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          你在APP里的一舉一動都有價(jià)值

          作者:龍鼎網(wǎng)絡(luò)發(fā)布時(shí)間:2016-11-21 15:26:32瀏覽次數(shù):15386文章出處:晉城自適應(yīng)網(wǎng)站制作

           

            摘要: 用戶路徑跟蹤只是開始,數(shù)據(jù)分析工具讓產(chǎn)品運(yùn)營有了照明燈,但他們更需要指引的方向。

           

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            流量對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的重要性被上升到了一個(gè)新高度。

            在人口紅利處于爆發(fā)期的時(shí)候,一款 APP 的產(chǎn)品運(yùn)營人員只需要借助簡單的數(shù)據(jù)分析工具,即可做到對 PV、UV、DAU、MAU、新增用戶、周留存等關(guān)鍵指標(biāo)的挖掘與整合,畢竟在用戶不請自來的情況下,大部分公司在初期都忙著產(chǎn)品迭代與搶占市場,在用戶運(yùn)營層面只保留基本的維護(hù)策略。

            可當(dāng)人口紅利的熱潮退去,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方式開始出現(xiàn)問題:新增用戶一點(diǎn)一點(diǎn)減少,流量價(jià)格一天一天上漲,如果統(tǒng)計(jì)工具只能告訴我用戶進(jìn)來與離開的基本數(shù)字,卻無法改善用戶變少與流量變貴的現(xiàn)狀,那這些數(shù)據(jù)也只是冷冰冰的現(xiàn)實(shí)。

            “精細(xì)化運(yùn)營”的概念在這時(shí)被提了出來,相比那些寬泛的、形容用戶行為結(jié)果的數(shù)字,產(chǎn)品運(yùn)營人員更需要關(guān)注“know how”,即在用戶不斷流失的漏斗模型中,是什么影響到他們點(diǎn)擊“退出”或者“下一步”?

            關(guān)注“一個(gè)用戶”的邏輯

            在精細(xì)化運(yùn)營的具體操作中,單個(gè)用戶的價(jià)值開始放大,這也是精細(xì)化運(yùn)營中的“精細(xì)”來源。

            “如果把每家公司比作木桶,把流量比作水,當(dāng)水源充足的時(shí)候,即使木桶上有短板,你也一定不會先去補(bǔ),因?yàn)槟阋敝鴵扑?但當(dāng)水源枯竭了,你就必須要去補(bǔ)短板。”諸葛 io 創(chuàng)始人兼 CEO 孔淼在接受鈦媒體記者專訪時(shí)談到。作為國內(nèi)第一家精細(xì)化數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,2014年成立的諸葛 io 目前已服務(wù)包括分答、在行、暴走漫畫、enjoy在內(nèi)超過一萬家企業(yè)用戶。

           

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            今年7月,諸葛 io 創(chuàng)始人兼 CEO 孔淼參加鈦媒體和《商業(yè)價(jià)值》主辦的移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新大會(MIIC2016)時(shí)發(fā)表演講

            這同樣成為飽嘗流量紅利后開始精耕細(xì)作的大平臺們的共識。阿里巴巴在剛剛公布的2017財(cái)年第二季度財(cái)報(bào)中開始不再披露GMV數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)而在財(cái)報(bào)中細(xì)致描述了單個(gè)用戶在平臺上的活躍程度,稱在過去的這一季度中產(chǎn)品直播演示每天有數(shù)以百萬計(jì)的收看次數(shù),9月份超過600萬的淘寶用戶每天在平臺上分享他們的購物體驗(yàn)。

            可對于 BAT 來說,他們有足夠的資源和能力去洞察平臺上的數(shù)據(jù),可對于中小企業(yè)來說,一旦流量的紅利退去,他們只能依靠自己的力量去降低拉新成本,并分析用戶流失與轉(zhuǎn)化的原因。

            這也是友盟在2010年成立后迅速被市場追捧的原因之一,盡管在它們的免費(fèi)版本中,提供的只是基本的應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)服務(wù),但結(jié)合當(dāng)時(shí)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的爆發(fā)與移動端的轉(zhuǎn)型背景,類似像友盟、百度統(tǒng)計(jì)、神策數(shù)據(jù)、Talking Data、Growingio等數(shù)據(jù)分析平臺很快能被創(chuàng)業(yè)公司認(rèn)知、接受并應(yīng)用。

           

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            友盟是國內(nèi)第一款基于移動應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析的工具類產(chǎn)品,目前已被阿里巴巴戰(zhàn)略收購

            盡管在業(yè)務(wù)與目標(biāo)上相仿,這些公司仍然在具體的操作方式中有所差異。比如在被阿里收購后,友盟側(cè)重于將平臺積淀的數(shù)據(jù)行為生成報(bào)告在行業(yè)中曝光,同時(shí)與 CNZZ、締元信.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)公司合并為“友盟+”,成為一家提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)的公司;而Growingio則主打“智能埋點(diǎn)”以降低監(jiān)測數(shù)據(jù)的成本,提升效率;神策數(shù)據(jù)則支持私有云部署,側(cè)重于中小企業(yè)的定制服務(wù)。

