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  • 本文将围绕运营活动讲讲,如何通过数据分析判断一场运营活动好坏,以及通过数据洞见活动的问题和机会点,为下一次活动提供避坑指南和增长方向。话不多说,直接入正题。一、什么是个好的运营活动?怎么...

    本文将围绕运营活动讲讲,如何通过数据分析判断一场运营活动好坏,以及通过数据洞见活动的问题和机会点,为下一次活动提供避坑指南和增长方向。话不多说,直接入正题。

    一、什么是个好的运营活动?

    怎么样才算是一个好的运营活动?活动目标达成,且达成目标投入的成本是合适的,即投入产出比较高,则可以给出结论这是一个好的运营活动。

    1、判断目标是否达成

    所有数据分析的开始,都是有某一个目标的。运营活动数据分析的开始,也是要回到最初始,我们规划这场活动的目标是什么?

    衡量的关键点是找到量化活动效果的数据指标,也就是大家常说的“第一关键指标”或“北极星指标”。北极星指标指标来源于本次活动的目标,电商促销活动中最常见的目标就是快速卖货带动销售,相应的北极星指标就是GMV(订单金额总和)。

    然后选取合适的对比对象,对比判断北极星指标是否有达成质变。如跟去年同期活动、或者同等量级且定位相似的活动进行对比。

    值得注意的是,因为北极星指标常常会受到多重因素的影响,比如GMV的增长可能并不是运营策略有效,而是大盘流量的自然增长带来的。所以有时候除了看北极星指标,还需要对北极星指标进行拆解,判断拆解后与本次活动核心策略关联最紧密的指标是否也达成了质变。

    2、为达成目标,投入产出比是否合适

    电商活动中常见的投入成本有直接的优惠利益补贴,如红包、优惠券等,以及广告投放、KOL明星合作等。通过这些投入,可带来更多的流量和转化,从而提升售卖GMV。促销活动的最终本质离不开商业价值,投入产出比越高,商业价值也越高,这也解释了为什么促销活动不直接就所有的商品都降价,让消费者以最简单最优惠的方式购买,而要做优惠券、满减等玩法。核心其实就是为了让平台和商家能以尽量少的成本获取最大的价值产出。

    所以在做活动复盘的时候,也得看获取某一个量级的增长,付出了多少的成本,这个成本相比以往或类似活动是否偏高。

    二、怎么通过数据分析找到问题和机会点

    在做数据复盘汇报的时候,常见的情况是,我们算出了北极星指标涨了or迭代,给出了结论活动目标达成or未达成。但是,再往进一步,老板问,是什么原因让北极星指标产生这样的变化的?很多人往往无法肯定的给出确切的回答,这时候就需要对数据进行深入挖掘了。

    1、什么是上卷和下钻分析

    讲具体的深入分析之前,需要先讲讲上卷和下钻分析。数据分析中的上卷和下钻简化一点,其实可以转变为逻辑树里面的“汇总”和“细分”,如把销售总金额拆分为华南、华中、华北等地域来分析就是下钻,把广州、珠海、深圳、东莞等几大城市汇总为珠三角地区来分析就是上卷。随着维度的下钻和上卷,数据会不断细分和汇总,在这个过程中,我们往往能找到问题的根源。

    2、对北极星指标有选择的进行维度下钻分析

    下钻的思路需要遵循从宏观到微观、一层层往下细分的逻辑,但并不代表在每一层都需要对所有的维度的细分数据展现出来。下钻的维度有非常多种,需要基于对业务本身特征和本次活动的策略的了解来判断选用哪些维度来进行下钻,只需要展现最重要的细分数据即可。

    下钻的过程也不局限于固定的1个或者几个维度,往往是多维组合的节点,进行分叉。当进行分叉时,我们往往会选择差别最大的维度进行进一步拆分,若差别不够大,则这个枝桠就不再细分。能够产生显著差别的节点会被保留,并继续细分,直到分不出差别为止。经过这个过程,我们就能找出影响北极星指标变化的因素。

    以下列举一些电商促销活动中常见的下钻分析的维度:

    • 公式拆解
      最常见的公式拆解是GMV=流量*转化率*客单价=UV*UV价值,通过看拆解后的指标对比,找到带来北极星指标涨跌的关键指标。下面的数据案例可看出导致GMV下跌的主要因素是流量UV大幅下降而产生的,下一步,就可以从流量UV进一步下钻分析,看是哪些渠道的流量来源发生了较大幅的下降。

