远离需求说改就改的日子,因为我知道……


时间: 2021-07-30 10:20:22 人气: 9 评论: 0

作为运营设计经常**和PV、UV、转化率、点击率、曝光率、留存、DOSU、DAU、WAU等数据名词打交道(不了解可自行度娘)。数据指标是运营设计的命脉,在结果论的时代,我们该如何运用这些数据?

那么多数据,如何get关键指标?

当收集到的数据越来越多,很容易「数据迷失」,面对大量PV、UV等可视化数值时,却有可能找不到能促进业务增长的关键指标。虽然每个公司和部门的指标都不同,但是仍可用以下两种方法去进行关键指标的提取。

设置用户行为

设置 (首页→栏目A→参与→下载)类似的用户行为为转化路径,统计阶段时间内达成转化的用户数。不仅分析流量,更要深入分析用户。

成立关键指标组合

好的数据指标一定通俗易懂,且是一个比率,甚至是组合。

除了数据,你还要懂漏斗原则

从以上的漏斗流量(金字塔)图来看,分析每层漏斗的流失率,快速找到问题所在。比如活跃低了,那可能是渠道出现了问题。以此类推,找到该数据的上级就能快速解决这个问题。

流程是从下至上,而验证则是从上至下。

数据验证分析?该如何下手

度量:指量化的数值。一般都有个名称,比如网页浏览次数,网页浏览时长等等。一般我们**称之为“指标”,但是你需要知道,指标和度量还是有些差异,比如某些场合,他们**用指标特指一些经过计算的度量结果,比如拿度量A(网站总浏览次数),除以度量B(网站总浏览人数),得到一个新的指标(网站人均浏览次数),用以衡量网站粘性。但其实两者是可以通用的。

维度:指我们看事物的角度。比如,网站浏览次数(PV),我们可以从日期角度去看,也可从流量来源去看(来自直接访问的、来自微博的、来自搜索的等),也可以以新老用户分群来看。更多的场景是同时以两个维度的组合去看。

如何区分他们?

维度,一定是有成员值的,且成员值是可以枚举出来的——不管它有多少,一定是可以枚举的,且**维持一定的稳定性。

比如,日期这个维度,几月几号一定是有限的,一年也就365天,如果是年这个维度,也是一样的。城市这个维度更好理解了吧。

说的再细一些

度量:除了指标这个有着略略差异的俗称外,有时还**遇到衍生指标这个说法,比如拿指标A和指标B做运算得到的指标C就叫做衍生指标。此外,还要注意可累加以及不可累加的度量说法,比如网站UV(独立访问用户数),这个指标就是典型的不可累加的度量:某网站1月1日UV=100个,1月2日UV=200个,但是这两天的UV不等于300个,因为1月2日的独立用户数里可能包含了1月1日的用户,所以如果要得到2天的UV,需要重新计算而不能直接相加。

维度:有些维度是独立并列的关系,比如城市维度和时间维度。但是有些维度之间有层次关系,比如省份维度和城市维度,行业维度和类目维度,年级维度和班级维度等。有层次关系的维度,则可用于“**取”场景中,先汇总到比较粗的维度,当有需要的时候,可以层层**取到更加明细的维度,此时,也**把这些维度叫做某维度类型的不同“粒度”——比如**有一个虚拟的维度类型曰地区维度,而把省份、城市、区叫做地区维的粒度。维度的层次根据不同的需求,可能****取到很细,那就是通常我们说的”明细数据”了。

案例分析:实际环境

从导航格局来看,专题预估**是一个阶梯式的流量(做任务[页A]>吃火鸡[页B]>抽大奖[页C])。事后发现并不是阶梯式流量的流失,而是瀑布式的。真正全部浏览完成的用户比例非常低,大部分用户停留在页A。这个问题非常严重,需要解决它。

按漏斗原则来看,二级页面倒流出现问题,我们需按向上验证原则。找到问题源头。(导航是不是出了问题?一级页面内容是否合适?)

带着疑问,我们尝试改变看看!

  1. 突出倒流按钮,增强引导
  2. 隐藏内容,增加神秘感
  3. 增加交互动效,让整个专题更有趣

本次关卡一/关卡二/关卡三/抽奖页面PV为1.8 : 1 : 1.7:1.3。相比较之前Tab形式切换,每个子页面的流量均摊,流量承接提升4-10个百分点。

案例分析:选个老公?

当小贝与**见面的时候,网络上出现了一个两难的问题:到底是选谁当老公呢?其实在这里,也可以用到维度和度量的方式。

  • 维度:人
  • 维度成员:**、小贝
  • 度量:财富、颜值,以及各自心目中各种权重、衡量的综合指数。

最后你**发现,这是一个两难的选择:小贝做老公,**做爸爸。

结语

最后作为运营设计师,数据收集和分析的能力,可以更好的帮助成长。了解运营中遇到的问题,用漏斗原则(金字塔)找到问题,用维度、度量验证数据。从而更好的从运营的角度出发去做设计。美化视觉的同时优化交互与用户体验,提升活动效果、增长关键指标。

 

作者:DONGYUE

来源:微信公众号“沪江UED”(ID:HJ-UED)

题图来自 Pexels,基于 CC0 协议

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数据指标

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