|如何分析“新增数据”,挖掘业务增长发力点?


新增数据是每个产品都绕不开的部分 , 也是衡量业务最基础的指标 。 本文将从的三个方面来分析新增数据 , 促进业务增长 。

|如何分析“新增数据”,挖掘业务增长发力点?
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产品上线前 , 都需要考虑“引流、截流、回流、裂变” 。 (线下门店主要为“拓留锁升” , 本文主要讲互联网产品)

  • 所谓引流 , 就是怎么把用户吸引过来;
  • 所谓截流 , 就是怎么把用户留下来;
  • 所谓回流 , 就是怎么让用户二次续费或者多次消费;
  • 所谓裂变 , 就是怎么让客户转介绍 。
在引流过程产生的“新增数据” , 是每个产品或者线下门店(商家)都绕不开的 , 是开展各个业务线以及运营等工作的基础 。
即便在互联网后半场 , 一些大平台依然会用烧钱补贴等方式吸引用户进来 。
而新增数据是衡量引流(用户获取)效果的最基础指标 , 分析新增数据 , 找到有效的推广渠道以及发力点 , 实现精准推广引流 , 从而驱动业务实现增长 。
一、新增数据的定义
那么 , 首先来看一下新增的定义(以互联网产品hr考勤APP为例) 。
新增用户:首次使用APP的注册成功的用户为新增用户 。
新增数据:根据运营的分析需求 , 可以分为日新增 , 周新增、月新增 。 新增数据又可分为自然流量和付费流量 。
  1. 自然流量 , 无推广费用 , 通过自身产品亮点以及内容营销等运营手段引来的 。
  2. 付费流量 , 有推广费用 , 这部分用户在通过渠道推广、aso优化、百度竞价等手段来的 。
二、新增数据统计哪些数据
接下来 , 新增数据都统计哪些数据呢?
所有的新增用户都离不开“渠道” , 且用户的获取很接近线性思维 。
如考勤hr软件APP , 用户获取渠道的行为路径就是:用户接触→用户认知→用户兴趣→用户行动/下载→用户激活→用户注册→创建企业客户 。
在统计新增用户数据会看各获取渠道路径的曝光量、下载量、推广费用、新增用户转化成本等等一系列数据 。
而值得注意的是在《精益创业》书中提到过 , 曝光量、下载量都为“虚荣指标” 。 真正能衡量用户价值的新增数据指标 , 为新增用户次日、7日留存率、新增用户的付费用户数量 。
新增用户数据统计时:
  1. 统计曝光量、新增下载量、激活量来评估渠道的引流效果;
  2. 统计新增注册用户、企业创建、1次访问用户来评估渠道转化用户的质量;
  3. 最重要的是加入了“活跃度”“企业拉人率”的统计指标 , 通过统计活跃用户占比 , 评估有效用户数量 , 进一步评估转化成本 。
注:统计渠道维度仅供参考 , 还有日、周、月等时间维度未展示 。
埋点好用户的不同来源渠道数据后 , 其中有几个维度的数据需要特别说明:
  • 下载激活率:激活量/新增下载量;注册转化率:注册量/激活量;
  • 1次访问用户:是指下载后仅打开过1次 , 当天甚至未来7天内都没有产生访问行为的用户;
  • 活跃度:活跃度数据是指评估用户产生价值的用户 , 产品不同对活跃的定义也有所不同 。 如短视频类产品可以定义为浏览视频时长大于1分钟的用户 , 电商类产品可以定义为浏览商品详情页大于3次的用户 , 有的产品打开即为活跃用户 , 具体衡量维度需要考虑产品业务线核心指标(北极星指标)以及产品属性 。
以tob产品hr考勤APP为例 , 会关注新增企业创建数、会员成功转化率2个关键指标 , 来评估用户质量 。
三、分析新增数据
现在 , 我们来梳理一下如何分析新增数据 , 挖掘业务增长的发力点?
1. 了解产品业务线的整体新增数据增长趋势情况
通过新增数据整体趋势情况 , 分析出趋势高低的原因以及是否为周期性增长 , 找到在哪些时间节点加大或者减少投放费用和优化运营策略等 。分页标题
如下图 , 可看出企业创建数周末影响较大 , 周末都为较低点 , 具有周期性 , 可在周末时段减少投放费用 , 节约无效成本 , 但也可加大推广及活动力度 , 使增长趋势平稳 , 但要综合考虑产品属性和用户属性 。 (tob考勤类APP用户决策人都在工作日工作 , 而toc短视频类APP用户都集中在周末或者业余时间)
还可以看出企业创建数在9月28、29日出现异常 , 可能是由于运营策略以及推广的优化出现增长 。

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注:为九月份新增数据趋势图 , 已做数据脱敏处理 。
2. 区分新增数据的来源渠道占比 , 实现精细化运营
新增数据的主要渠道来源有应用市场(主流的有vivo、华为等)、苹果aso、SEO、360搜索、内容营销(知乎、微信公众号等)、活动等 , 分析出获取用户较大的渠道 , 做渠道精细化运营 。
如下图 , 可看出华为应用市场占比较大 , 而vivo占比较小 , 由此可见华为获客能力较强 , 还可持续通过扩充调整渠道关键词 , 优化渠道获客能力 , 并做好标签 , 实现精细化运营 。 (优化渠道就是渠道推广人员处理 , 这里不做详细描述)

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注:为某时间段的渠道来源占比 , 已做数据脱敏处理 。
3. 通过获取新增用户质量衡量推广成本 , 调整渠道策略
通过各种付费投放方式所带来的用户到底产生了什么价值 , 这是运营推广人员必然要关心的指标 。
根据上述表格数据统计 , 可衡量下载成本 , 更衡量产生关键价值的用户来源渠道及高质量用户成本 , 通过质量分析调整渠道投放策略 。
4. 通过新增用户质量调整营销推广活动 , 提升转化率
根据上述表格除了用于常规渠道的转化数据统计 , 还适用于营销推广活动的用户转化情况 , 通过关注不同活动形式、主题转化用户的后续行为 。
如通过优惠券活动转化的用户后续活跃是否有提升 , 以此找出营销推广等活动的策划规律 。
5. 找出自然流量的影响因素 , 提升产品自身的自然流量
除了付费渠道外 , 各应用市场、官网的自然流量不稳定 , 通过上述表格维度 , 可建立每日的新增用户统计情况 , 连续多日统计后 , 针对自然流量趋势的低点做营销推广活动 。
例如周末下载量低 , 可增加付费投放预算 , 设立特惠日等引流等运营手段。 (但要综合考虑产品属性和用户属性)
四、总结
总之 , 常规意义上的新增数据统计出各渠道曝光、下载量 , 对渠道效果有一个浅层的认知 。
而通过表格以及可视化建立新增用户数据的分析维度 , 以用户行为为中心 , 关注新增用户数据增长趋势以及后续转化行为 , 不断地优化引流策略 , 区分不同维度的新增数据渠道来源标签 , 实现精细化运营 , 衡量新增转化用户的质量 , 及时地调整渠道投放预算 , 更关注新增用户的后续价值 , 找到业务增长的发力点 。
作者:木兮 , 数据运营小白;公众号:木木自由
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