腾讯大数据沙龙(北京站):赋能运营,助力增长!

5月26日,腾讯大数据2018年线下沙龙-北京站在798艺术区举行。现场集结了互联网圈数十家知名企业的运营增长官和负责产品推广的小伙伴,通过五小时的思维碰撞,共同打造这场由大数据赋能带来的知识盛宴。

在面对海量的数据合集该如何敏锐的发现其中的奥秘,关键在于如何对这些数据进行专业化统计分析,才是利用大数据实现增长的关键。此次活动特别邀请了四位行业资深运营人,来分享他们的实践经验。

01

大数据赋能:如何精细化运营&推广

卓慧莹   腾讯移动分析&移动推送数据产品经理

曾经的运营过度追求流量为王,最终流量的流失使得众多运营失去了信心。随着市场环境的变化,新的运营渠道和方式应运而生,数据合集帮助运营人员更多的了解到用户行为的本质。通过精益化的数据分析,挖掘不同行业的数据价值,打通线上和线下的资源,真正的明白运营的痛点在哪里,帮运营人员更懂用户。

一、数字驱动运营,快速搭建成长体系

从产品的生命周期说起:

产品的生命周期一般分为初创期、成熟期、衰退期和一定的产品延展,通常通过拓展新的业务方向来营造更好的生命周期。

而用户在产品当中分布周期也不同。新用户被激活成为月活用户,引流到新产品上。但同时,新用户和月活用户也会因为流失成为沉睡用户,这时,可通过好友召回获得奖励来引流到新的产品周期。例如王者荣耀的好友召回。

运营指标公式:

营收=流量*转化率*客单价

规模=新增+持续在线+流失挽回-流失

时长、频率:所见即所得,用完即走

当利用数据指导运营工作时,从运营方案到用户分群,到定性流失原因,结合生命周期管理等闭环的运作,以数据反馈的方式,作为下一轮决策的根据。

大数据赋能,更懂用户

用户分群:

根据业务自由划分人群,洞察目标人群,深入了解不同用户群体的行为特征与需求,针对不同人群,形成差异化方案。

通过用户分群,定制个性化个性化内容推送,以及达到精准拉新的目的。

最全面的用户画像:

越是了解用户,便越知道用户想要的是什么。

三、精准触达,高效留存

最普遍的触达方式:

人群特征分析—人群导出—用户触达

人群特征分析—人群LOOKALIKE—广告触达

在大数据的时代,对于决策者而言,如何解读数据成了非常重要的技能。但是,数据只能作为一种辅助决策的工具,你对业务的理解,才是能指导产品发展的东西。

02

微信社交关系链+小程序裂变:

低成本获取用户

鉴峰    运营深度精选创始人

众所周知,小程序得天独厚的优势就是朋友圈流量。利用微信社交关系链来获取低成本用户第一步要做的就是重新理解微信社交关系链。

微信互联网流量易裂变人群的三个特征:

  1. 用户关系链“垂直密集”
  2. 行业KOL节点效应
  3. 各垂直行业“互联网进程不一”

在掌握了这些特点之后,我们就会发现在社群运营的过程中可以快速建立用户粘性,同时,用户的分享也会放大流量。

小程序没有留存怎么办?

利用场景占领用户心智,支付/广告直接变现。

比如前些日子刷爆朋友圈的小程序“趣拍卖”,通过拍卖自己为好友做一件事,吸引了很多用户的加入。其中不难发现,用户在面临20元以内的通过微信支付的产品是会直接支付购买的。留存本质来说还是实现盈利的一个环节,而小金额的快速支付也是实现盈利的一种方式。

快速复制爆款小程序的两个原则:

科技下乡、平行迁移,利用的就是各垂直行业“互联网化”进程不一。

小程序裂变详解:

1.裂变起点:天下攘攘皆为利来

微信群裂变:利他

让用户切身感受到做这件事是自己有利益的才会去主动分享,达到传播的目的。比如分享到微信群可赚红包,现金代金券等等。

朋友圈裂变:利己

这就需要思考在日常工作中我们发朋友圈的目的是什么?可以展示自己的独特,标榜自己。或者炫耀等等。例如一些读书的打卡会给朋友圈留下爱读书、积极学习的印象。

2.产品设计:简单、用户选择单一

当产品的宣传海报出现在朋友圈时,要让用户在未放大图片时就知道你要传达的是什么。消费者的心理在面对广告时的第一情绪往往是排斥,若不能瞬时让对方明白你的信息,那么一切就成为了徒劳。例如,趣拍卖的用户路径就十分简单,而且通过抢拍成功也能炫耀,被抢拍的次数越多越能炫耀自己的社交力。

3.用户路径:小白视角+共情力

在这里就需要洞察用户的需求,因为在做产品或者运营的时候,我们自身对产品是十分了解的,每一条路径都十分清楚,但路径的复杂程度往往会影响用户的体验。从共情力出发,去真正了解用户的兴趣点,也是十分必要的。而运营最好的结果,无非就是给用户提供价值,做自己喜欢的事情。

03

策略驱动增长   数据支撑决策

高振旭    增长黑科网站合伙人

AARRR模型对应着用户周期的五个重要环节,在不同的环节,不同的数据体现也会导致不同的决策。

整体架构AARRR模型指标:

获取用户:

