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      【干貨】數(shù)據(jù)分析基本思路及手法

      作者:龍鼎網(wǎng)絡(luò)發(fā)布時(shí)間:2015-08-18 18:24:12瀏覽次數(shù):15386文章出處:晉城自適應(yīng)網(wǎng)站制作

        數(shù)據(jù)分析,是產(chǎn)品運(yùn)營極具戰(zhàn)略意義的一環(huán);從宏觀到微觀分析,通過表層數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品問題,是每個(gè)運(yùn)營人的必修課。

        首先,我們來看比較常見的分析方法:

        5W2H分析法:What(用戶要什么?)Why(為什么要?)Where(從哪兒得到?)When(我們什么時(shí)候做?)Who(對誰做?)Howmuch(給多少?)How(怎么做?)

        PS:(what)用戶要極品裝備!(why)因?yàn)樗麄円鰪?qiáng)戰(zhàn)力(where)裝備從BOSS身上得到;(when)我們國慶節(jié)做這個(gè)活動(dòng)!(who)針對所有玩家!(howmuch)BOSS爆率設(shè)定為XX(how)活動(dòng)以怪物攻城形式進(jìn)行。

        上述是一種需求的轉(zhuǎn)換形式,就產(chǎn)品而言,又要以數(shù)據(jù)為支持,不能因某個(gè)元素而動(dòng)整體;從大局出發(fā),根據(jù)整體數(shù)據(jù)趨勢進(jìn)行細(xì)化分析,那么就目前而言的分析手法,又有對比分析、交叉分析,相關(guān)分析,回歸分析,聚類分析等等。

        如果某款游戲下載量高,注冊量低;是否因?yàn)榉?wù)器登陸問題或注冊流程繁瑣,是否近期網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障........

        如果某款游戲數(shù)據(jù)一直良好,某段時(shí)間數(shù)據(jù)突然跌落;是否因?yàn)槭袌鲂麄髁Χ葴p弱,是否因?yàn)橛脩羯芷谏舷?,是否因?yàn)槠渌偲窙_擊........

        真正的數(shù)據(jù)分析不在于數(shù)據(jù)本身,而在于分析能力的概述;數(shù)據(jù)是參照物,是標(biāo)桿,只有分析才是行為,是改變;那么如何分析,綜合上面兩個(gè)舉例,已經(jīng)可以很清晰的看到立體式分析。

        立體式分析,也就是維度分析;產(chǎn)品數(shù)據(jù)的發(fā)掘不應(yīng)該僅僅拘泥于產(chǎn)品;大環(huán)境下的娛樂產(chǎn)物必須綜合產(chǎn)品、市場、用戶進(jìn)行不同切入點(diǎn)分析;要知道,數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的,而商業(yè)離不開用戶和市場;說白了就是結(jié)合不同維度進(jìn)行有目的的數(shù)據(jù)收集、整理、加過和分析,他的存在價(jià)值就是通過數(shù)據(jù)提取有價(jià)值的信息去優(yōu)化產(chǎn)品從而拉更多人,賺更多錢。

        那么如何分析,大致思路又是如何?

        [為什么分析?]

        首先,你得知道為什么分析?付費(fèi)同比、環(huán)比波動(dòng)較大?

        [分析目標(biāo)是誰?]

        數(shù)據(jù)波動(dòng),目標(biāo)是誰?付費(fèi)總額波動(dòng),付費(fèi)用戶數(shù)據(jù)如何?

        [想達(dá)到什么效果?]

        通過分析付費(fèi)用戶,找到問題,解決問題從而提升收入?

        [需要什么?]

        想做出分析,需要什么?付費(fèi)總額,付費(fèi)人數(shù)?付費(fèi)次數(shù)?付費(fèi)人數(shù)各等級占比?

        [如何采集?]

        直接數(shù)據(jù)庫調(diào)取?或者交給程序猿導(dǎo)出?

        [如何整理?]

        數(shù)據(jù)出來,如何整理付費(fèi)等級、付費(fèi)次數(shù)報(bào)表?

        [如何分析?]

        整理完畢,如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,相關(guān)分析?用戶資源是否飽和?市場其他明星產(chǎn)品充值活動(dòng)更具吸引力?產(chǎn)品付費(fèi)系統(tǒng)是否出現(xiàn)問題,是否失去新鮮感?

        [如何展現(xiàn)?]

        找準(zhǔn)問題,老付費(fèi)用戶流失了很多,低端付費(fèi)轉(zhuǎn)化低;很多是多少?轉(zhuǎn)化低是什么概念?如何用圖表表現(xiàn)?

        [如何輸出?]

        找準(zhǔn)問題,如何輸出;如何將這份知識(shí)報(bào)表轉(zhuǎn)換為產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值體系;如何說服程序?如何說服策劃?如何具體執(zhí)行?如何將知識(shí)轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)力?

