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【日更T22】B端产品数据运营(2)

【日更T22】B端产品数据运营(2)

作者: 兰言笔记 | 来源:发表于2019-05-10 20:24 被阅读0次

我今天又反复查看了网络上、书籍上的一些资料,我发现B端和C端产品在数据运营上的分析角度是大体一样的。首先是解决增量问题,对用户分层,针对客户销售行为、订单、续费情况等等设置分层精细化运营体系,拆解收入来源至不同层级,并制定收入增长计划。其次解决存量问题,针对平台存量用户展开的数据分析体系模型,解决用户激活、应用、留存、推荐等等。最后针对用户行为数据和产品质量表现数据,来打磨、改进产品。

而作为B端的内部支撑产品,不对内收费,用户触达方面很便利,而且用户群体相对固定。这有好,也有不好。好的一点在于我们不需要费尽心思去拉收入,但是不好的点更多,例如我们没有直接的收入、用户的无门槛使用也给我们技术服务带来很大压力。简单来说,做好了是应该的,没做好则分分钟被用户的管理层直接投诉。所以内部支撑产品的运营并不比需要营收的产品容易。

而从数据运营的角度来说,侧重点就只落在两个点:产品质量和用户满意度。因此我对昨天的数据又进行一遍梳理。

一、用户沙盘数据

虽然不需要进行严格的用户分层,但是在产品不同阶段我们针对用户沙盘数据采取了不同的运营方法。

1、产品上线前期

虽说是内部支撑产品,但我们仍需要去吸引来当第一个小白鼠的用户。为此我们对当前内部用户的情况做了系统的摸底,哪些符合接入条件(研发阶段、引擎、平台等)、哪些预期市场表现会不错、哪些有利于标杆案例的建设。圈定之后,我们便初步搭建起了用户沙盘数据表,并一对一开始宣讲。

2、产品扩展期

产品扩展期用户沙盘数据越来越多,我们会对各个用户各阶段持续跟踪,并对不同阶段的用户给予不同重点的支持。如接入中重点给他介绍文档和接入工具,提升效率;即将上线的产品则重点关注,产品上线后运营数据。

二、用户获得成本数据

1、官网数据:浏览量、停留时长等

官网是我们与用户的重要窗口,用户通过官网查看产品功能、下载SDK、阅读文档、管理控制台功能。通过对官网的PV、UV、用户停留时间的分析,可以看到用户重点关注哪些内容?例如如果我们发现文档停留时间短,就会深入分析是文档写得不好、还是用户并没有看文档的习惯?

2、使用成本:文档、常见问题评价与建议数据等

文档可以说指导用户顺利接入和使用产品的关键,因此需要搭建文档反馈数据库,针对文档反馈意见进行专项优化。

3、推广文案跳转率:在品牌工作中我们也会做邮件的推广,那么发出的推广文案阅读量多少、点击进入网站并下载产品的数量多少。这些数据也需要分析。

三、产品质量数据

产品的质量数据分为两个层面,第一是好不好接入、第二是好不好用。这两块涉及各种技术指标和数据中台,我参与不多,简单描述一下。

1、好不好接入—接入监控联调进展数据

为了能清晰监控到用户接入联调过程,帮助用户快速接入,我们开发了接入监控联调系统。系统通过数据指标确认、采集和上报,最终以页面形式呈现接入核心接口状态、调用数、接口成功率等。可视化的柱状视图能让用户清晰看到,需要重点关注哪些接口、没调通失败的接口是哪一个。

2、好不好用—产品线上运行数据

上线后才是检验产品好不好用的最终标准。当面对海量用户、多机型、多网络环境情况下,产品是否仍能平稳运行,维持99.999%的可用性目标。因此需要搭建实时产品质量视图,看到当前的产品表现指标,如成功率、错误码情况、丢包率等。在出海的情况下,还需要能拉拉取到全球的上报数据,在统一页面进行分析。

四、过程质量数据

过程质量直接影响了用户满意度,因为我们提供好的是复杂的技术产品,在过程中需要给予专业指导和支持,特别是对于初次接入此类型产品的同事。为此从用户开始接入第一天,我们就会引入客服,以工单形式记录用户的每一条咨询每一个问题,并每月对数据进行分析。

1、过程问题产生数据

单个用户接入了多少个产品,在本月接入某个产品的过程中产生了多少问题,这些问题哪些是需求、哪些是咨询、哪些是定位。

问题的类型如何分布,哪些反应了哪些缺陷、哪些反应了文档建设不全、哪些反应了流程的冗余。

上述的问题,通过每月的数据分析找到优化点,持续改善产品品质、提升服务效率。

2、服务响应时长、处理时长

我们永远希望24小时有问题的时候都能找到人解决。我最痛苦的经历是家里没网了,但是早上8:30打电话却告诉我是非工作时间。服务的响应时长和处理时长极其重要。

我们通过输出《技术服务流程与规范》,明确定义不同类型的服务流程及相应标准。例如对于重点用户提出问题需要在5分钟内响应。为此我们还配备了专门的技术服务同事,确保响应和处理时长。有人说,这样会惯坏用户,但是没办法的是我们提供的是无门槛的内部支撑产品,用户满意度是最高的宗旨,这点必须要保证。

3、用户满意度数据

当所有这些做完,就到了闭环评估用户满意度的环节。每月针对重点用户,我们会采取非正式的回放,咨询对产品质量、服务质量的评分和建议。这一部分的数据,往往能得到内部团队的重视,因此我们会分析满意度的数据、得出下一阶段重点优化计划。

今天就写到这里吧,明后两天封闭式军训,日更请假2天,周一补充数据分析的页面、表格示例。第一次请假、开心、偶也~

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