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如何快速掌握运营指标,构建数据指标体系?

所谓不懂数据的运营不是一个好产品,对于数据的分析和敏感度,算得上是运营的“核心技能”,从数据中可以敏锐的发现产品问题所在,用户行为属性等等,本篇文章会更着重的讲“如何掌控运营指标”以及“运营数据指标”

如何掌控运营指标

首先我这里先抛一个个人观点:

我觉得一个资深的运营在着手做解决一个问题时,会尽量将绝大部分的事情在自己的可控范围内,只留下少部分的事情是不确定的。而一个较为初期的运营可能刚好相反,只有少部分的事情是自己可控的,而大部分的事情是不确定的,这样很可能将问题推向一个未知的结果,目标很难控制

举个例子,就像上一篇文章“泽学笔记V:聊一聊策略思维”提到我做商业化的项目为案例,商业化目标要找到商业化盈利模式,且不会有营销费用的投入

针对这个项目,如果是你你会怎么做?
可能很多人会回答说:


  • 我要开辟广告位来增加变现能力
  • 我要引入各种类型,各种行业的广告主进来投放广告
  • 看BD侧能不能搞来几个大的case来站台,打造几个标杆案例来吸引广告主合作
  • 没钱、没资源就想商业化赚钱变现,这不是开玩笑吗?
  • ......



然而,我们在接到这个任务目标时,我们是这样把目标落地的


  • 阶段一:商业化模式测试,基于现有能力确认什么样的商业化模式是目前可行
  • 阶段二:场景拓展,增加互动次数,挖掘用户场景关联需求,拓展新的栏目场景,增加用户互动次数(PV量)
  • 阶段三:挖掘广告位,增加变现能力,基于拓展的场景新增广告位
  • 阶段四基于新拓展场景,尝试新的商业化模式,增加更多商业化变现场景
  • 阶段五:营销活动引入,提升UV质量,提升人均互动次数
  • 阶段六:商业化模式确认,精细化运营,效率运营
  • 贯穿各个阶段:运营能力搭建,基础运营



上面只是大概说了一下拆分方式,详细内容在上一篇文章中有介绍,这里就不再赘述,重点说一下想法,可以看出第一种方式给人一种不确定的、不可控的感觉,虽然也给出了答案,但是不是有一种是否能达成目标自己都不清楚的感觉,一点谱都没有

对比起来第二种回答的方式会让你觉得这个方案可行,商业化的目标是可达成的,而此时你就是对目标及细项是具有一定的可控力的,当然,这个可控也不是绝对的,过程中一定会存在这样或那样的影响因素,所以只能做到开头所说的绝大部分事情可控

这种“可控”的感觉会让你感受到你的工作有具体的目标方向,根据目标方向可以延伸出一系列的方案策略,找到这种感觉,你才不会在面对一个新项目时做着一个连自己都不知道结果会如何的“运营方案”

说了这么多,其实想做到掌控运营指标,就是要做到运营目标的拆解+方案策略执行和管理。因为运营的工作往往非常繁杂,所以如何能有效的进行事项管理,并且为目标服务,才是运营的关键问题。做到这个份上,才能真正的做到“绝大部分事情可控”

运营数据指标

上面说完了“如何掌控数据指标”,那么有小朋友要问了,哪些指标是运营要关注的指标呢?接下来聊一聊具体都有哪些指标

聊到指标,我的方式是结合产品的生命周期来划分数据指标,这里就不复杂的根据引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期来区分了,简化成用户获取、用户活跃、用户留存三个阶段,同时增加以及用户生命周期、营销活动、内容商品为额外的三个分类进行阐述

用户获取

用户获取是运营的起始,用户获取接近线性思维,或者说是一个固定的流程:用户认知-用户兴趣-用户下载-用户激活-用户注册-用户首次会话。每一个流程都涉及多个数据指标


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  • 曝光量:即产品在各个渠道进行推广时,广告的有效曝光次数(简单理解为广告的展示次数),所谓有效曝光需要根据广告投放平台的规则而来看,不同的平台规则不同


  • 曝光点击率:又叫CTR,即广告有效的点击次数与有效曝光次数的比值,是衡量广告效果的重要指标


  • 每日下载量:App每日的下载次数,App需要下载,这是一个中间态,如果不注意该环节也会流失不少用户


  • 每日新增用户数:即每日首次打开App的用户数或每日新增注册用户数,是用户获取的核心指标


  • 首次会话用户数:指新用户下载完App,仅打开过产品一次的用户数,有一定的衡量标准,例如打开后停留时长在N分钟以上,或完成首次付费等等的限制条件


  • 获客成本(ROI):即获得一个下载/新增/会话用户的成本,等于推广费用/下载/新增/会话用户数


用户活跃

用户活跃是运营的核心阶段,不论移动端、网页端或者微信端,都有相关指标。另外一方面,现在数据分析也越来越注重用户行为,这是精细化的趋势。


  • 日/周/月活用户数:即每日/周/月打开App的用户数,活跃用户数,衡量的是产品的市场体量


  • 日/周/月活用户率:即每日/周/月打开App的用户数占总用户量的比值,活跃率,是衡量产品健康度的指标

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示例

  • 用户会话次数:即用户打开App后,在一定时间范围内所有行为的合集,例如搜索、浏览、下单、支付等等


  • 用户访问时长:用户访问时长是一次会话持续的时间,不同产品类型的访问时长不等


  • GMV:有效下单金额,即只要用户下单,生成有效的订单号的订单金额之和(用户可能会不支付)


  • 客单价:传统行业,客单价是一位消费者每一次到场消费的平均金额。在互联网中,则是每一笔用户订单的收入,总收入/订单数


  • 复购率:每个人人为独立单位重复购买产品的次数,比如有10个客户购买了产品,5个产生了重复购买,则重复购买率为50%,是衡量用户粘性的重要指标


  • 退货率:退货率是一个风险指标,越低的退货率一定越好


用户留存

如果说活跃数和活跃率是产品的市场大小和健康程度的话,那么用户留存就是产品能够可持续发展


  • 留存率:用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用该应用的用户,被认作是留存用户

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  • 用户流失率:根据限定的时间维度,在该时间范围内,未访问App的用户与用户总量的比值


基于整个用户的生命周期指标

  • 用户生命周期价值(LTV):意为客户终生价值,是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和


  • 用户价值指数:是衡量用户截止到当前时间,历史所贡献的收益,一般的分析方式为RMF模型分析法,后续的文章中会进行介绍


基于营销活动的数据指标

  • 活动参与人数/人次:即活动有效期内参与人数去重数量/参与次数之和,还可以延伸出人均参与次数,即人次/人数,是反应活动有趣程度的指标


  • 活动参与率:活动参与率衡量活动的整体情况,可以套用用户活跃的分析指标


  • 分享率:现在产品都会内嵌分享功能,对内容型平台或者依赖传播的产品,分享率是较为重要的指标,有一点值得注意,数据只能知道用户转发与否,转发给谁是无法跟踪的


  • K因子:K =(每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量)x(接收到邀请的人转化成新用户的转化率),是反应活动传播引流

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