我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

数据化用户运营的示例分析

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

数据化用户运营的示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关数据化用户运营的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

建立数据化用户运营的必要性一是在于定量衡量你工作的价值,二是实现精细化运营的基础。

数据化用户运营的示例分析

流程化和精细化为每个运营人员都要具备的基本思维,如果说流程化的思考是运营人员对运营目标的定性思考,那么数据化就是对就是对这个目标实现路径和效果的定量描述,它将你的工作思路落实在具体的数据指标上以衡量你的工作效果和目标实现情况。

建立数据化用户运营的必要性一是在于定量衡量你工作的价值,二是实现精细化运营的基础,比如后文提到的建立在数据基础上的用户分层分类和用户画像就是精细化运营的前提。

数据化用户运营是利用用户运营的思路,结合数据分析的思想,业务指导数据,数据驱动业务,实现对用户的精细化运营,这是数据化用户运营的核心思想。用户运营数据化的循环流程如下:用户数据收集—构建用户数据化运营指标体系—数据驱动运营。

数据化用户运营的示例分析

一、用户数据收集

用户数据的收集主要收集包括用户基本数据、用户行为数据和用户流量数据数据。

用户基本数据指的是用户的静态数据,包括性别、年龄、地区、工作等,这类数据描述了用户是谁,主要靠基本信息填写来实现。用户行为数据是用户在产品上一系列操作行为的集合,哪个用户在哪个时间点、哪个地方以哪种方式完成了哪类操作,包括用户浏览、购买、内容贡献、邀请传播、社交等行为,这类数据描述了用户干了什么,主要靠数据埋点来实现。用户流量数据是用户的来源,是基于用户访问的网页端产生的,包括设备、运营商、端口、时间等,这类数据描述了用户从哪儿来。不过目前的流量数据统计主要来源于GA、百度统计等第三方工具,无法记录在数据库中,也就是还做不到与上述提到的用户基本数据、行为数据一一对应。

以上数据都是从产品或第三方工具里得到的原始数据,要实现运营目标还需要在原始数据基础上做数据挖掘和数据分析,结合运营目标和路径构建数据化运营指标体系。

二、构建用户数据化运营指标体系

如果你不能用指标来描述业务,那么你就不能有效增长它。那么在本环节要做的就是将你的业务指标化。数据指标不是恒定不变的,它依托于你产品的业务流程或功能流程,和目标及目标实现路径密切相关。

用户运营的目的是最大化提升用户价值,如果你是电商产品,那你的目的就是让用户付费购买商品,如果你是社区产品,那你的目的就是让用户贡献传播内容。但是产品目标和用户价值的实现是个循序渐进的过程,也是个动态演变的过程,有的从潜在用户注册成为活跃用户,有的从活跃转为流失,也有的从流失回流到活跃。

数据化用户运营的示例分析

上图中橙色是用户状态的动态演变,红色是运营目标。沿着目标–途径–效果的运营思路,数据分析就是将你的目标拆分后表现在具体数据指标上作为核心考察指标,利用数据对目标实现途径的监测来评价效果,对比当初设立的核心考察指标,来判断、验证、修正、优化工作途径,达到更好更快的效果。依照此思想,我们构建如下数据化运营指标体系,每个体系下都包含有一系列相关的指标。指标体系的构建都是在第一部分收集的用户数据的基础上通过数据处理、加工来实现的。

数据化用户运营的示例分析

在从潜在用户变为注册用户的拉新环节,我们要做的是对拉新渠道及在各渠道上采用的推广策略的分析,通过数据指标评估渠道质量,优化渠道推广策略。数据指标主要包括新增用户数、用户获取成本,新用户留存率。

新增用户数:新增用户是指安装应用后,首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标;

用户获取成本:对于付费渠道反应渠道的转化率。

新用户留存率:反应新增用户的质量,与目标用户的契合度。另外对于成熟版本的产品,如果用户留存率有明显变化,则说明用户质量有明显变化,很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。

渠道A: SEM

数据化用户运营的示例分析

渠道B: 微博

数据化用户运营的示例分析

针对注册用户和活跃用户的促活留存环节是运营人员的最主要工作之一,我们日常所做的用户分层分类、用户成长激励体系等都是在这个环节做的,体现在数据上我们可以设立的指标体系包括了解用户规模和质量的体系,了解用户参与度(使用深度)的体系和了解用户属性的用户画像体系。

数据化用户运营的示例分析

(1)用户规模和质量

活跃用户指标:活跃用户指在某统计周期内启动过应用(APP)的设备数。活跃用户是衡量应用用户规模的指标。通常,一个产品是否成功,如果只看一个指标,么这个指标一定是活跃用户数。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU),产品类别不同统计周期也不一样。

新增用户指标:新增用户量指标在前面说过是衡量推广渠道效果的主要指标;另外新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。比例过高时要特别关注留存率。

用户留存率指标:用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。留存率一方面反映用户质量,一方面也反映产品吸引力。留存率出现异常时可在这两方面查找原因。

用户构成指标:用户构成是对统计周期内活跃用户的构成进行分析,以周活跃用户为例,周活跃用户包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户等,有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。

单用户活跃天数指标:是在统计周期内,平均每个用户在应用的活跃天数。如果统计周期比较长,如统计周期一年以上,郡么,每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数,这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。

(2)用户参与度

用户参与度体系是衡量用户活跃度的重要指标体系。活跃在不同的产品中的定义不同,如电商产品中的活跃可以定义为购买,社区产品中的活跃可以定义为内容贡献。因此下面的三个指标在不同的产品中可以做不同演化。

