数据运营之用户增长研究

数据运营之用户增长研究

黄首盛1 ,李蕾2 ,许仁兴3 ,范杜芳4 ,冯宝华5

中移互联网有限公司  广东省广州市  510640 

摘要：二十一世纪，人们迎来了数据爆炸的大数据时代，利用数据洞察客户已成为常态。用户增长是数据运营的重要组成部分，且与企业发展有着密切联系，所以本文就数据运营的用户增长进行研究，以供参考。

关键词：数据运营；用户增长；数据分析

1.数据分析的实际应用

数据分析在用户增长中的实际应用主要体现在用户拉新、激活留存两个方面：

1.1用户拉新

用户拉新环节的流量通常来源于付费、免费两种。付费流量，是指用钱推广而获得的流量，常见的方式有投放广告、应用市场的推广位等。免费流量，是指借助多种运营手段获取的流量，其可对用户造成刺激，使其主动进行下载及分享。

1.1.1付费流量

付费流量数据分析的重点为渠道转化分析、质量评估分析，通过有效分析，可对广告投放、付费推广的价值与效果进行有效衡量。

就渠道转化而言，其常见数据指标有：点击率、转化率。通过对该数据信息进行分析，可为用户外部转化工作提供指导作用，进一步降低成本。

就质量评估而言，其目的是明确该渠道是否值得继续投放。因企业评估渠道质量指标存在较大差异，所以需在质量评估中，企业需考虑到产品战略。常见的数据指标有：营收、流失率、留存率。

1.1.2免费流量

免费流量环节中，企业需采用运营手段获取流量。最常见的运营手段为：活动激励。在该环节的数据分析中，可将流量获取过程看作漏斗模型，以转化率、安装注册量为指标进行分析，从而了解转化过程中的障碍、问题，并基于此制定优化方案；也可借助聚类分析方法进行分析，通过考察不同用户、不同场景下的数据表现，增强拉新模式的针对性。

1.2激活留存

激活留存才是用户增长的重要环节，其可体现用户增长的意义。而在这一环节中，需提到“啊哈时刻”这一概念。啊哈时刻是指让用户感到兴奋的点，其可充分提高产品活跃度，达到促进用户留存的目的。激活留存过程中的数据分析是为了通过数据衡量用户激活效果，其数据指标包括：用户激活、短期次日留存、七天留存。在进行数据分析时，需将重点放在用户的某些行为与其留存的关系，以此了解如何引导才能使用户留存。在此方面，可基于实际情况不断设计实验，以寻找可对用户留存造成影响的关键指标，并通过实验数据清晰地看到哪些方法在APP激活与留存更具优势。

此外，企业还可借助召回用户增强用户留存率。在此方面，企业需借助数据评估用户渠道，并基于数据分析结果制定科学可行的召回体系、数据分析体系。在该过程中，需将数据化分析渗透于各个操作中，尽可能达到优化空间可视化的目的。例如在利用APP PUSH召回用户时，就需聚焦用户接收到APP PUSH后的打开率，根据打开率了解用户召回效果。

但在设计方案时需将可操作性、可行性重视起来，以确保其效用可以真正发挥出来，进一步增强用户留存率，为企业发展打下坚实基础。

2.数据分析与增长团队的OKR

OKR的全称为Objectives and Key Results，翻译过来便是目标与关键成果。其可为企业明确及跟踪目标提供保障，可为管理工作的效率、质量提升提供保障。在进行基于数据的增长团队的OKR的制定时，可按照如下三个步骤进行：

2.1建立北极星指标，准备拆解指标

北极星指标使企业产品战略有着密切联系，隶属于整个战略的核心部分。常见的北极星指标有：DAU、GMV、ARPU等。在建立好北极星指标后，需采用适合手段拆解指标，且在拆解时需尽可能详细化。因为拆解越细越具有可行性。以GMV为例，其需考虑用户新增、用户活跃度、留存复购，所以在拆解过程中，需借助模型推算该指标的实现应该做到哪种程度。但在该过程中，需确保各子指标之间不存在冲突。

2.2明确指标的拆解路径，综合评估路径的优先级

在北极星指标被拆解为小指标后，企业需采用适合手段进行路径分析，了解虽完成的工作有哪些，并对其进行优先级评估。在评估过程中，需先搞清楚哪个路径的达成难度较小、需投入多大成本、可在指标完成方面有发挥怎样的作用，从而将该工作的评估效果增强，理解工作的实际意义，确保正常工作节奏不会被打乱。

2.3确认路径方案，基于数据分析结果适当调整

在对路径方案进行充分评估及确认后，可从中选择对目标实现帮助最大的方案，并采用适合手段分析该方案的后续结果，对方案执行进行调整，以达到最大化目标。在该过程中，企业可对同比、环比增长数据进行分析、观察，以及时了解把控指标的完成度。

3.数据分析与优化用户激活

在用户激活阶段，数据分析可参与至如下几个环节：

3.1拆解产品的关键行为

穷举产品功能点，梳理可对核心指标功能使用情况造成影响的功能点，定期与功能点列出关键标比，如留存、用户付费率、复购率等。

3.2分析行为对核心指标的影响

借助以往数据对当前核心指标进行预判、假设，并在该阶段中考虑产品关键行为可涉及到的数据边界，使所有假设基于固定基石假设——探讨的大前提。

3.3拆解和优化方案路径

了解不同行为可对核心指标造成怎样的影响后，需动手对该行为路径进行拆解，并基于拆解路径选择优化方案，并通过明确优先级有效把控实验节奏。

3.4设计方案

设计方案可通过MVP模型的运用进行数据分析。因为该模型可用来验证我们的假设，避免在实践过程中，投入不必要的人力及物力。首先，可小范围的利用MVP进行假设结果的验证，若结果符合要求，可进一步扩大试验范围及规模，对假设、猜想进行验证。在试验时，我们需结合实际情况调整用户激活的定义，确保其始终在正确方向上。

3.5分析和总结经验

分析和总结是优化用户增长方案、积累经验的有效路径。所以，在完成阶段性试验后，需对试验进行复盘、分析、总结，了解结果是否与预设目标相符、实验是否具备优化空间、探索持续机制。

结语：综上所述，可以看出，在大数据时代，企业只有对数据进行深入分析，挖掘其价值并巧妙运用，才可为企业用户增长提供保障，进一步增加用户粘性，从而为企业更好的运营发展打下坚实基础。数据分析的实际应用主要体现于用户拉新、激活留存。上述就数据分析的应用进行了研究，企业可结合实际情况进行应用。如此，才可借助数据分析为用户增长提供保障，进一步增加用户粘性；才可为企业不断推出用户所喜欢的产品提供保障，满足用户的各种需求，从而进一步推动企业的运营发展。不过，数据运营涉及到较多内容，且在时代的发展下，其会越发先进，所以企业需对先进技术手段进行关注，需不断积累经验，以确保数据运营可在用户增长方面发挥效用。

参考文献

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