的使命:帮助中小企业实现网络营销化🙀👽
的目标:打造专业互联网基础服务提供商👿👽
的愿景:成为中国IT服务的领导品牌,做百年公司🙀👽👿👽💼
诚信为本、承担责任、成就客户、合作共赢
诚信为本:恪守诚信为先的商业准则,全体员工在工作中、生活中、社会交往中恪守诚信的行为准则
🙀👽爱岗敬业、以诚信为立身之本👿👽💼
承担责任:一个企业如果要健康成长,一定要坚持对用户负责,坚持不懈的为用户提供更多、更好的服务。
🙀👽这样才能赢得用户的信赖与支持,促进自身的发展!👿👽💼
成就客户:意味着为客户提供满意的产品和服务,通过这些产品和服务为客户造新的价值
合作共赢:双方合作过程中互惠互利、相得益彰,能够实现双共同收益。
阵外,白眉老祖回头看了一眼圣城,眼中难掩失落、悲哀。
激情:持续,不断,发掘自身潜能!
创新:学习,改变,不断完善自我!
团结:忠诚,热爱,打造共赢结果!
感恩:感激,赠与,坚信世界阳光!
用心服务,诚信服务,长期服务🙀👽👿👽💼
🙀👽👿👽💼实实在在做人,踏踏实实做事。企业伦理是 调处各种关系的基本行为准则,集中在对人对事两个方面。
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🙀👽👿👽💼凡超科技信奉诚实守信的道德标准,对人真诚坦诚热诚,谦和低调,不自欺,不欺人👽👿👽💼
言而有信,襟怀坦白,光明磊落;🙀👽👿👽💼
踏踏实实做事:👽💼野马团队🙀👽秉持勤勉务实的工作态度,对工作不辞劳苦,不懈努力,不计得失,不扯皮推诿, 不邀功摆好。
作者:杏鑫主管57939 | 发布于:2021年01月22日 | 浏览:19 次
描述:现在是网络的时代,也是信息的时代,很多人通过网络进行赚钱,也有很多人通过网络进行创业,本文向大家介绍了数据网络运营制约手段,旨在教给大家一些必要的知识,希望能给大家带来帮助。
一、数据网络运营制约手段的基本介绍
1. 挖掘业务含义
首先要了解市场部想优化什么,并以此为核心的 KPI 去衡量。
渠道效果的评估,最重要的是业务转化:对P2P类网站来说,是否『发起借贷』远远比『用户数量』重要。
所以无论是 Google 还是金山渠道,都要根据用户群体的不同,优化相应用户的落地页,提升转化。
2. 制定分析计划
以『发起借贷』为核心转化点,分配一定的预算进行流量测试,观察对比注册数量及 ROI 效果,可以持续观察这部分用户的后续价值。
3. 拆分查询数据
根据各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单类型数据,进行用户分群。
4. 提炼业务洞察
在不同渠道进行投放时,要根据 KPI 的变化,推测业务含义。比如谷歌渠道的效果不好,可能因为谷歌大部分的流量在海外,可能会造成转化率低。而金山网络联盟有很多展示位置,要持续监测不同位置的效果,做出最后判断。
5. 产出商业决策
数据网络运营制约手段
最后根据数据洞察,指导渠道的投放决策制。比如停止谷歌渠道的投放,继续跟进金山网络联盟进行评估,而落地页要根据数据指标持续地进行优化。
二、相关分析
1、内外因素分解法
内外因素分解法是把问题拆成四部分,包括内部因素、外部因素、可控和不可控,然后再一步步解决每一个问题。
案例:
社交招聘类网站,一般分为求职者端和企业端,向企业端收费方式之一是购买职位的广告位。业务端人员发现『发布职位』数量在过去的6个月里有缓慢下降的趋势。对于这类某一数据下降的问题,从产品经理的角度来说,可以如何拆解?
根据内外因素分解法,『内部可控因素』:产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。
『外部可控因素』:市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化;
『内部不可控因素』:产品策略(移动端/PC端)、公司整体战略、公司客户群定位(比如只做医疗行业招聘);
『外部不可控因素』:互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化;
2、DOSS
DOSS 是从一个具体问题拆分到整体影响,从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。
案例:某在线教育平台,提供免费课程视频,同时售卖付费会员,为付费会员提供更多高阶课程内容。如果我想将一套计算机技术的付费课程,推送给一群持续在看C++免费课程的用户,产品经理应该如何辅助分析?
按DOSS的思路分解如下:
『具体问题』:预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。
『整体』:首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析,之后进行延伸,比如对整体的影响,除了计算机类,对其他类型的课程都进行关注。
『单一回答』:针对该群用户进行建模,监控该模型对于最终转化的影响。
『规模化』:之后推出规模化的解决方案,对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模,将课程推荐模型加入到产品设计中。
三、数据网络运营制约手段
根据基本分析思路,常见的有7种数据网络运营制约手段。
1、画像分群
画像分群是聚合符合某中特定行为的用户,进行特定的优化和分析。
比如在考虑注册转化率的时候,需要区分移动端和 Web 端,以及美国用户和中国用户等不同场景。这样可以在渠无极4注册道策略和运营策略上,有针对性地进行优化。
2、趋势维度
建立趋势图表可以迅速了解市场, 用户或产品特征的基本表现,便于进行迅速迭代;还可以把指标根据不同维度进行切分,定位优化点,有助于决策的实时性;
3、漏斗洞察
通过漏斗分析可以从先到后的顺序还原某一用户的路径,分析每一个转化节点的转化数据。
所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗,无论是注册转化漏斗,还是电商下单的漏斗,需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多,第二是关注流失的人都有哪些行为。
关注注册流程的每一个步骤,可以有效定位高损耗节点。
4、行为轨迹
行为轨迹是进行全量用户行为的还原。只看 PV、UV 这类数据,无法全面理解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹,有助于运营团队关注具体的用户体验,发现具体问题,根据用户使用习惯设计产品,投放内容。
5、留存分析
数据网络运营制约手段
留存是了解行为或行为组与回访之间的关联,留存老用户的成本要远远低于获取新用户,所以分析中的留存是非常重要的指标之一。
除了需要关注整体用户的留存情况之外,市场团队可以关注各个杏彩主管渠道获取用户的留存度,或各类内容吸引来的注册用户回访率,产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等。
6、A/B测试
A/B测试是对比不同产品设计/算法对结果的影响。
产品在上线过程中经常会使用A/B测试来测试产品效果,市场可以通过A/B测试来完成不同创意的测试。
要进行A/B测试有两个必备因素:
有足够的时间进行测试;
数据量和数据密度较高。
因为当产品流量不够大的时候,做A/B测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样体量的公司,每天可以同时进行上千个A/B测试。所以A/B测试往往公司数据规模较大时使用会更加精准,更快得到统计的结果。
7、优化建模
当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时,我们通常会使用数据挖掘的手段进行建模,预测该商业结果的产生。
例如:作为一家 SaaS 企业,当我们需要预测判断客户的付费意愿时,可以通过用户的行为数据,公司信息,用户画像等数据建立付费温度模型。用更科学的方式进行一些组合和权重,得知用户满足哪些行为之后,付费的可能性会更高。
以上这几种数据分析的方法论,仅仅掌握单纯的理论是不行的。
产品经理们需要应用到日常的数据网络运营制约手段,融会贯通。同时学会使用优秀的数据分析工具,可以事半功倍,更好的利用数据,实现整体增长。