免费视频淫片aa毛片_日韩高清在线亚洲专区vr_日韩大片免费观看视频播放_亚洲欧美国产精品完整版

打開APP
userphoto
未登錄

開通VIP,暢享免費電子書等14項超值服

開通VIP
從 0-1 構(gòu)建指標(biāo)體系

—————— BEGIN ——————

假設(shè)豆豆在小區(qū)附近開了一家小型超市,花花每周二下班后,都會來店里買半斤豬頭肉,風(fēng)雨無阻,從不間斷。豆豆心想:“花花每次來的時間都很固定,并且已經(jīng)堅持了好幾個月,我如果提前把肉準(zhǔn)備好,這樣就可以節(jié)省彼此的時間了?!?/p>

此后每周二,只要花花一到店里,豆豆就跟他說,“豬頭肉已經(jīng)調(diào)好啦,還特意為你多加了花生碎,直接拎走就行”?;ɑㄐα?,心里想:“嘿,這服務(wù)員挺貼心的,不錯嘛”。

在上面案例中,豆豆通過對花花 “每周二下班后買豬頭肉” 行為的觀察,提前 “調(diào)好多加花生碎的豬頭肉”。豆豆的這種做法不僅刷新了顧客的好感度,還提升了用戶的忠誠度。

豆豆觀察花花的行為在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中叫做數(shù)據(jù)分析,要做好數(shù)據(jù)分析,并將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于業(yè)務(wù)中,首先就需要構(gòu)建好指標(biāo)體系。接下來,筆者就會聊聊如何構(gòu)建指標(biāo)體系。

1

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系


1.1

什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)體系?

通常我們講述的指標(biāo)是對當(dāng)前業(yè)務(wù)有參考價值的統(tǒng)計數(shù)據(jù),換句話說,不是所有的數(shù)據(jù)都叫指標(biāo)。指標(biāo)的核心意義是它使得業(yè)務(wù)目標(biāo)可描述、可度量、可拆解。常用的指標(biāo)有PV、UV等。

指標(biāo)可分為原子指標(biāo)和派生指標(biāo),按照筆者的理解,原子指標(biāo)就是不加任何修飾詞的指標(biāo),又叫度量,例如訂單量、用戶量、支付金額等;衍生/派生指標(biāo)就是在原子指標(biāo)上進行加減乘除或者修飾詞的限定等等。

派生指標(biāo)是對原子指標(biāo)業(yè)務(wù)統(tǒng)計范圍的圈定,例如:昨日境外輸入病例、網(wǎng)站近一周的訪問量等。

衍生指標(biāo)是基于原子指標(biāo)組合構(gòu)建的,例如:客單價 = 支付金額 / 買家數(shù)。

指標(biāo)體系是從不同維度梳理業(yè)務(wù),并將零散單點的具有相互聯(lián)系的指標(biāo),系統(tǒng)化地組織起來。其中,維度分為定性維度和定量維度,定性維度主要是文字描述類,例如姓名、地名等;定量維度主要是數(shù)值描述類,如工資、年齡等。

舉個某電商限時秒殺的栗子(如下圖):

上方紅框代表市場活躍度,中間紅框代表當(dāng)前價格波動幅度,下方紅框代表價格趨勢。三個紅框中的指標(biāo),可以構(gòu)成一個最簡單的指標(biāo)體系,用來描述伊利純牛奶秒殺的現(xiàn)狀,屬于描述指標(biāo)體系。

總的來說,指標(biāo)體系是對業(yè)務(wù)指標(biāo)體系化的匯總,主要用來明確指標(biāo)的維度、口徑、指標(biāo)取數(shù)邏輯等信息,并能夠迅速獲得指標(biāo)的相關(guān)信息。

1.2

為什么需要指標(biāo)體系?

