双十一囤那么多纸巾,真的不是为了省钱买保时捷......

易观 2018-11-13 213

运营指标分析详解系列文章之产品业务数据篇。

今天凌晨2点,保时捷通过微信朋友圈暗搓搓的推了一条广告,引发朋友圈无数点赞和吐槽。点赞的目的都是相似的,但吐槽的地方却各有各的不同;其中,引发争议最多的地方,主要集中在精准推送上,小编搜集整理了一些:


刚提一辆还给我推,不够精准啊;

我双十一囤了那么多纸巾,真的不是为了存钱买保时捷;

大数据出错了吧小老弟;

???看我像买得起的人嘛,你就敢给我推;

......


遥想2015年朋友圈广告的第一波推送,再看看三年后的今天,某些同学,你们可走点心吧。


咳咳,下面是正儿八经的干货,请做好笔记。本文为“运营指标分析详解”系列文章之产品业务数据篇。

 

企业通常会分析用户的使用行为,并根据用户的行为特征,调整产品设计和主流业务的方向。描述用户的行为,通常使用以下几个要素:谁(who)、什么时间(when)、在哪(where)、做了什么(what)和怎么做的(how)

 

方舟平台就通过这种方式采集记录用户完整的使用行为,并加工呈现在前端页面中。


SDK会采集每个用户在使用APP、web、小程序等产品时的所有行为,并上报给方舟平台。以直观的形式表达,就是记录成个人微博一样的时间轴日志序列。

每条行为中都包含多项参数来描述行为的各项要素,即时间、地点、人物、事件和方式。数据格式是主流的Event-Label和Key-Value的模式,例如城市、IP、浏览器、操作系统等。

 

在采集这么多的完备数据后,应用“数据透析表”的方式,足够汇总出丰富的数据结果。


常用的数据分析结果包括:


(一)事件计数


各家企业和产品中,埋点事件通常是几十或几百个,那么最简单的汇总就可以计算出每个事件的触发次数和人数。常用指标包括:

n  页面访问量

n  页面访问人数

n  注册人数

n  登陆人数

n  在线时长

n  轮播图点击次数

n  首页各按键点击人数和次数

n  核心功能点击人数和次数

 

在具体的企业和产品中,会使用更多业务的指标,例如:

n  (证券)开户用户数

n  (零售)成功支付订单数、人数和金额

n  (银行)转账成功数

n  (游戏)战斗总场次


基于事件次数,还可以衍生出多种指标,诸如:

n  付费率:付费用户数/活跃用户数

n  复购率:交易(或者是购买、下单、支付)后,在n天人再次发生交易的人数/最初交易的人数


* 这些指标的计算逻辑非常简单,类似SQL语句中的count(X)、count(distinct X)和sum(X)

 

(二)细分统计


在日常应用中,常常会看到各种分布、细分类的需求,即计算出各个维度系下的业务触发次数等指标。常用统计包括:


n  渠道分布

各渠道活跃用户数量

各渠道新增活跃用户数量

各渠道开户数量

各渠道交易金额


n  版本分布

最新版本用户比例 

各版本APP的用户转化比例

    

n  省市分布

n  渠道分布

n  操作系统分布:Android/iOS/Web

n  性别分布

n  年龄分布

  

* 这些指标的计算逻辑,基本等同于在SQL查询脚本中加入了group by的计算。


(三)业务转化漏斗


基于事件计数,可以根据具体业务中的每个步骤的完成用户数,计算出业务转化过程中每个步骤的漏损比例和未转化的用户清单。常用指标业务流程包括:


n  常见的注册转化流程

第一步:开始注册

第二步:填写信息页(下一步)

第三步:确定提交

第四步:注册成功


n  常见的交易流程

第一步:浏览商品、理财产品、股票

第一步:加入购物车、购买、下单

第一步:输入密码、确认订单

第一步:交易成功

 

n  其他行业的常见流程 

(证券)开户转化流程

(银行信用卡)账单分期转化流程

(通用)用户生命周期转化