想讀懂用戶,至少得先學會數據分析吧

原文由Demo8攥稿,載于快鯉魚

“大數據”這個名詞你可能已經聽得快麻木了,但在這個由0101單個Bit構建起來的互聯網世界中,數據即力量,數據即財富,數據即風潮。然而,如何將“大數據”的概念在移動互聯網時代玩兒出新花樣?如何讓中小型的創業團隊也擁有操控“大數據”的能力?這個問題,業界一直未能有成熟的樣例。

無論你是產品經理、運營、渠道還是研發、甚至站長,你可能每天都面對著無數的報表、統計圖、轉化率,可能留存率不離嘴、PV、UV、流量、渠道如數家珍。但是,光有這些數字就夠了嗎?

移動互聯的下一個突破口:精細化運營

隨著各類App的豐富和智能設備的普及,移動互聯網的市場已經日漸擁擠,單純的運營數字,已很難幫助創業者殺出重圍。可以說,提升對用戶畫像、行為習慣、個性標簽等信息的重視,以更細致的、多維度的數據分析結果驅動運營,已經勢在必行。而諸葛iO,正是基于這樣的理念誕生的一款精細化運營分析工具。

諸葛iO的締造者們堅信“所有偉大產品的誕生,都依托于用戶的追隨與期待”。縱觀整個產品,這款分析工具也的確做到了這點——數據,以用戶為本。

查看諸葛iO的演示DEMO,你會發現除了活躍用戶數、留存率、訪問次數等等常規的運營數據外,“用戶檔案”“用戶分組”這兩個模塊也被放在了第一層級上。而其中用戶檔案所展示的數據精細度,令人咋舌。

所有的用戶的訪問時長、歷史30天訪問頻次、事件觸發表現、設備機型、登錄地區、什么時間進行了什么操作……等等一系列詳細的數據信息一覽無余。足可見諸葛iO對用戶行為數據的關注程度之深。

“用戶檔案”的模塊中,最引人矚目的,當屬“諸葛標簽”功能。之所以敢以“諸葛”命名,是因為這里的每個用戶標簽是根據諸葛iO自有的算法體系,基于對用戶的設備、帳號信息與過去的行為習慣數據,所得出的畫像標簽。

在諸葛的標簽體系里,你或許是個購物狂,但同時也是個數碼達人。通過多層的屬性疊加,每一個App的運營者,都可以在諸葛精準地定位每一個用戶,深入洞察其行為表現。

此外,諸葛iO還提供了通知推送的通道,針對已分組的各個用戶群體,去實現通知的定向投送、廣告的精準投放等等功能。諸葛IO表示,他們曾與一家O2O企業做過測試,根據用戶畫像做的精準推送,其CPA要比大規模推送高出5倍

在關注用戶行為的同時,諸葛IO還引入了在電商行業經常被提及的“漏斗轉化”功能。開發者可以預設一個用戶使用場景,并為其建立檢測漏斗,其后,便可每天通過諸葛的后臺監測該場景各步驟的轉化率了。

借助“漏斗轉化”功能,PM們就可以通過數據來判斷場景設計與交互體驗是否是合理、流暢的。拿電商導購應用舉例,它的用戶典型使用流程是:打開客戶端—>瀏覽最熱最新推薦—>點擊查看單品—>前往淘寶下單—>評價分享。

如果在這個漏斗中我們發現,“點擊查看單品”到“前往淘寶下單”的轉化率遠低于預期,那么就可以嘗試將“去購買”按鈕改為“查看詳情”, 暗示用戶點擊之后有更多有利于購買決策的信息,并且將按鈕改成紅色,刺激決策。經過這兩個簡單的修改后,該步驟的轉化率可獲得高達5%的提升。

產品背后人和事兒

能夠搭建起諸葛iO這款強大的App數據分析平臺,得益于其濃厚的技術和數據的積累。諸葛iO隸屬于37degree(北京樂享天下科技有限公司),是一家專業的數據分析公司。他們在過去3年,致力于準確、深入的數據分析和建模;靈活、高效的數據應用和反饋。