    • 按渠道/流量来源拆解
      渠道即流量来源渠道,常见的如站内自然访问流量、站外微博/微信/头条/网易等投放渠道、裂变分享流量等,可以通过对比每个渠道和整体大盘的数据,找到影响某一指标的关键渠道。若发现某些渠道显著提升/拉低关键指标,则可对这一渠道进一步下钻分析。下图案例中,APP端站内提升了关键指标,微博渠道则拉低了关键指标。

    • 按终端拆解
      常见终端拆分如IOS/Android、APP/M/PC/小程序、使用设备机型等,通过对比不同端对整体大盘的贡献及不同端各数据指标的横向对比,可找出影响某一指标的关键端。下图案例中,APP端-IOS提升了关键指标,M端则拉低了关键指标。

    • 按时间/时期拆解
      电商活动中经常会分时间节奏来进行不同的促销打法,常见的如预热/高潮/返场,如果有这样的分时期的策略,则可按时期进行数据拆解对比,找到某数据指标下显著高/低的时期。

      除了时期外,按时间序列维度(月、周、天或小时)来进行分析,找到影响关键指标的特殊时间点,然后去复盘该时间点在投放的流量质量、分时的运营策略、选品、页面设计等角度是否有什么差异,排查影响关键指标的可能因素。

    • 按业务/品类拆解

      此维度往往是偏运营/采销视角的,关注的是某业务/品类对关键指标的产出,需要结合具体的选品盘品策略来分析是否有效。当品类数量较多时,可以参考下图的帕累托模型来观测数据。观测的主要点为结合各品类的盘品量级和曝光量,判断改品类是否有带来相应的售卖产出,若偏低或偏高都值得特别关注,后续可以据此做备货和曝光量的策略优化。

    • 按功能模块拆解
      此维度跟页面设计关联性最强,涉及到页面内容框架的安排与具体每个模块的功能&信息呈现。可以围绕北极星指标或其拆解指标观察各个模块(楼层)对指标的贡献情况,对于位置靠前曝光量大但贡献低的(投入产出低)、以及位置靠后但贡献相对高(投入产出高)的可以特别关注,进一步挖掘原因。

    • 按用户人群拆解
      常规的人群分类有按人口学信息分类的诸如性别、年龄、婚姻、所在地域,以及新老用户等。值得特别关注的是,有些活动会进行更精细化的用户分群运营,如按照银发族、Z时代、小镇青年等具有特殊特征的人群做差异化策略。

      具体要选哪一种人群维度来下钻,首要的参考因素是活动策略里面有没有针对这个维度进行差异化运营,前面提到的策略里面就有按用户分群进行精细化运营的,就一定要按此维度下钻看每种人群策略是否有效,是否有带来北极星指标的增长。其次是该维度下的人群数据差异是否足够大,我们后续是否有资源在此维度上进行发力,如某活动中女性用户占比显著高,但贡献的GMV却显著低,我们就可以尝试对女性用户进行进一步下钻分析,判断我们是否能利用现有资源进行提升女性人群的售卖转化。

      人群下钻的方式可以更加精细(需要有足够的数据源支撑),除了直接对比不同人群间的核心指标以外,还可以针对某类人群进行前后链路的行为路径漏斗、购买偏好等特征进行分析,以及结合用研定性调研,挖掘该类人群可能遇到的问题以及后续可进一步撬动的机会点。

    3、还可围绕关键维度,结合其他维度进行交叉分析

    完成多维度的下钻分析之后,针对特别重要的某几个维度,还可以尝试进行多维交叉分析。例如,将用户性别和渠道交叉,可能会发现微信端的男女用户跟微博渠道的男女用户差异,将品类和时期交叉,可能会发现不同时期更适合不同特性的品类爆发。

    但需要有个预期,此步目前实际操作上可能会难度较大。一方面,对数据提取和处理层面要求较高,需要获得专业的数据分析师投入较多精力来支持;另一方面,对交叉对象的判断需要有足够的业务敏感度和行业经验,对现状先有一轮深度的思考,洞察/推断到一些迹象表明某两个因素之间极有可能是有关联的。不然有可能出现花了大量的时间和资源进行交叉分析,但得不出有实际价值的结论。

