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            什么叫对数据敏感?APP怎样做数据分析?

            今天讲一下我对数据的理解  。

            一、从数据维度做拆分  ,让目标更加落地

            我做过近两年的电商运营  ,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分  。

            天猫的双11刚刚过去 ,马云又创造了新的成绩  ,912亿 。从去年的571亿到今年的912亿 ,马云怎么就敢说今年可以做900亿呢  ?在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分 。

            900亿的成交 ,首先按照过往的类目占比  ,拆分到各个类目 ,每个类目承担多少销售指标  ,类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家 ,每个卖家承 担多少销售指标  。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量  ,各类目再结合平台能提供的流量 ,就可以得到流量的缺口  。接下来再按照各渠道获取流量的 成本来计算 ,就可以得出双11平台需投入的营销经费数值  。整个900亿的目标 ,通过这样的拆分  ,就变得明确可执行了 。

            无论做什么事情  ,想做成  ,都离不开对目标的拆解  ,任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决  ,把事情数据化会让事情更简单可执行  ,也更容易考核效果 。

             

            二、很多业务其实就是一个公式

            我刚开始接触电商接受业务培训  ,第一节课就只讲了一个公式  。

            成交额=买家数x客单价

            如果你想提升成交额  ,要么提升买家数  ,要么提升客单价  。我们可以盘点一下  ,我们见过这么多的促销手段  ,有哪个不是为了提升这两个数值的 。满减、满送、买二送一  ,这是为了提升客单价的手段;秒杀 ,团购 ,这是为了提升买家数的手段(秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售)  。

            不仅仅如此  ,这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式 。

            买家数 = 商详uv x 下单率 x 付款率

            商详uv = 广告展现 x 广告转化率 = 搜索展现x搜索转化率 = 活动展现x活动点击率

            于是  ,决定成交额的因素就变成了各个渠道的转化率、图片的点击率、产品的下单率、付款率 ,这样多的细节共同决定了最后的成交额  。接下来针对这些细节分别去做优化  ,这个过程就叫依据数据做精细化运营  。

            仔细想想  ,你自己的业务又何尝不是一个公式呢  ?试着找到自己的公式 ,去拆分它 ,你也许会不少改进的方法 。

             

            三、运营说到底就是一个漏斗

            互联网的模式下 ,无论做什么产品  ,根本目的都是为了变现  ,只要是变现  ,就涉及到了转化  。而转化其实就是一个漏斗模型  。

            漏斗模型是运营数据里提到的最多的词了  ,在业务的链条里  ,每个环节的用户数是呈不断衰减的  ,运营要做的事 ,就是想尽一切的办法来提升漏斗中各环节的转化率 。

            比如一个电商的活动页 ,它的漏斗模型应该是这样的:

            有了这么个漏斗  ,我就可以分析每个环节代表了什么  ,我怎样去改善:

            1. pv/uv:页面访问深度  ,直接体现了这个页面是否吸引人  ,用户在这个页面是否产生点击的兴趣  。
            2. 活动页—>详情页uv:页面上的内容是否吸引人 ,商品是否是用户喜欢的 ,需根据页面点击情况及时替换点击效果差的商品  。
            3. 详情页uv—>下单人数:商品的转化率如何  ,是不是爆款  ,此处转化过低需替换高转化的商品  。
            4. 下单人数—>付款人数:商品的付款率  ,如果低于正常值 ,需要卖家催单  。

            需要注意的是  ,漏斗模型是需要对比的 ,如果仅仅只有一个漏斗模型  ,那么就只是数据的陈列  ,如果要做分析的话  ,就一定要有对比  ,比如和往期的漏斗作对比  ,比如与平台的均值作对比 ,只有在对比过程中才会发现问题 。

            我们作为产品运营的同学  ,必须要熟悉我们产品中每一个关键数据 ,日均的uv是多少、转化率是多少  ,下载量是多少  ,这样在数据出现异常的时候才可以第一时间发现  ,熟悉产品数据  ,是对数据敏感的前提 。

             

            四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容 ?

            前面讲了一些理论层面的  ,最后给一个数据分析模板给大家  ,供参考  。

            1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率  ,完成百分比  ,提升百分比  。

            这是这次活动取得的成果  ,在一开始就写  。如:

            本次活动 uv 24w(20w  , 20%)  ,uv价值 3.6(3  ,20%)

            2、如果是发周报、月报之类的数据  ,接下来就应该是核心数据走势图

            在这张图里  ,要对每个数据的拐点做分析  ,比如图中11月7日、8日两天的uv价值有明显提升  ,这个的原因  ,要找到并写在报告里  。

            3、接下来流量分析 ,主要为流量来源分布 ,各渠道流量转化率分析  。

            流量涨了  ,要找到是哪个渠道带来的流量涨了 ,为什么涨了  ,分析这里的原因  。流量的质量如何 ,哪个渠道的流量转化率高 。这里需要两个饼图  ,一个是流量渠道占比  ,一个是渠道带来的转化占比  。

            从上面的两个饼图里 ,我们看到明显站内流量的转化率更高 ,而广点通带来的流量转化率偏低  。另外 ,通过与往期的渠道来源占比作比较  ,我们可以看到当前流量构成上的变化  。

            3、转化率分析 ,也就是漏斗模型分析 。

            前文提到了  ,漏斗模型需要对比的数据  ,所以在此处的分析 ,我们需要列两个漏斗模型  。

            对漏斗模型各环节转化的分析 ,这里主要和往期数据做对比  ,结合活动页面、流量、产品功能等多方面因素  ,尝试分析这里各环节转化率提升或者降低的原因  。

            4、模块点击分析

            我们设计的产品页面  ,或者活动页面  ,我们需要知道这个页面的结构是否合理  ,用户的点击分布  ,这有助于我们改善 。当我们尝试新的页面样式的时候 ,更应该对这里的模块点击做分析  ,可以验证我们的结构是否对数据带来了改善  。

            模块点击分析主要是从点击饼图  ,及其各模块转化率的角度来分析 ,点击饼图可以看到用户的需求  ,模块转化率则反应了各个模块内容是否满足用户的需求  ,如果模块转化率较低 ,则需要考虑这个模块的内容是否优质  ,甚至这个模块是否需要改变样式  。

            5、改进及优化

            每次的活动总是有做的好的地方和做的不好的地方 ,我们数据分析的目的就是为了积累经验  ,沉淀方法论 ,在每一篇数据报告的结尾  ,我们需要对这一次活动 做一个总结  ,比如尝试了一个新的玩法  ,效果如何  ,尝试了一个新的页面样式 ,点击率是否有提升 ,等等 。把经验应用于之后的活动策划当中  。

             

            五、数据不是万能的

            写在最后  ,想说一点  ,数据不是万能的  。

            我们常做的数据分析  ,是建立在海量数据的情况下  ,但往往在初创公司  ,数据系统还不完善  ,数据量不够的情况下  ,数据只能作为参考  ,过分相信数据往往会导致做出错误的判断  。

            数据有很多指标 ,统计维度又有很多种  ,如果深挖下去  ,会耗费大量的精力  ,但却不一定会有成效  ,所以找出最关键的几个数据指标  ,对其最合理地分析  ,这点很重要  。

            今天就说这么多啦 。做数据分析 ,重点不在数据  ,而在分析  ,对数据敏感  ,就是能清楚数据异常背后的原因 ,这需要经验  ,也需要你的思考和执行力  。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人  。

            End.

             

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