公司目前擁有大量用戶行為數據庫、自有語義分析引擎、用戶畫像引擎、跨屏用戶匹配算法等技術,曾服務過平安銀行、寶潔、奧美、聯想、中國電信、中央電視臺、海爾集團、聚美優品等知名客戶。

在和諸葛iO團隊的溝通中,他們表示,產品運營的發展方向一定是精細化運營。就像面對一張150分的考卷,僅僅知道自己的分數是沒有意義的,只有清楚地知道分丟在了哪里、如何鉆研進修,才能幫助考生摘得桂冠。數據分析也是同理,光看所謂的KPI,很容易陷進數據的怪圈,盲目追求“量”,每天看著各種報表統計圖感覺形勢都是一片大好,然而卻忽視數據背后一個一個的“人”。

不論我們打造一款怎樣的產品,都應該意識到,每一個用戶都有他們的個性和獨特的行為習慣。諸葛iO告訴DEMO8,在國外用戶細分與行為分析的概念已經相當普及,像Mixpanel這樣的精細化運營分析平臺已獲得9億美金的估值,而在國內,這一理念只是剛剛起步。

此外,諸葛iO還向DEMO8介紹說,自己是一家技術驅動型的公司。團隊成員多來自知名院校和企業,有濃厚的技術積累,在產品的研發迭代上也是技術先于營銷。比如諸葛iO的SDK盡可能實現輕體量,確保嵌入代碼后不影響App的運行效率。此外,諸葛IO還提供了服務器端SDK,通過服務器端所獲取的數據進行報表分析,讓前端的代碼進一步輕量化。

得益于標簽,算法等殺手級功能,雖然上線還不足兩個月,諸葛IO就已經累計了逾500萬的設備覆蓋量,而且積累了一批“忠實粉”,例如:暴走漫畫和Fuubo。

案例與愿景

談及與暴漫的合作,諸葛iO的工作人員表示,這次項目的促成,與其說是基于過去合作的信任,不如說是因為暴走漫畫所重視的用戶標簽、首頁推薦、分類訪問曲線監測的功能,恰好是諸葛IO的強項。

還有就是和Fuubo的合作。熟悉Fuubo的朋友們應該都知道,它是由碎星和他的幾個小伙伴們業余時間完成的新浪微博第三方客戶端,這樣小的一個團隊沒有足夠的精力和經費去做大規模的推廣,于是他們啟用了諸葛IO來為團隊提供渠道的數據分析。這讓渠道的選擇和推廣變得簡單,從而為團隊節省大量的人力和宣傳成本。

在談到未來的發展時,諸葛iO告訴DEMO8,他們會專注于做最好的運營分析工具,以用戶行為分析和預測算法位核心,絕不“攤大餅”。涉及到推送等其它功能,諸葛IO將與該領域的友商合作,以求為開發者提供更專業的集成服務。而在談到與同類產品的競爭時,他們說:“市場就是一張餅,我們不一定要去和別人分切這一張餅,而是可以在上面加一些東西,把它做成餡餅、做成披薩,去滿足更多元化的口味?!?/p>

如果說,產品設計和研發是從0到1,運營就是從1到1000。在場景為王的移動互聯時代,產品的設計與運營的核心,就是站在用戶角度去考慮問題。摸清用戶的使用場景,了解用戶真正想要什么,那么KPI的增長,就是自然而然的事了。然而如何甄別有效的場景、如何篩分高價值的用戶群、從哪個環節開始提升用戶滿意度?這些問題,數據知道答案。而以用戶分析為核心的諸葛iO,則為渴望參透這些答案的創業者們,提供了全新的選擇。

直升梯:「諸葛IO

最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 229,836評論 6 540
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 99,275評論 3 428
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事?!?“怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 177,904評論 0 383
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 63,633評論 1 317
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 72,368評論 6 410
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 55,736評論 1 328
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,740評論 3 446
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,919評論 0 289
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 49,481評論 1 335
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 41,235評論 3 358
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 43,427評論 1 374
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,968評論 5 363
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,656評論 3 348
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 35,055評論 0 28
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 36,348評論 1 294
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 52,160評論 3 398
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 48,380評論 2 379

推薦閱讀更多精彩內容