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当我们完成了一款产品的上线后,接下来就要把它推向市场和用户了。在大量推广中会产生不少数据,通过运营这些数据我们可以获得反馈对产品开展迭代和优化工作。
那要分析什么指标?分析数据的时候又怎么获得数据?我们可以把所有的工作都称之为数据运营。一共包含4个部分,分别如下。
数据运营会包含数据采集、数据收集、数据分析、数据建议。而数据采集和数据收集其实是应该分成2部分
数据采集主要是指系统化的数据获取,比如通过埋点、日志、爬虫实现的数据采集,提前设置好的规则实现数据采集。数据包含了数据需求收集、人工获取2个途径。
比如在电商运营里,运营需要看到运营活动下的订单数量和营收数,针对单次活动的数据采集需求和日常的数据采集是不一样的。需要单独挑选时间、日期。
于是我们将数据分为2类
分别是产品功能的数据、和业务数据2个纬度。
围绕刚需,我们将每个指标都定义为简单好计算。其产品功能下的核心数据有
页面浏览量
页面被浏览的次数总和,如统计网站或页面时,只是网站或页面的被浏览总次数。
独立访客数
UV一句浏览器cookie表示方可,对所有方可按统计根据排重处理后数量
唯一页面访问数
UPV ,页面的唯一访问次数,比如一个访问次数内该页面被浏览多次,该页面UPV只记一次
跳出次数
bounces,进入网站后,只访问一页,没有后续访问的访问次数
离开次数
也称推出次数,访问者从当前页面进入网站后没有后续访问的被记录为一次跳出次数。
平均访问深度
平均每次访问所浏览的页面数量,页面浏览量/访问次数
页面平均停留时长
average time on page,平均每个页面的访问时长,全站的停留时间总和/全站页面浏览量。
有效访问次
有效次=访次-跳出次数
退出率
退出次数/访次*100%
跳出率
跳出次数/访次*100%
新增用户
历史上第一次启动应用的用户,需要按照设备号进行去重
启动次数
在规定时间段内,用户打开应用的次数。“一次启动”是指用户从打开APP开始,到退出APP为止。一次启动过程中可能浏览多个页面
日 周 月 年活跃用户数
在规定的时间范围内,启动过应用的用户数,需要按照设备号去重。活跃用户指平台定义的活跃用户数
活跃度
活跃用户数/总用户数*100%
留存用户数
规定时间段(T1)内新增用户中,再经过一段时间(T2),仍然使用程序的用户,其中T2- T1是时间段区间
次日留存率
根据统计日期1天前新增用户到统计日期仍在访问的留存用户数)/(据统计日期1天前新增用户数*100%)对应的还有7日、15日留存率
新注册用户
通过应用注册的用户数
单次使用时长
用户在应用程序上所停留的时间,主要分为平均使用时长、单次使用时长,平均使用时长是某一段时间内所有用户的全部访问时间的平均值。
平均使用时长
全部用户的日使用时长/总活跃用户数;也有全部用户的使用时长/总用户数
使用间隔
同一用户相邻两次启动应用的时间间隔。
平均访问深度
我们将用户在一次启动应用过程中所达到的页面累计数量视为用户的访问深度。
通用的业务数据是无论在什么行业、什么业务都需要的
会员新增率
统计时间周期内新增会员数/会员总数*100%
会员复购率
会员复购下单成功数/会员总数
会员流失率
会员到期后在某段时间内不再续费数/会员总数*100%
会员留存率
1-会员流失率
活跃会员
会员登录使用产品符合活跃用户数/总会员数
SKu销售占比
每个商品销售数量/总的商品销售数量*100%
销售转化指标
单个商品下单数量/用户总注册人数*100%
引入订单转化率
引入订单量/UV *100%
引入订单金额转化率
引入订单金额/UV*100%
UV价值
有效订单优惠后金额/UV
上面的数据采集成本也是极低的。并不需要复杂的开发技术手段和硬件要求,只要开发人员前期埋点基于上面指标计算规则就可以输出这类数据。
用在广告投放、对外推广场景下。
UTM一共有5个参数,3个必填参数、2个可选参数,详细的如下:
utm_source、utm_medium、utm_campaign是必填参数,utm_term和utm_content是可选参数。
source:标注搜索引擎和其他来源
medium:具体媒介,比如是电子邮件还是单击
utm:用户付费搜索,展示广告的关键词
结合时间周期、地域、不同渠道来筛选用户细化问题。对比一个单指标是没有意义的,需要多个维度
主要依照AARRR模型,通过观察用户的入口到出口转化过程。分析转化过程流失分析的关键问题
伴随用户体量的增长,不断针对不同类型的用户,找到性价比最优的转化、成长路径、再施加引导激励。对积累的用户留存数量进行分析
