運營分析要重點關注ROI,養成ROI思維模式,做任何對結果負責的事,首先要考慮做這件事的投入產出比。
資料分析有三大場景:經營分析、運營分析、產品分析,本文主要介紹這三大場景之一的運營分析。運營分析的三個要點:對誰(運營這項工作的物件究竟是誰)、做什麼(運營這項工作做的事情是什麼)、效果如何(做完以後是否達到預期,如何評價)。
運營分析的核心內容如圖:
案例:要做一件很棘手的事情
a.普通運營:好難呀,那我盡力去做吧✊
— 沒有對結果負責
b.運營總監:這件事不管透過什麼方式,一定要做成💪
— 對結果負責沒有關注ROI
c.公司老闆:這樣實現目標,成本多高,收益多大?是否是最優的方式?👌
— 對結果負責並關注ROI
案例中老闆就是ROI思維模式,更關注一件事的投資回報率,透過投資(投入做事)帶來的額外收益和投資(投入做事)之間的比率。分析師在做運營分析師也需要用到ROI,因為分析師考慮的也是:可否達成?是否最優?能否最佳化?
01 運營分析的作用
運營分析會透過使用者分層的方式尋找使用者異常變化的原因;運營分析會透過活動過程入手,透過指標監測定位問題;運營分析會透過效果覆盤,從ROI角度去借鑑活動好壞。
02 運營分析常用指標
不同公司在不同階段的核心不同:公司初期,重點是拉新,此時公司的核心工作是如何更好更快獲取更多新客,包括運營;在公司有一定的使用者規模後,此時公司需要同時重視拉新和留存,以及變現,此時運營的工作就會逐漸聚焦到活躍和付費。
活躍是狀態:
付費是結果:
使用者活躍指標
a. 活躍使用者數:在一段時間內,有活躍行為的使用者數(日、周、月)
b. 流失使用者數:曾經訪問過網站的使用者,但由於對產品漸漸失去興趣後逐漸遠離產品,進而徹底脫離產品的使用者,不同的產品對流失使用者定義不一樣。社群類:如微博1個月未登入就可以被認定為流失使用者,電商類:3個月未登入才被定義為流失使用者。
c. 使用者流失率:使用者流失數/總使用者數
使用者付費指標
ARPU(Average Revenue Per User) 值:用來衡量一定時間內APP從每個使用者身上獲得的收入,用來衡量產品的盈利能力。
ARPU值=總收入/使用者數
運營分析關鍵指標
留存率:
a.次日留存率(當天新增的使用者中,在註冊的第二天還登入的使用者數)/第一天新增總使用者數
b.三日留存率(第一天新增的使用者中,在註冊的第三天還登入的使用者數)/第一天新增總使用者數
c.七/三十日留存率(第一天新增的使用者中,在註冊的第七/三十天還登入的使用者數)/第一天新增總使用者數
付費轉化率:
免費使用者向付費使用者轉化的比率。每個商業型App,都會設定付費環節,讓更多的使用者付費,是開發和運營的歸宿。
付費轉化率 =一段時間內的付費使用者數/註冊使用者數
復購率:
指消費者對產品/服務的重複購買次數。重複購買率,簡稱復購率,反映出消費者對產品的忠誠度,復購率 越高,忠誠度越高,反之越低
通常有兩種計算公式:
a.單位時間內多次付費使用者數/總使用者數 — — 按顧客算(通常以顧客算復購率)
b.單位時間內重複購買交易次數/總交易次數 — — 按交易次數算
03 使用者分層
RFM模型:Rencency (最近一次消費)、Frequency(消費頻率)、Monetary(消費金額)三個指標首字母組合,是衡量當前使用者價值和進行使用者分層的重要工具。根據FRM模型對使用者進行如下分層,針對不同使用者進行不同的營銷手段,實現精準營銷:
使用者分層步驟:
根據需求,獲取FRM三個維度的歷史資料
工具:Sql servel、Excel
三個維度:最近一段時間的消費間隔(R)、最近一段時間的消費頻次(F)、最近一段時間的消費金額(M)
確定RFM三個維度的中值
