產(chǎn)品運營必讀：數(shù)據(jù)驅(qū)動運營之庖丁解牛六式

本文為受邀參加“騰訊移動分析產(chǎn)品測評大賽”之參賽文，非付費槍文，干貨居多，案例均針對一款記賬APP，騰訊移動分析（MTA）以下簡稱MTA。

庖丁解牛之第一式：宏觀了解

即數(shù)據(jù)概覽中：實時數(shù)據(jù)和歷史趨勢功能

1、實時數(shù)據(jù)：這里主要給運營人每日例行工作中進行的實時數(shù)據(jù)監(jiān)控，此處沒有特別要說的。

亮點：

①活躍賬號數(shù)。此功能在后面也多次出現(xiàn)，算是MTA的特色，官方介紹如下：

“通過賬號統(tǒng)計，可以實現(xiàn)對多種賬號應(yīng)用系統(tǒng)的統(tǒng)計，如微信/qq/微博等賬號分類及統(tǒng)計，統(tǒng)計數(shù)據(jù)指標含新增賬號、活躍賬號等，相對于設(shè)備維度統(tǒng)計，可以幫助開發(fā)者更貼合業(yè)務(wù)統(tǒng)計用戶注冊以及登錄情況。

支持統(tǒng)計的賬號分類如下：1/通用賬號：手機號、郵箱2/第三方賬號1）國內(nèi)：QQ號、微信openid、QQ openid、新浪微博、支付寶、淘寶、豆瓣、百度、京東、釘釘、小米；2）國外：facebook、twitter、google、linkin、line、instagram、3/游客模式、4/自定義”

還是很強大的。

②利用指標切換重疊實現(xiàn)數(shù)據(jù)多維交叉分析。每一張報表都可以篩選版本和渠道、用戶群，數(shù)據(jù)挖掘中可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)多維交叉分析。

不足：①沒有時段對比功能②沒有數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能 ③指標不能自定義

2、歷史趨勢：這里是運營人復(fù)盤和系統(tǒng)分析的根據(jù)地，把數(shù)據(jù)驅(qū)動運營看做庖丁解牛的話，這里就是告訴你這頭牛的種類、身高、體重、健康、飲食、習(xí)性及身體結(jié)構(gòu)。

亮點：如圖所示，

• 1、可按自定義用戶群篩選；
• 2、可以按活躍賬號篩選；
• 3、新增用戶（含重復(fù)安裝）

篩選：“為更準確的幫您描述新增用戶，我們將逐步移除包含重復(fù)安裝的新增用戶指標，歷史卸載但當日回流安裝激活的用戶將不會被計入當日新增用戶?！?、異常波動提醒及添加看板功能（MTA每處都可隨手添加到看板）。

不足：①指標不能自定義②日期選擇長周期翻頁上有點費勁

應(yīng)用：

① 通過累計用戶可以清晰看到項目啟動點為2016年8月12日，從官方AppStore更新日志上看也吻合

②從2017年1月中到2017年4月10日之間，產(chǎn)品無論是從新增用戶還是到活躍用戶都仿佛進入了停擺期

因為是本次主要為MTA做Demo分析，所以具體原因無從知曉，從官方AppStore更新日志上看此期間基本還在正常維護。猜測一個是春節(jié)因素，一個更可能是此期間官方出現(xiàn)了較大bug或服務(wù)器停擺。

③增長峰值點，一個還項目剛上線的一波拉新高峰，再就是停擺期后二次啟動的高峰

從日活來看，4月二次啟動后的活躍用戶數(shù)幾乎等于新增數(shù)量之和，也就是說經(jīng)歷了4個多月的停擺，產(chǎn)品幾乎從0開始重新啟動。每次增長峰值背后都值得運營同學(xué)進行專項復(fù)盤，結(jié)合后面的其他招式，可以很好的總結(jié)提升。

庖丁解牛之第二式：用戶拉新

作為一名運營人，拉新自然是下刀第一步。MTA在傳統(tǒng)的“版本/渠道分析”上做的中規(guī)中矩，比較有特色的是“安裝來源分析”，官方甚至拿出頂部導(dǎo)航“廣告監(jiān)測”來突出此處。

“安裝來源分析是騰訊移動分析推出的增值服務(wù)，可以幫助產(chǎn)品和運營人員：推廣效果監(jiān)控：推廣效果實時反饋，洞察快人一步；自定義投放計劃，自由配置渠道，同時支持多種推廣渠道，方便匯總統(tǒng)計；渠道安裝對比：基于設(shè)備ID追蹤，全鏈路監(jiān)測，方便對比不同渠道效果；支持多種落地方式，無論是從軟件市場下載還是落地H5頁面，均可精準統(tǒng)計。”

