数据分析框架 v1.0
2017-04-07 09:40:18 0 举报AI智能生成
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数据分析框架v1.0
作者其他创作
大纲/内容
数据
反馈
收集
产品
运营
原始数据
加工数据
关键词：BI、维度、算法、ETL、用户画像
从零开始，构建数据化运营体系
四大类
行为数据
业务数据
流量数据
外部数据
用户和产品的变量
这可能是一篇数据化运营的大纲
静态属性
动态属性
运营策略
反馈行为
转化率、活跃度等
抽象
关联
演绎
用户
拉新
管控CAC获客成本
获取新增用户，运营都应该知道的事
渠道引入的流量
渠道产生的费用
实际新增用户数量
新用户留存率
促活
增加用户的实际活跃度
一篇文章读懂活跃数据
提升新用户留存率
优化转化路径
新用户二次召回
留存
深入浅出，用户生命周期的运营
用户分层和分群
读懂用户运营体系：用户分层和分群
消费用户
A类消费倾向
B类消费倾向
C类消费倾向
兴趣消费用户
活跃用户
新用户
内容覆盖用户
提高CLV用户生命周期价值
CAC/COC和CLV成本管控
运营的商业逻辑：CAC和CLV
内容
来访质量
内容转化
活动
活动参与
活动转化
活动留存
活动CAC
电商
流量概览
渠道
直接访问
转发分享链接
引擎搜索
媒体广告链接
货品
消费情况
退货情况
货品投诉情况
非消费用户
浏览情况分析
停留时长
浏览品类
购物车添加
客户
消费客户维护
兴趣消费客户定向信息推送
普通客户批量信息推送
平台
视觉
操作体验感
功能便捷性
服务情况
配送服务
客服服务
数据分析
数据加工
数据整理
数据指标
数据算法
数据展示
数据报表
用户画像
读取数据
数据收集层
“埋点”
“爬虫”
后端研发配置
第三方工具：google analytics/百度统计等
公开性的数据统计报表
数据处理层
数据展示层
Mitti 线上运营数据分析框架 v1.0
运营策略的思维重点
运营，有时候就是一句话的事
目标设定：重点清晰的可量化指标
工作规划：运营角度与用户角度并存
重点提升：用户数量/生命周期/消费频次/客单价
反馈行为得到的数据
下一轮反馈
例图1. 数据分析过程图
例图2. 原始数据来源进程简图
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