运营都该关注哪些核心数据?涵盖三大运营场景

2021-07-13

PM和PD将产品打造出来,但并不一定会有用户使用,这时就需要运营人员推动产品和用户建立连接,用渠道推广的方式让更多用户了解和使用产品,这是拉新;用内容、活动等方式,给予用户更多使用产品的理由,这是活跃和留存,运营的本质价值是连接用户和产品,在二者之间建立纽带,让用户了解和使用产品,也让产品向用户传递更多价值。

对于一个好的运营来说,数据分析是非常重要的,只有将数据分析做好了,你的运营之路才会更加的顺畅。

运营工作的核心在于两项:流量建设与用户维系,而用户维系又可以分为内容运营、活动运营与用户运营,那我们就来聊一聊这三个运营岗位都应该关注哪些核心数据。

01. 内容运营的核心数据

展示数据

内容的展示数据是最基础的数据,它的价值在于:提供给内容运营者一个直观而基础的数据,用来展示内容被点击、查阅的情况,从而分析内容是否为网站(产品)提供了相应的帮助。包括但不限于UV/PV、转发数、互动数、点击率、覆盖人群、推荐量、阅读量、页面停留时长等。

以一篇文章为例,这篇文章的链接被点击了100次,其中50次点击停留的平均时间为20秒,10次是点击后直接关闭网页,另外40次点击的停留的平均时长是3秒。通过这些数据,我们可以了解到,这篇文章的质量还是不错的。接下来要做的事情是,10次直接关闭网页的用户还看了那些文章,他们的行为是怎样的。从而了解如何通过改善内容的类别、质量、提高内容对于用户的价值及契合度,来提高内容被展示的次数。

转化数据

内容的转化数据,是相对于展示数据而言更深层次的数据,它往往用于判断内容是否能够促进用户的转化,比如能否利用内容让用户从活跃转向付费,包含页面广告的点击次数,付费人数,付费金额等。

以小说为例,从免费阅读转向付费阅读,数据表现出来的该作品的吸金能力,就是内容转化数据,从一定层面上说,这是衡量内容能否带来高质量“粉丝”的一个依据。

粘性数据

粘性数据和展示数据相关,但二者有一定区别。

考虑展示数据时,如果进一步分析用户重复阅读的次数,那么结合每次阅读的停留时间,就可以得到粘性数据。

内容的分享频次和分享后带来的流量统计,可以说明内容对某类用户的价值和坐拥情况,同时表明内容质量、趣味性的特征,监测数据主动转发传播的情况,这对能否二次传播带来新用户,以及需要引爆热点和病毒传播的运营有着重大的意义和价值。

渠道数据

在我们产出了针对习性内容之后,接着就是如何通过最有效、影响力最大的渠道去推广这些内容,我们可以通过分析不同内容发布渠道的不同表现,衡量渠道投放质量、效果,找到用户反馈最好的发布渠道。

内容的分享频次和分享后带来的流量统计,可以说明内容对某类用户的价值和坐拥情况,这对需要通过分享来带来用户的网站(产品),以及需要引爆热点和病毒传播的运营有着重大的意义和价值。

02.活动运营的核心数据

对于经常执行活动运营的运营人来说,活动运营数据比其他类型的数据都更加重要,而活动运营的数据又非常复杂,我们用两个活动案例来说明活动运营的核心数据的情况。

案例一:某网站开展了一个分享邀请的活动,活动主旨是让老用户带来新用户,可以通过社交渠道、邮件、复制链接进行分享,新用户通过各个渠道的邀请链接进入活动注册页面完成注册,并进入网站,填补用户资料并完成一次登录,即认为有效。完成有效邀请的老用户和完成注册的受邀新用户,均可获赠小礼品。

这其中的关键数据就包括:

分享渠道的质量——用来判断下次活动主推那些分享渠道。

受邀用户的注册成功率——用来进行发奖和判断活动质量。

进行分享的老用户参与度——用来进行用户分级,判断活动规则对老用户的吸引力,以后应当如何选择用户类型。

核心数据包括:

分享渠道的分享次数,各渠道注册成功的转化率

注册率,成功转化率,用户注册的蹦失节点,注册完成后的蹦失节点

参与活动的老用户的总数

案例二:某电商网站开展母婴用品分析的商品折扣活动,希望在活动期间带来两倍与日常的销量增长

关键数据就包括:

广告投放渠道的质量——来判断目标用户的触点渠道,是未来类似活动的主要投放渠道的筛选凭证

单品销量的增长情况——判断目标用户对什么样品更感兴趣

总体销量目标完成度——来判断是否达到预期

个关键节点的转化率——活动商品点,加入购物车,支付成功的百分比

核心数据包括:

分渠道的广告展示统计——展示次数,点击次数

用户兴趣点分布——页面商品点击次数,单品浏览量,下单量

订单转化率——浏览下单支付成功

03.用户运营的核心数据

这个概念是动态的,变化的,运营人员在不同的时期需要关注不同的用户运营的数据情况。必要说明的是,此处仅提到一些基本的核心数据,不代表所有的用户运营核心数据都在其中。

注册数据

注册用户的规模、增长速度——现在有多少用户,未来会有多少

渠道质量——注册渠道有哪些,渠道的注册转化率如何

注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计

注册用户行为跟踪——完成注册后当时用户的行为统计

留存数据

留存用户的规模——已有注册用户中,多少注册用户会留下来,能否提升转化率,让更多的用户留存。

用户登录的时间,频率——留存的用户使用产品的习惯是登录后使用嘛?什么时候登录?多久登录?

用户使用网站(产品)服务的时间、时长、频率等——每次用户使用产品,会停留多长时间,使用核心功能还是辅助功能,使用功能的频率是怎样的。

活跃数据

活跃用户的规模、增长速度,从注册到活跃的转化率——留下来的用户是活跃的用户,那么活跃的定义是什么,有多少用户符合这个定义,活跃用户的增长速度。

活跃用户的行为统计——活跃用户使用产品的哪些功能,他们每次使用产品的路径是不变的吗?对于新的功能,他们是如何使用的?

用户使用网站(产品)服务的频率、内容、行为——用户对网站(产品)的功能的使用情况,包括频率等;他们对内容的接受情况。

付费数据

付费用户规模、增长速度、注册到付费/活跃到付费的转化率——这决定了产品的盈利能力,收入增长的速度和宽度。

付费金额、频率等——简单来说,用户在此花多少钱,多久花一次钱?

付费用户的日常行为跟踪——了解用户不花钱的时候的一些行为

流失数据

流失用户的规模、速度——用户流失了多少?这个决定了这个产品的生命周期还能延续多久

流失用户的日常行为跟踪——他们在流失之前做了什么?

用户流失的原因分析——为什么用户做了这些动作之后就会流失?

流失用户挽回策略和效果分析等——能够挽回这些用户吗?什么样的动作对挽回他们有帮助?这些动作可以长期做吗?

以上仅仅针对部分核心数据进行了梳理,但对于运营人来说,熟悉、掌握网站(产品)的数据非常关键,数据维度越全面,运营人对网站(产品)的生命周期,乃至用户的生命周期就会把握的越清晰。

不同运营方向的内容虽然千差万别,但想要把运营做到极致,必须持续运用数据分析思维改善自己的方法、提升自己的经验,希望这篇文章能为运营同学提供一些思路。