基于SIKT模型梳理用户标签。基于用户场景、达成的指标、用户行动、标签来建立用户地域、年龄、喜好的用户画像数据。比如在用户调研阶段,产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异,汇成不同的虚拟用户。方便进行用户细分、精准营销
热力图通过记录用户在网站和APP的点击与浏览行为,通过热力图的形式展现出来,热力图就是将用户行为进行可视化展示。热力图通过可视化的效果呈现,帮助产品设计深入分析用户对内容以及功能的访问情况、操作习惯和行为偏好。理解用户产品访问偏好
真得ABTest我们的目的主要聚焦在2个
第一个是判断哪个更好:
比如2个不同产品交互设计表现方式,针对同一个功能。究竟是A还是B更好,如果资源允许的情况下,我们需要实验判断。
第二个是收益数据的量化:
比如功能涉及到的订单转化、直接现金收益则需要通过AB test进行判断。
上面的数据运营方法,可以总结为4点特点拆分了,包含了下面4个数据维度。
· 刚需:核心数据采集
· 容易懂:数据阅读理解度低,却反映业务效果
· 高效:数据采集门槛低,数据生成规则简单
· 低成本:数据采集成本低、同时数据运营易用
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8)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪;
9)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序;
10)侮辱或者诽谤他人,侵害他人名誉、隐私和其他合法权益;
11)通过网络以文字、图片、音视频等形式,对未成年人实施侮辱、诽谤、威胁或者恶意损害未成年人形象进行网络欺凌的;
12)危害未成年人身心健康的;
13)含有法律、行政法规禁止的其他内容;
2. 不友善:不尊重用户及其所贡献内容的信息或行为。主要表现为:
1)轻蔑:贬低、轻视他人及其劳动成果;
2)诽谤:捏造、散布虚假事实,损害他人名誉;
3)嘲讽:以比喻、夸张、侮辱性的手法对他人或其行为进行揭露或描述,以此来激怒他人;
4)挑衅:以不友好的方式激怒他人,意图使对方对自己的言论作出回应,蓄意制造事端;
5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
6)谩骂:以不文明的语言对他人进行负面评价;
7)歧视:煽动人群歧视、地域歧视等,针对他人的民族、种族、宗教、性取向、性别、年龄、地域、生理特征等身份或者归类的攻击;
8)威胁:许诺以不良的后果来迫使他人服从自己的意志;
3. 发布垃圾广告信息:以推广曝光为目的,发布影响用户体验、扰乱本网站秩序的内容,或进行相关行为。主要表现为:
1)多次发布包含售卖产品、提供服务、宣传推广内容的垃圾广告。包括但不限于以下几种形式:
2)单个帐号多次发布包含垃圾广告的内容;
3)多个广告帐号互相配合发布、传播包含垃圾广告的内容;
4)多次发布包含欺骗性外链的内容,如未注明的淘宝客链接、跳转网站等,诱骗用户点击链接
5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光;
6)购买或出售帐号之间虚假地互动,发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
7)发布包含欺骗性的恶意营销内容,如通过伪造经历、冒充他人等方式进行恶意营销;
8)使用特殊符号、图片等方式规避垃圾广告内容审核的广告内容。
4. 色情低俗信息,主要表现为:
1)包含自己或他人性经验的细节描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、两性笑话的低俗内容;
3)配图、头图中包含庸俗或挑逗性图片的内容;
4)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想;
5)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适;
6)炒作绯闻、丑闻、劣迹等;
7)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容。
5. 不实信息,主要表现为:
1)可能存在事实性错误或者造谣等内容;
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容;
3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的;
3)美化、粉饰侵略战争行为的;
4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
二、违规处罚
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