为了获得更好的运营效果,我们往往需要做好数据分析这项工作。这篇文章里,作者就以内容型小程序的数据分析作为切入点,提供了相关的分析思路和经验总结,一起来看看,或许会对从事数据分析工作的同学们有所帮助。 二、用户维度数据在明确第一关键指标后,确定小程序的关注重点,可以根据新客、老客户的维度细化用户旅程图,并甄选重点优化的功能模块。 针对不同类型用户,甄选重点优化功能,并锚定对应指标针对性运营策略。内容小程序为例:
举例来说,内容型小程序的数据指标更关注活跃老用户,则需要拉取用户活跃度数据,进行对比。 如下图,以近3月数据为基础做活跃度环比分析,判断整体用户活跃走势,Ex:
三、产品维度数据-主要流量分布根据主要流量页的分布图,明晰可重点关注的功能模块。Ex:下图为内容小程序首页近3月流量分布,每日推荐、内容精选等模块为主要流量分布点。 此外,根据热力图反映首页流量分布,根据视觉习惯做调整动作。Ex:每日推荐流量最大,若放在用户视觉重点区-最左侧,探索数据提升的可能性。 首页资源位的点击率可以充分反映用户兴趣,除此之外,搜索页的热搜关键词高频词,更能反映对于主动搜索相关内容的兴趣,特别是用户自定义关键词搜索,高频词的分析和布局可进一步提升用户运营的质量。 四、产品维度-页面流量断点一般来说,退出率和页面访问人数漏斗图,能反应不同二级页对用户的吸引力,为此,我们可以通过这两个数据指标看小程序需重点关注的页面节点。如下图所示,页面B和页面C之间的流量存在较大的断点,用户流失较多,可以重点关注。 可以由此再往下深挖,细拆不同页面,特别是内容型小程序较关注的受访页、分享页的人数/停留时长等指标。 五、时间维度-主要数据对比除了流量页面、二级页面的分析外,为了更好地了解用户习惯,需要对比不同时间段下用户的数据指标,转化类小程序更多关注GMV和转化率,内容型小程序主要关注以下指标:
当然还可以根据流量趋势来看,以24小时为时间颗粒度,判断流量高峰期,结合受访页流量数据,判断运营着力点: 六、最低增长指标-参考健康数据标准数据分析的目的,是为了判断产品健康程度,确定产品目标是否达成,明确改进的大致方向。就内容型产品来说,一般有以下几个方向:
参考1-5指标,以及当时产品的主要改进方向,我与团队达成共识的着力点,确定为以上第2点。 七、产品改进点-目标策略度量一旦确定产品的目标,则需继续拆分具体的改进点,确定可执行的假想解决方案、印证指标有效的数据衡量标准。Ex: 八、日常数据指标监控在日常运营中,特别是在产品迭代优化后,特别需关注数据指标,确保产品运营无bug。以每天/每周为最小时间单位,监控产品的日常数据,及时反馈异常,与复盘运营优化数据效果。 综上所述,是继我在两家公司,负责2个内容型产品后的数据简析框架,参考过国内外大神的数据分析书籍,加上自己的经验总结出来的,希望曾经的经验能帮到同路人。 本文由 @刘桐同 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。 题图来自Unsplash,基于CC0协议。 该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。 |