如何利用數據驅動運營增長呢?

如何利用數據驅動運營增長呢?

 

隨著數據時代的來臨,以前的粗放式管理已不再適應潮流,我們需要進行精細化管理,特別是以C端為驅動的運營模式,每一個運營的細節都離不開數據的支撐,互金行業也不例外,各大銀行和互聯網金融巨頭也紛紛在搶占用戶數據市場。

一、搭建數據指標體系

首先我們要搭建一套比較完善的數據指標體系。其實搭建數據指標體系,就是在梳理我們的分析思路,很多人在做數據分析時,經常會不知道從哪方面入手,分析的內容和指標也會比較散亂,因此也會被人質疑分析結果是否正確。所以搭建一套完善數據運營指標體系是非常有必要的,它可以幫助我們理順思路,確保數據分析結構體系化、數據分析維度的完整性以及為后續數據分析的開展指引方向。

二、如何設計數據指標體系

指標是連接問題和數據的紐帶,只有選擇合適的指標才能充分反映問題,一個好的指標是要可量化、易觀測的;那么如何來搭建數據指標體系呢?我們可以通過一些營銷的管理模型來設計數據指標體系,例如5W2H分析法、4P分析理論、用戶生命周期、邏輯樹分析法等。

當然相應的分析模型肯定要結合實際業務模式和分析目的來進行,沒有業務邏輯的數據分析是不會產生任何價值的。

例如,互金行業中的數據指標體系,我們可以根據用戶生命周期來進行搭建。

 

如何利用數據驅動運營增長呢?

數據指標體系設計完成后,我們就可以根據用戶在不同階段不同場景下,通過埋點事件來設計數據采集方案,這其實是通過業務驅動指標設計,再驅動數據收集的過程。

三、數據驅動運營增長

那獲取到用戶數據后,我們要如何應用數據,讓數據產生價值呢,我們主要通過以下三方面來進行描述。

01、用數據優化運營策略

通過用戶行為數據收集之后,我們就可以知道在運營活動當中,用戶瀏覽注冊下載綁卡投資轉化率是多少,每個產品頁面瀏覽時長,瀏覽次數是多少,首投人數、投資金額等;但數據是要結合業務場景,進行匯總對比分析,才會有意義的,否則就僅僅是數字而已。

例如我們最常見的漏斗分析法,當我們發現用戶的投資轉化率有30%,這樣一看,轉化率好像還挺高的,但如果我們跟其他類似產品相對比,跟同環節不同細分用戶群相對比,發現其他類似產品或其他細分用戶群的轉化率是40%,我們才知道這環節上還有很大的優化空間在。

02、利用數據驗證運營策略

互聯網產品運營當中,我們經常會遇到多個產品設計和運營方案的選擇,甚至于界面按鈕顏色一句文案的不同也會有爭議,雖然相對于整個運營方案來說,這只是一個細節問題,但對于C端用戶來說,往往就是細節決定一切,在這個信息泛濫的時代,往往爭取的就是你能不能在第一時刻進入用戶的心里。

這時我們可以采取A/B測試,在一切條件都相同的前提下,只有一個變量不同,利用數據來告訴我們那種方案比較可行,讓數據來驗證運營策略是否正確,降低試錯成本;當然在進行A/B測試時,最好是數據量和數據密度不要太低, 以及要有足夠的時間進行測試,不然是比較難得到統計結果的。

舉個例子,螞蟻財富app,在引導新用戶轉化為首投用戶時,采取了進度條的展示形式,主要目的就是為了制造緊迫感,雖然是利用用戶心理層面因素,但展現形式卻有多種。

如何利用數據驅動運營增長呢?

如何利用數據驅動運營增長呢?

上面這兩種進度條的設計,第一種是利用用戶焦慮、恐慌的情緒,讓用戶覺得在不進行搶購就沒有了;第二種則是利用用戶大眾心理,搶購的人數這么多,那自己是否也可以跟著試試看;這兩種設計,各有其考慮的因素,很難說那種會比較好,這時候就可以使用A/B測試,讓數據來進行驗證。

03、利用數據指導運營策略

數據與數據之間都是有關聯的,如果你不知道,那只是你還沒有發現它們之間的關聯關系而已,最經典的數據分析案例莫過于沃爾瑪的啤酒和尿布了,這個案例相信大家都有聽說過的, 當一個商業目標對多種行為、畫像等信息有關聯時,我們就可以通過數據挖掘手段進行數據建模,來預測用戶的下一步行為,從而針對性的提出運營解決方案。

例如關于新用戶流失嚴重問題,我們可以采取聚類算法,建立用戶流失預測模型,通過數據刻畫出流失用戶的畫像信息,有什么屬性特征、行為特征以及流失周期是多長,這樣我們可以更加準確的抓住具有潛在流失傾向的用戶。

像互金行業,關于用戶流失預測模型,我們就可以從用戶的投資行為、在投資金以及流失周期來進行構建。

如何利用數據驅動運營增長呢?

從上面,我們可以看出預流失用戶的行為傾向是:近期內無投資行為、有在投資金但想提現的用戶,那針對這部分用戶,我們就要采取一些留存激活策略了。

最后,數據分析可以給我們提供有效信息,指導營銷決策,但也不要迷信數據,要換位思考,這樣數據才能發揮其真正價值。

 

作者:互金營銷研究所,授權青瓜傳媒發布。

來源:互金營銷研究所(ITFINLAB

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