            操作方式的不同則影響著分析維度,數(shù)據(jù)分析公司可以憑借技術(shù)的升級為客戶提供更海量的信息,但數(shù)據(jù)的規(guī)模并不能直接改善一個(gè)產(chǎn)品的運(yùn)營狀況,“多”不代表“好”,數(shù)據(jù)分析工具讓產(chǎn)品運(yùn)營有了照明燈,但他們更需要指引的方向。

            數(shù)據(jù)分析公司的生存法則

            “我們不想要以賣報(bào)告為生,這實(shí)在太苦了。”諸葛 io 高級運(yùn)營經(jīng)理何子茹對鈦媒體記者說到。

            對于很多能夠經(jīng)手客戶案例的第三方數(shù)據(jù)分析公司來說,當(dāng)客戶規(guī)模達(dá)到一定量級,結(jié)合數(shù)據(jù)衍生出各類行業(yè)報(bào)告,或者針對單個(gè)用戶,以定制化的方式生成其所屬行業(yè)的報(bào)告以達(dá)到宣傳營銷目的,都可以成為一條變現(xiàn)路徑。

            這也是不少所謂的數(shù)據(jù)分析公司越來越像廣告營銷公司的原因,曾經(jīng),互聯(lián)網(wǎng)的過熱讓這些公司同樣受益于流量紅利,但當(dāng)泡沫破裂,數(shù)據(jù)分析公司的技術(shù)門檻降低、產(chǎn)品趨同后,單純提供一個(gè)工具已經(jīng)無法具有競爭壁壘。

            商業(yè)模式也直接決定了諸葛 io 的方法論有所不同,相較于市面上大多統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品偏愛于用戶“量級”的分析,諸葛 io 主打的是“用戶單體路徑跟蹤”。

            在諸葛 io 的工具應(yīng)用中,一款產(chǎn)品的運(yùn)營者除了可以看見用戶總數(shù)、活躍度等基本數(shù)據(jù),同時(shí)能觀察到一個(gè)用戶在進(jìn)入自家的 APP后,先點(diǎn)擊了什么、在哪里停留時(shí)間最長、之后在什么環(huán)節(jié)關(guān)閉了,是什么原因讓他流失等行為路徑數(shù)據(jù)。

           

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            諸葛 IO 主打的“用戶單體路徑跟蹤與行為分析”頁面。

           

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            諸葛 io 主打的“用戶單體路徑跟蹤與行為分析”頁面。

            在提供這樣的工具類免費(fèi)應(yīng)用之后,諸葛 io 又成立了“CS(Customer Success 客戶成就)”團(tuán)隊(duì)提供增值業(yè)務(wù)。這個(gè)今年剛剛成立的團(tuán)隊(duì)均由資深產(chǎn)品經(jīng)理組成,并通過數(shù)據(jù)分析與用戶行為標(biāo)簽輔助應(yīng)用,為客戶的產(chǎn)品增長提供咨詢服務(wù)。

            “在給很多客戶介紹我們的產(chǎn)品功能的時(shí)候,客戶也覺得很好,但是依然不知道這些功能能對他們的業(yè)務(wù)產(chǎn)生什么樣的價(jià)值。”諸葛 io 客戶成就團(tuán)隊(duì)總監(jiān)邱千秋告訴鈦媒體記者。因?yàn)?ldquo;客戶成就”在國內(nèi)還是比較新的概念,為了方便客戶認(rèn)知,諸葛 io 創(chuàng)建了一些場景分析的模塊和案例,并提煉出基于行業(yè)的問題解決方法。

            今年一度引爆朋友圈的“在行”和“分答”就是諸葛 io 目前引以為豪的兩個(gè)案例。從去年9月開始,在行就接入了諸葛io數(shù)據(jù)分析平臺,并在諸葛客戶成就團(tuán)隊(duì)的協(xié)助下,先根據(jù)不同活躍度、不同內(nèi)容偏好、不同消費(fèi)能力等維度建立用戶群組,再針對這些群組分批次進(jìn)行產(chǎn)品的灰度測試,并最終得出結(jié)論:高頻使用語音問答的用戶群,與喜歡線下約見行家的用戶群幾乎是毫無重疊的兩撥人。

            這為在行團(tuán)隊(duì)孵化出“分答”的新產(chǎn)品提供了充足的信心,而對于提供數(shù)據(jù)服務(wù)的公司來說,對用戶深層需求的不斷探索和準(zhǔn)確理解,避免“拍腦門”式的臆測,讓行為數(shù)據(jù)替用戶代言,用數(shù)據(jù)結(jié)果衡量每一個(gè)假設(shè)……這種客觀嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠脩粞芯糠椒ǎ侵档妹恳粋€(gè)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)借鑒的。

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