不管對于免費推廣還是付費推廣，渠道效果監(jiān)控都是運營很重要的工作，特別是在“增長黑客”流行的年代，每一份ROI背后都是運營人拿血（lian）淚（mian）付出的結(jié)果。

亮點：依靠著騰訊大數(shù)據(jù)以及廣點通的強大背景，在常規(guī)給了運營人拉新渠道、版本分析之外，更可以通過用戶行為路徑進行埋點、監(jiān)測，自定義事件組合后結(jié)合用戶屬性圈定“超級用戶”。同時一建方便的導(dǎo)出到廣點通等渠道平臺，實現(xiàn)拉新中從選取->投放->監(jiān)控->數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)。

應(yīng)用：本次分析案例中渠道太多單一，ios只有AppStore，安卓只有應(yīng)用寶，現(xiàn)實中的大部分運營人渠道肯定是越多越好，特別是安卓版，可以用第三方平臺一鍵批量上架。另外，針對一款定位于“信貸”行業(yè)的App來說，沒有買量、換量的行為我只能理解為大廠思維。

庖丁解牛之第三式：用戶分群

一直在說，運營要注意搭建用戶成長體系和激勵體系，前期是要了解你的用戶，對不同用戶進行分層。MTA的用戶分群功能是這次我體驗中印象最深之一，作為一款金融行業(yè)產(chǎn)品，對用戶按照一定條件進行區(qū)分處理，找到未來運營的高凈值用戶即“超級用戶”是能否完成轉(zhuǎn)化（ARPU）的關(guān)鍵步驟。通過結(jié)合埋點、自定義事件及用戶畫像，可以實現(xiàn)精準用戶分群

應(yīng)用：下圖是我為這款產(chǎn)品做的一個“高消費人群”的用戶分群條件：

首先圈定了在某個階段活躍的用戶，用戶屬性通過“等級”、“消費能力”兩個維度的篩選、加上設(shè)備屬性高尖端（姑且讓我認為這樣的人一般不差錢）最后最重要的加上一個自定義事件：即在這個周期內(nèi)通過埋點按鈕“在線購買理財產(chǎn)品”四大條件交集后，找到活躍的、有一定忠誠度、有消費能力且有消費動機（購買理財）的“高消費人群”。

對于這樣的潛在“超級用戶”，應(yīng)該放到用戶運營最優(yōu)先級，包括不僅限于：誘導(dǎo)分享、定向活動推送、活動邀請等。對于這樣的用戶，就是充分利用運營手段，把LTV（生命周期價值）做到最大，同時利用他們的自傳播（Refer）低成本拉新。傳播學(xué)中，K=每個用戶向他的朋友們發(fā)出的邀請的數(shù)量*接收到邀請的人轉(zhuǎn)化為新用戶的轉(zhuǎn)化率，通過營銷方式結(jié)合，當k>1時，用戶群就會象滾雪球一樣增大?？梢葬槍ι厦婧Y選出來的“高消費人群”發(fā)送充值優(yōu)惠券、積分兌獎、邀請朋友得紅包、轉(zhuǎn)發(fā)朋友圈送禮品等來實現(xiàn)傳播裂變。

亮點：另外，特別值得一提的是：在用戶運營中的“流失與回流”，MTA很貼心的新增了流失人群分析利器，可以一鍵生成流失用戶群及回流用戶群，分析群體畫像，將用戶群導(dǎo)出拉回等，非常方便。如下圖：

點擊某一日的回流用戶后：

系統(tǒng)已把相關(guān)選取條件自動匹配，一鍵即可把回流用戶保存為特定用戶群，配合后期定向運營活動。例如針對這部分流失用戶做召回處理，做push推送、EDM郵件、短信通知、優(yōu)惠券發(fā)送等。

庖丁解牛之第四式：了解用戶

用戶拉新進來，分群后，你怎么了解你的用戶？

1、 用戶畫像：了解你的用戶屬性，包括基本屬性和設(shè)備屬性，這塊沒什么要說的，拼的就是裝機量和數(shù)據(jù)庫，騰訊在這方面應(yīng)該有優(yōu)勢。官方如此說的“不同的平臺最全覆蓋的精準用戶畫像，懂你的用戶騰訊擁有億級用戶數(shù)據(jù)，最精準地提供用戶的興趣，行為，購買力，性別，年齡，職業(yè)，學(xué)歷等信息，真正做到基于用戶數(shù)據(jù)，制定產(chǎn)品和運營的策略?！?。

2、 用戶數(shù)據(jù)：包括活躍度、活躍天數(shù)、留存率、流失與回流、使用時段、用戶構(gòu)成等。這里引用朋友張?zhí)怼皠e局限于意義上的“活躍”不同的公司也會用不同的方式來定義它們的活躍用戶，比如：登錄賬戶或打開應(yīng)用的注冊用戶；至少關(guān)注30個其他用戶，并且至少有一個關(guān)注者的注冊用戶；日均登錄時長大于5分鐘，且周均打開頻次在10次以上的注冊用戶；有過消費行為且購物車還有商品的用戶”

