大数据时代 数字化移动互联网运营里的商业秘密!
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2015年双十一结束后 ,根据天猫公布的数字 ,其移动端交易占比为68% ,超过了去年的49%的占比 。双十一期间其他电商 的报告也揭示 ,移动端交易占比在70%左右 。移动互联网正在成为所有商业行为的入口 。包括金融行业在内 ,未来行业的客户竞争一定发生在移动互联网 ,发生在 移动App之上 。
根 据2014年的数据统计 ,平均每个中国人每天使用智能手机的时间为104分钟 ,其中移动App占了78%的时间 。2015年这个数据将会增长 ,其 中一二线城市的年轻人 ,每天智能手机的使用时间超过了180分钟 ,智能手机的App正在成为所有企业的商业入口、客户入口、数据入口 。
增长 黑客(growth hacker)一词几年前就在硅谷十分盛行 ,最早在2010年由 Qualaroo的创始人兼首席执行官Sean Ellis 提出 。由Adnrew Chen 在2012年4月发表的一篇文章《Growth Hacker is the new VP marking》引起了大家的关注 。在国内由范冰写的一本书《增长黑客》引起广泛关注 ,这本书受到很多移动运营专家的推崇 ,成为移动运营的一本实用的工具 书 。《增长黑客》一书通过很多案例和数据 ,揭示了数字化移动App运营的商业秘密 。
一、数字化移动运营的方法论
在中国 的传统思想中 ,无规矩不成方圆 。理论支撑和方法论是商业行为的框架和指引 。现代管理思想和制度基本上都是建立在方法论的基础之上的 。我们常常 提到的大师级人物 ,彼得德鲁克、泰勒、麦克尔波顿 ,菲利普科得勒都是方法论的缔造者 。他们的方法论代表了现代管理思想 ,引领了时代的进步 。
在移动运营方面 ,2A3R理论是经典的方法论 ,其起源于Dave McClure分享的创业公司海盗指标 ,被TalkingData引入到移动互联网运营领域后 ,逐步完善为移动互联网运营的经典方法论 。
2A3R是由Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer ,这几个单词缩写构成 ,分别对应一款生命周期的5个重要过程 ,即从获取用户 ,到提升活跃度 ,提升留存率 ,并获取收入 ,直至最后形成病毒式传播 。
- 2A3R模型指出了移动运营两个核心点.
- 以用户为中心 ,以完整的用户生命周期为线索;
把控产品整体的成本/收入关系 ,用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功 。
1. Acquisition获取用户
运营App毫无疑问是获取用户(Acquisition) ,也就是推广 ,从不同的地方引入更多的用户 。如果没有用户 ,就谈不上运营 。
这 个阶段是业务的投入期:运营者通过各种推广渠道 ,以各种方式获取目标用户;通过时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长 率 ,组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布;对各种营销渠道的效果进行评估 ,从而更加优化合理的确定投入策略 ,最小化用户获取成 本(CAC) 。
2. Activation 提高活跃度
新增用户经过沉淀转化为活跃(Activation)用户 。活 跃用户的绝对数量低 ,或相对于总用户数量的比例低 ,说明用户的质量不高 ,应结合渠道等 维度深入分析目标用户群是否准确或者深入分析产品使用是否存在问题 。反之 ,如果很多用户是通过终端预置(刷机)、广告等不同的渠道获得 ,有很高活跃用户 量 ,则并不能绝对说明用户质量高 ,产品使用不存在问题 ,还应当结合其他指标深入分析判断 。这些用户是被动地进入App的 。如何把他们转化为活跃用户 ,是运 营者面临的第一个问题 。