對于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理來說,搭建指標(biāo)體系可以更好地梳理業(yè)務(wù),提高問題分析效率。

因此,筆者認為指標(biāo)體系的主要目的為:

1)給業(yè)務(wù)發(fā)展提供指引;

2)建立共同愿景,凝聚團隊,激勵團隊。

2

如何設(shè)計指標(biāo)體系?


下面分五部分(如下圖),講一講如何設(shè)計指標(biāo)體系。

2.1

定目標(biāo)

這是第一步,也是最重要的一步,同時也是很多產(chǎn)品上線運營后進行評估的標(biāo)準(zhǔn),并以此形成閉環(huán)。好的目標(biāo)具有以下三個特征:

1)特征一:與高層目標(biāo)一致;

2)特征二:目標(biāo)應(yīng)當(dāng)符合 SMART 原則;

3)特征三:具有挑戰(zhàn)性。

下面筆者就先說說 SMART 原則:

1)S 代表具體(Specific)

目標(biāo)必須是明確的、具體的,要對標(biāo)特定的工作指標(biāo),不能籠統(tǒng)。下面舉個栗子:

無效的目標(biāo):我要成為一名內(nèi)容運營;

具體的目標(biāo):我要掌握文案技巧。

2)M 代表可衡量(Measurable)

目標(biāo)必須是可衡量的,可衡量的指標(biāo)是數(shù)量化或者行為化的,驗證這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)或者信息是可以獲取的。

上面的栗子進一步細化,讓目標(biāo)可衡量。

可衡量的目標(biāo):我要掌握文章設(shè)主題、切痛點、找創(chuàng)意、定標(biāo)題等技巧。

3)A 代表可實現(xiàn)(Attainable)

目標(biāo)必須是可實現(xiàn)的,具體指在付出努力的情況下可以實現(xiàn),避免設(shè)立過高或過低的目標(biāo)。

假如筆者剛接觸內(nèi)容運營,定下了 “我要在兩個月內(nèi)成為寫文案的專家” 這個目標(biāo),那么這就是一個不切實際的目標(biāo)。較接地氣的目標(biāo)是:我要在三個月內(nèi)掌握文章設(shè)主題、切痛點、找創(chuàng)意、定標(biāo)題等技巧。

4)R 代表相關(guān)性(Relevant)

目標(biāo)是與工作中的其它目標(biāo)相關(guān)聯(lián)。

比如我的中期目標(biāo)是:一年內(nèi)能夠獨立完成文章的一系列創(chuàng)作與發(fā)布,我的短期目標(biāo)就是:三個月內(nèi)掌握文章基本創(chuàng)作技巧。只有中期目標(biāo)與短期目標(biāo)具有很強的相關(guān)性,那么中期目標(biāo)才更容易實現(xiàn)。

5)T 代表有時限(Time-bound)

目標(biāo)的時限性就是指目標(biāo)是有時間限制的。比如我在運營公眾號 “一個數(shù)據(jù)人自留地” 時給自己定的目標(biāo)是 “截止到 2021 年 12 月 31 日創(chuàng)作并發(fā)布 12 篇文章”,這里的 2021 年 12 月 31 日就是確定的時間限制。

2.2

建模型

2.2.1 PLC 模型

產(chǎn)品生命周期(Product Life Cycle),簡稱 PLC,指產(chǎn)品的市場壽命,即一種產(chǎn)品從開始進入市場到被市場淘汰的整個過程。產(chǎn)品的生命周期有探索期、成長期、成熟期、衰退期(如下圖)。

在產(chǎn)品不同的生命周期階段,各業(yè)務(wù)方側(cè)重點不同,關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)亦有所不同。

1)探索期

探索期的重點在于驗證產(chǎn)品的核心價值,是否能夠滿足市場需求并從中獲利。要做到:假設(shè)、驗證、迭代、執(zhí)行。這個階段會著重關(guān)注目標(biāo)用戶畫像、關(guān)鍵行為、留存率。下面以早期的土巴兔為例(如下圖)。

