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数据分析思维学习笔记-7

数据分析思维学习笔记-7

作者: 姽婳之语 | 来源:发表于2019-06-27 09:26 被阅读1次

    用户增长分析

    用户增长基本模型

    模型1——渠道思维
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    • 野蛮增长模型,已经是过去式
    • 优点:用户量增长很快
    • 缺点:烧钱。
    模型2——产品思维
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    • 先把产品打磨好,运营服务好,挣钱再投入到渠道去拉新,更加靠谱
    模型3——ROI思维
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    • 先以产品存活为重要指标,从流量思维转化为ROI思维
    模型总结
    • 不要强烈去纠结模型和概念
    • 不要指望可以通过数据分析突然找到一个增长点,带来大量用户增长
    • 用户增长最快的办法——抱大腿
    • 研究自己的产品、用户,找到当前产品真正存在的问题,慢慢去解决他,建立自己做的产品壁垒
    • 学习优秀产品的玩法,思考他们能成功的本质

    国内对用户增长分析现状

    • 书:增长黑客、增长黑客实战,引爆用户增长(看看这本书是怎么火的,总还是有可以借鉴的地方)
    • 大会:Growing IO(看看平台上有哪些功能,怎么优化的)
    • 公司:单独成立用户增长小组

    用户增长方法

    • 魔法数字:滴滴打车用户使用次数超过3次留存将大大提升
      • 通过优惠券使滴滴打车用户使用次数提高
      • 用户留存与否是很主动的行为,对于产品本身的打磨更加重要
    • 优化渠道结构提升新用户留存
      • 用户量大、质量高的渠道总是有限的,渠道人员开始的时候想着这件事
      • 渠道链路非常长,很多因素控制不了,反馈周期很久
    • 流失用户召回
      • 召回手段少
      • 不如重视流失原因分析,重视产品本身的打磨

    实际很好地两个增长思维

    • 北极星指标:一定要找到最核心的指标
      • 对北极星指标进行不断拆解,拆解后的指标跟每个团队的KPI挂钩起来,如果每个人都能够知道做的每件事是正向还是负向
      • MAU = 新增 + 老 = 本月新增 + 上月新增留存 + 上月老用户留存 + 上月老用户回流
    • ab测试:公正性和快速反馈性
      • 要基于数据分析来做ab测试
      • ab测试不仅仅是看个结果数据就好了,还要看过程数据,排坑是第一步

    摩拜和滴滴案例介绍

    • 新用户注册模型——查看每个页面的流失漏斗,决定砍掉引导页,减少注册步骤;押金放在身份证验证之前(ab测试),那种方式用户转化率更高
    • 转化率这条漏斗很长,还要做各种维度拆解
    • 分析师的结论产出速度、主动思考、执行力很重要
    • 增长是透明的,也是保密的,所有已经公开的方法都是过时的
    • 找到自己产品的增长方法论才是内功,需要对产品非常了解,而不是靠奇技淫巧

    总结:

    • 不要玩概念,要有自己的思考和辩证性思维
    • 与其关注别人,不如多研究用户数据
    • 学习他人的优点,用在自己身上
    • 多看产品,运营方面的书,所有的分析增长都要考产品运营闭环
    • 只有成长体系才是可传播,可继承的

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