数据规划是运营体系的基础

  • 时间:
  • 浏览:0

二、维度体系

在归纳行为这个步亲戚亲戚亲戚朋友儿可不需用借助漏斗模型,分解用户的各项关键行为,对指标的监控更有针对性地指向用户行为统计这个最终目的。

通过「明确需求→归纳行为→对应指标」原来的操作,显然亲戚亲戚亲戚朋友儿的注意力能更加聚焦到影响实际业务的关键性指标上,再从有有哪些关键性指标的反馈来剖析哪个环节还有很大的提升空间,哪个流程出了纰漏等等。指标不让是孤立的,亲戚亲戚亲戚朋友儿需用注意各项指标之间的关联,保证数据整理的有效性,再通过数据整理和数据分析,真正实现数据驱动运营。

维度是表示指标细分的属性,比如人口属性、设备属性、行为属性等等。选用维度的原则是:记录有有哪些将会会对指标产生影响的维度。维度类别包括人口属性、设备属性、流量属性、行为属性,但有时关联指标越多,找不准关注重心。

2、归纳行为:用户统计是一连串关键行为的结果,包括访问、下载、注册、支付等。

亲戚亲戚亲戚朋友儿用各项指标来衡量具体的运营效果,比如UV、DAU、ROI等等。搭建指标体系的过程就说 为自家产品和服务选用关键性指标的过程,求精不求多。指标的选用源于具体的业务需求,从需求中得出关键行为,以关键行为对应指标。

一、指标体系

1、明确需求:主要业务是推广App,需用通过数据分析来帮助运营者推广产品,分析产品,改进产品。

以shareinstall为例,选用关键性指标的过程如下:

3、对应指标:新增用户,启动用户,活跃用户等。

指标基本覆盖了用户运营、内容运营、产品运营的各个方面,指标也是产品运营中不可获取的数据,比如留存率的高低可不需用反映出用户对产品的认可程度,同去留存率也是提高用户活跃度的关键。

在大数据时代,数据规划是整个数据运营体系的基础,它主要蕴藏了指标和维度一个多多多方面。