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用户行为数据,你所不知道的三个层次

2023-05-10 14:56:27

导语:
在「数据驱动」的时代,很多团队都会选择在产品早期引入或搭建数据分析平台,来追踪数据,驱动产品的快速成长。但是,大多数还是难逃失败,除去战略、经营等的原因之外,数据分析的「深度不够」也是让产品失败的重要原因!
产品数据分析的三个层次
对产品和用户行为数据的研究可以划分为宏观层、微观层和中间层三个层次:
宏观层:例如每日的「活跃用户数」、「新增用户数」、「订单数量」、「次日或7日留存率」等,主要起到从整体上把握产品运营状况的作用;

微观层:个体用户及其行为的细节数据构成。例如用户的个人信息、什么时间打开应用、做了什么、这些数据可以起到深入的了解每一个用户及用户行为的作用。

中间层:一系列相互关联的分析方法、模型以及相应的数据构成。如行为分析、漏斗、留存、细分、画像等等。

决定成败的「中间层」
「中间层」是至关重要的一层——针对您产品和业务目标展开的大部分分析,都需要在中间层的方法模型支持下完成。这是因为:

宏观层的数据指标过于概括,虽然可以帮您了解产品的整体状况,却很难基于这些指标直接构建出切实的产品改进策略;而微观层的行为的数据量实在太大,海量细节让人无从下手。

如果,中间层能够基于丰富的维度提供有效的方法和模型,您就有机会对存在问题的宏观数据指标进行逐级深入的剖析(Drill down),逐步缩小问题的范围和人群,甚至深入微观层洞察相关的用户及行为,直至对问题原因得到清晰的认识(或有效猜测)——并据此构建出产品改进策略并逐步改进,产品就有机会走向成功。

典型实例剖析
以一款「视频分享社区」产品为例:

1
发现问题
新用户在注册第二天只有20%人回访(「宏观层」指标显示「次日留存率」低)。

2
深入分析
将某天新增的用户划分为「第二天回访的用户」和「第二天不回访的用户」两个群体(按「中间层」的人群细分),并且对这两群用户从各个维度进行了分析对比(按「中间层」的细分、群体画像、行为分析等方法)发现典型区别是:

「回访的用户」往往在首次使用时就「拍摄了至少1段视频」并且「分享到微信朋友圈」;而「不回访的用户」大多在首次使用时「没有拍摄视频」或「没有分享到朋友圈」。

根据上述差异,首次使用时「拍摄并分享」会影响到第二天及以后的留存率。进一步在两个群体中各抽取了少量用户,并查看他们的行为记录(按「微观层」的用户及行为细节数据)发现:在首次使用时「拍摄并分享视频」的 用户,往往会在收到朋友圈好友评论时返回应用,以便查看或回复评论。并且,得到评论较多的用户很快会「拍摄新的视频」,而「没有拍摄和分享视频」的用户则情况刚好相反,这位运营负责人的想法通过这些细节数据得到验证。

3
改进产品获得提升
这位运营负责人将她的发现与产品经理以及其他团队成员进行了沟通,并得到认可。

大家一起基于这个发现,对产品本身进行了更为深入的分析,并选取了部分用户进行了电话调研。然后,大家制定了提升产品的策略:

第一步:对产品本身进行优化改进,引导和鼓励用户在首次使用时完成视频拍摄和分享。新版本发布后,新增用户的次日留存率很快上升到50%;

第二步:组织「最佳微视频评选」、「搞笑视频评选」等一系列活动,刺激视频的拍摄和传播互动。随着活动的进行,新增用户数量和次日留存率又有了进一步的提升,并且老用户的活跃度也不断增长。


总结
宏观层的指标容易得到,主要把控方向,选择或构建合适的分析工具将中间层和微观层联系起来,才是决定数据分析成败的核心。


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