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互聯(lián)網(wǎng)運營數(shù)據(jù)分析十個經(jīng)典方法

作者:聚擎 瀏覽:115 發(fā)布時間:2017-07-12
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 方法一:細(xì)分

 

  嚴(yán)格說,細(xì)分不是一種方法,它是一切分析的本源。所以它當(dāng)之無愧要排名第一。

 

  我經(jīng)常的口頭禪是,無細(xì)分、毋寧死。沒有細(xì)分你做什么分析呀。

 

  細(xì)分有兩類,一類是一定條件下的區(qū)隔。如:在頁面中停留30秒以上的visit(session);或者只要北京地區(qū)的訪客等。其實就是過濾。另一類是維度(dimension)之間的交叉。如:北京地區(qū)的新訪問者。即分群(segmentation)。

 

  細(xì)分幾乎幫助我們解決所有問題。比如,構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗,實際上就是把轉(zhuǎn)化過程按照步驟進(jìn)行細(xì)分。流量渠道的分析和評估也需要大量用到細(xì)分的方法。

 

  維度之間的交叉是比較體現(xiàn)一個人分析水平的細(xì)分方法。比如,我的朋友孫維(卡車之家的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人),他將用戶的反饋作為event tracking的屬性(放在了event action屬性中),提交給GA,然后在自定義的報告中,將用戶反饋和用戶的其他行為交叉起來,從而看到有某一類反饋的用戶,他們的行為軌跡是什么,從而推測發(fā)生了什么問題。

 

  分析跳出率時,我們也會把landing page和它的traffic source(流量源)進(jìn)行交叉,以檢查高跳出率的表現(xiàn)是由著陸頁造成,還是由流量造成。這也是典型的維度交叉細(xì)分的應(yīng)用。

 

 

  無細(xì)分,毋寧死。

 

  方法二:Attribution(歸因)

 

  歸因不是人人都聽說過,用好的更是寥寥無幾。 不過,考慮到人們購買某一樣?xùn)|西的決策,可能受到多種因素(數(shù)字營銷媒體)的影響,比如看到廣告了解到這個商品的存在,利用搜索,進(jìn)一步了解這個商品,然后在social渠道上看到這個商品的公眾號等等。這些因素的綜合,讓一個人下定了決心購買。

 

  因此,很多時候,單一的廣告渠道并不是你打開客戶閘門的閥門,而是多種渠道共同作用的結(jié)果。

 

  如何了解數(shù)字營銷渠道之間的這種先后關(guān)系或者相互作用?如何設(shè)置合理的數(shù)字營銷渠道的策略以促進(jìn)這種關(guān)系?在評價一個渠道的時候,如何將歸因考慮在內(nèi)從而能夠更客觀的衡量?這些都需要用到歸因。

 

  如果你是互聯(lián)網(wǎng)營銷的負(fù)責(zé)人,歸因分析是必不可少的分析方法。

 

 
歸因分析  

 

  方法三:Link Tag的流量標(biāo)記

 

  Link tag標(biāo)記流量源頭 ,絕對是所有方法中最為基本重要的一種。這種方法不僅僅適用于網(wǎng)站的流量來源,也同樣適用于app下載來源的監(jiān)測(但后者需要滿足一定的條件)。

 

  Link tag的意思,是在流量源頭的鏈出鏈接上(鏈出URL上)加上尾部參數(shù)。這些參數(shù)不僅不會影響鏈接的跳轉(zhuǎn),而且能夠標(biāo)明這個鏈接所屬的流量源是什么(理論上能夠標(biāo)明流量源的屬性數(shù)是無限的)。

 

  Link tag不能單獨起作用,必須要在網(wǎng)站分析工具或者app分析工具的配合下工作。

 

  Link tag是流量分析的基礎(chǔ),要嚴(yán)肅的分析流量,不僅僅是常規(guī)分析,還包括歸因分析(attribution analysis),都需要使用link tag的方法。

 
流量標(biāo)記  

 

  方法四:轉(zhuǎn)化漏斗

 

  分析轉(zhuǎn)化的基本模型是轉(zhuǎn)化漏斗(conversion funnel),這個大家都應(yīng)該很熟悉了。

 

  轉(zhuǎn)化漏斗最常見的是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)置為某種目的的實現(xiàn),最典型的就是實現(xiàn)銷售,所以大家很多時候把轉(zhuǎn)化和銷售是混為一談。但轉(zhuǎn)化漏斗的最終轉(zhuǎn)化也可以是其他任何目的的實現(xiàn),比如一次使用app的時間超過10分鐘(session duration >10minutes)。對于增長黑客而言,構(gòu)建漏斗是最為常見的工作。