根據(jù)上圖對土巴兔業(yè)務(wù)流程的梳理,以及對土巴兔的定位(為探索期),因此當(dāng)前主要關(guān)注點是打磨服務(wù)能力,了解用戶群體的需求與產(chǎn)品服務(wù)的匹配度,重點關(guān)注的指標(biāo)如下:

(1)目標(biāo)用戶畫像:性別、年齡、學(xué)歷、地域、職業(yè);

(2)關(guān)鍵行為:圖文發(fā)表量、瀏覽人數(shù)、傳播量、使用量;

(3)質(zhì)量:文章轉(zhuǎn)化率、完成率。

2)成長期

經(jīng)過了打磨產(chǎn)品的探索期,產(chǎn)品有了較好的留存率,這時候產(chǎn)品開始進入用戶增長期。處于成長期時,需要將注意力放在用戶的整個生命周期的前半段上,即提高留存、用戶激活、自傳播。

3)成熟期

隨著市場趨于飽和,用戶的增速放緩,逐漸趨于穩(wěn)定,關(guān)注的核心指標(biāo)應(yīng)該是用戶活躍度,同時關(guān)注商業(yè)轉(zhuǎn)化路徑。實際上如果市場本身是增量市場,可以考慮通過獲客,把一個成熟期的產(chǎn)品做出一個不一樣的增長曲線。

4)衰退期

新產(chǎn)品或替代品出現(xiàn),用戶轉(zhuǎn)向其他產(chǎn)品,導(dǎo)致原產(chǎn)品用戶量迅速下降,從而使原來的銷售額和利潤迅速下降,于是產(chǎn)品就進入衰退期。處于衰退期,需要重點關(guān)注用戶流失與維系。

2.2.2 OSM 模型

OSM 模型(Objective,Strategy,Measurement)是指標(biāo)體系建設(shè)過程中輔助確定核心的重要方法,包含業(yè)務(wù)目標(biāo)、業(yè)務(wù)策略、業(yè)務(wù)度量,是指標(biāo)內(nèi)容橫向的思考。

1)業(yè)務(wù)目標(biāo)

主要從用戶視角和業(yè)務(wù)視角確定目標(biāo),原則是切實可行、易理解、可干預(yù)、正向有益。

(1)用戶使用產(chǎn)品的目標(biāo)是什么?

(2)產(chǎn)品滿足了用戶的什么需求?

(3)公司/業(yè)務(wù)/產(chǎn)品等存在的目的是什么?

2)業(yè)務(wù)策略

為了達成上述目標(biāo)采取的策略。換句話說,用戶在什么時候感受到訴求被滿足?

3)業(yè)務(wù)度量

這些策略隨之帶來的數(shù)據(jù)指標(biāo)變化有哪些?是否有效滿足了用戶的訴求,達成了業(yè)務(wù)目標(biāo)。

以 PMCAFF 為例,按照 OSM 模型,它的指標(biāo)是什么樣?

1)業(yè)務(wù)目標(biāo)

用戶來使用 PMCAFF 這個產(chǎn)品,目標(biāo)是什么?

需要涉及兩類用戶:內(nèi)容生產(chǎn)者和內(nèi)容消費者,接下來簡單介紹內(nèi)容生產(chǎn)者的分析思路。

用戶需求:發(fā)布文章或分享觀點,建立行業(yè)影響力或者內(nèi)容受到反饋。

那么,如何讓用戶感受到自己的需求被滿足了呢?

