数据赋能:产品数据化运营四步法
数据赋能:产品数据化运营四步法
导语:产品经理做了很多从0-1的事情,而产品运营则是在这个1后面不断地加0,从1变成10、100、十亿。相信每个产品经理都希望自己的产品可以从1到无穷大,本文主要从数据运营的角度,分享数据在产品运营过程能够起到的作用,数据如何赋能运营。
 
一、为什么数据对产品这么重要?
  互联网发展至今,数据化管理已经深入到每个公司的管理理念当中,从过去的拍脑袋决策到用数据说话。
  相信很多产品、运营几乎每天上班后第一件事,就是打开报表看KPI表现;给老板汇报或者职级晋升,甚至面试,老板们不只想听到你做了什么事情,更想听到的是你做的产品数据怎么样,或者你做了哪些事情,让数据有所提升。
  每款产品的诞生发展都有明确的目标,而为了监控这些目标的达成,会制定一系列的KPI,
由此产生了各种各样的数据。可以说,数据是用来衡量产品业务发展的工具,有了它,老板、商务、产品、运营不同角对业务的理解和判断,才会有统一的标尺。
 
  举个例子,AB两个产品经理同时给老板汇报清明专题活动项目价值时:
  A产品经理:活动很成功,大量用户参与活动,产生很多订单和营收,可以加大活动补贴力度;B产品经理说:曝光环节,在A渠道投放10000用户,带来20220人激活转化,线上CAC(平均线上获客成本)50块,活动ROI (投入产出比,收益/投入)1.2,可以继续加大活动力度。
  如果你是老板,你更倾向哪个产品经理的汇报方式?
  答案很显然是后者,既然数据这么重要,在产品运营阶段,产品经理应该如何围绕数据展开工作呢?今天,就具体分享数据运营的四步法。
1. 第一步,建立指标体系
  用户增长界,在确定产品指标体系时有个专有名词“北极星指标”或者叫第一关键指标法(OMTM:one metric that matters),它是一个阶段内衡量业务表现最关键的唯一指标,像北极星一样指引着产品前进,能反映产品经理对产品核心价值的追求。
  这里面要注意的:
56个民族56朵花歌曲  一是“一个阶段内”,即产品不断向前发展,市场也在变化,每个阶段的指标可能同,如初创期关注用户量级,中后期关注营收;
  二是“最关键”即是真正能够衡量业务健康度的关键指标,而不是虚荣指标,早期Facebook在定义KPI时把注册用户数当做关键指标,产品设计流程围绕注册流程的优化和引导,运营团队使用各种运营手段来刺激用户注册,逐步发现,虽然注册用户数不断增长。
  但是出现很多用户注册了两三年,但再也没有访问或者已经流失不再访问的情况,对于一款社交型应用,如果长时间不活跃的用户是没有价值的,因此,把注册用户数当作北极星指标会导致产品和运营策略的跑偏,后来Facebook把活跃用户数作为北极星指标。
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  北极星指标确定后,就要定义和拆解指标体系了,因为在在实际工作中,往往多个团队共同协作来达成产品的北极星指标,这也要求北极星指标要客观、简单,便于理解和拆解。
  以某视频网站的北极星指标是内容订阅用户数,如何拆解成各个团队的执行指标呢?
  首先,我们来看影响这个北极星指标的达成,从订阅属性的应用角度,影响用户订阅行为的很大程度是内容供给侧,对于提高内容订阅用户数,一般可以拆解成三个方面:第一个是提高用户订阅数,第二个是提升订阅内容的吸引力,第三个是拉长用户订阅的周期。
  这三个方面其实还可以继续细分,以提高内容订阅用户数举例,我们又可以拆解为三个方面:第一个是新用户的激活,第二个是老用户的召回,第三个是体验或使用用户的转化。
  类似这样的拆解,就为产品运营确定了工作目标,负责拉新、推广的同学能知道自己每天要拉来多少新用户,要保证新用户的质量,让用户有更多的留存。这样的话,既有眼前明确的小目标,能指导工作落地,又有大的、全局性的北极星指标,让工作方向明晰、有意义。
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  可以看出,上述过程的拆解,并不是严格意义的KPI由上到下的定量拆解,更多的是围绕影响北极星指标达成的因素,进行相关产品策略的制定。
  另外一种是基于指标计算公式间的拆分,例如DAU和MAU的关系来看:DAU=MAU*访问天次/30(当月天数)=(当月新激活MAU+历史回流MAU)*访问天次/天数=【(当月新激活UV*留存率*访问天次) +(历史老用户回流UV*留存率*访问天次)】*访问天次/天数。
 
2. 第二步,到合适的运营方法玲的组词有哪些
王鸥出轨  指标体系拆解了之后要从不同的数据维度,到相匹配的运营方法。
  以腾讯视频付费会员数为例,北极星指标是付费会员数,从不同的数据指标出发,就衍生出了不同的运营方法:
  比如,要提高新用户数量,得靠渠道推广、靠各种用户增长手段;而如果要提升用户订阅内容的吸引力,就需要内容运营岗位的同学想办法,通过合作、筛选、主题运营或者算法推荐,为用户提供更匹配、更有价值的内容;
  再比如,要拉长用户付费周期,就需要商业化的运营,包括定价策略、引导会员开通策略,甚至活动运营,也就是在一定周期内设置一些促销热点活动,从而加长用户的订阅周期。
 
  总的来说,运营方式并没有一个绝对的划分标准,我们往往基于业务的核心目标,以及拆解具体的执行数据指标后,根据业务发展阶段和团队特点,出当下运营的重点,从而确定具体的运营方法。
同时,需要指出的是,运营分工也在不断演进。
  比如过去拉新用户,更多属于渠道推广的工作;而现在,为了从拉新、到用户激活、再到用户留存、用户召回形成一体,许多公司会引入用户增长的理念,围绕这一目标,让产品策划、产品运营甚至技术开发同学,组建一个专门的小团队,来独立推进。
3. 第三步,分析和改善数据指标的完成情况
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  指标明确后会有一系列的产品迭代或运营活动来达成目标,那如何评价策略的好坏呢,最常用的有两种数据方法,漏斗分析法,和A/B Test。
  漏斗分析就是把用户行为路径抽象,如电商交易型产品,用户从访问到下单会经历多个流程环节, 比如外卖产品频道区下单转化率8%,作为产品经理你的KPI是提升至12%,老板问你,你准备怎么做呀?你该如何回答?看下竞品?

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