3 Retention 提高留存率
解决了活跃度的问题 ,又发现了另一个问题:“用户来得快、走得也快” 。有时候我们也说是没有用户粘性或者留存 。
我 们需要可以用于衡量用户粘性和质量的指标 ,这是一种评判App初期能否留下用户和活跃用户规模增长的手段 。从运营来说 ,我们需要关心的就是哪个渠 道效果会更好一些 ,寻找最佳渠道 ,持续投入 ,尽可能降低成本 ,转化更多用户 ,使渠道从几十个变成最后几个重点维持 ,这是需要抉择的 ,留存率 (Retention)是手段之一
4. Revenue 获取收入
获取收入(Revenue)其实是运营最核心的一块 。 收入增长的因素在移动端愈发明显 ,移动App重要收入主要的有三种:付费应用、应用购买产品 , 以及广告 。无论是以上哪一种 ,收入都直接或间接来自用户 。所以 ,前面所提的提高活跃度、提高留存率 ,对获取收入来说 ,是必需的基础 。用户基数大了 ,收入才 有可能上量 。
5 Refer 自传播
社交网络的兴起 ,使得运营增加了一个方面 ,那就是基于社交网络的病毒式传播 ,这已经成为获取用户的一个新途径 。这种方式的成本很低 ,而且效果有可能非常好 。唯一的前提是产品自身要足够好 ,有很好的口碑 。
6 2A3R方法论升级为3A3R方法论
传 统企业进入到移动互联网运营领域 ,很难顺利掌握2A3R理论 ,原因是其团队在意识上有较大的差距 ,为了让2A3R方法论真正能够帮到企业运营 App ,TalkingData将2A3R理论扩充为3A3R理论 。原有的经典理论框架不变 ,增加了一个A(awareness) ,代表意识或者对数字化 移动运营的理解力 。这个Awareness 贯穿所有运营环节 ,通过数据采集和分析来完善用户经营、产品经营、渠道经营 ,最后来打造移动数字化运营的闭环 。
7 传统企业需要同移动互联网企业联合运营App
3A3R 中的意识Awareness对传统企业非常重要 ,仅仅通过简单的理论培训无法达到效果 ,需要团队成员参与到移动运营的2A3R的各个环节之 中 ,借鉴移动互联网运营团队的经验和技术 。传统企业组织中没有移动运营人员或者叫产品运营人员 ,现有的团队对移动互联网App运营缺少实战经验 。但他们商 业敏感度高 ,熟悉业务 ,可以依据数据分析来完善产品 。移动互联网人员运营人员熟悉数据分析 ,了解移动互联网用户需求 ,熟悉统计分析工具 ,并具有较强的实战 经验 ,利用数据分析来了解客户 ,产品经营、渠道经营、用户经营提出建议 ,移动互联网企业可以帮助传统企业经营好App ,提升客户体验和激活客户交易 。
传 统企业如果想取得移动互联网的领先 ,将移动App打造成其未来主要的商业入口 ,增加客户粘性 ,提高客户的活跃率和交易量 。建议应该联合移动互联网 企业一起运营移动App ,利用成熟的工具和方法论来分析客户行为 ,优化数字广告渠道 ,改善产品设计 ,提升客户体验 ,经营好客户 。
数字化移动运营是未来所有企业 ,包括金融企业必须经历的一个阶段 。同具有数据、工具、方法论、数据挖掘和分析能力的移动互联网公司联合运营App ,将成为很多金融企业包括互联网金融企业取得移动App运营领先的一个利器 ,也是短时间赢得市场的一个捷径 。
二、数字化移动运营的统计分析工具
3A3R的方法论有了 ,企业如果想打造一款令人羡慕的App ,经营好用户 ,从App侧获得较高的收入 。企业需要利用数据进行客户和产品分析 。移动App统计分析工具可以支撑3A3R方法论的实施 ,帮助企业实现数据经营的闭环 。
