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CHAPTER 06(第3页)

通过以上这些数据,基本能够判断出开展的活动对于刺激新增是否有效。

6.2.2通过正循环不断优化数据

无论是产品还是运营,在测试效果时都需要数据来佐证,其中用的最多的是ab测试。

ab测试,又叫abtesting,指的是某个产品功能或某个页面同时上线a、b两个版本,随机给一部分用户展示a版本,给另外一部分用户展示b版本,然后通过比较两个版本的实际效果,来确定最终将哪个版本正式发到线上。

要注意的是,ab测试更多的是部署在服务器端,以保证产品和运营需求能随时切换和调整。

比如,图6—3所示的产品,对某个栏目的展现形式做了ab测试,图中左侧为单本图书展现样式,包括封面、书名、简介、热度及分类,图中右侧为横排展现样式,一行有3本,只展示封面和书名。

如果ab测试的目的是通过改变样式而增加书城首页顶部的图书收入,而两个样式展示的是同样内容,那就需要比较同等数量的用户在a和b版本下的产品收入;如果在一定持续时间内(通常至少7天)两者的收入对比,其中一个能比另外一个高5%以上,则通常被定义为有效。

通过ab测试,可以获得用户对于不同的产品版本的实际反馈,通过对比找到产生问题的原因,通过不断的尝试和测试,达到正循环的效果。

图6—3某阅读产品ab测试

除了ab测试外,不同工种的做运营的同学还必须充分了解与自身工作相关的数据,通过不停地尝试,将数据引入正向循环。

做内容运营的同学,需要关注和不断优化以下数据。

内容的展示数据:是否有足够的阅读量,阅读人数有多少,读完率是多少,用户停留时长是多少。

内容的转化数据:通过阅读能否引导用户有进一步的转化,付费人数是多少,付费金额是多少,什么形式的内容对什么类型的用户转化最有效。

内容的传播数据:有多少次分享,分享带来了多少用户和转化。

内容的用户数据:用户看完推送的内容还看了什么内容,看相同内容的用户有什么特征,相似的内容运用不同的展现形式,哪种更能促进用户的点击参与或付费。

这些都需要通过数据来进行验证。

做用户运营的同学,关注的数据主要集中在以下用户数据。

用户基础数据:新增用户、活跃用户、流失用户、忠诚用户等在日、周、月、年的数据。

用户召回数据:通常用户在什么时候最容易流失,召回用户时推送什么内容效果最佳,对于付费用户是否采用更个性化的推送方式等。

用户价值数据:付费用户占比,付费用户行为习惯统计等。

活动运营和数据密不可分,活动效果基本可以从数据上看出来,并需要不断优化。

活动投放数据:每个渠道的宣传成本与参与用户数,哪种形式的宣传效果最好。

活动效果数据:每个活动上线后的浏览量、参与人数、参与率、参与活动的用户数据、获奖用户数据等。

活动成本数据:如何有效监控活动成本、单位用户成本,哪种活动形式的效果最好,这些都要通过数据进行分析。

渠道运营需要数据分析来提升渠道质量。

渠道基础数据:每个渠道的新增用户数、活跃用户数、流失用户数、用户留存数。

渠道成本数据:参与付费的渠道的单个广告位的展示量、获得用户数、单用户成本。

其实,产品和运营的每个阶段都伴随着数据运营,运营人员对每个模块的数据进行分析是为了更好地完成各自的工作。

有的时候,将这些数据分析结果结合起来看,会发现一些很有意思的数据现象,可以从中为产品在未来的发展找到一些不错的方向。

6.3小结

(1)数据运营是通过分析产品和用户数据,找出数据变化的原因,根据分析结果优化产品和运营,并对未来的数据走势做出预测,为产品决策提供合理建议,其最终目的是使数据得到有效增长。

(2)作为一名运营人员,可以从用户基础数据、产品使用数据和用户画像数据这3个维度来分析数据。

(3)千万不要忘记,很多时候数据推断都是靠猜测,这些猜测需要经过线上的测试反复验证,不断地校准数据,并得到更多的数据结论。

(4)有时候数据也会“骗人”

,要相信数据,但不能只看数据。

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