2)業(yè)務(wù)策略

PMCAFF 的策略是:鼓掌、評論、分享、認可、專欄作者、好問題。

3)業(yè)務(wù)度量

接下來,我們需要針對這些策略去做指標(biāo),在這里我們的指標(biāo)分別是結(jié)果指標(biāo)和過程指標(biāo)。

備注:
(1)結(jié)果指標(biāo):用來反映某些業(yè)務(wù)產(chǎn)出或結(jié)果的指標(biāo)項,通常是延后知道的,很難進行干預(yù)。結(jié)果指標(biāo)通常更多的是監(jiān)控數(shù)據(jù)是否異常,或者監(jiān)控某個場景下用戶的需求是否被滿足。
(2)過程指標(biāo):用戶在做某個操作的時候所產(chǎn)生的指標(biāo),可以通過某些策略來影響過程指標(biāo),從而影響結(jié)果指標(biāo)。過程指標(biāo)通常更加關(guān)注用戶的需求為什么被滿足或沒有被滿足。

接著以上面的 PMCAFF 為例:

(1)結(jié)果指標(biāo):發(fā)布文章數(shù)、發(fā)布文章的人數(shù)、文章鼓掌/評論數(shù)、被打賞金額、專欄作家人數(shù)、新增專欄作家人數(shù)等。

(2)過程指標(biāo):使用內(nèi)容導(dǎo)入人數(shù)、內(nèi)容發(fā)布轉(zhuǎn)化率、文章互動率等。

指標(biāo)選取之后,就是選擇分析維度了,而維度選擇層面主要是通過數(shù)據(jù)分析視角結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景來確定。例如:用戶標(biāo)簽維度、時間維度、渠道維度等。

2.2.3 指標(biāo)分級

指標(biāo)分級主要是將指標(biāo)化解為不同層級并逐級分析。根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略、企業(yè)組織及業(yè)務(wù)進行自上而下的分級,對指標(biāo)進行層層剖析,其中可結(jié)合 OSM 模型來確定指標(biāo)。

1)一級指標(biāo):公司戰(zhàn)略層

用于衡量公司整體目標(biāo)完成情況,與公司當(dāng)前業(yè)務(wù)緊密結(jié)合,并對所有員工均有核心的指導(dǎo)意義。一級指標(biāo)通常指引著公司的戰(zhàn)略。

一級指標(biāo)通常根據(jù)市場、產(chǎn)品生命周期、產(chǎn)品品類和商業(yè)模式確定,一個時間點只有一個最關(guān)鍵的指標(biāo)(OMTM,One Metric That Matters)。

例如:小紅書的OMTM(又稱:北極星指標(biāo))如何演變?

2)二級指標(biāo):業(yè)務(wù)策略層

為達成戰(zhàn)略目標(biāo),公司會對其進一步拆解為業(yè)務(wù)線或事業(yè)群的核心指標(biāo)。通常為了實現(xiàn)一級指標(biāo),企業(yè)會做出相應(yīng)的策略,二級指標(biāo)也會與這些策略有所關(guān)聯(lián)。

例如:小紅書當(dāng)前的一級指標(biāo)是銷售額,那么二級指標(biāo)可以設(shè)定為不同品類商品的銷售額,分地區(qū)的銷售額等。這樣當(dāng)一級指標(biāo)出現(xiàn)問題的時候,我們可以快速定位問題所在。

3)三級指標(biāo):業(yè)務(wù)執(zhí)行層

三級指標(biāo)是將二級指標(biāo)縱向展開,進行路徑拆解、漏斗拆解、公式拆解。三級指標(biāo)通常用于定位二級指標(biāo)的問題,通常指導(dǎo)一線運營或分析人員開展工作。三級指標(biāo)是業(yè)務(wù)中最多的指標(biāo)。

路徑拆解需要對業(yè)務(wù)流程進行分析,例如:打開應(yīng)用、瀏覽首頁、瀏覽商品詳情頁、加入購物車、提交訂單、訂單支付、支付成功。

運用公式拆解月活躍用戶,如下圖。

2.2.4 AARRR

AARRR 模型就是海盜模型,也是用戶分析的經(jīng)典模型。它反映了增長貫穿于用戶生命周期的各個階段,即獲?。ˋcquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、變現(xiàn)(Revenue)、自傳播(Referral)。

