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产品运营数据分析的五个步骤

来源:新际网络 发布时间:2021-04-30

  数据分析一般可分为三种类型:


  行业数据分析


  竞争产品数据分析


  自有产品运营数据分析


  三种数据分析的目的也大相径庭。


  行业数据分析和竞争产品数据分析主要用于帮助BRD和MRD写作,了解社会市场和竞争对手,了解整个市场的整体情况和未来发展趋势。


  对自身产品运营数据的分析主要是帮助写周报和月报,开发产品现状,了解平台整体状态。


  同时,干货主要描述如何分析自己产品的运营数据,分析什么,需要哪些关键指标进行分析。


  在数据分析中,通常采取以下步骤:


  目的-数据收集-数据的统计和描述-归纳和总结-建议/改进


  一、数据分析的目的


  数据分析的目的是什么?干货认为就是:你为什么要分析数据,你想通过数据得到什么帮助你论证什么。


  有一次在部门,想修改平台对商家的激励机制。对此,需要搞清楚商家对之前的激励机制是怎样的,有多大的积极性,以后会怎样修改机制,需要多少。


  ——这是我想通过调查数据得到的。


  当公司安排我每周分析平台的数据时,我首先学会了写周报。干货会去查前任负责人输出的文件进行深入学习。


  通过前面的输出文档总结了几个技巧:


  强调数据的重要性(用红色突出显示数据)。


  数据分析得出的重要结论用红色标出。


  如果可以用数据展示结论,就可以用数据展示结论。数据是最可靠的论据。


  分析数据时,指出数据的来源。让读者知道那里的数据是高度可行的?


  第二,数据收集


  在收集数据时,首先要知道要收集哪些关键数据。收集什么样的数据取决于你的目的。


  比如干货君所在的实习公司在做电商直播。在工作日的周报中,需要反映以下指标:


  APP相关数据(新APP下载总量、竞争行业APP情况、汤类应用市场下载数据)


  用户保留率


  平均用户访问时间


  订单数据


  商户订单数据


  直播相关数据(平均受众、直播次数、直播房间转发以及每种直播类型的数据)


  用户注册数量


  用户流失率


  创业型公司没有太多建立自己系统数据库的经验,一般都是找第三方平台外包。因为如果后台需要构建强大的数据,就需要大量的技术来支撑。但是会自行开发一些特殊的数据平台,比如直播数据、订单数据、用户信息等。


  对于初创公司来说,外包可以降低公司的成本,他们会尽量走出去,毕竟是和目前的需求价值挂钩的。


  三.数据的统计和描述


  在进行数据的统计和描述之前,需要了解一些关键数据指标的代表性内容,以及如何进行统计的公式。


  1.添加应用程序下载总量


  这个指标主要是了解各大市场在相应统计时间内的当前平台产品和用户下载量,同时了解各大应用市场的情况。新应用总下载量统计分为Android端和ISO端。


  干货君工作的公司主要使用第三方平台数据监控平台(优盟、腾讯云)进行统计。


  如果你想得到竞争对手的数据,干货为你推荐一个免费平台:ASO100。


  2.用户保留率


  在一段时间内,用户一次性使用本产品。


  比如:7月10日加1000人,7月11日用500人,7月12日400人,7月13日300人,7月14日200人,7月15日100人。所以第10天的留存率是50%,以此类推,如图。


  3.用户的平均使用时间


  对于用户在平台上的停留时间,采用平均算法了解整体使用时间,排出异常使用情况。


  计算方法=所有用户使用时间/总人数之和。


  用户平均使用时间越高,用户对平台的重要性就越高。


  因此,使用时间可以作为用户分类的指标之一。


  4.用户注册数量


  在一定时间内,当前平台的新用户注册。


  5.用户活动


  按照一定的时间,比如15天,如果一个用户启动平台一天,那么它的活动就是1。如果他15天内开始两次,他的活动是2。以此类推,活动越高,对平台的贡献就越高。


  有一次在产品社交群,有人问如何划分用户。干货认为用户的划分主要是基于用户对平台的贡献。


  贡献度可以按照用户使用和支付两个维度来计算,计算的权重基于当前平台情况。


  比如平台比较注重支付,所以支付比例比较高。


  6.用户流失率


  在一个观察期内活跃的用户,如果在下一个观察期内不活跃,则称为流失用户。


  用户流失率=流失用户/用户总数


  通过损失率了解平台的流失情况。


  7.用户回流


  设置三个观察期,回访用户指第一期活跃、第二期迷失、第三期活跃(回访)的用户。


  了解以上公共指标,通过平台获取相应数据,然后用excel整理数据,制作图表。在描述数据图表时,我们总是需要提醒自己为什么会出现这个数据,是什么导致了这个结果的出现,我们需要做哪些改进,针对目前的数据情况,我们提出了哪些意见。


  个案分析


  以小黄车最近举办的“收集全城喽啰”活动为例,通过ASO100获取他们最近的下载量,并描述数据。


  比如这是黄晓车安卓系统的下载情况,活动时间是7月7日到14日。为了让大家更好的了解这次活动对黄晓车新下载的影响,时间段设定为4-18,其他竞争对手(mobike和小榄车)的情况一起分析。


  通过下面的图表,我们可以了解到一些信息:


  1.根据数据的时间段,小黄车正在推出一系列相关的小黄人主题活动。从6月底到7月中旬,开始连续做活动。用户下载基数很大,所以总下载量是其他竞争产品的3倍左右。


  2.从市场整体角度看下图,可以观察到一个有趣的现象:三家公司的下载波动非常相似,虽然小黄车通过活动刺激了他们总下载量的增加,同时竞争对手的下载范围也增加了。如果他们的时间延长,从远处看,他们将呈现一个固定的模式。这就是市场的波动。


  3.从用户的角度看小黄车的数据。在活动的前期和中期,用户下载量呈下降趋势,后期下载量急剧增加。


  据干货君介绍,由于本次活动的时间段为一周,用户在活动的前期和中期都在忙着自己存储喽啰卡。


  当活动持续到后期(小黄车在产品设计上,时刻提醒本次活动结束,时刻更新中奖人数)时,用户有一种紧迫感和渴求感,让很多用户想通过朋友交换获得某张卡,获得7元现金奖励。因此,鼓励用户相互分享和互动,大大增加了活动后期用户的下载量。


  总结:前期相关活动的安排,对本次活动的推广帮助很大。


  随着好友交换功能的设置,用户与好友之间的互动大大增加,从而后期用户的下载量也大大增加。


  活动的设计,包括对获奖者人数和活动时间的提醒,激发了用户的渴望和紧迫感,大大增加了活动的氛围。


  有时由于数据的不完全性,数据分析的结果是有偏差的。


  干货君分析当时小黄车的活动时,看到手里第一个结果,然后误以为下载量减少是因为活动的规则导致活动的早中期,下载量减少。当干货君拿起整个行业的数据图表时,干货君意识到下载量下降的原因更多的是因为整个市场的波动效应。


  不要做井底之蛙,偶尔跳出来看看整体就知道一切都是这样。


  四、归纳总结


  对于总结这一块,干货个人经验并不丰富,干货分享一些总结技巧。


  做周报的时候,需要花费大量的精力在数据整理和描述上。但是很多同事在浏览你的周报的时候,通常只仔细看总结部分,其他很多部分都拿了。毕竟做周报很长,很多同事没多少时间看。


  所以写周报的时候,首先要把总结放在最上面(最显眼的地方);同时,记得把重要的数据和总结点用红色标注出来,让同事快速得到相应的信息点。


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