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用户运营离不开对用户需求和人性的深刻理解

2020-12-04 14:48:27 阅读(134 评论(0)

今天,我将分享三个与用户操作相关的问题:什么是用户操作用户操作的日常工作,用户行为数据驱动产品修订1,什么是用户操作?商业正在促进社会的发展,就用户运营的发展而言,用户运营这个词随着互联网的发展而传播,由于移动互联网寻求更具成本效益的发展模式,虽然用户运营这个词出现较晚,但用户运营这种现象很久以前就出现了,可以追溯到先秦时期。先秦商人,为了销售商品,往往采用街头销售的形式,通过销售吸引他人注意,销售商品形式类似于当前移动互联网用户运营模式,通过某种方式成功吸引他人的注意,但早期用户运营形式太松散,属于一次性交易,缺乏连续性。在移动互联网时代,技术的发展使我们能够轻松地收集大量的用户行为数据,并在此基础上进行一系列产品或商业运营。由于商业实现模式的变化,用户运营也朝着更加精细的方向发展。简单地说,用户操作是指根据产品定位和目标用户的特点,人群分层,清楚地了解每个人群的定义、特点和需求,为这些用户提供相应的操作计划,以更好地满足用户,尽可能扩大产品覆盖用户,延长产品生命周期,用户操作一般出现在UGC产品或综合产品用户模块操作中。更明确的是,用户操作是依靠低成本的内容来吸引用户的注意,然后试图以更高的价格集体包装和销售。 2、在产品开发的不同阶段,用户运营的日常工作有不同的侧重点:导入期:挖掘目标用户进行产品市场验证,明确目标用户群,挖掘优质种子用户,在种子用户中进行产品试用,观察种子用户的行为数据,收集bug和建议,根据结果进行产品改进。成长期:拉新(增加用户注册量)寻找性价比高、转化率高的排水渠道,关注活动投入产出比,尽可能降低单用户注册成本,保留用户。成熟期:促进活动(促进用户活动),促进品牌建设(促进免费用户向付费用户转型),建立用户系统,收集用户建议,观察用户行为,优化产品功能,建立高效订单模型,在不损害用户体验的基础上提高利润率。衰退期:用户回归,挖掘新需求和新机遇,维护品牌价值,打情感牌,发起用户唤起活动,重点发展新产品线。在了解了用户操作的含义和日常工作之后,我们将主要讨论依靠用户行为数据进行产品修订的问题。3、依靠用户行为数据进行产品修订。自小米流行以来,小米每周发布一次版本的产品工作模式也被大家模仿。似乎在人们的认知中,产品将在迭代中不断演变,用户将随着迭代的增长而增长,然后产品将变得强大和成功。然而,这种改版现象耗费了大量的人力,但很难提高公司的业务线的质量和数量。除了市场、战略和运营,大多数产品最终失败的原因还有一个容易被忽视的问题:在产品设计、研发和迭代的循环中缺乏“衡量”环节。很多时候,我们认为产品在迭代中螺旋上升,但实际上,在原地转圈需要大量的人力和时间成本。因此,如果你想制造一个能够被用户和市场认可的产品,你必须学会有效地衡量迭代周期中的真实数据反馈,以便版本迭代能够尽可能地服务于业务增长。例如,解释这个问题:在这个例子中,只使用了一个非常简单的三级转换漏斗,产品相对原始。例如,只是为了解释产品修订时应避免主观判断,并依靠用户行为数据为产品修订提供依据。依靠用户行为数据驱动产品修订可以从以下几个方面开始。我主要从事当地信息产品渠道的产品工作,业务目标非常明确:从产品侧提高渠道活动。接下来的工作是:如何拆解活动。DAU=活动,每周保留=活动,访问时间=活动?频道刷新量=活动?这些指标似乎与活动有关,但它们不能直接等同于活动。任何产品在修改时都应考虑以下问题:1。有多少人使用新功能(是否受欢迎)?一般情况下,一个新功能上线,用户越多,用户活动越高,说明改版更有可能成功。测量指标:功能活动比=使用新功能的用户数/同期活动用户数分析方法:直接检查该功能对应用户行为的活动比变化。2.用户会重复使用这个新功能吗?如果新版本的体验非常糟糕,用户通常在使用一次后不会再使用第二次。而优秀的功能可能会受到用户的喜爱,并反复使用。测量指标:用户比例=用户在第一次使用新功能后的第X天,回访用户使用该功能的比例。分析方法:比较「使用新功能用户的后续保留率」与「使用新功能的用户以后会重复使用该功能」,通过两个「自定义留存」对比分析结果「重复使用用户比例」。用户重复使用的比例越高,用户重复使用的功能就越多。3.新功能是否优化了使用过程?如果新的在线(或优化)功能在用户使用过程中,您可能需要评估该功能是否在优化过程中发挥了作用。例如:三方共享量。衡量指标:用户流程的转化率和完成率(比较修订前后的转化率和完成率)分析方法:比较修订前后流程的转化率和完成率「漏斗」完成评估。转化率和完成率提高越多,效果越明显。4.产品改版对用户留存有什么影响?一般来说,成功的修订和优秀的新功能会增加用户对产品的热爱,使用户更频繁地使用产品。(1)衡量指标:用户在初始时间后第N天的回访率为N天。类似的常用指标包括「次日留存率」「每周/7天的保留率」「21天留存率」「月/30天保留率等」(2)分析方法:对比改版前后,「保留新用户」衡量产品修订对用户保留的影响。在明确了这四个问题之后,我们就知道版本是否应该优化了。今天就到这里,然后举个例子和大家分享一下如何使用工具和工具来埋藏数据。有兴趣的可以关注后续文章。

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