PC互联网时代 ,Google Analysis 和百度统计作为网页分析的主流工具 。PV、UV、Traffic Source、Flow Report 称为关键业务指标 。这些网页端的统计工具都是以访问为中心 ,揭示网站的访情况和渠道转化情况 。
移动互联网时代 ,数据分析将转向以用户为中心 ,分析用户在App的访问行为 。通过自定义事件 ,来了解用户访问行为 ,营销渠道转化率 ,产品转化率 ,用户体验等关键指标 。DAU、MAU、留存率、转化率、ARPU、销售额等成为移动运营的关键指标 。
移 动App统计分析工具 ,国外著名的有Mixpanel ,Flurry ,Localytics等 ,其中Mixpanel偏重于用户分 析 ,Localytics偏向于产品分析 。国内著名的移动统计分析工具有友盟和TalkingData ,其中友盟的主要为开发者服务 ,侧重于App 的产品分析 。TalkingData的工具基于2A3R理论开发 ,为开发者服务和移动App运营团队服务 ,侧重于用户分析和业务分析 。两款工具的功能差不 太多 ,友盟的可视化比较好 ,TalkingData的业务分析能力强 ,适合用于移动App的业务运营分析 。
国内其他软件厂商的统计分析平 台 ,推出时间较晚 ,面对国内复杂的android环境(上万款android 设备型号) ,SDK的兼容性可能不太适应 ,另外客户较少 ,产品的迭代慢 。有一些统计分析工具仍然将PC互联网统计分析的方法论和关键运营指标带到了移动互 联网 ,同业务运营相关度不大 。
统计分析工具业务应用场景较广 ,采集来的数据可以有效支撑业务发展 ,为产品营销和渠道优化提供数据支撑 。借助于统计分析工具SDK埋点 ,企业可以得到大量的运营数据 ,了解业务运营的关键指标 。统计分析平台对企业App运营具有影响的数据应用场景有:
1.优化广告渠道 ,提广告的ROI
利用统计分析平台的数据 ,企业可以了解客户主要从哪些应用商店下载App ,可以加大这些渠道的投入 ,降低App获客成本 ,提高数字广告ROI 。
另外结合外部数据 ,企业可以了解哪些渠道的引流效果好 ,广告带来的ROI高 ,优化企业移动广告上面的投入 。
2.判断问题出在用户体验还是产品设计
统 计分析平台可以在每个点击页面埋点 ,采集数据 。例如某个产品从进入App页面到购买需要5个步骤 ,如果大量都客户流失都出现在第五个步骤 ,说明其 产品设计有问题 ,客户在最后一刻决定不购买产品 。如果大量的客户都流失在第二个步骤 ,说明App用户体验有问题 ,客户不愿意更进一步去了解产品 。用户离开 第原因也很复杂 ,这里主要从概率角度来判断 ,不包含闪退等意外情况 。
3.找到对企业价值最大的用户群体
企业最喜欢忠诚度高并且价值高的用户 ,忠诚度高意味着 ,客户经常购买企业产品 ,价值度高意味着 ,客户单个人为企业创造的价值较高 。
统计分析平台可以利用数据 ,帮助企业找到活跃度高 ,交易价值高的客户 。企业需要为他们单独定制产品 ,单独进行营销 ,服务好他们 。参考帕累托二八法则 ,企业可以从这批客户中获得更多的利润 。
老客户的营销成本是新客户营销成本的四分之一 ,利用这个数据 ,企业可以找到更多的高忠诚度客户 ,扩大其忠诚客户比例 ,从中挖掘出更多的高价值客户 。利用老客户进行产品推广 ,转化率会提高 ,同时由于其是高价值客户 ,带给企业的收入也会更高 ,这种二八法则适用于金融行业 。
企业拥有高价值、高忠诚度的用户越多 ,企业就会更容易从经营产品转向经营客户 ,利用经营客户获得更多的利润 。另外百分之八十的长尾客户 ,企业需要投入较少的营销费用 ,保持恰当的活跃度和留存率 。
