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圈外同学全栈运营实习生笔试题

圈外同学全栈运营实习生笔试题

作者: 云深1001 | 来源:发表于2018-08-16 15:56 被阅读0次

    任务1

    我们准备在圈外商学院,开设一门公开课,目的为了能将关注公众号的的学员转化商学院,你觉得有哪些产品和运营因素会影响这门课程的报名率、完课率和转化率?请根据自己的使用体验和调研,a) 提出你的假设; b) 考虑为了验证这些假设,需要在过程中跟踪和分析哪些数据,并解释选择这些数据的原因和分析方法。

    产品因素:课程本身的类型和质量,课程授课老师的资历和知名度,教学环节的设计,课程给学员带来的预期收益,公开课和付费课的关联度和进阶性。

    运营因素:

    前期: 课程的标题和介绍, 授课老师的包装,课程渠道推广,完课的奖励机制。

    授课期间:授课形式(直播VS 录播)

    后期: 课程回顾和渠道推广。

    以及贯穿整个周期的社群运营质量(前期的宣传,课前咨询,后期的讨论和答疑,付费课程宣传)

    数据分析:

    1.分析前期思考: 因为课程的报名率、完课率和转化率同时受多个变量影响,验证某一个变量影响最好的方式是做A/B测试。 现在假设其他因素不变,列举验证每个变量影响因素的数据)

    2.产品因素分析:

    数据:圈外历史上不同类型课程的访客数和报名人数,听课人数,付费学员人数。

    原因: 可以根据这些数据计算每种类型课程的报名率,完课率和转化率,确定哪种类型课程报名率/完课率/转化率最高,即最符合圈外学员需求,从而确定公开课类型。

    分析方法

    a. 报名率=报名人数/访客数

    访客人数计算方法:课程介绍链接点击率

    b. 完课率=听课人数/报名人数

    听课人数=参与直播人数+观看回放人数

    c. 转化率=购买付费课程人数/听课人数

    (同理可以通过分析其他产品因素的变化导致的报名、完课率和转化率变化来验证假设是否成立。)

    后期思考: 在分析产品因素的影响时,考虑改变产品因素X,报名率、完课率和转化率不一定都增加,报名率上升转化率可能会下降。所以圈外在定位产品各因素时要先考虑开设这一门公开课要实现的主要目标,如实现50%的转化率,再根据主要目标调整产品定位。

    3. 运营因素分析:

    运营中的课程包装, 授课老师包装,奖励机制,授课形式等因素可通过对比和分析在产品因素中提到的数据进行验证,原理相同。

    下面重点分析课程渠道推广和社群运营:

    a. 课程渠道推广数据: 每个推广渠道的阅读量,关注人数和引流量(引流到课程页面、公众号或社群的人数)。

    原因:阅读量,关注人数反映渠道宣传所实现的公众关注度,引流量反映渠道输送的潜在客户。这些都可以量化渠道推广的效果。

    分析方法:比较渠道阅读量、关注人数和引流量的日增长率和报名率的增长率。 举例: 渠道引流增长率为10%,报名率增长5-10%,可判断为强联系。

    b. 社群运营数据: 社群答疑频率,社群内公开课报读率,社群付费课程报读率

    原因: 社群答疑是衡量社群互动性和活跃度的指标。社群报读率可以衡量社群运营对报名率和转化率的贡献度。

    分析方法:

    1. 监测每日社群活跃度指标,分析每日社群答疑和信息分享频率和社群内部报课率、转化率是否成正比。

    2. 监测每日社群内部报读率并对比整体报名率。 社群社群内部报读率>整体报课率,说明社群运营因素对目标贡献度高。

    任务3:

    请结合设计一个适合商学院已有用户参与的线上活动, 目标人群在25岁左右,假设目前用户基数1千人。并预估各项人数指标 如活跃人数,新用户等。

    老用户复购率:51% (数据来源:圈外同学调查报告)

    老用户推荐率 38% (圈外同学报告

    老用户留存率: 80% (网校行业平均留存率

    新用户留存率: 60-70% (网校行业平均留存率

    线上活动设计

    内容:商业案例分析精品课。

    形式:通过小班视频会议的形式,每日分享一个针对特定行业的相关案例,由导师带领进行课堂讨论,分析案例。

    时间:每日1课时,为期一周,共5课时

    定位: 小班化,定制化,精品化。

    目标人群:

    行业: 互联网,金融,咨询,医疗行业(50%的圈外学员--圈外官网数据)

    资历: 资深员工以及刚步入管理层的学员(48%圈外学员---圈外官网数据)

    原因:该课程仿效MBA教学形式,适合有想步入管理层和刚步入管理层的学员的学习需求,案例分析的技能又是商科类行业必备。所以将目标人群锁定在如上行业和资历,年龄也符合25岁左右。

    人数指标预估

    目标老用户基数=用户基数目标行业学员百分比符合资历的学员百分比

    = 1000×50%×48%=240人

    老用户购课人数=老用户基数*复购率=240 ×51% = 120人

    新用户人数= 老用户购课人数*推荐率=60×38%=23人

    日活跃用户(5日课程)

    DAY1: 老用户购课人数+新用户购课人数=120+46=166人

    D2: 老用户留存率(老)+新用户留存率(新)=120×80%+46×60%=96+28=124人

    D3-D5: 124人

    (预测: 在第二天仍留存的用户大概率会完成剩余3天的精品课)

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