        上述是比較系統(tǒng)的分析思路,細(xì)化而言;對于數(shù)據(jù)分析,又需要我們根據(jù)不同人群建立不同的用戶模型;例如流失模型、流失特征;充值模型等等。

        接下來我們再綜合AARRR模型分解一些較為常見的數(shù)據(jù):

        Acquisition(獲取)、Activation(活躍)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(傳播)

        上圖為AARRR模型中的基本數(shù)據(jù),我們再對以往數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié):

        日新增用戶數(shù):DNU;每日注冊并登陸游戲用戶數(shù),主要衡量渠道貢獻(xiàn)新用戶份額以及質(zhì)量。

        一次會(huì)話用戶:DOSU;新登用戶中只有一次會(huì)話的用戶,主要衡量渠道推廣質(zhì)量如何,產(chǎn)品初始轉(zhuǎn)化情況,用戶導(dǎo)入障礙點(diǎn)檢查。

        日活躍用戶:DAU;每日登陸過游戲的用戶數(shù),主要衡量核心用戶規(guī)模,用戶整體趨勢隨產(chǎn)品周期階段變化,細(xì)分可概括新用戶轉(zhuǎn)化、老用戶活躍與流失情況。

        周/月活躍用戶:WAU、MAU;截止統(tǒng)計(jì)日,周/月登陸游戲用戶數(shù),主要衡量周期用戶規(guī)模,產(chǎn)品粘性,以及產(chǎn)品生命周期性的數(shù)據(jù)趨勢表現(xiàn)。

        用戶活躍度:DAU/MAU;主要衡量用戶粘度,通過公式計(jì)算用戶游戲參與度,人氣發(fā)展趨勢,以及用戶活躍天數(shù)統(tǒng)計(jì)。

        留存:次日、三日、七日、雙周、月留存;表現(xiàn)不同時(shí)期,用戶對游戲的適應(yīng)性,評估渠道用戶質(zhì)量;衡量用戶對游戲黏性。

        付費(fèi)率:PUR,統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi),付費(fèi)用戶占活躍用戶比例;主要衡量產(chǎn)品付費(fèi)引導(dǎo)是否合理,付費(fèi)點(diǎn)是否吸引人;付費(fèi)活動(dòng)是否引導(dǎo)用戶付費(fèi)傾向,付費(fèi)轉(zhuǎn)化是否達(dá)到預(yù)期。

        活躍付費(fèi)用戶數(shù):APA;統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi),成功付費(fèi)用戶數(shù),主要衡量產(chǎn)品付費(fèi)用戶規(guī)模,付費(fèi)用戶構(gòu)成,付費(fèi)體系穩(wěn)定性如何。

        每活躍用戶平均收益:ARPU;統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi),活躍用戶對游戲產(chǎn)生的人均收入,主要衡量不同渠道的用戶質(zhì)量,游戲收益,以及活躍用戶與人均貢獻(xiàn)關(guān)系。

        每付費(fèi)用戶平均收益:ARPPU;統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi),付費(fèi)用戶對游戲產(chǎn)生的平均收入,主要衡量游戲付費(fèi)用戶的付費(fèi)水平,整體付費(fèi)趨勢,以及不同付費(fèi)用戶有何特征。

        平均生命周期:TV;統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),用戶平均游戲會(huì)話時(shí)長,主要衡量產(chǎn)品粘性,用戶活躍度情況。

        生命周期價(jià)值:LTV;用戶在生命周期內(nèi),為游戲貢獻(xiàn)價(jià)值;主要衡量用戶群與渠道的利潤貢獻(xiàn),用戶在游戲中的價(jià)值表現(xiàn)。

        用戶獲取成本:CAC;用戶獲取成本,主要衡量獲取有效用戶的成本,便于渠道選擇,市場投放。

        投入產(chǎn)出比:ROI;投入與產(chǎn)出關(guān)系對比,主要衡量產(chǎn)品推廣盈利/虧損狀態(tài),篩選推廣渠道,分析每個(gè)渠道的流量變現(xiàn)能力,實(shí)時(shí)分析,衡量渠道付費(fèi)流量獲取的邊際效應(yīng),拿捏投入力度,結(jié)合其他數(shù)據(jù)(新增、流失、留存、付費(fèi)等)調(diào)整游戲,進(jìn)行流量轉(zhuǎn)化與梳理。

        最后便是一種較為常見的數(shù)據(jù)分析手法:杜邦分析法

        以上是關(guān)于數(shù)據(jù)的一些概括,對于數(shù)據(jù)分析,需要我們以理性的眼光對待;因?yàn)楦骷覍ο嚓P(guān)數(shù)據(jù)定義不同,算法不同;在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)需要我們看清分析誤區(qū),綜合其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,根據(jù)自己的數(shù)據(jù)分析思路制定相應(yīng)的分析方案,切不可盲目分析,粗暴分析。

        最后值得注意的是精細(xì)化的運(yùn)營數(shù)據(jù)分析工作,思維不能亂,思維亂了,全盤皆亂;這時(shí)候的數(shù)據(jù)分析也無法提供正確的考量價(jià)值,如果覺得數(shù)據(jù)分析毫無頭緒,雜亂無章;冷靜下來,理順?biāo)悸罚写蟾诺臄?shù)據(jù)構(gòu)思之后再做行動(dòng);只有這樣才能培養(yǎng)自己嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嫹治瞿芰Α?/p>

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