数据运营的分析方法和体验优化.ppt

* * * * * * *？产品是否健康 ？有哪些问题 ？用户是谁？是否满意 常有困惑 ？收益如何最大化 ？产品如何修改 ？运营如何配合 大家的常有困惑 所以，我们需要理解用户 用户理解 客服、BBS 后台运营数据 MR调查 Person CE测试 数据挖掘 5-8类典型用户 在内部推广 用户细分 生命周期研究 流失用户研究 付费用户研究…… 观察法（入室、体验室等） 概念测试 更多…… 问卷调查、座谈会、深访等 用户画像 用户需求探索 满意度…… 产品运营的宏观视图 日常定期报表 定期监控 事件跟踪记录 预警处理 预测及KPI制定 运营指标体系建立 可扩展性、关联性、优先级 用户、活跃度、质量性能、付费 宏观、微观 时间纬度 出谋划策 提高活跃用户量 提高活跃度 提高收入 专题研究 特殊运营事件 季节因素分析 运营效果评估 oss系统 可扩展性、关联性、优先级 容灾 可视化…… 及时从内部发现问题 运营规划 运营系统 日常运营 事件运营 整合营销 理解自己 运营为王 数据运营的定位 数据支持定位于产品结构最底层的位置，是产品最核心的底层支撑 贯穿于整个产品结构的各个部分 数据运营的作用 运营 市场研究 数据挖掘 数据运营的作用 定价体系 渠道体系 更多 数据运营的作用 产品健康度监控——指标集 指标集的价值与作用 提炼关键价值指标，直接衡量产品运营“好坏” 价值产出指标为每个业务（功能）综合衡量指标, 该指标为类财务的经济收入指标，直接衡量该业务运营好坏。常用指标如：收入/消息量/时长/流量/使用次数等 将关键指标立体化分解，有利于产品的管理与调控 将关键价值指标，按照产品特征进行立体维度的分解，便于进行产品有效管理与调控（如某产品根据市场阶段定位于是发展用户阶段，还是提升活跃阶段等） 细分指标，有利与定位与发现问题，便于开展专项分析 当总价值发生波动时，可以从细分指标观察是市场发生变化（用户规模减少或者用户活跃降低），还是产品自身存在问题导致使用下降（如产品的性能，技术发生问题。度考察产品/功能其用户活跃情况 案例分析-运营决策依据数据分析 用户来源分析 奥比岛的用户来源分析，通过对注册用户的来源分析，可以列出前三名的用户来源，并且发现占了80%以上的份额，包括： 1、4399小游戏 2、用户自传播 3、7k7k小游戏 基于上面的数据，做出以下运营决策： 1、与4399、7k7k以较低价格签1年的合作合同 2、继续改进强化用户自传播的流程和动力 3、停掉与腾讯已经签约的100多万的广告合同 案例分析-运营决策依据数据分析 用户操作步骤行为分析 奥比岛的注册流程分3步，我们通过数据分析发现： 1、用户填写联系方式步骤，流失异常高； 2、用户填写邀请码的步骤，流失异常高。 基于上面的数据，我们又找用户实际注册，进行验证： 1、发现用户确实会在填写联系方式的位置有所疑惑，大部分用户无邮箱； 2、在邀请码的位置，用户会因为没有邀请码而退出。 基于此，我们做出以下决策： 1、填写联系方式，我们给出多项选择，可以填写qq，电话或者email； 2、邀请码的输入框弱化，不再给用户强压迫，只要给有邀请码的用户能够找到填写即可，并且明确提示没有邀请码也可以注册。 产品运营经理的职责 角色：从运营结果看待产品 明确需求 决定要什么分析 决定要什么数据 职责：需求发起 运营指标集 数据定义 驱动数据需求的实现 回归需求 决定要什么分析 决定要什么数据 运营改进的目标 提高对产品的结果的评价 各个产品功能特性与产出都有不同，因此无法用统一指标来直接衡量各个产品的好坏。 但是每个产品在用户中的需求与满意度，会反映到其行为上，因此每个产品是可以提炼出一个自身的结果指标，以此来跟踪监控产品自己的发展与进步情况，可以通过各个产品进步的情况来相互比较其运营的效率问题。 立体化的产品评估 除了结果的把握外，把影响产品产出结果的因素进行分解，通过立体化的产品指标设计，较全面的衡量产品效能, 提高对产品的监控深度。有利于发现并解决潜在问题。 提高产品运营管理效率 通过建立产品运营统计的管理模版，来把握对产品运营结果的把握。 通过建立数据上报模版，帮助提高产品需求的质量，提高与开发测试方沟通的效率，节省沟通成本。 提高数据上报的前瞻力 上报需求与运营指标呼应，结果引