4.规划App中产品的营销位置和生命周期
移动App方寸之地 ,哪个产品排在App的首页 ,排在显著位置 ,对产品的转化率影响较大 。产品在App中生命周期和投入的营销费用 ,都会影响单个产品给企业带来的收入 。
利 用统计分析平台的自定义事件 ,企业可以了解哪些产品的点击率高 ,用户增长快 ,产品转化率高 ,给企业创造的价值大 。企业可以依据数据分析 ,安排不同 产品在App内部展示的栏位 ,展示的时间 。对于热销产品 ,将提供更好的展示位置 ,延长其展示时间 。对于转化率和用户点击下降的产品 ,企业可以将其从App 中撤下来 ,让位于其他的新产品 。
统计分析平台的产品分析数据 ,可以帮助企业进行科学决策 ,实现精细化运营产品 。确保企业在移动App侧产品运营的最大收益 。
5.依据数据分析 ,适当推出促销活动
用户的活跃时间和活跃程度 ,对于广告App内部广告推送效果有较大影响 。如果广告选在用户不活跃期间推出 ,其广告转化效果不会很理想 。同样当用户已经很活跃时 ,其广告对业务的提升度也不明显 ,反而会引起客户反感 。
统计分析平台的数据可以告诉企业 ,用户在哪个时段比较活跃 ,在这个时段推出广告 ,效果会很好 。统计分析平台也可以告诉企业 ,App的活跃情况 ,一旦用户活跃程度下降 ,企业应该利用数据找到原因 ,推出促销广告 ,激活用户 。
移动统计分析平台的商业应用场景很多 ,包括A/B 测试 ,用户生命周期管理 ,产品ROI测算 ,产品生命周期管理、渠道优化等 ,移动统计分析平台正在成为数字化运营App的必备工具 。
三.《增长黑客》中告诉我们的商业秘密
移动互联网的数字化运营主要关注用户运营和业务运营 。影响用户运营和业务运营的因素很多 。让我们利用数据说话 ,看看《增长黑客》告诉我们哪些商业秘密 。
靠砸钱堆起用户的岁月已经不存在了
去 年主流渠道单个应用激活成本为5元 ,特殊应用如电商、游戏单个激活成本达到几十甚至上百 ,曾经靠砸钱就能堆起用户量的岁月已经不存在了 ,所有企业 必须依靠技术和数据来经营用户 ,利用技术的力量来增长客户 。数据分析、用户获取、产品研发、文化建设、人才招聘成为用户增长保证的关键5点 。增长黑客就是 利用技术和数据完成用户增长的一群人 。
增长黑客应具有的特质和能力
增长黑客具有数据为王 ,专注目标 ,关注细节 ,富于创 意 ,信息通透的特质 。工程师和负责移动App运营的人可能最接近和容易成为增长黑客的一群人 。其 不仅仅需要想法 ,更加需要将想法落实到行动的能力 ,包括自研工具、采集样本、分析数据、大规模推广 。增长黑客本身也应该是专业的用户研究者 ,游走于产品、 运营、研发、设计、用研等环节之间 ,既是粘合剂又是润滑剂 ,既要串联起产品开发过程中各个环节 ,又需要抹平造成阻碍等因素 ,降低失灵卡壳等可能 。
增长黑客软硬实力
增 长黑客要建立“T”形知识结构 ,在横向上对跨界知识信手拈来 ,有机结合 ,在纵向上精于某一领域 ,甚至达到旁人难以企及的深度 。热情、聪明、好奇、 资源、影响力、心态开放、内心强大、强迫症都是增长黑客的软实力 。增长黑客必须利用工具和数据分析来实现用户增长 ,基于用户行为的统计分析工具成为其基本 工具 。
冷启动的问题如何解决
冷启动是摆在App开发者和产品运营者前面的一座大山 。滴滴的第一家合作出租车公司来自地 推 ,当时团队都没有绝对信心 ,认为这个模式一定行 ,北京的 所有出租车公司一个个谈 ,谈到最后如果都没有人愿意合作那就放弃 ,谈到最后果然只有一家小出租车公司愿意合作 ,他们抓住这个机会快速实现了产品的零用户突 破 ,最后像滚雪球一样 ,最初拒绝了他们的公司也都慢慢的合作了 。这是一个O2O领域产品冷启动的故事 ,但这更是一个励志故事 ,而且是真实的故事 。圈子、业 界领袖、push、自媒体、水军、地推、自己装扮成客户等 ,都可以成为冷启动的方式 。
