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一张表展示:产品运营数据分析驱动增长(AARRR)框架模型总结
时间:2018-12-08 18:00:39  来源:本站  作者:

  本文是关于数据分析驱动增长的模型框架的总结,用一张表把数据分析驱动增长相关目标和方法进行呈现和总结, 希望对你的产品建立运营数据分析工作有帮助和参考。

  对于任何一个新产品从市场调研,痛点分析,产品定位,MVP产品设计和产品实现后,业务增长和商业价值增长将作为团队的核心任务,增长的方法除了和客户保持高频和有效的沟通进行产品优化和价值挖掘以外,建立匹配的科学的数据分析体系是保持产品增长的高效的手段之一。

  如上内容是个人在工作中对于数据分析驱动增长的目标以及方法的整理,不足之处,欢迎一起讨论指正。

  产品在建立数据分析体系之前,产品本身的要有相对清晰的市场定位、核心痛点解决业务流程实现,包括客户群和市场容量的预估、竞品分析等动作,这样产品运营数据分析的业务体系才有基础的方向和目标。

  中小企业在企业营销宣传,有多少企业会使用在线宣传营销工具,不同类型的企业在在线营销时支出的成本每年/每季度是多少,可以参考一部分的外部分析数据,比如易观数据、互联网开放数据分析 平台等。

  类似的产品的市场和营销情况,核心卖点,市场容量,市场占比等等,找到合适自己的差异化的产品卖点。

  在互联网的比较流行的数据分析驱动增长的 AARRR模型 已经比较成熟,贯穿整个产品生命周期,具体的细节不详述。

  在这里需要说明的是,数据分析 AARRR增长模型是一套工具方法论,但是我们不能忘记我们的数据分析的起点和初衷:产品/市场,业务持续增长(商业价值的持续变现以及客户价值的平衡)。

  当然在上面的产品生命周期中,我们需要不断观察数据,并保持和客户的高频沟通,并及时了解市场中竞争对手的变化和客户需求的变化,根据市场和产品的变化调整产品策略、运营策略。

  产品数据分析驱动产品增长的原则:数据分析必须以业务场景和业务目标为起点,业务决策作为终点,数据本身是没有意义的,数据比对分析和挖掘才有价值。

  用户行为事件、渠道、产品功能点击、事件分析、用户场景分析、用户行为轨迹、页面流、路径分析、活跃用户分析、用户分群、用户分层、用户细查、用户决策模型。

  PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长、热点图、页面升降榜、页面频道流转、用户访问地域、访问终端、访问来源、新老访客、活跃度等。

  新用户、激活用户、活跃用户、衰退用户、流失用户,分析各个人群的数量,分析对应的关于产品、用户行为、转换、留存、注册相关等分析。

  按照新用户、使用用户、活跃用户、付费用户、高价值贡献付费用户分层,按照年龄、地域、消费能力、习惯、进行分群。分析各个人群的数量,分析对应的关于产品、用户行为、转换、留存、注册等相关分析。

  :功能活跃比、核心转化功能分析、产品体验分析报告(市场、客户需求、产品功能结构、交互体验、意见和建议),用户产品和功能体验调研报告。(主观的想法和建议,可以做数据分析支撑和A/B 测试)。

  :业务目标达成分析和总结、活动转化效率评估、软文阅读和分享次数分析、活动策划分析等。

  :需求上线成功率、上线时长、需求响应时长、迭代周期、页面响应速度、上线后bug数、页面功能稳定性等。

  对于上面的分析方法目前对于BAT等一线互联网公司有自己的内部大数据中心,支持营销、运营、产品的数据分析工具支撑。对于中小型成长型企业或者传统行业,建设一套完整的数据分析的工具支撑平台成本大、耗时长,建议使用第三方的免费或付费的工具平台。

  以上工具平台均支持WEB、H5、移动客户端 统计,平台排名不分先后,仅供参考,团队根据自身情况合理选择使用第三方还是自己建设数据统计分析平台。

  本文由 @Landry YI 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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