29个项目,68种办法,增长黑客总结的3张经营数据分析表格
本文摘要:订阅专栏撤销订阅 智能数据决策平台,大众号:诸葛io数据教练1.1万13723拉新、促活、留存,是日常运营工作中的常见指标,通过这些角度的指标可以统计反馈APP的用户增加状况。但对很多运营人来说,常规指标的数据统计只是停留于数字本身的记载,而不能发现数字
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拉新、促活、留存,是日常运营工作中的常见指标,通过这些角度的指标可以统计反馈APP的用户增加状况。但对很多运营人来说,常规指标的数据统计只是停留于数字本身的记载,而不能发现数字背后的增加契机。本文将从推广新增、用户活跃、用户留存3个角度帮你建立正确的运营数据分析思路。

一、获客阶段要统计哪些数据?

获客阶段的数据分析要重视哪些内容:

在获客阶段,通过数据分析主要解决3个问题:

1. 你的广告费有无带来真实的转化

通常我们在统计付费推广效果时,都会衡量渠道转化ROI,简略说就是每一个用户转化花了多少钱,可是无法看出是否转化了有用用户。

因此:在统计维度上除了重视下载量、新增用户量,还要重视1次拜访用户,假如1次拜访用户量过多,说明渠道不精准。

通过各渠道转化ROI的比照和不同付费方式的转化ROI比照,找出最具性价比的推广渠道,同时重视有用ROI,从用户价值的角度衡量转化效果。

2. 新增用户量受哪些因素影响

通过对下载量、新增用户量等数据的统计,各维度数据需要取均匀值,重视该维度数据与均匀值的比照、与昨日数据比照,观察变化因素。

同时,为了找出影响因素,在推广条件相同(相同渠道推广花费相同,比如都没有付费)下,比照不同月份、星期几以及24小时不同时间的变化状况,分析时间因素对数据的影响。

3. 衡量曝光量与下载量之间的关系

曝光代表产品品牌露出,下载代表取得实践用户增加,通过对下载转化率的分析,观察不同渠道各需要多少次曝光才干带来一次下载。

同时,对下载转化率的分析还需要从推广标题、要害词、概况描述等内容角度触发,观察不同内容对数据的影响,找出最优的推广案牍。

二、活跃用户数据有哪些统计维度,要怎么分析?

活跃用户的数据分析要重视哪些内容:

针对活跃用户的数据分析,可以解决4个问题:

1. 界说活跃用户指标

在上表中的“衡量维度”数据是通过拜访时长、会话次数等维度衡量活跃用户的不同维度,可以分析出各自维度的均匀值及高于均匀值的用户数量。

而“保藏指数”是指反馈用户对产品发生真正使用行为的数据维度,保藏代表用户对内容的认可,不同产品的“保藏指数”界说不同,如电商产品以“加入购物车”或“阅读3个商品概况页”作为衡量维度,通过用户行为来界说“活跃用户”的规范。

2. 通过活跃用户变化反馈产品健康度

通过日活、3日活跃、7日活跃、30日活跃等不同时间维度的活跃用户变化状况,反馈阶段时间内产品运营策略的正确性以及产品内容、效劳的用户满意度。

3. 统计“回流”用户数据变化

不同时间维度分析中都有一个“回流”数据,即通过火析几日前不活跃但今天活跃的用户,观察3日回流、7日回流、30日回流的用户变化状况。

4. 衡量活动质量与活跃用户来历

通过火析各渠道、活动转化用户中的活跃用户占比,衡量渠道效果,同时分析各渠道、活动转化的活跃用户在全体用户中的占比,分析活跃用户来历。

三、留存用户要统计哪些数据?

1. 怎么界说留存用户?

留存用户是指某个用户群体在一段时间内对产品有拜访行为,留存用户的界说有2种方式:

常规的方式:阶段时间内有任意拜访行为的用户即为留存用户; 需要用户有一定拜访行为:例如阅读时间多长、拜访几回、拜访哪些页面。

关于留存用户,建议采纳第一种界说方式,阶段时间内有任意拜访行为,代表用户对产品还有印象,就有促活的可能。

2. 留存用户分析有哪些价值?

留存用户量的统计在于衡量产品的用户规模,而精密化运营的留存用户分析,需要通过留存用户找出提高用户留存的方法。

留存用户分析有3个重点方向:

(1)发现留存用户特征

基于用户行为特征,如阅读时长、收取过优惠券等群体或特殊行为特征,分析不同特征下的留存用户量,找出高留存特征与低留存特征,同时基于一个特征找出提高留存的值。

如通过用户使用时长分析留存用户特征,日使用10分钟、15分钟、20分钟、30分钟等不同时间段的留存用户有哪些差异,观察出对留存影响较显著的时间维度。

如某日新增用户顶用15分钟的用户留存率较使用10分钟的用户留存率显著提高了20%,那么应以用户使用时长15分钟作为提高用户留存率的规范。

(2)发现渠道转化用户留存特征

通过对不同渠道转化用户的留存率分析,发现渠道对用户留存的影响因素,判断不同渠道的用户喜好与对产品的需求。

(3)分析会话流失节点

会话流失节点是指用户在一次拜访过程当中的退出页面,算为一次会话流失。通过火析高流失的页面,找出用户流失的产品因素,进而优化相关内容。

新增、活跃、留存3个阶段的数据统计意图在于通过数据真实反馈APP在用户使用体验中的数据化反馈,通过细分每一个维度的统计指标,找到新增后走为特征、活跃用户活跃特征、留存用户的留存特征,从而提高新增、活跃、留存3个维度的数据体现。

 

作者:诸葛io,微信大众号:诸葛io

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。


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