打造自己的数据运营, 掌握产品和运营的利器.doc

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资源描述

1、打造自己的数据运营 , 掌握 产品和运营的利器 传统公司会做很多品牌传播工作,但品牌传播其实是不能直接接触到用户的。我们做用户运营的人都知道:对你的品牌和产品有忠诚度的用户,才是真正有价值的用户。 用户和用户的需求其实是很容易满足的,一旦你和用户建立了有效联系便很自然地能得到一些忠诚度。 很多公司花了很多钱去做品牌传播工作却得不到好的效果,但做用户运营, 随着用户基数的增大,忠诚用户就会越来越多 。 数据对运营的工作有着很关键的指导作用,比如帮助运营提高工作的效率、了解工作效果,让运营更快、更好地做出某项决策 等。 在时时都在强调大数据价值的时代, APP 运营到底要如何利用数据分析做好每一次

2、活动运营 ? 一场活动按时间或阶段来分,可以分为活动前、活动中及活动后。今天我们打算从活动的前中后 3 个阶段来说说如何通过数据分析做好活动运营。 一、做活动之前:用 SDK 埋点了解用户需求 做一次 APP 活动,运营在活动前往往都有很多工作要准备,如了解现阶段市场情况、确定活动目的、了解活动受众属性以及做好活动策划等。 其中,了解活动受众属性的目的是为了调查用户对什么类型的活动、活动奖品有兴趣,让运营在做活动之前对用户的兴趣点有个底 ,并以此指导运营的活动策划。 那怎么才能更深入地了解用户兴趣或需求呢 ? 就目前的技术来说,获得用户行为数据的常见手段是 SDK 数据埋点,也有很多运营称之为

3、“自定义事件”。 APP 应用内SDK 数据埋点即通过在 APP 应用代码的关键部分植入统计代码,以此追踪用户在应用内的使用细节。运营通过搜集到的用户应用内操作行为信息来给用户分组、打标签,形成用户画像,再根据用户画像做策划能够吸引用户注意力的活动。 一般的 APP 活动运营工具,大多通过 SDK 埋点帮助运营人员搭建用户画像的。根据用户兴趣信息提取、展示、分析和挖掘,结 合用户实际需求,并以用户数据实体为中心规约数据维度类型,将得到的用户兴趣喜好用结构化的形式为用户建立一个兴趣模型,深入了解用户需求,让运营的每一次活动都有针对性。 比如一个电商购物 APP 在上新一件新产品后,想要测试这件商

4、品的受欢迎程度,而通过 SDK 数据埋点数据发现,该商品确实很受欢迎,他下次在做 APP 活动的时候就考虑将这件商品作为奖品。 二、活动中:搜集数据,实时调整活动 活动进行中,运营要做的就是搜集数据、分析数据,具体包括对活动的实时数据进行监控、分析活动发放渠道的优劣以及搜集用户反馈。 1、对数据 实时监控,及时调整活动 活动开展过程中,运营可以看的数据有访问数据 PV、 UV、活动参与数、页面登陆数、中奖数、兑奖数、活动转化人数 /金额,以及用户信息等。运营对活动数据进行实时监控,及时了解活动实时走向,一旦活动出现任何问题,立马知道问题出现在哪里,下一步该怎么调整。 比如之前双十一期间,有个客

5、户在其 APP 内做了一次 banner位投放活动,该客户下午在看数据的时候,发现从 12 点到 1点之间,活动参与人数和兑奖人数明显不成比例,经过检查和测试,发现是奖品的概率设置上出了问题,导致参与活动的用户中了奖而无法兑奖。该运营人员找到问题后,马上对活动中奖概率进行了调整,第二天活动数据就正常了。 2、分析活动发放渠道的优劣 活动需要推广,推广就会涉及到活动投放渠道。运营在活动运营过程中,需要对渠道转化数据进行采集和分析。运营要根据多个指标来对分析每个渠道带来的转化率,比如哪个渠道带来 的用户更精准,每个渠道带给 APP 应用的用户成分 (老用户占比多少,新用户占比多少,转化率如何等 )

6、。运营人员通过对比活动投放渠道的数据,确定哪个渠道能够为 APP活动吸引来更更多新用户且用户质量高。对于优质的渠道,可以记录下来,以便以后的活动投放可以集中精力在优质渠道上。 3、重视用户反馈 活动作为一种互动性较强的运营手段,在开展过程中或多或少都会有一些用户自愿做出反馈的。用户反馈既是用户参与活动后的体验,也是了解用户信息的途径。正面的用户反馈是用户对活动的认可,有利于提高用户对品牌的忠实度和粘性 ;负面的用户反 馈是运营日后做活动需要改进的地方。 建议运营在活动开展过程中多重视用户反馈,为之后的活动策划提供参考。 此外,还建议运营将有效用户反馈和无效用户反馈做区别,有效反馈重点分析,无效

7、反馈有针对性分析。有效反馈是指一些具体化的反馈,如对活动亮点的评论、活动过程中的某些缺陷、用户的吐槽等 ;无效反馈是指一些没有实质具体性描述的反馈,如一些客套语和概括语。 三、活动后:数据复盘 活动结束后,对整个活动数据进行复盘很关键。一场 APP 活动需要复盘的数据主要有以下几个方面: 活动 PV、 UV:有多少人参加了活动,活动给 APP 带来多少流量,这些流量能够给 APP 每天带来多少新注册用户。如果还要分析转化的话,需要运营在活动结束后对这些用户的数据进行具体的分析。 新老用户参与活动情况:在对活动参与数据进行分析时,要特别注意参与人数中新老用户的分布情况,了解 APP 新老用户的价

8、值分别是多大。 活动转化率:如果做活动的目的是为了促进产品销售,这就需要运营在活动后对活动的转化进行分析。看看参与活动的用户中有多少是在活动后购买了 APP 产品的,有需要的还可以根据数据分析出人均购买次数和购买金额。 活动预算:本次活动投入了多少,比如投放了多 少优惠券或者奖品,带来多少新用户,每个新用户的成本是多少。 活动受欢迎程度:通过活动分享次数和人数评估活动是否受欢迎。 活动平台:如果活动在不同的渠道做了投放,还要分析每个渠道的效果和质量。 从数据中发现问题,总结规律,避免下次活动重蹈覆辙,这是运营做活动数据复盘的目的。活动盒子为了让运营更好地做好活动数据复盘,开发了数据概况板块,里面有运营需要搜集的所有关于活动的运营数据,节省运营搜集数据的时间和精力。总之,数据复盘做得好有助于运营在下次做活动时少走很多弯路。 对于 APP 运营来说,学会搜集数据、分 析数据,并把数据应用到实际工作中并指导运营更重要,数据既是间接生产力,更是直接生产力,建议运营在做活动时多多运用数据分析。

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