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大数据:用数据指导APP运营

来源:引流技巧 编辑:爱短链 时间:2025-08-12
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数据问题一直是许多运营商头疼的问题。


之前的回答说了一些,但没有开始,我不知道高级文章能说多少,但先说。


1.定义数据 数据实际上是一堆值。


但这些值来自于用户的行为统计。


用于促进需要使用数据的学生的研究和分析。


2.有哪些数据? 在入门文章的最后,我们列出了一些核心数据。


我用脑图简单总结一下,进入我们的内容: 这张脑图只是简单地显示了一些通用的操作数据,但如果我们仔细看,我们会发现所有操作都需要三种数据类型: 渠道、成本、收入。


如果我想简化上面的脑图,我会告诉你,操作时需要获得的数据是这三类数据: 渠道数据、成本数据、收益数据。


渠道数据用于衡量渠道质量和功能,这取决于产品本身的客户群和特点。


事实上,我们很容易推倒。


如果金融产品投放游戏社区,其运营效果可能不是很好,但如果用彩票和赌博取代,效果可能很好;同样,如果传奇游戏的宣传和活动投放到女性社区平台上,效果几乎可以忽略不计,如果用Q版的小游戏取代,效果可能会很好。


成本数据和收益数据将从不同层次反映运营效果。


插在这里,千万不要相信网上流传的各种东西《XX高管教你不要花钱做营这种鸡汤文章,经营必须有成本,必须有成本,如果你认为经营大师不能花钱做事,最好相信男人可以怀孕生子。


运营效率可以通过经验、熟练度、创造力等手段提高,但运营成本必然存在,一般与运营效果成正比。


一个非常简单的道理: 两个活动,一个活动送100台iPhone六、一个活动送一个iPhone六、哪种效果会好? 对于操作的学生,请仔细评估每个操作动作背后的成本。


所谓收入,并不等于收入获得金钱就是收入,用户也是 收入,获得口碑也是收入。


如果我们知道渠道、成本和收入是指导运营的核心数据,我们可以根据自己的产品特点设置需要获得的数据。


我们拿最近很火的那个App——以足记为例。


足记因非核心功能而流行,但作为这样的应用,它会关注哪些数据? 从产品层面来看,它会关注: 1)App每日开放数 2)各种功能的使用次数和频率 3)各种Tab点击次数和打开相应页面的频率 从操作层面来看,它可能会关注: 1)App每日活跃用户数 2)日常生产UGC数量(区分新老用户) 3)每天与社交媒体分享UGC数量(同时考虑单位用户的内容数) 4)分享UGC回流新装机和新激活用户数量 等等。


我们需要注意的是,这些关注的数据点不是一成不变的,它们会因为产品的不同阶段而进行调整。


如果我们假设未来有盈利模式,它关注的核心数据将从内容转向收入。


此时,转化率相关数据将变得重要。


同样,我们在本文第二章中举了这样一个例子: 某旅游网站发起老用户邀请新用户加入,老用户和新用户可获得100元代金券。


如果新用户在活动期间完成了旅游订单,无论金额如何,老用户作为邀请人也可以获得100元代金券。


当时我们分析了活动流程,梳理了活动流程的关键点。


这些关键点是需要获取的数据: 没有一个完全通用的标准来设计我们需要的数据。


当然,如果你做得越多,你会发现你的数据感觉在不知不觉中得到了改进,这是非常重要的。


3.如何获取数据 获取数据的渠道有很多,基本上是自己做和使用外部工具。


自己做,App可选埋点,log等方式,而Web可以通过log、记录日志和按钮埋点。


许多第三方将为外部工具提供服务。


事实上,获取数据的方式有很多种,关键是作为一名运营商,了解什么样的数据很重要,这些数据的前后关联是什么,这是一个联动过程,而不是一种单一的行为。


4.如何分析数据 每个人都有不同的解释数据的方式。


如果要简单总结,数据分析的方法无非是: 1)确定数据的准确性 这包括数据维度的合理性和数据统计的准确性。


如果数据维度选择不合理,数据统计结果不准确,我们可能无法得到正确的分析结果。


这是基础。


2)明确影响数据的因素 一个数据会受到各种因素的影响。


这些因素包括内部和外部。


操作人员应尽可能多地了解各级影响因素,以便我们在相对正确的范围内解释数据。


3)重视长期数据监控 在操作数据分析中,经常使用环比和同比来比较数据。


简单地说,环比是今天和前一天的比较,本月和上个月的比较,本季度和上个季度的比较;同比是今年和去年的比较,今年和去年的比较,今年和去年的比较。


环比帮助我们期数据波动,同比帮助我们了解环境中的数据波动。


4)保持客观的视角 在数据分析的过程中,客观性是非常重要的。


我们不喜欢事情,也不悲伤。


我们做了错误的操作,带来了不利影响。


我们应该承认,我们应该冷静地取得意想不到的结果,避免选择有利于自己的结论。


这不仅是职业道德问题,也是职业发展中非常常见的问题。


5)注意消除干扰项 在实际工作中,我们会遇到很多问题,这些问题是干扰,例如,在相对稳定的曲线中,突然出现强波动,此时我们需要充分了解波动的原因,如果不能确认原因,消除波动,否则很难得出正确的结论。


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