Linkedin的魔法数字4
Linkedin 在当年利用A/B 测试调研新注册用户愿意邀请的客户数量 ,经过多次反复测试 ,最终确定了4这个魔法数字 。当新用户到达“邀请好友”的页面时 ,如果系统默认建议用户邀请的朋 友数量少于4人 ,则他们很可能会轻易忽略这一步骤 。如果多于4人 ,则可能让用户感到焦虑和麻烦;正好为4人时 ,能够实现最大程度的邀请转化率 。
A/B测试来告诉我们客户到底喜欢哪一个方案 ,通过数据来反映客户的需要 ,为决策提供支持 。
激励对App活跃的重要性
滴 滴打车配有300多人的算法和数据处理团队 ,每天需要实时分析和匹配海量的用户打车数据 ,仅订单的日成交量就有数百万 。滴滴会对司机的用户画像进 行分析 ,了解他们的实用行为 ,如经常出现的地点 ,交班时间 ,在哪种情况会拒单 。滴滴发现在某些场景下 ,司机不愿意接单 ,为此滴滴设计了一个激励系统“滴 米” ,司机在接活时 ,会根据这一单子的难易程度 ,来增减滴米 ,受欢迎的单子会扣除滴米 ,存在难度的单子会奖励滴米 ,司机滴米越多 ,其抢好单子的可能性就越 大 。
通过类似游戏积分的滴米机制 ,提高了司机在某些场景抢单子滴积极性 ,同时满足了客户在高峰期间打到车的需要 。激励机制对App的活跃程度起了很大的作用 。
休眠客户是企业一笔大财富
美国贝恩公司调查 ,在商业社会中 ,5%的客户留存增长意味着公司利润30%的增长 ,而将产品卖给老客户的成功概率是新客户的三倍 ,留住已有的客户胜过拓展新的客户 。
笔者很为某些金融机构60%以上的休眠客户比例着急呀 !据说有的银行休眠客户超过80% ,太浪费客户资源了 。
留存率决定App 的活跃率
一 家电商网站 ,只要留存率维持在20%-30% ,基本上其生存就不会太糟 。如果是一家社交媒体 ,第一批用户月留存率低于80% ,基本上就别指望做大 了 。如果想让游戏的DAU(日活)超过100万 ,那么新用户次日留存率应该大于40% ,7日留存率和30日留存率需要大于20%和10% 。这就是广为流传 的40-20-10规则 。
移动应用留存率最高的三种类型应用为咨询阅读、社交沟通和系统工具 ,其4个月的留存率为10%左右 。金融行业App的30日留存率能够达到10%就已经很不错了 。
Push功能对移动App活跃程度很有帮助
依 据移动调研公司Ubran Airship 对2400款应用 ,以及5亿个推送通知样本进行调研后得出 ,使移动推送功能(Push)后 ,App日启动率可以提升540% ,分享到社交媒体提升30% , 通过推送进入App的用户平均使用时间比普通进入App的高30% ,6个月的留存率也提高很多 。
利用人类侥幸中大奖的心里来进行产品推广
某 互联网金融公司在利用礼金券推广产品时发现 ,给一个人20元注册礼金券 ,几天内 ,大概可以获得将近3000人注册交易 ,送出去的礼金券为 60000元 。如果将活动改为注册成功交易后 ,用户将有机会获得10000元大奖 ,发现注册交易的人员超过了5000人 ,最后送出去的礼金券仅用 20000元 。推广成本下降了60% ,客户增加了50% 。
移动互联网用户具有侥幸的赌博心理 ,大多数用户愿意牺牲小利益(20元)去博取更大的收益10000元 ,就像很多人愿意花两元钱买彩票去博取500万大奖一样 ,移动App可以利用大家的侥幸心理来进行推广 。
注:
本篇文章第一部分2A3R介绍来自于洋所著的《游戏数据分析的艺术》一书 ,第三部前9个观点来源于范冰所著《增长黑客》 。这两本书都是数字化移动运营App的百宝书 ,值得大家仔细研读 。