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数据分析常见操作方法:三个步骤和两个模型

2020-11-17 13:46:57 阅读(150 评论(0)

(纯数据分析看起来太难了,所以本文将从更方法论的角度来解释)不久前,我看到一篇帖子问:数据分析能推动用户的快速增长吗?先说答案——“是的。先说具体怎么做。因为数据是秘密的,我不会用我处理过的产品数据来解释,而是会选择一个我非常喜欢使用的产品——全国K歌来完成这篇文章。由于无法获得准确的产品数据,我会根据自己对产品的理解 分析一些第三方数据的目的是分享数据分析驱动增长的常用方法。如果有不科学的地方,请指出。以下,enjoy:常见的数据分析操作方法是[三步]&[两个模型]一、三个步骤是:在互联网公司中确定核心目标、列出组成公式和确认元素的常见应用是:核心目标(即北极星指数)=A*B*以全民K歌为例,全民K歌的slogan是:“你其实很会唱歌。“产品的最终价值是让每个人都唱歌,让别人听到,所以他的北极星指标应该是:[每天播放原创歌曲的次数]。伴奏下载/播放次数、好友消息数等都是在提升这个数据的过程中产生的衍生数据。因此,公式是:每日原创歌曲播放=每日原创歌曲*单曲平均播放这是核心数据公式,接下来我们想确定影响公式的元素,公式可以分为:每日原创歌曲播放=(每日活跃用户*人均输出歌曲)*(单曝光*曝光点击率)公式可以无限分解,根据产品级别和功能复杂性,最大限度地细分运营团队的人力资源,在这里不继续穷举,就按照最后一个公式进行分析。可以发现,影响核心目标的因素有:DAU,歌曲人均产量,单曲曝光,歌曲曝光-点击率。可以发现,影响核心目标的因素有:DAU,人均输出歌曲数量、单曲曝光、歌曲曝光-点击率。常识表明,在乘法中,每个元素的改进都可以提高整体结果,运营团队可以根据这四个元素制定有针对性的增长计划:1.DAU可以根据不同的公式定义产品,并且可以拆卸许多元素。我们简单地认为,全国k歌的活跃用户被定义为当天登录app的注册用户,可以分解为:注册用户数*打开频率。通过异业合作、朋友邀请裂变、应用商店、信息流等多种方式,可以增加注册用户的数量,属于常规操作。本文不详细讨论(重点:特别注意黑产品用户)。从长远来看,打开频率可以通过设置有效的功能场景(如打卡签到、歌唱教学)、合理的渠道推送(消息push提醒等)来提升。).短期内,用户可以通过一些事件营销和社区传播来关注和讨论,从而分阶段提高开放频率。2.人均输出歌曲的数量首先需要用户分层:高质量用户(生成内容)的平均水平是多少?普通用户(从未生成过内容)的水平是多少?国家k歌肯定会有一些用户不唱歌,只有30%的用户生成了内容。我们是否只统计了这里生成内容的用户数据?当然不是。首先,这种统计数据会影响数据公式,不能将高质量用户的平均水平扩大到所有用户,这将导致我们盲目乐观,甚至做出错误的决策。那为什么要分层呢?直接算一个总平均不就完了吗?我只是做了一个K歌用户的漏斗。(真的很简单……)艾瑞数据显示,全国K歌月活1.6亿,假设活跃用户是按照我的逻辑定义的(以下数据都是个人假设):按4个层次按4个层次:3:2:按比例划分,人均产出为0.16首/天。从战略上讲,我们应该将0.16的数字提高到0.2甚至0.3。在执行方面,有两种方法:1)让每一层的用户向下流动。——也就是说,让沉默的用户开始听歌曲,让只听歌曲的用户开始唱第一首歌,让偶尔唱歌的用户活跃起来。改变4321结构的基本逻辑。2)增加每个层次的平均产出。例如:让0变成0.1,让0.3变成0.5。基于以上数据分析和目标拆解,操作可以有更清晰、更精细的策略。比如目标是让只听歌不唱歌的用户,从人均0首歌到人均0.1首歌。相应的策划【你的第一首歌】活动可以通过降低参与门槛(比如简单的抢麦,唱两句就好,不用唱4分钟的完整歌,让用户先开第一口)提供激励因素(无论是情感激励-团队抢麦,还是利益激励-发金币)。3.单曲曝光原创歌曲曝光,通常通过以下三种方式:社交关系链-关注/朋友和其他机器算法推荐-附近/推荐,猜猜你喜欢等待固定曝光-发现-各种列表,订购歌曲-各种列表/分类,广告空间和其他操作可以围绕不同的形式,设定不同的数据目标,规划相应的操作活动,从而提高歌曲曝光的不同部分。举个

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