    4、过程指标也不可忽视

    • 为什么要看过程指标
      数据指标可以分成结果指标和过程指标。过程指标是产生某结果的中间过程环节的衡量。结果指标往往是从活动的商业目标中来,用于衡量有没有达到商业目标,更多的是在某个阶段结束后,进行数据复盘用。如促销活动中,销售额、订单量是结果指标,带来这些订单的一层层的访问流量、点击量、加购量、支付成功量是过程指标。

      但在日常的数据追踪中,更有价值的事情是根据当前的数据情况,及时做出调整,以保证结果指标达到预期。这时候过程指标就更重要了,因为结果指标只是结果,但过程指标可以追踪到细化的问题环节,指导该环节的优化,带来结果指标的提升。

    • 怎么找到过程指标
      过程指标可以从项目执行的响应关系、以及用户的触点路径里面归纳出来。例如在一场大促活动中,会涉及到活动页面规划、采销盘品、市场宣传投放、用户了解活动到下单支付、物流配送、客服服务等诸多环节,把整个活动各利益相关人和行动事项按时间序列梳理处理,就可以从中挑出跟自己所处角色强相关的环节以及其对应的过程指标。

    • 怎么用过程指标

      过程指标最重要的用法是实时追踪监控,判断其健康程度。判断标准可以是该业务同时期的数据规律是怎样的,目前进展的阶段低于还是高于常规情况,并据此作出策略决断。例如,以往618呈现的规律是6月1日凌晨有一波流量的爆发,但是本次爆发得不明显,就要排查本次的各渠道的投放是否有正常进行,是否需要及时加大预算投入。

    5、对细化的具体策略做验证

    此步骤是每个数据分析都必须可少的环节,相对来说会更简单直接一些,主要的思路可以参考之前的数据系列文章中介绍过的OSM(目标-策略-验证)模型,根据现象选取合适的衡量指标,然后进行策略前后的数据对比分析。具体就不过多赘述了。

    三、几个需要避免的点

    1.一切数据都来源于数据库,对其他数据无视(外部数据、调研等)

    数据库中的数据很多时候并不能反应所有的量化需求,比如用户在这次活动中下单了,但他的购物体验是好是坏、以后是否还愿意继续参与此类活动等问题、跟友商相比感觉如何,此类问题更适合的方式是找到典型用户来进行深度的访谈或做广泛的问卷调查。

    2. 不加选择的进行数据分析

    数据分析的角度有非常多种,不同的分析角度适合不同的分析目标,应该围绕目标问题去选择合适的分析维度,而不是照本宣科按模板把所有的都跑一遍。且有些环节无法得到高质量的数据,有时就需要做出决断,宁愿不做此方面的分析,避免因为不准确的数据导致错误的决策。

    3. 先有目标结果,再进行数据分析,报喜不报忧(仅为了汇报)

    在某些汇报的场景下,为了方便上级快速get结论,往往不会把详细的分析过程和细节展示,而是挑重点结论出来形成报告。作为汇报人,常常会不自觉的报喜不报忧,优先展示好的业绩,忽略或跳过一些复杂难以阐述的问题。长此以往,可能自己也会被说服,对存在的问题不予以重视。

    4. 数据并不能解答所有的问题,对业务的理解和思考有时更重要(研究业务本质问题比研究KPI指标更重要)

    在绝大多数的数据分析场景下,KPI数据往往是所有人关注的重中之重,一旦出现下降,就会通过维度的不断下钻,定位问题数据环节。这时候,从KPI视角来考虑,就会去思考怎么去解决问题环节让KPI提升,然后工作就到此结束了。这种模式带来的弊端,会让人过于迷信数据在思考上偷懒,做的都是亡羊补牢而不是未雨绸缪的事情。

    有些时候数据问题背后的问题并不能单纯靠现状数值来解释,而需要人跳出现状,看行业发展、研究市场动向、理解用户心理来洞察。所以,看数据之外,每个人都需要有留有思考探索业务本质问题的时间。

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  • 我们知道,良好的数据分析能力是成为电商运营人的核心竞争力之一。那在实际电商运营场景中,到底在用什么数据,什么分析? 电商的本质是零售,核心目标是成交,三要素是用户、商品和场景。用户、商品和场景组合...