1)獲取

運營人員通過各種渠道進行推廣,以各種手段獲取目標(biāo)用戶,評估各種營銷渠道效果,并不斷調(diào)整運營策略,以不斷降低獲客成本。

關(guān)鍵指標(biāo):曝光量、點擊、下載、安裝、激活、安裝率、激活率、注冊轉(zhuǎn)化率、留存率、付費率等。

2)激活

激活指目標(biāo)用戶開始使用產(chǎn)品。產(chǎn)品經(jīng)理通過新手獎勵、產(chǎn)品引導(dǎo)等方式,來引導(dǎo)用戶使用產(chǎn)品核心功能。我們需要掌握用戶的行為數(shù)據(jù),監(jiān)控產(chǎn)品健康程度。

關(guān)鍵指標(biāo):新老用戶占比、DAU/WAU/MAU、日均登錄次數(shù)、日均使用時長等。

3)留存

通常維護一個老用戶的成本要遠遠低于獲取一個新用戶的成本,所以不僅要拉新用戶,還需要關(guān)注用戶粘性,以及關(guān)注用戶在哪里流失、為什么流失。

關(guān)鍵指標(biāo):新用戶留存率、老用戶留存率、活躍用戶留存率、日周月留存率、流失率等。

4)變現(xiàn)

主要用來衡量產(chǎn)品的商業(yè)價值,這也是商業(yè)的本質(zhì)。

關(guān)鍵指標(biāo):ARPU、ARPPU、付費率(區(qū)分新老用戶)、客單價、LTV 等。

5)自傳播

主要是基于產(chǎn)品、營銷、明星等事件的吸引力,從而使用戶自發(fā)地傳播。

關(guān)鍵指標(biāo):裂變系數(shù)等。

3

埋點


數(shù)據(jù)采集,就是采集相應(yīng)的數(shù)據(jù),是數(shù)據(jù)流的起點,采集的對不對、全不全,直接決定數(shù)據(jù)的質(zhì)量,影響后續(xù)的所有環(huán)節(jié)。那么采集什么樣的數(shù)據(jù)才算是質(zhì)量高?這就需要提前規(guī)劃埋點。

3.1

什么是埋點

埋點是(用戶行為)數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的術(shù)語。它的學(xué)名叫做事件追蹤(Event Tracking)。它主要是針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發(fā)生的相關(guān)技術(shù)及其實施過程,如用戶點擊某個按鈕的次數(shù)、閱讀某篇文章的時長等等。

埋點是一種常用的數(shù)據(jù)采集方法,它是為了滿足豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用而做的用戶行為過程及結(jié)果記錄。埋點是數(shù)據(jù)采集的一種重要方法,并且是數(shù)據(jù)的起源,采集的數(shù)據(jù)常常用于分析產(chǎn)品的使用情況、用戶行為偏好等,于是延伸出用戶畫像、用戶推薦系統(tǒng)等數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

3.2

埋點流程

業(yè)務(wù)部門根據(jù)業(yè)務(wù)提出需求,產(chǎn)品經(jīng)理將需求整理為數(shù)據(jù)需求,并輸出數(shù)據(jù)需求文檔(DRD,Data Requirements Document)。

接下來,產(chǎn)品經(jīng)理就跟數(shù)據(jù)團隊進行需求評審,評審?fù)ㄟ^與否,會后都要給相關(guān)人員發(fā)送需求評審紀(jì)要郵件。評審?fù)ㄟ^之后,產(chǎn)品經(jīng)理需要跟開發(fā)工程師確定開發(fā)時間,并發(fā)送排期郵件。

開發(fā)完成后,測試工程師、數(shù)據(jù)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理需要驗證埋點是否完整且準(zhǔn)確,提交驗收報告。功能上線后,產(chǎn)品經(jīng)理或開發(fā)工程師需要發(fā)送上線郵件。如下圖。

3.3

如何埋點

怎么埋呢?從業(yè)務(wù)角度出發(fā),劃分五個角度:

