用数据分析做运营增长,你需要做好这4个方面(GrowingIO)
过去,“流量为王”的理念使得运营人员的职责聚焦在拉新上。随着市场环境的变化,运营的渠道和方式不断增加,运营有了更加细致的分类。精细化运营的大背景下,如何用数据分析来解决流量运营、用户运营、产品运营和内容运营中的增长问题,今天将和大家分享我们在数据运营方面的实战心得。
用数据分析做运营增长,你需要做好这 4 个方面
流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营,仅仅关注 pv、uv 等虚荣指标,在精细化运营的今天是远远不够的。
1. 流量指标体系
我们需要通过多维度指标判断基本的流量情况,包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标。量级指标涉及不同平台,Web 端主要看访问量、pv 和 uv,App 主要看启动次数、DAU 和 NDAU。基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数(即访问深度)和跳出率等,通过这些指标可以判断用户的活跃度。产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中,在不同的产品生命周期中,访客的类型是有差异的。
2. 多维度的流量分析
在网站流量分析中,主要从访问来源、流量入口、广告等角度切入。
首先,访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交媒体等。在这个分析框架下,需要一层一层拆解,具体到每一个渠道进行流量分析。
其次是落地页,落地页是用户到达你网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面,一般会有较高的跳出率。
最后,广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式(点击、弹窗、效果引导)和销售分成等,我们需要通过多维度的分析来优化广告投放。
上面的三个角度主要是在 web 端的分析,对于 App 分析,需要考虑分发渠道和 App 版本等因素。
3. 转化漏斗分析
在增长模型中,流量进入后,还需要进一步激活和转化,而激活是需要一定的流程和步骤的。
以上图为例,我们分别对转化的每一步进行分析,发现第一步到第二步的流失率最高,需要针对性优化。对不同渠道进行转化率分析,发现来至百度品牌专区的的转化率高达 44%,而其他渠道的转化率不足 3%。
4. 渠道优化配置
在进行一系列的流量分析和转化分析后,我们可以进行相对应的策略制定,具体方式包括搜索词、落地页、广告投放优化等等。
对于成本低、质量高的渠道需要加大投放,对于成本高、质量高的渠道需要评估成本,对于质量低的渠道也需要做好评估。总体上,根据成本、流量转化等综合情况,对渠道配置进行整体管理和调优。