    我们知道,良好的数据分析能力是成为电商运营人的核心竞争力之一。那在实际电商运营场景中,到底在用什么数据,做什么分析?

    电商的本质是零售,核心目标是成交,三要素是用户、商品和场景。用户、商品和场景组合起来产生的问题,就是我们进行电商数据分析时的重要方向。

    但不同的发展阶段,不同的角色面对的问题可能是不同的。比如整个品牌总部的问题可能是全平台店铺的价格管控,天猫品牌店铺的店长的问题可能是如何提升本店铺运营能力,淘宝企业店铺的问题可能是如何进行选品。针对于我们普通店铺来说,可能想要分出来,这个几乎不可能,主要原因是基于成本的关系。

    前段时间采集了八十几万电商的评论数据,想要结合自己的经验去做分析,但是效果不是特别理想,感觉用处不大
    不知道大神们,你们结合你们以往的经验有什么好的建议呢

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  • 在确立了所述的要求以后,挑选出色的自助建站系统能够节约店家成本费、時间,并且可以满足店家对商城系统的积分制管理、顾客服务沟通交流管理方法、VIP管理方法、货品的分销商、产品销售数据分析平台、三方支付平台...

    建网站商城系统一定要高度重视这2项指标值,不然追悔莫及

    电子商务销售市场能够说成一日千里,传统式店家从低订单信息,低客流量,低转换率吃尽苦头。扭曲这一局势,店家应用了折扣、营销各种各样主题活动,依然看不到有起色。应对别的店家网上火爆的情景,自身货品却推积在库房,店家转型发展是位数但是一根稻草。要建网站商城系统,却对商城系统一无所知,還是要想象一下电子商务专业知识。今日,给大伙儿共享下,建网站商城系统要高度重视的指标值。

    建网站商城系统必须留意哪些?

    网上商城系统是传统式店家转型发展的关键方式,启用网上商城系统,能够存留客户,降低企业营销推广成本费。它是平稳的销售渠道,协助店家扩张互联网销售市场,进而创建更大的市场占有率。而现如今较为时兴的建网站商城系统有着连锁加盟,分销商等经营体系管理。应对如潮般不断涌现的电子商务,店家转型发展网上发展趋势不可避免。店家建网站商城系统,必须确立本身的要求。关键留意的层面包含,网址的室内设计风格、网页页面文案策划,网站后台管理作用这些。在确立了所述的要求以后,挑选出色的自助建站系统能够节约店家成本费、時间,并且可以满足店家对商城系统的积分制管理、顾客服务沟通交流管理方法、VIP管理方法、货品的分销商、产品销售数据分析平台、三方支付平台这些要求。

    建网站商城系统一定要高度重视的指标值

    在▷建网站商城系统◁的情况下,早期设计构思就应当重视2个指标值,一旦不重视这两项指标值,将会对自身的网上方式造成史无前例的损害。其中一个指标值是用户数,建网站的目地是吸引客户,吸引住客户,即便是网上方案策划各种主题活动、引流全是以便让总流量做到猛增,在网站设计的情况下,这一指标值应当在头等大事。此外一个指标值,则是客户的停留时间,客户在网址上停留时间越长,则网址保持的买卖就会越大,其转换率也就会越高。因而,新建站商城系统的情况下,大多数店家全是以这2个指标值做为关键指标值,进行要求、设计构思、产品研发、经营的。

    但是,要想做到扩张销售市场,创建合适自身公司发展的商城系统,除开必须认识自己的要求,重视上边2个指标值。对绝大多数的中小企业而言,挑选第三方平台产品研发也十分关键。阅历丰富,技术性整体实力雄厚的产品研发服务平台,能节约店家的成本费,在这里网友推荐凡科商城系统,它是一个技术专业的建网站商城系统服务平台,考虑店家各种各样建站网上商城系统的必须。想要建网站商城系统实际必须留意的事宜,不错是资询凡科商城系统,终究其有着丰富多彩的建网站工作经验。

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  • 如何进行产品运营数据分析

    千次阅读 2019-07-02 14:11:37
    做运营同样如此,运营人离不开数据,产品运营数据分析对于做好运营来说非常重要,根据海盗模型AARRR产品增长模型,可以将产品运营数据分析中的指标分为五大类:拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标、传播指标。...

