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day 46 数据分析提升(3)——专题分析

day 46 数据分析提升(3)——专题分析

作者: 速兔 | 来源:发表于2020-06-23 01:00 被阅读0次

好的专题分析有三个特征:

有目标:紧贴项目 KPI;

有节奏:2~3 周时间输出一份完整报告;

有闭环:所有的报告都说人话,做人事。

比如今日头条 App 新用户留存专项为例来看下这三个特征。

项目背景:2015 年今日头条 App 新用户次留、7 留(7 日留存)与竞品相比,留存均低于 5% 绝对值,并且新用户流失速度要高于竞品,因此要在数据分析基础上,产品运营优化,提升用户留存 5% 绝对值。

这是项目的一个背景,有了项目背景后分析师应该怎么做,主要分为三个阶段:

第一阶段:新用户留存整体分析

目的:摸清数据现状,同时找到若干切入点。

关键点:不要太注重细节,该过程讲究报告产出的时效性,让其他人员感受到分析师的存在。

在一个项目里会有产品、运营、研发,这些岗位你都很好理解,都是必要岗位。而别人往往觉得分析师不是必要的岗位。因为 BAT 的产品和运营肯定都会一些基础数据的处理,都会写 SQL。为了让其他人员感受到分析师的存在,我们一定要在项目前期,大家都比较困惑,找不到点的时候,我们用两周左右的时间输出一份专题报告,把一些细节的数据体现出来。

渠道侧里的 UV 多少? 一级渠道的次留、7 留有多少,二级渠道的次留、7 留有多少。

产品侧里的主要功能,它的渗透率是什么情况,有没有出什么问题,关键漏斗数据怎么样,漏斗数据上面有没有什么发现。

用户侧指我们目标用户群体是哪些,用户行为分布又是什么情况,比如我们知道人均浏览文章篇数是三、四篇,那么具体的分布是什么样子?有多少用户是阅读一篇的,或者说有多少用户压根一篇看都不看。

所以第一阶段就是预估下大致数据。

第二阶段:寻找优化切入点,一般是 1~2 个

比如关键路径数据发现曝光 PV 到点击 PV 的点击通过率很低。这时候就可以应细致分析:对于新用户,应该曝光什么,在什么时候、什么位置曝光等等 。用户不继续点的原因和卡的节点是什么。

比如某个量大的二级渠道次留明显要低于其他渠道。就需要进一步分析: 对于该渠道,用户的留存过低是因为本身渠道质量存在问题?用户已经安装竞品?当前产品设计与渠道用户不太匹配?同时高留存的渠道本身特征是什么?

切入以上两点,就已经能给产品运营不少建议了,再配合 A/B 测试,就能看到数据分析效果。当然还有很多切入点,可以具体问题具体分析。

第三阶段 : 不断地重复前面两个阶段,继续寻找其他切入点

除了寻找本身产品的切入点,需要同时进行竞品分析、营销活动分析、用户流失分析等,整个过程就是在不断地“试错”。

每一次分析报告都要有能落地的点,并且真的落地了就是闭环,这也是优秀分析师最重要的评判标准。

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