数据分析的目的在于驱动业务增长!
在如今信息越来越庞杂的年代,企业迫切需要通过“数据分析”来实现精细化运营,达到降低成本的同时提高效率。
简单来说,就是对症下药。
具体怎么做呢?我们拿小红书来举个例子。
针对性激活:不同渠道来的用户,采取不同的激活策略
之前,小红书与几个安卓手机厂商进行了预装合作,作为新的获客渠道。但通过对预装渠道的用户留存分析发现,这些渠道的用户流失率非常高。
这就意味着,花钱买的用户,只来了一次就再也不来了。
为了提升这些渠道的激活转化和留存,小红书增长运营团队对用户注册旅程中几个页面进行了数据分析。他们发现,大多数用户在打开小红书后,还没看到首页的内容,就被这些前置页面劝退了。
小红书注册过程的前置页面
图源:小红书成长笔记
因此,运营人员针对预装渠道用户进行了登录流程的改动,经过 3 组试验来确定什么样的注册引导方式能够提升留存。
图源:小红书成长笔记
通过实验对比,采取了第三种方式,并通过获取用户标签 可以对用户做更精准的推送,让用户更快的找到与自己兴趣相投的社区,避免用户在刚进入app时被海量的内容淹没,找不到“组织”而流失。
精细化运营:用户分层分析,对不同用户采用不同内容策略
小红书刚把重心从“电商”调整到“社区”那会,社区的总体留存率和预期相差甚远。
在这种情况下,如果是不会做数据分析运营人,可能会打算直接优化内容或甚至做全站活动了。
而小红书是怎么做的呢?他们根据用户年龄进行用户分层,然后发现是“低龄人群(10-16岁)的用户留存太差,拉低了整体留存率。
接着,他们对“渠道曝光-点击下载-打开App-话题选择-点击-搜索-互动”的业务流程进行梳理,发现影响留存率的几个关键用户行为是:
打开 App-点击 Feeds 流内容-点击搜索结果-内容点赞/内容评论。所以,他们针对这几种行为进行了 3 种假设分析:
最终,他们发现:低龄人群的留存率偏低,是因为他们找不到自己感兴趣的内容。低龄人群的兴趣点并不在美妆、美食、健身等,更多集中在二次元和明星八卦。
想要留住这波低龄人群,运营团队需要做的并非是活动,也不是盲目地填充内容,而是加大二次元和明星八卦的内容比重,同时提高这部分的内容质量。
相信通过小红书的案例,大家能感受到,掌握数据分析能力的背后,体现的是发现问题-分析问题-解决问题的思维能力。
如今,越来越多的小伙伴都知道要用数据驱动增长,然而要锻炼这种能力并非易事,很多人在与数据打交道的过程中,容易面临以下几种情况:
- 有数据不知道怎么分析,有记录数据但并不能从中分析出具有指导性的结论,来指导我们的工作改进;
- 在建立数据分析体系的时候,不知道如何选取指标维度
- 由于对异常数据的敏感性不足,导致数据分析得出的结论与真实情况大相径庭
为了帮助产品、运营新人攻克这3大数据分析难题,起点学院联合滴滴策略运营经理、前京东高级数据分析师@Mani,发起《15天入门互联网数据分析》学习计划。带你系统掌握一套数据分析流程和方法。
此前已有3400余名同学经过15天的学习写出了这样的数据报告:
(学员作业-数据分析报告)
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