運(yùn)營數(shù)據(jù):使用群組分析提高用戶增長
在上兩節(jié)文章中,我跟大家依次分享了新手如何做好運(yùn)營工作和工作上要養(yǎng)成用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思考的習(xí)慣,今天按例,和大家聊聊怎么把數(shù)據(jù)用的有價(jià)值從而解決問題。希望大家能前后串起來,舉一反三;形成一個(gè)完成的閉環(huán)體系。
一、找到工作任務(wù)的行動(dòng)指標(biāo)
運(yùn)營的工作,往宏觀上說,是希望產(chǎn)品能與市場達(dá)成匹配,圍繞著這一點(diǎn),我們要構(gòu)建多個(gè)部門,分配多個(gè)崗位協(xié)調(diào)工作,需要定性地學(xué)習(xí)和校驗(yàn)用戶的行為,以此反哺產(chǎn)品,抓住用戶上癮;所以,運(yùn)營核心上是圍著產(chǎn)品、用戶轉(zhuǎn);更需要行動(dòng)指標(biāo)來幫助認(rèn)識(shí)和評(píng)估用戶生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)。
行動(dòng)指標(biāo)指的是衡量行動(dòng)結(jié)果的數(shù)據(jù),它能明確反映具體可重復(fù)的行動(dòng)和觀測結(jié)果之間的關(guān)系。和行動(dòng)指標(biāo)相對(duì)的是虛榮指標(biāo),比如網(wǎng)站點(diǎn)擊量或者APP下載量。這樣的指標(biāo)只能反映產(chǎn)品目前的狀況,但是只看這些指標(biāo)的話,你無法知道不知道下一步該做什么。
如果有一個(gè)指標(biāo)每個(gè)月都會(huì)增長的話,那可能這個(gè)指標(biāo)就是虛榮指標(biāo)。像點(diǎn)擊量或者下載量這樣的指標(biāo);要想把指標(biāo)變成行動(dòng)指標(biāo),你必須要把數(shù)據(jù)清洗成可見的(用簡單的報(bào)表)、可分析(即能挖掘出數(shù)據(jù)代表的意義)。指標(biāo)有三個(gè) A:Actionable(可行動(dòng))、Accessible(可見)、Auditable(可分析)
二、指標(biāo)需要深入解讀
在運(yùn)營推出新活動(dòng)或者新功能的時(shí)候,會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問題?;A(chǔ)的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)可以告訴你哪個(gè)環(huán)節(jié)出了問題,但是不會(huì)告訴你為什么。哪個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)才是影響的關(guān)鍵?
簡單數(shù)據(jù)分析觸達(dá)不了核心
通常我們上線一個(gè)活動(dòng)或者功能,漏斗報(bào)表可能是一種非常好用的分析工具。它很容易看懂,而且又很適合用來展示轉(zhuǎn)換率信息。不過,漏斗報(bào)表更適合用來做微觀層面的轉(zhuǎn)換率分析(比如某節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換率),而不適合做宏觀層面的轉(zhuǎn)換率分析(比如客戶生命整個(gè)周期)。
微觀層面上的轉(zhuǎn)換周期比較短,一般只有幾分鐘,而宏觀層面的轉(zhuǎn)換周期則比較長,會(huì)以天或者月來計(jì)算。簡單的漏斗報(bào)表需要有起止時(shí)間,然后計(jì)算發(fā)生的次數(shù),并把這些數(shù)據(jù)展示出來。如果事件與事件之間的間隔超出了設(shè)定的起止時(shí)間,那這種報(bào)表就計(jì)算不了。
舉個(gè)例子,假設(shè)我們有一個(gè)軟件,當(dāng)天“點(diǎn)擊”和“注冊(cè)”的時(shí)間間隔都比較短,而“付費(fèi)”的周期則會(huì)很長,所以,這個(gè)簡單的漏斗報(bào)表存在下面這些問題。
1.得不出準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)換率
報(bào)表中的收入不會(huì)算上七月份的收入,但很可能算上了五月注冊(cè)用戶在六月份的付費(fèi)情況,而這就會(huì)導(dǎo)致總體轉(zhuǎn)換率產(chǎn)生誤差。
2.無法處理流量波動(dòng)
如果某月訪問下載量出現(xiàn)波動(dòng),也會(huì)造成誤差。例如六月份的注冊(cè)量下滑的話,那么轉(zhuǎn)換率就會(huì)上漲,但實(shí)際事實(shí)可能并非如此。
3.無法把產(chǎn)品的開發(fā)進(jìn)程也納入考慮
這種報(bào)表還有一個(gè)問題,它無法把產(chǎn)品開發(fā)進(jìn)程也考慮進(jìn)去。你的產(chǎn)品不斷在變化,所以,雖然你你有后臺(tái)觀測數(shù)據(jù),但卻很難分析這些數(shù)據(jù)到底是由之前采取的哪個(gè)行動(dòng)造成的,比如是產(chǎn)品新功能的影響還是受活動(dòng)的影響呢?
