(wèn)頻率注冊(cè)方向:每日下載打開(kāi)APP數(shù)、每日新增注冊(cè)數(shù)、注冊(cè)轉(zhuǎn)化率留存方向:使用留存、購(gòu)買留存互動(dòng)方向:每日評(píng)論用戶數(shù)、交互反饋次數(shù)(收藏、分享、喜歡等功能)
二、渠道方面數(shù)據(jù)項(xiàng):消費(fèi)數(shù)據(jù):消費(fèi)、展現(xiàn)量、點(diǎn)擊數(shù)、平均點(diǎn)擊價(jià)格、平均排名流量數(shù)據(jù):訪問(wèn)次數(shù)、訪客數(shù)、IP數(shù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù):轉(zhuǎn)化率、盈收額、ROI
三、用戶方面數(shù)據(jù)項(xiàng):用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù):跳出率、到訪率、停留時(shí)長(zhǎng)、訪問(wèn)深度訪客屬性:性別、職業(yè)、學(xué)歷、年齡、地域、使用設(shè)備、操作系統(tǒng)
當(dāng)我們拿到以上三方面的數(shù)據(jù)后,當(dāng)然這里的工作是數(shù)據(jù)分析師專員要做的內(nèi)容,而且是每天都需要做統(tǒng)計(jì),并且要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
下面我們說(shuō)說(shuō)分析數(shù)據(jù)的幾種方法,我在推廣運(yùn)營(yíng)的經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)有5年,用的最多兩種方法分析是圖表對(duì)比分析和歸因分析。
圖表對(duì)比分析,這種方法是先將批量或者某個(gè)時(shí)段的數(shù)據(jù)生成圖表,這里圖表有很多種,有餅圖、柱狀圖、曲線圖等,可以根據(jù)數(shù)據(jù)需求方的需求而來(lái)。雖然圖形不一樣,但都能反饋出相同的問(wèn)題,這個(gè)是關(guān)注的核心點(diǎn)。
那么怎么進(jìn)行對(duì)比呢?對(duì)比不是讓你口頭上去做對(duì)比,而常用的是環(huán)比和同比,當(dāng)然數(shù)據(jù)比較敏感的可能不需要通過(guò)圖形就能看出問(wèn)題,但是為了直觀和容易理解,圖表的生成是非常有必要的。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL 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)的話題。 ...
2025-09-18CDA 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 ...
2025-09-18DSGE 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 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例: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)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10