启动次数=购买次数=内容贡献次数;

最近一次使用=最近一次消费=最近一次内容贡献;

使用时长=消费额=内容贡献量;

使用时间间隔=购买频率=内容贡献频率。

启动次数:指在某统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时,一方面要关注启动次数的总量走势,另一方面,则需要关注人均启动次数,即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值,如人均日启动次数,则为日启动次数与日活跃用户数的比值,反映的是每天每用户平均启动次数。

最近一次使用:用户最近一次使用距离现在的时间,通过维度和分布的分析,也可在一定程度上反应活跃度。

使用时长:指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长(使用总时长和活跃用户数的比值)、单次使用时长(使用总时长和启动次数)等角度进行分析,是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标。

使用时间间隔:使用时间间隔是指同用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布,一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布。也可以通过不同统计周期(时间点不同,但跨度相同)的使用时间间隔分布的差异,以发现用户体验的问题。

访问页面:访问页面数指用户一次启动访问的页面数。我们通常要分析访问页面数分布,即统计一定周期内(如1天、7天或30天)应用的访问页面数的活跃用户数分布,如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数,以及50页以上的活跃用户数。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为7天)的访问页面分布的差异,以便于发现用户体验的问题。

在以上用户参与度指标中,我们可以选取一个可以反映主运营目标的指标,如消费额,搭建用户等级模型(用户分层),也可以选取多个相关指标,如最近一次消费时间R,消费频率F,消费额M搭建常用的RFM用户模型。

作用在于可以根据构建出的模型中的不同等级(用户分层)或不同区域(RFM模型)的用户的特征制定针对性的运营策略或制定层级间转化的用户激励体系。

以问答社区为例,主要KPI是内容数量和质量,体现在用户所贡献内容获取的认可数上,通过数据收集整理得出用户认可数分布如下,我们以用户认可数为指标建立用户分层。

数据化用户运营的示例分析

可以看出分布近似于对数正太分布,通过类似分布直方图定义第一,第二,第三四分位点作为临界值,将用户划分为普通用户、内容生产者、内容贡献者和大V四个等级用户。

数据化用户运营的示例分析

当用户量足够大时,每一层用户等级里的用户特征也表现出很大差异性,比如内容贡献者一层里,有人以发表文章为主,频率低,单篇认可数高;有人以问答为主,频率高,单篇认可数低;这就结合RFM模型对每一层内用户再做细分。

再比如有人是3年以下,有人是5年以上,有人喜欢社交类内容,有人喜欢电商类内容,这就就可以结合下文介绍的用户画像对用户做更精细属性描述,做到更精细化运营的效果。

数据化用户运营的示例分析

RFM模型

关于“数据化用户运营的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

数据化用户运营的示例分析

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

数据化用户运营的示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关数据化用户运营的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。建立数据化用户运营的必要性一是在于定量衡量你工作的价值,二是实现精细化运营的基础。流程化和精细化为每个运营
2023-06-10

网站运营策略的示例分析

这篇文章主要介绍网站运营策略的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!  运营网站是个辛苦活,一方面要不断的通过各种手段获取流量,另一方面还要接受互联网新的玩法,没有固定单一成功模式,同时还有无数个竞争
2023-06-10

互联网中运营的示例分析

这篇文章主要为大家展示了“互联网中运营的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“互联网中运营的示例分析”这篇文章吧。一、KPI是运营失败之母在几乎所有失败项目的归罪模型里,罪的方向
2023-06-10

运营商5月份运营数据分析:主营数据全线增长 5G用户发展进入“蝶变期”

我国能够这么快迈进5G时代的大门,除了离不开政策的支持和消费者们的关注外,更离不开运营商的大力推广。我国是首批5G商用的国家之一,技术、产业、应用已迈入“无人区”,无经验可以借鉴。

三大运营商八月份运营数据分析:5G用户进入黄金增长期

今年以来,三大运营商的5G用户增量都相较可观,即使在青黄不接的月份,其成绩同样能打。
运营商5G2024-12-01

Fedora用户占据LINUX系统的示例分析

本篇文章为大家展示了Fedora用户占据LINUX系统的示例分析,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。Fedora用户已经泛滥了,这里介绍Fedora用户群体使用Linux系统的统计,让大家
2023-06-16

java数据类型和运算符的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关java数据类型和运算符的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。一.整型变量1.基本格式int 变量名 = 初始值;代码示例:public class CSDN {pub
2023-06-14

三大运营商十月份运营数据分析:5G套餐用户增长势头依旧迅猛

近日,三大运营商10月份的运营数据悉数出炉。移动业务方面,中国电信延续了前几个月强劲增长的势头,10月份新增用户数依旧排名第一。在4G业务上,中国移动当仁不让,10月份新增4G用户数成功甩开中国联通,位居当月新增数榜首。

Golang在数据分析和可视化的应用示例

go广泛用于数据分析和可视化。示例包括:基础设施监控:使用go和telegraf、prometheus构建监控应用程序。机器学习:利用go和tensorflow或pytorch构建和训练模型。数据可视化:使用plotly、go-echart
Golang在数据分析和可视化的应用示例
2024-05-12

MySQL数据库性能优化的示例分析

小编给大家分享一下MySQL数据库性能优化的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!为什么做优化??因为数据量太多了,项目部署上线再到用户使用,每天
2023-06-22

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录