Who:對行為的發(fā)起者進行標(biāo)識,一般使用賬號或設(shè)備號進行標(biāo)識。賬號是常用的方式,通過身份證號、手機號、賬號 ID 等信息區(qū)分用戶;設(shè)備號多用于不需要登錄的產(chǎn)品,通過設(shè)備的編碼來區(qū)分用戶。

When:記錄行為是什么時候發(fā)生的,一般使用服務(wù)器時間,即 Unix 時間戳記錄行為發(fā)生時間。它是全球統(tǒng)一時間,不受地區(qū)的干擾。

Where:記錄行為發(fā)生的地點,一般通過 GPS 進行定位,或者通過設(shè)備 IP 判斷用戶位置。

What:指用戶行為的具體內(nèi)容是什么,比如用戶閱讀一本書,那么購買的書名是什么?價格是多少?哪個出版社出版等信息。

How:行為是怎么發(fā)生的,一般包含在行為名稱中,如提交某訂單,也有若干行為是可以通過多種方式完成,如解鎖 iPhone,可以輸入密碼解鎖,也可以刷臉解鎖,無論使用哪種方式都是一種可以記錄的信息。

3.4

案例:瀏覽APP首頁行為埋點

針對瀏覽某電商 APP 首頁行為,從五個角度分析,分為特有指標(biāo)和公共指標(biāo)兩類,如下圖。

3.5

案例:支付訂單行為埋點

針對支付訂單行為,從五個角度分析,分為特有指標(biāo)和公共指標(biāo)兩類,如下圖。

數(shù)據(jù)分析


4.1

什么是數(shù)據(jù)分析?

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計、分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析,提取有用信息和形成結(jié)論,并對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。簡單地說,就是對數(shù)據(jù)進行分析。

數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一些看似雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息挖掘出來,提煉出目標(biāo)對象的內(nèi)在規(guī)律。對于企業(yè)來說,數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)在于創(chuàng)造商業(yè)價值,驅(qū)動企業(yè)業(yè)務(wù)增長。

4.2

數(shù)據(jù)分析方法

我們以一個電商網(wǎng)站為例,用數(shù)據(jù)產(chǎn)品對該網(wǎng)站進行數(shù)據(jù)采集,然后使用常見的數(shù)據(jù)分析方法分析,如漏斗分析、留存分析、時間分析、用戶畫像、渠道分析、分布分析等方法。

4.2.1 漏斗分析

漏斗分析能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài),以及從起點到終點各業(yè)務(wù)流程的用戶轉(zhuǎn)化率情況,是一種重要的流程式數(shù)據(jù)分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于用戶行為分析中,例如渠道質(zhì)量評估、產(chǎn)品銷售等日常數(shù)據(jù)運營與數(shù)據(jù)分析工作中。

比如:對于電商產(chǎn)品來說,最終目的是讓用戶購買商品,但整個流程的轉(zhuǎn)化率由每一步的轉(zhuǎn)化率綜合而定。這時,我們就可以通過漏斗分析模型進行監(jiān)測。如下圖所示,我們可以觀察用戶在每一個層級上的轉(zhuǎn)化率,尋找轉(zhuǎn)化路徑的薄弱點,優(yōu)化產(chǎn)品,提升用戶體驗,最終提升整體的轉(zhuǎn)化率。

4.2.2 留存分析

留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型,即由初期的新用戶轉(zhuǎn)化為活躍用戶、忠誠用戶的過程。隨著統(tǒng)計數(shù)字的變化,相關(guān)人員可看到不同階段的用戶變化情況,從而判斷產(chǎn)品對用戶的粘性。

比如:對某電商平臺來說,用戶最近 30 日的 7 日留存率(如下圖),從圖中得知,用戶留存率較低。接下來,按照地區(qū)、年齡、行為等,將用戶分為不同的群體,觀察留存的區(qū)別,找到產(chǎn)品可優(yōu)化點。

