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从虎嗅APP看资讯类产品的数据驱动增长方法论

时间:2019-10-06    作者:admin    来源:未知

  虎嗅作为优秀的科技媒体,拥有大量的忠实读者与非常多的优秀作者,如果先抛开作者部分,我们来看下虎嗅APP在读者用户运营方面有哪些可取之道以及可以加强的地方,以及如果要进一步促进用户的增长,如何借力数据驱动的方法。

  产品清晰简洁,主要功能区划分逻辑清晰。开屏引导、推荐位、付费变现方式等运营方式较为清晰。在资讯主页,普通资讯与号外资讯交替出现。

  “24小时”类似于UGC圈子,用户可自主发送短消息、视频,不过发言权限需邀请;

  现在被普遍认可的运营流程是增长黑客理念里提出的“拉新-激活-留存-营收-增长”的AARRR海盗模型。以下为了简化,将激活与留存统一称为促活。

  在体验虎嗅APP的过程中,发现虎嗅针对阅读、分享传播、付费订阅等设置了一些运营策略:

  体验过程中,能够很明显的感受到在这些方面虎嗅在想办法与用户互动,形成用户粘性。

  虎嗅APP里较为突出的是截图后的分享,会自动添加虎嗅的二维码,但欠缺的,是内容、会员卡的用户分享与推荐,没有激励措施。而在“我的”界面,结构过于扁平,也没有较为明确的运营重心。

  产品和运营团队依照对目标用户的判断,会制定非常多的运营策略,哪种策略对哪部分用户最有效,则需要通过A/B测试的方式,六开彩开奖结果開。观察用户对不同方案的响应数据,以此确定最佳方案。

  对于用户的数据分析,我们可以分为:统计数据、用户属性数据与行为事件数据三个方面。后两者可以统称为用户行为分析。

  也就是意味着通常需要两步完成的付费现在变成了四步,同时需要溢存30元。当然这是一种商业策略,但这样的方式很有可能造成大量的潜在付费流失,所以是一个非常重要的分析点,运营团队可以构建如下的五步分析漏斗:

  这样一个长漏斗的转化中,每一步都有可能会流失很多付费用户,所以在正式上线前,应当选出部分用户进行测试,最好的方式,是同时设置A、B、C三个用户组:

  建立这三个用户群组的分析漏斗如下图所示,就可以很快的找出哪种方式对于提高会员购买转化更加有效,哪种方式会造成大量潜在付费的流失。

  通常的数据分析,是提前设定好了数据分析的维度、模型,然后才由开发埋点、数据分析跑表拉数据、业务团队分析应用。在版本迭代、运营策略调整的过程中,要实现灵活的多维度探究分析难度较大。而多维度探究分析往往会有很多惊喜,能够让你发现未预想到的用户规律。

  但做产品、运营、数据分析的同学都知道,如果对各个功能点、各种运营方式都进行探究性分析,那怕是埋点埋到吐、跑表跑到死,更何况数据量一大,做一次分析光等就得好几个小时。

  那么有没有什么好方法能够降低数据分析门槛,实现用户行为的多维、实时探究分析呢?

  数据驱动增长,首先是打好数据分析的底子;然后通过实时、多维的探究分析,找寻用户规律;最后依照规律制订运营策略后,再进行A/B测试的循环。

  推荐采用服务器端、客户端结合的埋点采集,保障数据的准确性与完整性。埋点就是由开发在需要采集数据的地方打上标记、规定采集数据的格式与触发条件。每个公司或团队,对于数据采集应当有统的定义方式,否则很容易出现混乱。埋点采集最大的麻烦之处就在于需要手动写入代码,如果定义不够清晰、统一,开发往复的工作量就会非常大。

  针对虎嗅APP,推荐的数据采集定义方案如下,可以根据自己产品情况调整。这里未列出用户属性与行为事件的定义,如果需要完整可编辑源文件,可以关注“数数科技”公众号后回复“APP埋点”自动获取

  常用的分析模型有事件分析、漏斗分析、留存分析、行为序列分析、行为路径分析等。可以选用不同的模型、用户分群与分析时段,进行灵活分析。比如:

  7月新增用户中完成3篇以上文章阅读的用户,在后续7天的留存情况(留存分析)

  2017年开通了APP推送功能的用户,相比未开通的用户阅读文章数量的差异(事件分析)

  1月-8月虎嗅黑卡会员用户中,完成50%以上订购内容阅读与未完成此项任务的用户的付费比例(统计分析)

  2018年总注册用户数、每3天登录的注册用户数、付费会员、续费会员的转化漏斗情况(漏斗分析)

  大家可能会无奈的感叹,做好埋点基础、学会分析模型,就像是“听了很多大道理,依然过不好这一生”,如果没有个能实时、快速分析的系统,即使采集了数据,要有时效性的支撑产品优化与精益运营,怕也是天方夜谭。

  很多互联网巨头企业为了支撑数据分析工作,在内部搭起了用户数据分析平台,以方便产品、运营、数据分析的同学能够将精力从基础的数据采集、清洗、分析等待中节省出来,76074acom管家婆五湖四海网,专注到与业务结合的探究分析上。

  对于还没有这样专业的分析系统的团队,专业的用户行为分析系统就能起到作用。

  对于类似虎嗅这样的资讯阅读类APP,可以灵活的尝试一些促进用户增长的方式,通过数据分析确认方式的有效性。在此列举一些虎嗅APP可以测试的运营方式:

  数据驱动增长,就是针对不同人群上线不同的运营策略,然后进行及时分析,从用户行为数据中寻找规律,从而确定能够驱动用户增长的最佳方案。

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