如何通过数据指标告诉老板：你的运营确有成效

问题概要:公司内部孵化的一款面向普通用户的工具类App（Android版）,留存已经达到了55%-32%-16%（次日,7日,30日）,在采用了一些推广手段（没有运营经费）后以每日1K-2K的规模增长（上线4个月,累计用户已达30万,日活2W8,月活8W）,但同时每日流失的用户也在这个规模.30天后被Boss问起当前的活跃用户、留存用户和30天前有什么增长时,回答其并没有什么增长.被斥责花了30天在原地踏步,认为这一个月工作完全没有任何成效.请问各位同行,这让我背锅是不是有点说不过去啊？

其实对这个问题关注了很久,终于有时间试着回答,如有异议欢迎拍砖~

锅先背着,这并不重要,我想每个人在职业生涯中都存在一个成长的过程,不要过多在乎老板对你现状的不满,重心是应该去想如何做好接下来的事情,打一个漂亮的翻身仗,一次有力的工作成果可能抵消你曾经的10次业绩平庸.所以接下来最重要的事情是通过数据分析app有此现状的原因,理清思路,采取有效策略.所以事情分两步走,一是找出原因,二是制定策略.

根据提供的已知信息分析,留存已经达到了55%-32%-16%（次日,7日,30日）,App对用户的留存能力已经很不错了,DAU/MAU=35%,这也是一个不错的水平,说明用户对App的依赖程度较高,App粘性良好.对任何一款App而言有用户流失（请注意流失并不代表用户已经卸载App）都是正常现象,而日活是否能逐步增长是用户流失速度与新增速度的PK,从DAU/MAU的数据看,你家App老用户流失也并不严重,所以推断出新增的速度（日新增1-2k）显然有一些慢,当然相比10亿+互联网活跃用户而言,从绝对数值上看也可以验证这一观点.

此刻我们就可以把分析的重点放在新增用户上,Android市场渠道相比iOS而言要丰富的多,想必你家App也一定是在多个渠道上做推广,在推广投放之前切记先为不同渠道打不同的包,即在各个包中设置对应的渠道标识,不论是使用第三方或自己的统计分析工具,都能对渠道投放效果了然于胸,投放过的渠道质量哪些效果好,哪些不理想,一定要做到心中有数,同时还要不断拓展新的渠道.谈到渠道投放效果其实是一个说深不深,说浅不浅的问题,表面上带来新增最多的渠道并不一定是质量最好的渠道,还要结合其他指标多维度分析,举个例子:

我们也由此判断A、B、C三个渠道中C渠道的效果要好于其他两个渠道.当然以上仅仅结合了两个指标分析,根据自身的App类型还可以结合其他指标共同评估渠道质量,例如使用频率、访问页面等指标,并可对不同的指标分配不同的权重.

通过以上方法评估了各个渠道的质量后就可以有针对性的去分配渠道投放工作权重,以此达到新增用户快速增长的目的.

上面定位了App现状的原因,并顺便提到了评估渠道质量的方法,接下来讨论一些运营策略,个人认为运营策略的正确落实才是重点.策略制定源于数据,此时才真正体现数据分析的价值.

在分析原因的时候虽说此App的用户流失并不严重,但在日常运营中新老用户的活跃必是要同时抓.在提高App日活的道路上,可分为吸取新用户,唤醒老用户活跃,促使流失用户回流三个方面.

在吸取新用户上,一是靠渠道,二是靠内容,渠道除了传统的下载市场外,还可考虑拓展线下渠道以及自媒体渠道,自媒体渠道省钱并往往还能带来意想不到的效果,但是需要一篇好的内容来支撑,去年那篇火遍互联网圈的漫画软文“伟大的安妮”,以及高德策划的活动“为我加油”,大家一定印象深刻,所以不要仅仅把拉新局限在推广费用的多少上,不妨多学习一下身边的成功案例.关于拉新的实际效果可以通过前面提到的渠道数据来分析.

唤醒老用户活跃和促使流失用户回流实际上都是对提升老用户活跃的运营,现在很多App可能都借助于消息推送工具提升用户活跃,正确适当的运用推送已经受到业内的一致认可,方法就不再多说,但是推送后的效果如何评估？

推荐借助用户成分转化指标分析评估推送后老用户的活跃效果,对比推送前一周以及推送当周流失用户在下周的回流比例变化或者活跃用户在下周的流失比例变化,效果立见分晓.另外还可以比较不同的推送内容带来的流失用户回流比例变化和活跃用户流失比例变化,以此推断哪一类内容对用户而言更感兴趣.

同时如果想让老用户长久活跃,即转化为忠实用户,个人认为还需要回归到产品本身上,善于使用身边好用的数据分析工具是运营的王道.协助产品经理不断完善产品是运营同学的分内之事,只有产品越来越受用,用户才愿意留下来.这里例举几个第三方统计分析平台的指标,协助运营同学深入了解用户对产品的使用情况,并能提出合理改善建议.

1、页面访问路径

页面访问路径可以直观的看出用户的实际访问路径是否符合设计的主流功能路径,如果发现路径异常,可进一步通过自己测试或者与用户沟通定位原因,进而提出解决方案,待优化后再观察数据.

2、自定义事件与事件转化率分析

统计分析工具中的通用性指标不能完全满足App的个性化统计需求,自定义事件是一个非常灵活的指标,用以解决个性化需求.自定义事件是在App中任何关注的位置实施技术埋点,进而统计这些关注点的数据.通过自定义事件可以了解到用户对哪些功能更热衷,以此对内容进行相应调整.而漏斗则反映转化流程中存在的问题,为提高目标事件整体转化率做运营指导.前一段时间写过这两个指标的应用实例,直接搬过来用了.

如上图,以视频类 App 为代表分析自定义事件以及漏斗在实际中的应用,首先选取【频道列表】、【综艺】、【大陆】、【点击播放】四个事件进行埋点,此时可在自定义事件列表查看各个事件对应的被触发数据,直观展现各个节点受用户喜欢的程度.

将这四个事件按照一定的逻辑顺序加入到漏斗即形成了转化率分析模型,此时可统计到由上一步到下一步的转化情况,根据转化率数据分析问题原因,进而进行运营策略的制定和调整.如上图所示转化率的第一步可判断 App 的用户兴趣所在,第二步可做兴趣细分分析,第三步根据内容的被点击数据判断内容质量,与此三步对应的运营策略分别可以是策划与用户兴趣匹配的活动,增加更多用户感兴趣的节目,调整节目的展示位置和顺序等.

数据为任何运营工作带来方向指导,写了这么多可能并没有正面回答提问者的问题,引申了一下,希望遇到类似问题的同学能通过行之有效的运营手段让自己以后无锅可背,也希望能为App成长带来真正的价值,让老板开开森森多发奖金.

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