3、用戶行為：使用頻率、頁面訪問、頁面路徑及來源等，這些都是最基本了解用戶行為的維度。不過如果要精細化運營，就得用上自定義事件，甚至配合漏斗分析法了。自定義事件分析，可實現(xiàn)埋點追蹤用戶行為，如按鈕點擊次數(shù)等，

亮點：上文提到的用戶分群調(diào)用的自定義事件如圖所示，不過這里要說的是MTA的可視化埋點這個功能，“通過管理臺快速埋點、跳過代碼部署和發(fā)版，節(jié)省人力和時間，大大提高效率”，雖說行內(nèi)對這個功能有存在不太精準的說法，不過能免費提供也算是亮點了。

庖丁解牛之第五式：轉(zhuǎn)化分析

做了這么多，最終目的就是為了轉(zhuǎn)化（Revenue），一般用的比較多的就是漏斗分析法。“業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化分析利器，結(jié)合業(yè)務(wù)流程，識別關(guān)鍵步驟（自定義事件），利用漏斗模型分析每一步的流失與轉(zhuǎn)化”。

用來分析從潛在用戶到超級用戶這個過程中用戶數(shù)量的變化趨勢和比例，從而尋找到優(yōu)化方案，漏斗顯示最終轉(zhuǎn)化率與每步之間轉(zhuǎn)化率，同時通過趨勢、對比、下鉆分析進行分析，這個方法被普遍用于產(chǎn)品各個關(guān)鍵流程得分析中。如圖所示，官方介紹漏斗模型時用的案例：

從進入網(wǎng)站->瀏覽商品->購買按鈕點擊量和最終購買成功的轉(zhuǎn)化率，我們通過這樣的漏斗模型就可以找出哪個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率最低，同時和行內(nèi)標準值進行對比，沒有達到的，要去分析具體原因在哪里，再去針對性的優(yōu)化和改善。

應(yīng)用：老付有次在對一款家居后APP做漏斗分析的時候，發(fā)現(xiàn)從首頁到訂單中心的轉(zhuǎn)化率有80%，但是從訂單中心到最終下單竟然只有5%，最后通過給訂單中心做分步驟埋點，發(fā)現(xiàn)是在進入訂單中心后，缺乏當前步驟的提醒，落地頁的UI設(shè)計和在線傳圖的UE也有問題，對比競品和做A/B測試后，最終轉(zhuǎn)化率提升幾倍。

亮點：這里要多提一點的就是，MTA為了配合業(yè)務(wù)分析，推出行業(yè)業(yè)務(wù)分析功能：

庖丁解牛之第六式：質(zhì)量控制

做了這么多，最后一招就是要通過數(shù)據(jù)監(jiān)控達到產(chǎn)品的質(zhì)量控制。做運營的，最怕的就是“后院起火”。MTA在常規(guī)“錯誤監(jiān)控”“實時調(diào)試”外，也有一些亮點：
亮點：移動報表，支持通過MTA公眾號直接查看所屬應(yīng)用的各種數(shù)據(jù)與分析報表1. 通過掃描二維碼實現(xiàn)綁定，綁定快速，解綁方便；2. 微信與QQ帳號一對一綁定，權(quán)限統(tǒng)3. 報表種類豐富，從實時數(shù)據(jù)到歷史趨勢，從自定義事件到用戶畫像全面覆蓋；

此外用戶反饋、指標波動提醒以及反作弊分析當屬眼前一亮：

總結(jié)：在超級用戶時代，在流量紅利消失的互聯(lián)網(wǎng)下半場，我們應(yīng)該更注重通過數(shù)據(jù)洞察用戶需求、研究用戶行為，做好用戶留存和轉(zhuǎn)化，提升用戶LTV。

我們正在經(jīng)歷從粗放式運營到精細化運營、重流量到重LTV、想辦法讓用戶來到想辦法不讓用戶走、用戶只是訪客到和用戶做朋友。

通過數(shù)據(jù)規(guī)劃（運營目標指標化、可量化）、采集（通過代碼埋點或無埋點采集用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、用戶屬性、用戶來源、用戶行為等數(shù)據(jù)）、建模（根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)劃，對采集到的數(shù)據(jù)進行建模）、分析（對數(shù)據(jù)進行多維度交叉、行為事件、轉(zhuǎn)化漏斗、留存回訪等分析）指導(dǎo)運營決策、驅(qū)動運營行動執(zhí)行、達成目標。

獨學(xué)而無友,則孤陋而寡聞。

文：老付說運營（laofu027）

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