通过各种各样的手段博取眼球,无论是免费还是付费模式

提高活跃度:

将获取的“过客”式访客转化为产品的真正参与者

提高留存率:

说服用户再次光临、反复使用、表现出黏性行为

获取营收:

商业活动的产出

自传播:

已有用户对潜在用户的病毒氏传播及口碑传播

做增长的流程:

分析产品:

供给侧、需求侧

业务本质:

工具属性、交易属性、内容属性等

业务逻辑:

供给能力、商品分类、物流速度、对标价格、优惠力度、商家服务态度、产品的美誉度、市场竞争情况、客速情况、订单的异常时间处理。

订单类产品用户增长的方式:

如何以最小的补贴为杠杆撬动最大价值,以大量的补贴为手段,培养用户的使用习惯,占领一定市场份额,互联网产品都是先抢占市场份额,让用户形成习惯、后降低补贴、订单类产品特征是变现后置。

产品端:

已拥有用户量级、有大量流水、再产生利润。商业模型的本质:是帮助供给策和用户端的交易效率的提升,和市场占有率

在补贴的过程中,我们要根据用户的生命周期、画像、敏感度、活跃度等问题来制定补贴的力度和方式。

AARRR模型5个阶段补贴的不同作用

拉新:让用户发现产品并注册 

通过用户画像,调查、需求分析、找到用户所在,在吸引用户过来,红包就是吸引用户过来的有效手段。比如:拼多多拼团拼单红包、摩拜的邀新送月卡、美团的注册有礼等

激活:让注册转化成下单用户

通过补贴的方式来促进用户下单,例如每日优鲜、美团等会送满减红包。并从产品层面、业务层面去分析操作流程和用户行为习惯等,促进用户留存。

留存:让用户留下来并持续使用产品 

让用户持续使用、留存下来,重复使用产品,用补贴手段做差异化运营策略。例如每日优鲜的会员制度,会员专属价格等多种福利也会促进会员用户的增长。

收入:通过用户提取价值获取收益

收入来源:直接获¥利润差收益或者商家交易抽成

核心目的:通过补贴让用户留下来,继而再次下单,提高重复购买的频次。

传播:老用户传播带来新用户

例如:拼多多拼单策略、美团外卖拼手气红包、3人团拆红包

核心目的:通过补贴让老用户传播,带来新用户,新用户再购买、复购、传播的闭环流程,形成可持续化的运营

不同的产品要根据新老用户的画像不同、制定补贴的力度。例如滴滴出行的低频用户高补助。高频用户补助相对低一些等等。

用户细分敏感度细分

补贴方向:

敏感度越高的用户相应的策略会越高

单均价决定门槛,敏感度决定金额大小

PS :如何定义用户敏感度:

1)是否主动从不同的渠道 获取优惠;

例常点别人分享的红包或经常从其他内部渠道获取优惠;

2)是否对商家优惠敏感 例订单多偏向满减商户;

3)是否高频点折扣菜等;

主要的监控数据:

下单数、(发起)活动数、优惠券数;

可获得:分享数、领取率、使用率、拉新率

分享率 = 活动数 / 下单数 * 100%;

领取率 = 优惠券数 / (活动数 * 每个活动参与数)* 100%

领取率说明:(每个活动参与数即表示每个活动允许多少用户领取;)

使用率 = 优惠券使用数 / (优惠券数 - 优惠券退券数)    

使用率说明(如果优惠券可以退券,一般会把退券数刨除,也有是不刨除,主要看业务需求;)

拉新数 =  领取过优惠券的用户中,标记为新用户的数量

项目收益测算:

平台GMV增量=A业务量+B业务量+C业务量

补贴策略的本质是帮助共给侧和用户的的交易效率的提升,市场占有率的提升。

做好补贴要从用户分层做差异化补贴,一方面节省成本,另一方面衡量投入产出比,寻找最佳补贴方式。

04

产品管理:面向增长与变现

李阳   京东金融集团产品经理

运用数据驱动产品管理,实现增长与变现,就要明白数据驱动到底是什么。

一、数据驱动的意义

发展目标+数据驱动+产品迭代→最终实现增长目标。

如果把实现增长比作一台车,那么发展目标就是它的方向盘,引导产品的方向。而数据驱动是它的引擎,是车前进的助力。产品迭代就是车的轮子,也是最终使车前进本质。

二、产品管理方法

在数据的驱动下,让产品在合适的时间,以合适的形态,触达合适的用户,并用数据加以验证。

管理过程:

  1. 增长目标→目标细化→发现需求→设计产品→增长目标
  2. 增长目标→产品上线→数据反馈→修正路径→发现新的产品/运营需求

增长目标与关键问题——盈利

三、增长变现的必备条件

当路径变得复杂时:不管在运营方案与目标市场中间有多少平台和渠道,只有运营方案成本≤运营方案产生的价值即是变现目标。

通过数据分析的参与,可以更准确、全面、细致、快速的掌握产品的运营决策。从而定位产品,挖掘产品的价格以及制定合适的价格策略。在产品管理中发现需求,迭代产品,不断打造产品的核心竞争力。

腾讯大数据系列沙龙(北京站)

下一站,期待,与您再相见!

原文发布于微信公众号 - 腾讯大数据(tencentbigdata)

原文发表时间:2018-05-31

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