数据运营渠道运营增长
2020-07-28 10:11:32 0 举报AI智能生成
数据运营渠道运营增长
作者其他创作
大纲/内容
评价内容优劣 促进内容传播
从内容生产上，给予数据引导
明确内容给谁看：通过后台数据分析用户属性（如年龄、地域、性别等基本数据），明确内容面向的用户群体
内容类型确定：通过对用户偏好数据的收集，多维度分析用户偏好，以此来确定内容类型
从内容传播上，基于数据进行判断
内容发布时间参考：分析用户在线时长，内容类型浏览习惯等数据，确定最合适的内容发布时间
内容发布渠道参考：判断各渠道用户转化情况；选择最优内容传播途径
从内容完善上，借助数据进行指导
分析参考内容质量优劣：可分析不同类型的内容浏览提供方向容点击评论、转发转化率等内容优化、分析内容发布时间、传播途径等是否存在问题
运用数据手段 促进用户运营
指导用户获取方法
跟踪用户来源和行为数据，为用户获取的渠道方法等提供支撑
定位用户留存问题
分析用户行为数据（访问内容、使用功能等），分析用户留存率高或低的原因
寻找有效促活的手段
分析各类促活手段的效果，对比寻找最有效的促活方法
跟踪分析促活之后的效果，判断用户活跃和后期转化的关系
借力提升用户转化
分析用户类型、用户属性数据，锁定转化率最高的用户群体；复购用户数据分析，锁定高价值的用户群体；追踪用户转化前的行为路径（或者参与活动类型等），分析最有效的促转化手段
监测活动数据 优化活动效果
活动支撑，让活动更加合理
综合用户基本资料（可在后台获得），结合获取的外部数据（等三方平台提供、调研获得数据）对用户属性进行分析，定位活动目标人群，保证活动有效放矢
基于数据挖掘目标用户群体的兴趣信息、偏好信息、需求信息等，并建立用户兴趣模型，为活动内容，活动形式等提供参考依据
对目标用户的设施属性，来源渠道等进行对比分析，为活动筛选合适的投放渠道
活动跟踪，让活动更顺畅
活动数据监控，实时反馈
对活动相关数据（pv页面浏览量、uv用户访问量、活动曝光率、用户参与数、参与度、用户到达率、跳出率、中奖率、活动转化人数/金额等）实时监控
活动数据分析，定位问题
对活动数据(如活动点击量、参与转化率若活动参与，探索活动参与度高或低的原因，若活动参与度较高，分析原因，为今后的活动策划提供借鉴：若活动参与度低，则需要进一步分析探寻原因，定位问题
提供更优方案，完善活动
根据数据分析，分析活动出现的问题的原因，并提出相应的解决方案，促进活动各项指标的提升。如：分析活动发放渠道的优势、适时调整活动投放渠道等，优化转化流程、调整活动门槛等
活动复盘，延伸活动价值
分析筛选用户有效信息
用户有效信息：参与者基本属性（地域分布、年龄、性别等）行为属性（浏览时长，对奖品的选择、使用习惯），为后续活动提供基础数据支持
用户有效反馈：多渠道收集用户在参与活动过程中体验或吐槽，分析筛选有效反馈信息，以便下次活动参考
分析监控产品 提供运营支持
定位产品问题
产品使用流程中，存在很小的功能点，就是这些小的功能点的使用情况，成为产品每一步转化的关键。监测产品每个功能的转化率、跳出率、留存率等数据，可以直接反映并定位产品存在的问题，进而提出解决方案
寻找验证产品亮点
通过数据找到产品优势所在，加强产品在这些模块的运营，可以延续用户在这些模块的优势体验
分析用户进入产品的使用轨迹，验证产品核心是否符合用户需求
产品改进支撑
产品改进指引：根据数据分析结果，定位产品现阶段存在的问题，并结合内外部数据分析，提出产品优化方向
跟踪用户改进效果数据，判断“新”产品好坏：新功能上线或产品改版后，需要评估"新产品“，是否需要满足用户的核心需求，能否给用户带来价值
数据分析三步法
明确分析目的
衡量效果-数据表现描述
分析原因-数据表现原因
后续运营
数据拆解
根据问题类型进行拆解
树形
漏斗
具体数据分析
比较分析
关联分析
数据分析报告写作
日报/周报
列明运营数据，最好以表格的方式列明多日并强调昨日
显著的数据波动，要标注数据变化的原因
列明当期的运营策略
简短为上
月报
列明运营数据，以月为维度给出环比同比等数据
分析数据波动原因，回顾月度重点运营情况以及对数据的影响
总结成败得失，给出后续运营策略建议
详细为上
注意点
结论基于数据，（尽量）避免武断猜测
避免相互矛盾的结论和话术
少描述，多数据，性冷淡
文不如表，表不如图
0 条评论
下一页