4.2.3 事件分析

事件分析用來研究某事件的發(fā)生對企業(yè)的影響以及影響的程度。通常來說,事件分析包括事件定義與選擇、下鉆分析、結(jié)果等環(huán)節(jié)。

事件,是一個用戶在某個時間點、某個地方、以某種方式完成了某個具體的事情。它的關(guān)鍵因素包括 Who、When、Where、What、How。

比如:運營人員發(fā)現(xiàn)過去 30 日支付成功次數(shù)波動較大(如下圖)。這時企業(yè)可以先定義事件,通過篩選條件配送方式為 “自營”,再從其他多個維度細分下鉆,如 “訂單金額”、“是否使用優(yōu)惠券”、“商品ID” 等。當(dāng)進行細分篩選時,異常數(shù)據(jù)無處遁形。

4.2.4 渠道分析

渠道,是指產(chǎn)品與用戶發(fā)生互動的各個接觸點,比如 SEO、SEM、社交媒體等等。

渠道分析主要用于分析用戶的訪問來源及訪問深度,通過訪問用戶數(shù)、訪問次數(shù)、停留時長等指標(biāo)來評估渠道質(zhì)量,同時也通過轉(zhuǎn)化率來衡量渠道轉(zhuǎn)化的效果。

一個完整的渠道流程,常常包括:站外渠道 -> 展示廣告 -> 著陸頁 -> 訪問著陸頁的轉(zhuǎn)化文案 -> 激活用戶 -> 產(chǎn)品轉(zhuǎn)化 六大關(guān)鍵環(huán)節(jié),每個環(huán)節(jié)都有相應(yīng)的指標(biāo)來衡量。

1)用戶在站外渠道,包括 SEO、SEM、社交媒體等,看到各種宣傳廣告。

關(guān)鍵指標(biāo):展示量、點擊量、CTR(Click Through Rate,點擊率)。

2)有興趣的用戶點擊 URL 鏈接進入著陸頁。

關(guān)鍵指標(biāo):著陸頁 PV、著陸頁 UV、加載時長、跳出率等。

3)對產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的用戶下載、注冊或者試用產(chǎn)品或服務(wù),這個過程通常稱之為激活。

關(guān)鍵指標(biāo):停留時長、訪問深度等。

4)用戶激活后,點擊 CTA(Call To Action,召喚用戶行為)選擇商品加入購物車并提交、支付,這就是一個完整的購買流程。

關(guān)鍵指標(biāo):購買用戶人數(shù)、產(chǎn)品內(nèi)轉(zhuǎn)化率等。

以上是四種常用的數(shù)據(jù)分析方法,在不同行業(yè)中,它們常常以不同的樣式展示出來,當(dāng)我們面對不同的問題時,需要清楚地知道哪個或哪幾個方法最為有效,需要結(jié)合具體場景靈活運用,沒有最好的分析方法只有最適合的。

轉(zhuǎn)自:一個數(shù)據(jù)人的自留地;

  • END

本站僅提供存儲服務(wù),所有內(nèi)容均由用戶發(fā)布,如發(fā)現(xiàn)有害或侵權(quán)內(nèi)容,請點擊舉報。
打開APP,閱讀全文并永久保存 查看更多類似文章
猜你喜歡
類似文章
10000字全流程講解完整數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析師真實的工作是怎樣的,這篇文章帶你看他們的職責(zé)
用戶行為分析如何落地的一些基本思考與見解
數(shù)據(jù)分析的終極目標(biāo):推動業(yè)務(wù)持續(xù)增長
數(shù)據(jù)分析很痛苦?說說那些年錯過的數(shù)據(jù)分析神器
寫數(shù)據(jù)分析報告思路的分享
更多類似文章 >>
生活服務(wù)
分享 收藏 導(dǎo)長圖 關(guān)注 下載文章
綁定賬號成功
后續(xù)可登錄賬號暢享VIP特權(quán)!
如果VIP功能使用有故障,
可點擊這里聯(lián)系客服!

聯(lián)系客服