 

  漏斗幫助我們解決兩方面的問題,第一、在一個過程中是否發(fā)生泄漏,如果有泄漏,我們能在漏斗中看到,并且能夠通過進(jìn)一步的分析堵住這個泄漏點;第二、在一個過程中是否出現(xiàn)了其他不應(yīng)該出現(xiàn)的過程,造成轉(zhuǎn)化主進(jìn)程受到損害。

 

  漏斗的構(gòu)建很簡單,無論web還是app,都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奧秘則很豐富。而且漏斗方法還會和其他方法混合使用,樂趣無窮。我在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運營的課程中也會具體講解。

 
轉(zhuǎn)化漏斗  

 

  方法五:Attribution(歸因)

 

  歸因不是人人都聽說過,用好的更是寥寥無幾。 不過,考慮到人們購買某一樣?xùn)|西的決策,可能受到多種因素(數(shù)字營銷媒體)的影響,比如看到廣告了解到這個商品的存在,利用搜索,進(jìn)一步了解這個商品,然后在social渠道上看到這個商品的公眾號等等。這些因素的綜合,讓一個人下定了決心購買。

 

  因此,很多時候,單一的廣告渠道并不是你打開客戶閘門的閥門,而是多種渠道共同作用的結(jié)果。

 

  如何了解數(shù)字營銷渠道之間的這種先后關(guān)系或者相互作用?如何設(shè)置合理的數(shù)字營銷渠道的策略以促進(jìn)這種關(guān)系?在評價一個渠道的時候,如何將歸因考慮在內(nèi)從而能夠更客觀的衡量?這些都需要用到歸因。

 

  如果你是互聯(lián)網(wǎng)營銷的負(fù)責(zé)人,歸因分析是必不可少的分析方法。

 
歸因  

 

  方法六:微轉(zhuǎn)化

 

  人人都懂轉(zhuǎn)化漏斗,但不是所有人都關(guān)注微轉(zhuǎn)化。但是你想指望一個轉(zhuǎn)化漏斗不斷提升轉(zhuǎn)化率太困難了,而微轉(zhuǎn)化卻可以做到。轉(zhuǎn)化漏斗解決的是轉(zhuǎn)化過程中的大問題,但大問題總是有限的,這些問題搞定后,你還是需要對你的轉(zhuǎn)化進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化,這個時候必須要用到微轉(zhuǎn)化。

 

  微轉(zhuǎn)化是指在轉(zhuǎn)化必經(jīng)過程之外,但同樣會對轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響的各種元素。這些元素與用戶的互動,左右了用戶的感受,也直接或者間接的影響了用戶的決定。

 

  比如,商品的一些圖片展示,并不是轉(zhuǎn)化過程中必須要看的,但是它們的存在,是否會對用戶的購買決定產(chǎn)生影響?這些圖片就是微轉(zhuǎn)化元素。

 

  個人認(rèn)為,研究微轉(zhuǎn)化比研究轉(zhuǎn)化更好玩。有一些案例,課堂上跟大家講。

 
微轉(zhuǎn)化  

 

  方法七:AB測試

 

  增長黑客不談AB測試是恥辱。

 

  通過數(shù)據(jù)優(yōu)化運營和產(chǎn)品的邏輯很簡單——看到問題,想個主意,做出原型,測試定型。

 

  比如,你發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化漏斗中間有一個漏洞,于是你想,一定是商品價格不對頭,讓大家不想買了。你看到了問題——漏斗,而且你也想出了主意——改變定價。

 

  但是這個主意靠不靠譜,可不是你想出來的,必須得讓真實的用戶用。于是你用AB測試,一部分的用戶還是看到老價格,另外一部分用戶看到新價格。若是你的主意真的管用,新價格就應(yīng)該有更好的轉(zhuǎn)化。若真如此,新的價格就被確定下來(定型),開始在新的轉(zhuǎn)化高度上運行,直到你又發(fā)現(xiàn)一個新的需要改進(jìn)的問題。

 

  增長黑客的一個主要思想之一,是不要做一個大而全的東西,而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證,如何驗證的?主要方法就是AB測試。

 

  今天的互聯(lián)網(wǎng)世界,由于流量紅利時代的結(jié)束,對于快速迭代的要求大大提升了,這也使我們更加在意測試的力量。

 

  在web上進(jìn)行AB測試很簡單,在app上難度要高很多,但解決方法還是很多的。國外那些經(jīng)典app,那些賣錢游戲,幾乎天天都在AB測試。

 

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