七周数据分析视频集--（业务）

数据分析和业务

(数据引用了秦路的视频)

1. 为什么业务很重要
2. 市场营销指标
3. 产品运营指标
4. 用户行为指标
5. 电子商务指标
6. 流量指标

 

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1 为什么业务很重要

 

模型未动，指标先行。如果你不能衡量它，你就无法增长它。

指标

1. 核心指标
2. 好的指标是比率。 即有比较的指标。
3. 好的指标能带来显著效果（变化）。 我的理解，好的指标可以比较准确的监测到公司运营的变化。
4. 好的指标不应该虚荣。 比如某个指标大幅增长，其实背后是烧钱。
5. 好的指标不应该复杂。指标是为了分析公司状况，指导未来而设立的，过于复杂，不利于使用这个指标。

 

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2 市场营销指标

用户生命周期

不同业务划分的阶段不同：传统营销：潜在用户，兴趣用户，新老客户，流失客户。

用户价值

比如指数法，也得根据实际业务分析。

RFM模型：

• recent ,最近一次消费时间
• m，总消费金额
• F ，消费频率
• ⚠️时间周期。通过RFM就可以划分用户为多个类型。

用户分群：营销矩阵，根据价值，流失分类。

 

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3 产品运营指标

AARRR（经典框架）

• 用户获取（最基础）
  • 日应用下载量
  • 日新增用户数（注册）
  • 获客成本
  • 一次会话用户数占比。
• 提高活跃：活跃用户占比（总用户数）。用户访问时间长度，用户平均访问次数（一天内/一段时间内）。
• 提高留存：用户在某个时间段使用产品，过了一段时间仍旧使用的用户，用户留存。
• 盈利获利
  • 付费用户数量/占比（收入健康成都，占活跃用户比）
  • ARPU：某段时间内每位用户平均收入，卖道具的游戏。
  • 客单价
  • LTV = ARPU*1/流失率 --经验公式
• 自传播
  • k因子: 老带新的数量。用户数*平均邀请人数*邀请转化率。
  • 用户分享率。
  • 活动/邀请曝光量。

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4 用户行为指标

不同行业，有不同的用户/客户，因此行为分析不同。

功能使用 

功能使用率/渗透率： 使用某个功能的用户占占比。

用户session会话：

网站/app一次访问的整个过程。用户的行为轨迹（用户路径图），通过用户行为轨迹可以找到关键路径转化率。

 

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5 电子商务指标

购物篮的分析

笔单价，一次订单的支出

件单价。

成交率--交易用户占笔

购物篮系数：连带率，比如买了婴儿奶粉顺带买了婴儿尿布。

复购率：一段时间内，多次消费的用户，占所有消费用户的比率。--衡量消费欲望

回购率：一段时间内（1月）消费过的用户x人，在下一段时间（2月）这些用户又进行了消费，那么回购率就是x除以1月总消费用户人数。--忠诚度。

 

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6 流量指标

PV:浏览次数。一次访问请求。互联网早期的统计指标。

UV：一定时间内访问网页的人数。独立访客数。早期技术上通过cookie或IP。（微信上ip,cookie都是动态的，所以不准确）

访客行为

新老访客比

访客时间

访客平均访问页数。

访客来源：sem, seo, 外链。用手机还是PC机等等。

首页访客占比--引导是否好。

退出率：从该页退出的数量/进入该页的访问数。偏向产品页面设计。

跳出率：衡量各个落地页，营销页的页面。

 

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以下内容摘录自：<从零开始做运营入门篇（互联网公式）>

互联网产品的运营

1.流量建设：持续的大流量，有效的用户转化。

2用户维系：从用户到会员。

1. 内容运营，不同互联网产品的内容不同，侧重点就不同。提高内容价值，制造用户粘性，活跃度。
2. 用户运营，对不同类型用户，制定不同策略。
   1. 清楚用户构成/结构：性别，年龄层次，教育水平等等
   2. 了解用户规模，增长/衰退情况
   3. 用户的兴趣方向（尤其是社交平台）
   4. 掌握用户行为的数据。
   5. ⚠️开源，节流，维持，刺激---针对用户
   6. 向产品方提出建议，和产品方紧密合作。
3. 活动运营：通过活动，短期内提升多个指标

 

运营入门3要素：

1 心态。和产品紧密合作，嘴要甜。

2.技能：执行力和沟通力是最基础的，口头表达和文字表达->想象和创造力是高层的，数据敏感度需要慢慢积累。

3.思维。发散，逆向，结构的，附身的。--多听多问，多想多做。

 

内容运营

初级：

1. 网站/产品有哪些内容--定位     
2. 内容从哪来---------来源
3. 给谁看------------受众      
4. 内容要如何呈现-----展现机制
5. 内容如何挑选------ 内容标准化

首要，网站定位+受众定位+运营目标

次要，内容来源

最次，内容的展现和质量标准。

 

活动运营，用户运营。

 

数据分析

核心的观点：

1. 数据分析本身不在数据，在于分析
2. 培养分析能力和数据敏感度，需要经验积累
3. 数据表达出的含义和多种因素相关。要抛开预设立场，注意不同阶段不同类别的数据的重要程度是变化的。

数据的使用方法

1. 掌握历史数据
2. 从历史中找规律
3. 通过规律预测未来
4. 学会对数据进行拆解。

数据分析的误区

1. 不要用单一数据评价全局
2. 不要夸大偶然事件，认为会带来必然的结果
3. 避免用结论推导原因： 发现数据的变化，希望找到原因，需要⚠️其中的逻辑关系和陷阱

运营数据作弊手法：

• 修改坐标轴数据单位
• 故意选择有利样本
• 不同的样本比较时，规模不相近，有太大差异。

 

跳出数据看数据

看数据其实是看产生这个数据的来源，互联网运营，数据来源都是人的行为，所以要跳出数据，看产生数据的人。

如何读懂人？

1. 抛开预设立场
2. 深挖用户行为（单位时间内的用户的持续行为）和系统事件（版本升级/服务器错误），然后去找出可能造成影响的动作和事件
3. 换位思考
4. 整合关键数据，对比历史数据，寻找结论

 

运行核心数据：

内容运营核心数据：

• 内容的展示数据：点击次数，页面蹦失率， 内容页面停留时间。。。
• 内容的转化数据：付费链接点击次数，付费成功次数，广告点击次数，二次转化成功率。。。
• 内容的粘性数据：RFM模型
• 扩散数据：　　   分享次数的数据

活动运营的核心数据：

例如一次分享邀请的活动：

• 分享渠道的质量（用来判断哪个渠道好）
• 受到邀请用户的注册成功率（判断活动质量和吸引力）
• 进行分享活动的老用户参与度（老用户分级，为不同级别的用户提供不同的增值服务）

用户运营核心数据：

（动态变化的，这里只是简单介绍一些有代表性的数据）

• 注册相关数据
• 用户留存数据--用户登陆的时间，频率
• 用户活跃数据
• 付费数据
• 用户流失数据

 

以上是《从0开始学互联网运营初级篇》，整体粗粗看了一遍，

• 了解了什么是互联网运营，3个运营板块：内容，活动，用户。
• 了解了数据分析，其实分析的是产生这些数据的人的行为。
• 了解了产品和运营其实是密不可分的兄弟。需要紧密合作。

下一篇是进阶篇，暂时略过不看。

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