如何结合运营与大数据,良好的开展工作?

运营分四个层面:

804185449

数据分析从以下几个方面说起:

A.数据采集:

1.避免不准确数据;2.避免维度不够;3.精细化采集,保证数据采集全而细;

A1.采集数据的埋点部署:

1.分析UV,PV,点击量等基本指标;新功能上线后的失效评估;(可视化埋点)

2.利用客户端,服务端SDK进行数据采集,对关键行为进行监控,提交订单等。(代码埋点)

3.线上日志(log)线下客户服务制度的考核,依据客服,以及实际线下服务进行比较。(导入辅助工具)

B.数据建模

按照数据所需维度,进行数据组合。比如:OLAP(online analytical processing)联机分析处理

olap_cube

C.数据分析:

1.多维事件分析;根据所需数据结果,组合出所需维度;可根据用数据现有维度去互推断结果维度组合;

2.漏斗分析:互联网成长以来:经过了流量时代,用户时代,订单时代(2012年至今);生成一个关键指标:订单成功,中途的流程,环节流失进行转化判断;

3.留存分析:留存的指标依据目的而定,比如注册算留存,还是启动app,在社区发帖等行为算留存,进行行为筛选;

4.行为序列分析:比如针对客单价高度用户进行抽样分析,分析转化过程中的行为变化;

5.A/B-testing,将两种方案进行分组,分组后进行灰度上线做比较;

6.用户分群:根据不同的用户群体组合不同的数据分析指标,方案;

D.构建指标体系

1.one metric(第一关键指标)找到最关键的那个指标,进行其它指标的扩充;

电商GMV(成交额)=销售额+取消订单金和+拒收订单金额+退货订单金额+优惠券金额

第一关键指标是销售额,销售额的计算公式有:流量×转化率×客单价

流量分析对应(渠道,广告,SEO,SEM。。。。。)

转化率对应(渠道,地域,年龄,性别,是否为老客户,等等因素)

D1.创业公司数据分析构建
1.MVP阶段:定性分析;(找亲戚朋友,客户聊,这里的MVP指的是(minimum viable product),有部分机能,恰好可以让设计者表达其核心设计概念的产品。)

2.增长阶段:留存分析,引荐分析等;

3.营收阶段:渠道分析、LTV(CLV:Customer Lifetime Value)或称 LTV(Lifetime Value),指的是每个用户(购买者、会员、使用者)在未来可能为该服务带来的收益总和。)、CAC等

2.Pirate Metrics:AARRR!

拉新:

  • 获取(acquisition)
  • 激活(activation)
  • 引荐(dreferral)

留存(retention)

  • 提升关键行为的重复频率(满足顾客需求与体验优良可提升留存)

营收(revenue)

  • 促进商业化

Growth hacking(增长黑客,通过产品改进,获得自增长,常见方法是社会化媒体和病毒式传播)

拉新:渠道转化分析、用户数、A/Btesting

留存:留存分析、用户分群

营收:交易额、利润率、用户分群

 

0 条回复

发表评论

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注