数据运营的分析方法和体验优化.ppt

数据运营的分析方法和体验优化,20110509,？产品是否健康 ？有哪些问题,？用户是谁？是否满意,常有困惑,？收益如何最大化,？产品如何修改 ？运营如何配合,大家的常有困惑,所以，我们需要理解用户,用户理解,客服、BBS,后台运营数据,MR调查,Person,CE测试,数据挖掘,5-8类典型用户 在内部推广,用户细分 生命周期研究 流失用户研究 付费用户研究,观察法（入室、体验室等） 概念测试 更多,问卷调查、座谈会、深访等 用户画像 用户需求探索 满意度,产品运营的宏观视图,日常定期报表 定期监控 事件跟踪记录 预警处理 预测及KPI制定,运营指标体系建立 可扩展性、关联性、优先级 用户、活跃度、质量性能、付费 宏观、微观 时间纬度,出谋划策 提高活跃用户量 提高活跃度 提高收入,专题研究 特殊运营事件 季节因素分析 运营效果评估,oss系统 可扩展性、关联性、优先级 容灾 可视化,及时从内部发现问题,运营规划,运营系统,日常运营,事件运营,整合营销,理解自己,运营为王,数据运营的定位,数据支持定位于产品结构最底层的位置，是产品最核心的底层支撑,贯穿于整个产品结构的各个部分,数据运营的作用,运营,市场研究 数据挖掘,数据运营的作用,定价体系 渠道体系,更多,数据运营的作用,产品健康度监控指标集,指标集的价值与作用,提炼关键价值指标，直接衡量产品运营“好坏” 价值产出指标为每个业务（功能）综合衡量指标, 该指标为类财务的经济收入指标，直接衡量该业务运营好坏。常用指标如：收入/消息量/时长/流量/使用次数等 将关键指标立体化分解，有利于产品的管理与调控 将关键价值指标，按照产品特征进行立体维度的分解，便于进行产品有效管理与调控（如某产品根据市场阶段定位于是发展用户阶段，还是提升活跃阶段等） 细分指标，有利与定位与发现问题，便于开展专项分析 当总价值发生波动时，可以从细分指标观察是市场发生变化（用户规模减少或者用户活跃降低），还是产品自身存在问题导致使用下降（如产品的性能，技术发生问题。度考察产品/功能其用户活跃情况,案例分析-运营决策依据数据分析,用户来源分析 奥比岛的用户来源分析，通过对注册用户的来源分析，可以列出前三名的用户来源，并且发现占了80%以上的份额，包括： 1、4399小游戏 2、用户自传播 3、7k7k小游戏 基于上面的数据，做出以下运营决策： 1、与4399、7k7k以较低价格签1年的合作合同 2、继续改进强化用户自传播的流程和动力 3、停掉与腾讯已经签约的100多万的广告合同,案例分析-运营决策依据数据分析,用户操作步骤行为分析 奥比岛的注册流程分3步，我们通过数据分析发现： 1、用户填写联系方式步骤，流失异常高； 2、用户填写邀请码的步骤，流失异常高。 基于上面的数据，我们又找用户实际注册，进行验证： 1、发现用户确实会在填写联系方式的位置有所疑惑，大部分用户无邮箱； 2、在邀请码的位置，用户会因为没有邀请码而退出。 基于此，我们做出以下决策： 1、填写联系方式，我们给出多项选择，可以填写qq，电话或者email； 2、邀请码的输入框弱化，不再给用户强压迫，只要给有邀请码的用户能够找到填写即可，并且明确提示没有邀请码也可以注册。,产品运营经理的职责,角色：从运营结果看待产品 明确需求 决定要什么分析 决定要什么数据 职责：需求发起 运营指标集 数据定义 驱动数据需求的实现,回归需求 决定要什么分析 决定要什么数据,运营改进的目标,提高对产品的结果的评价 各个产品功能特性与产出都有不同，因此无法用统一指标来直接衡量各个产品的好坏。 但是每个产品在用户中的需求与满意度，会反映到其行为上，因此每个产品是可以提炼出一个自身的结果指标，以此来跟踪监控产品自己的发展与进步情况，可以通过各个产品进步的情况来相互比较其运营的效率问题。 立体化的产品评估 除了结果的把握外，把影响产品产出结果的因素进行分解，通过立体化的产品指标设计，较全面的衡量产品效能, 提高对产品的监控深度。有利于发现并解决潜在问题。 提高产品运营管理效率 通过建立产品运营统计的管理模版，来把握对产品运营结果的把握。 通过建立数据上报模版，帮助提高产品需求的质量，提高与开发测试方沟通的效率，节省沟通成本。 提高数据上报的前瞻力 上报需求与运营指标呼应，结果引导需求,方法一： 数据运营指标集归纳,体验设计类 (UED),性能质量类,经营类指标 (如QQ总沟通价值),产品的结果衡量指标 对象：产品经理 产品价值指标的分解 （Y= N * MOU， Y表示产品总经济价值，N为总用户，MOU（arpu）表示户均价值）,产品操作体验的衡量指标 对象：产品经理、设计中心,从产品功能实现的技术角度观察潜在问题与改善空间 对象：技术人员,案例分享： QQ的数据层次集,方法二：做好数据统计与上报管理,消除统计项与上报项的误解： 误解1：上报项就是统计项 误解2：提了上报需求就有统计结果 误解3：做上报的测试，不做统计的测试 统计项与上报项的关系： 统计是果，上报是因 上报只是统计分析的数据来源之一 上报是数据采集，统计是数据分析,上报与分析的闭环管理,上报的要点： 指标集 数据定义 数据来源 分析的目标 ： 衡量产品的好坏健康与否 优势与不足,数据运营模板,产品的分析输出模板,产品管理中，常用的横向指标层次分类，以及纵向对各指标常用的统计方式，分