三、解決方案:按目標(biāo)群體歸類制作漏斗報(bào)表
隨著產(chǎn)品生命線時(shí)間的推移,你可能會(huì)做一些分離測試,為不同的目標(biāo)群體制作不同的漏斗報(bào)表,像上面這種簡單的漏斗報(bào)表是無法做到這一點(diǎn)。要想發(fā)揮出漏斗報(bào)表的作用,就必須把它和群組分析一起搭配使用。
群組分析是醫(yī)藥界常用的研究方法,主要用來研究藥物和疫苗的長期作用。群組分析里的“群組”指的是一群有相同特征,或者在同一時(shí)期內(nèi)有相同經(jīng)歷的人(比如同一時(shí)期出生,同一時(shí)期服藥或者注射疫苗)。舉例來說,如果一群人都是在 1948 年的某一天或者某一段時(shí)間范圍內(nèi)出生的話,那他們就是一個(gè)“出生群組”。研究人員可以把用藥群組和該群組所在的普通人群進(jìn)行比較,也可以找和當(dāng)前群組比較相似、只接觸少量或者沒有接觸過藥品的人組成群組來進(jìn)行比較。此外,群組內(nèi)還可以分組進(jìn)行相互比較。
其實(shí),在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、運(yùn)營界上也有群組分析這個(gè)概念,但實(shí)操的不多,把這個(gè)用在用戶身上,然后跟蹤他們的整個(gè)生存周期。就會(huì)發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息,
在上面,你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了,點(diǎn)擊和注冊(cè)的轉(zhuǎn)換率很接近,但收入的轉(zhuǎn)換率則變動(dòng)很大。下面,我們制作一個(gè)按周注冊(cè)-收入的群組報(bào)告,來解決普通漏斗報(bào)表的問題。
這樣看起來,問題似乎就跟清楚了,訪問量波動(dòng)問題,所有的節(jié)點(diǎn)都能和執(zhí)行動(dòng)作的用戶聯(lián)系起來,所以,群組報(bào)表解決了訪問量波動(dòng)的問題。產(chǎn)品開發(fā)進(jìn)程問題,每周群組報(bào)表可以清晰地展現(xiàn)某些指標(biāo)所經(jīng)歷的大幅變動(dòng),而且我們也可以追溯其來源,查找具體行為及其發(fā)生的時(shí)間段。按目標(biāo)群體歸類的問題;群組報(bào)表本身就是針對(duì)不同的客戶群體來做的,而你也可以自行決定群組標(biāo)準(zhǔn)。
四、制作動(dòng)態(tài)群組分析報(bào)表
每周做一份群組報(bào)表,挖掘出子流程中每個(gè)步驟的數(shù)據(jù),并把所有步驟的數(shù)據(jù)都可視化,這樣才能更好地排查問題。
這里,我以跟蹤留存率的指標(biāo),作為分析對(duì)象簡要說明一下。
留存率是分析在一段時(shí)間內(nèi)用戶重復(fù)使用產(chǎn)品的情況。第一步先確定怎樣才算是使用:定義活躍用戶,定義活躍用戶的方法很多。最基本的定義就是看登錄次數(shù)(即用戶是否回來過)。
如果要以產(chǎn)品/市場匹配為目標(biāo)的話,那我們就需要一個(gè)更有意義的定義,不能只評(píng)估客戶的使用情況,還要看他是否屬于“典型用戶”。比如說,對(duì)于博客網(wǎng)站來說,寫博客就是其核心指標(biāo)。電商網(wǎng)站付款才是核心指標(biāo),每個(gè)產(chǎn)品都應(yīng)該有一套核心的用戶指標(biāo)判斷其是否屬于持續(xù)典型用戶。要注意的是,激活率對(duì)應(yīng)的核心活動(dòng)和留存率對(duì)應(yīng)的核心指標(biāo)并不一定相同。
美國互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界有一套先進(jìn)的方法來評(píng)估典型用戶的產(chǎn)品粘度,稱為“客戶滿意指數(shù)”(作者:達(dá)邁什·沙提),簡稱CHI。這種理念使用一個(gè)公式,通過計(jì)算不同的使用頻率、范圍和所使用的功能深度來為不同的活動(dòng)分配1到100的分?jǐn)?shù)。
例如,我們是一款充值類產(chǎn)品,我在一開始的時(shí)候?qū)⒒钴S用戶簡單地定義為任何在注冊(cè)后(7天)至少有過一次消費(fèi)的用戶。如果要算典型活躍用戶的話,就可以按照上圖加權(quán)公式來計(jì)算。
我們可以用這些分?jǐn)?shù)來將用戶分類,然后把活躍用戶定義為任何CHI>80的用戶。清楚定義了活躍用戶之后,就可以把用戶分成不同的類別,有針對(duì)性地做營銷、排查問題。
留存率若是按照“活躍”用戶的數(shù)量來計(jì)算的。就和其他宏觀指標(biāo)一樣,深入探索留存率也應(yīng)該有一套詳細(xì)的報(bào)表。不過,這次不再用漏斗圖了,而是用一個(gè)表格來展示不同時(shí)間的留存率數(shù)據(jù)變化
橫豎兩個(gè)時(shí)間軸最好都能修改,讓你能夠按照每天、每周或者每月來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。
作者:貓力,目前從事互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融項(xiàng)目,崗位運(yùn)營負(fù)責(zé)人一枚
本文由 @貓力 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載
題圖來自 Unsplash ,基于 CC0 協(xié)議
你好,請(qǐng)問CHI中的‘理想登陸次數(shù)’是如何計(jì)算出來的,還是說這個(gè)是可以根據(jù)不同的產(chǎn)品,自己來設(shè)定?