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做好可视化数据分析,快速驱动运营增长

随着数据时代的来临,以前的粗放式管理已不再适应潮流,我们需要进行精细化管理,特别是以C端为驱动的运营模式,每一个运营的细节都离不开数据的支撑,互金行业也不例外,各大银行和互联网金融巨头也纷纷在抢占用户数据市场;

那么如何利用数据驱动运营增长呢?

一、搭建数据指标体系

首先我们要搭建一套比较完善的数据指标体系,其实搭建数据指标体系,就是在梳理我们的分析思路,很多人在做数据分析时,经常会不知道从哪方面入手,分析的内容和指标也会比较散乱,因此也会被人质疑分析结果是否正确;所以搭建一套完善数据运营指标体系是非常有必要的,它可以帮助我们理顺思路,确保数据分析结构体系化、数据分析维度的完整性以及为后续数据分析的开展指引方向;

二、如何设计数据指标体系

指标是连接问题和数据的纽带,只有选择合适的指标才能充分反映问题,一个好的指标是要可量化、易观测的;那么如何来搭建数据指标体系呢?我们可以通过一些营销的管理模型来设计数据指标体系,例如5W2H分析法、4P分析理论、用户生命周期、逻辑树分析法等。

当然相应的分析模型肯定要结合实际业务模式和分析目的来进行,没有业务逻辑的数据分析是不会产生任何价值的;例如,互金行业中的数据指标体系,我们可以根据用户生命周期来进行搭建;

数据指标体系设计完成后,我们就可以根据用户在不同阶段不同场景下,通过埋点事件来设计数据采集方案,这其实是通过业务驱动指标设计,再驱动数据收集的过程;

三、数据驱动运营增长

那获取到用户数据后,我们要如何应用数据,让数据产生价值呢,我们主要通过以下三方面来进行描述;

1、用数据优化运营策略

通过用户行为数据收集之后,我们就可以知道在运营活动当中,用户浏览注册下载绑卡投资的转化率是多少,每个产品页面浏览时长,浏览次数是多少,首投人数、投资金额等;但数据是要结合业务场景,进行汇总对比分析,才会有意义的,否则就仅仅是数字而已;

例如我们最常见的漏斗分析法,当我们发现用户的投资转化率有30%,这样一看,转化率好像还挺高的,但如果我们跟其他类似产品相对比,跟同环节不同细分用户群相对比,发现其他类似产品或其他细分用户群的转化率是40%,我们才知道这环节上还有很大的优化空间在;

2、利用数据验证运营策略

在互联网产品运营当中,我们经常会遇到多个产品设计和运营方案的选择,甚至于界面按钮颜色一句文案的不同也会有争议,虽然相对于整个运营方案来说,这只是一个细节问题,但对于C端用户来说,往往就是细节决定一切,在这个信息泛滥的时代,往往争取的就是你能不能在第一时刻进入用户的心里;这时我们可以采取A/B测试,在一切条件都相同的前提下,只有一个变量不同,利用数据来告诉我们那种方案比较可行,让数据来验证运营策略是否正确,降低试错成本;当然在进行A/B测试时,最好是数据量和数据密度不要太低, 以及要有足够的时间进行测试,不然是比较难得到统计结果的;

举个例子,蚂蚁财富app,在引导新用户转化为首投用户时,采取了进度条的展示形式,主要目的就是为了制造紧迫感,虽然是利用用户心理层面因素,但展现形式却有多种;

上面这两种进度条的设计,第一种是利用用户焦虑、恐慌的情绪,让用户觉得在不进行抢购就没有了;第二种则是利用用户大众心理,抢购的人数这么多,那自己是否也可以跟着试试看;这两种设计,各有其考虑的因素,很难说那种会比较好,这时候就可以使用A/B测试,让数据来进行验证。

3、利用数据指导运营策略

数据与数据之间都是有关联的,如果你不知道,那只是你还没有发现它们之间的关联关系而已,最经典的数据分析案例莫过于沃尔玛啤酒和尿布的了,这个案例相信大家都有听说过的, 当一个商业目标对多种行为、画像等信息有关联时,我们就可以通过数据挖掘手段进行数据建模,来预测用户的下一步行为,从而针对性的提出运营解决方案;

例如关于新用户流失严重问题,我们可以采取聚类算法,建立用户流失预测模型,通过数据刻画出流失用户的画像信息,有什么属性特征、行为特征以及流失周期是多长,这样我们可以更加准确的抓住具有潜在流失倾向的用户;

像互金行业,关于用户流失预测模型,我们就可以从用户的投资行为、在投资金以及流失周期来进行构建;

从上面,我们可以看出预流失用户的行为倾向是:近期内无投资行为、有在投资金但想提现的用户,那针对这部分用户,我们就要采取一些留存激活策略了;

最后,数据分析可以给我们提供有效信息,指导营销决策,但也不要迷信数据,要换位思考,这样数据才能发挥其真正价值。

原文链接:http://www.huodonghezi.com/news-2152.html

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