    互联网行业中,最需要的就是行业大数据分析,要想做好大数据分析,就要不断的积累经验和不断的学习新知识,这样才能为做好数据做充足的准备。做运营同样如此,运营人离不开数据,产品运营数据分析对于做好运营来说非常重要,根据海盗模型AARRR产品增长模型,可以将产品运营数据分析中的指标分为五大类:拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标、传播指标。
    产品运营
    拉新指标

    运营通过渠道投放让“用户”接触到产品,当“用户”觉得产品不错就会去下载它,打开产品发现里边的内容蛮适合自己,“用户”就会注册产品,最终成为产品真正的用户。

    (1)浏览量:俗称曝光量,指的是产品的推广信息在朋友圈、搜索引擎、应用商店等渠道渠道中被多少用户看到。与浏览量相对应的是点击量,它们俩的比例在业内有一个专业词汇CTR(CRT=点击量浏览量),很多广告平台会用CTR来评估广告质量;

    (2)下载量:指的是App的安装次数,是衡量拉新效果的结果指标;

    (3)新增用户:下载并不是意味着就是用户,如果某个“用户”只下载了并没有注册,那它就是一个无效的用户。对于用户的界定,每个产品是不一样的,大部分的产品是用户注册了App,就被定义为用户了;

    (4)获取成本;用户获取必然涉及成本,而这是运营新手最容易忽略的。目前常见的成本的计算方式有CPM(千次曝光成本)、CPC(单次点击成本)、CPA(单次获客成本)。

    活跃指标

    相比于下载量和用户量而言,在人口红利消失后,大家开始更关注实实在在的东西了–你到底有多少活跃用户。

    (1)活跃用户数:DAU指的是日活跃用户数量,指的是在24小时内活跃用户的总量;

    (2)活跃率:活跃用户数衡量的是产品的市场体量,活跃率看的则是产品的健康;

    (3)在线时长:不同产品类型的访问时长不同,社交肯定长于工具类产品,内容平台肯定长于金融理财等;

    (4)启动次数:它体现的是用户的使用频率,用户的日均启动次数越多,说明用户对产品的依赖性越高,活跃度也就越好。

    (5)页面浏览量:PV(PageView)是页面浏览量,UV(UniqueVisitor)是一定时间内访问网页的人数,用户在网页的一次访问请求可以看作一个PV,用户看了十个网页,则PV为10。

    留存指标

    如果说活跃数和活跃率是产品的市场大小和健康程度的话,那么用户留存衡量产品是否产品能够可持续发展,如果你是早期产品就更应该关注是留存指标了。

    (1)用户留存率:留存率=留存用户当初的总用户量;

    (2)用户流失率:流失率在一定程度能预测产品的发展,如果产品某阶段有用户10万,月流失率为20%,简单推测,5个月后产品将失去所有的用户。

    转化指标

    对运营而言,拉新和活跃、留存都只是手段,最终衡量你工作业绩的是你手上掌握了多少有价值的用户。

    (1)GMV:它是一个虚荣指标,只要用户下单,生成订单号,便可以算在GMV里,不管用户是否真的购买了,京东在双十一对外发布的战报是GMV;

    (2)成交额:成交金额指的是用户付款的实际流水,是用户购买后的消费金额;

    (3)销售收入:它指的是成交金额减去退款后剩余的金额;

    (4)付费用户量:在产品里边产生过交易行为的用户总量,同活跃用户一样,交易用户也可以区分为首单用户(第一次消费),忠诚消费用户(持续购买的用户),流失消费用户(流失后又回来的用户)等。

    (5)ARPU:ARPPU=总收入÷收费用户数

    (6)复购率:和新增用户一样,获得一个新付费用户的成本已经高于维护熟客的成本。复购率更多用在整体的重复购买次数统计:单位时间内,消费两次以上的用户数占购买总用户数。

    传播指标

    现在产品都会内嵌分享功能,对内容型平台或者依赖传播做增长的产品,对病毒式增长的衡量就会变的至关重要。

    (1)病毒K因子:K因子大于1时,每位用户能至少能带来一个新用户,用户量会像滚雪球般变大,最终达成自传播;

    (2)传播周期:传播周期指的是用户完成从传播到转化新用户所需要的时间,通常传播周期越短,意味着用户裂变传播的效果越好。

    在未来,想要做好产品运营数据分析,一定要多了解这相关的指标,只要这样,才能更深入的做出行业数据。

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如何做运营数据分析