常用方法:業務實際判斷、平均值或中位數、二八法則、K-Means 聚類演算法
根據RFM和中值,對使用者進行分層
a.R
第一步:提取使用者最近一次的交易時間,算出距離計算時間的差值;第二步:根據天數長短,賦予對應的R值分數
b.F
第一步:從歷史資料中,得出所有使用者的購買次數;第二步:根據次數多少,賦予對應的F值分數
c.M
第一步:從歷史資料中,彙總求的該使用者的交易總額;第二步:根據金額大小,賦予對應的M值分數
參照設定的FRM的中值,對使用者打標籤
- 求出三個值的中值(例如:中位數值)
- 用中值和使用者實際的三值進行比較,高於中值的則為高,低於中值則為低。
04 流程梳理及監測
流程梳理是指流程梳理,透過對運營動作的整個流程拆解、對應到可以分析其業務含義的指標,並搭建相關報表。流程監測是指監測診斷,透過對報表資料監測指標正常與否,以及出現異常情況後可以迅速診斷原因。
梳理流程
- 確認業務目標:分析師收到需求、向運營同事詢問、確認業務目標
- 掌握運營動作及規則:和運營同事瞭解具體的運營動作、確認清楚活動時間、參與方式等細節
- 梳理使用者使用路徑:有多少種路徑,每種路徑對應的步驟可劃分為哪些、確認每個步驟對應的指標具體是什麼
- 搭建監測報表:報表包含的指標,可分為一級和二級、同時兼顧轉化率指標。
報表包含的指標:核心目標指標、一級和二級指標、與使用者使用路徑對應步驟的指標、兼顧轉化率相關指標。
報表的指標排序規則:最左側為日期、按照使用者使用路徑的先後順序排列,轉化率放在對應步驟之後、核心指標通常放在最後,若處於使用者使用路徑過程中,也可前置。
監測診斷
監測診斷的意義在於:
- 理解全貌:到正常業務的運轉情況、第一時間監測到資料異常。
- 診斷原因:透過問題診斷框架,對異常資料進行分析,找到問題的原因所在。
指標監測的具體步驟:
a. 看懂運營指標含義
b. 看懂對應運算關係
c. 看懂正常波動範圍
d. 發現並及時定位異常
f. 確認異常對應的原因,指標異常:異常上升 (找到原因,放大引起指標異常的動作),異常下降(找到原因,及時最佳化運營動作)
問題診斷的具體步驟:
05 效果評估及ROI
效果評估是對運營動作最終是否達成目標的客觀評價,效果評估也被稱為效果覆盤。一般分為:評估物件,評估方法、評估結論。ROI是透過投資而應返回的價值,即企業從一項投資活動中得到的經濟回報,通俗點來說就是我們獲得的收益和投入成本的比值。
ROI =收益/成本
ROI =(成本降低+收入增長)/總成本
評估物件:
和運營目標相關的指標
評估方法:
- 與預定目標比較
- 與同期其他活動比較
- 與往期同類活動比較
評估結論:
a. 評估結果資料化呈現:
透過具體的評估方法,比較評論物件是否取得了預期目標,並用具體資料呈現,包括:實際效果值是多少,高/低於了預期值多少
b. 對存在問題點的物件進行原因拆解、總結並提出建議:
對於本次運營活動未達到預期的指標,透過一二級指標拆解的方式來確認原因,並針對具體原因給出對應建議
c. 對效果較好的物件進行原因分析、總結歸納:
對於本次運營活動達到了預期的指標,透過經驗總結的方式將價值點記錄下來,便於下次活動參考借鑑。
※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※
我是「數據分析那些事」。常年分享數據分析乾貨,不定期分享好用的職場技能工具。各位也可以關注我的Facebook,按讚我的臉書並私訊「10」,送你十週入門數據分析電子書唷!期待你與我互動起來~
文章推薦
回顧十週入門數據分析系列文:
關注數據君的臉書:
我是「數據分析那些事」。常年分享數據分析乾貨,不定期分享好用的職場技能工具。按贊我的臉書,會有豐富資料包贈送唷!