增长实战:达成业务目标的5个极简案例

2018-10-15 17:30:00 |发布者: 安智宝

2014年,我买了一个MAC本,装范用。app刷量

我妈不太高兴。

老人节约惯了,认为我正在用的联想本长的瓷实,又便宜;我就拿数据说话,做了个正相关。

我说:老太太哎,你看,我用联想本,速度慢,我基本上每天都得凌晨2点睡觉,自从有了MAC本,速度超快,我9点就休息了。

老太太高兴了,直接说:要不买两个吧,那岂不是吃完饭就能休息了。

天下父母都是后厨,谁不对自己孩子健康着想呢?

就这样,我又趁机买了个ipad。

——这是数据在现实生活中的说服作用:呈堂证供。

运营岗位也一样,要靠产品、技术、消息引擎、市场等后厨吃饭;如果没有数据说话,就很难撬动他们。微信刷粉

但我们做运营的,数据本身天然弱项,像我,念书时没好好学数学,又不懂统计学,去菜市场买个菜都算不来账,感性意识浓,怎么办?

无解,只能日常历练。

所以自从2010年起,就尝试着靠数据说话,练逻辑能力。

我平时很懒,唯独数据,特勤快,有时间就看就记。

运营日记

这些年下来,和数据产品经理、数据分析师、统计大拿都打过交道,每次听他们说了一个新概念,都要百度查阅——但现在依然不知道什么是置信区间、什么是概率分布。微信刷投票

脑子笨,所以自我说服,提出了一个极简数据、优化源表的概念,试图靠一张Excel表、浅显的数据去做决策,数据小白也能上手,快速提升自己的业务增长。

本文就总结一下我那些年靠极简数据提升业务目标增长的一些案例。

先说一下极简数据的4大特征:

1. 数据极易获取,比如微信的后台数据、GA数据、公司数据部做的标准报表数据等等。

2. 分析起来极简,只需用Excel就能得到真知灼见。我原来喜欢用GA,因为里面功能强大还免费,各种维度去看数据,显得高端有档次。但是自从GA被封之后,公司不用了,我就开始琢磨着自己做一套本地的数据,把所有的运营项目都梳理出来一个日常表,我起名叫优化源表。这样我就可以借助Excel强大的数据分析功能,比如透视表来指导我运营了。

3. 数据运营的思路极简,运营就是发现问题,然后搞定问题的过程,高深的数据模型一般是供商业决策的,运营显性,基本用不上。

4. 极简数据有一定误差,会有个人主观经验在里面。我一般只要对数据有信心,就会做决策,世上没有精确的数据,只有相对准确的数据。曾经看过一句话:一次能让人有所收获的犯错,远好于什么都没干,很适合运营。

此外,本文的所有案例,数据部分都做了极简处理,绕过埋点、监控策略制定、实施、数据清洗等环节,只讲核心方法,让大家能一目了然,里面提到了我经常挂在嘴边的两个核心词,试错和优化。微信刷阅读量

试错是方法,优化是灵魂。

好,我们来看本文的分享大纲:

分享大纲

案例1 如何将年度目标合理分解到月

我经常做优化源表,把每天的数据记录下来;有时候如果数据部门有标准报表,会更省事一些。刷友盟数据

优化源表短期内不会给你带来太大价值,但是当数据积累到一定量级后,你就会从这张表中得到很多真知灼见。

比如:你可以靠业务目标日常表现表十分合理地推演分解出月目标,周目标、日目标,真正做到每日的运营行为都‘心中有数’。

——因为日常目标表现表展示的是你的业务规律。尤其是当你负责整个产品项目的运营,给手下定KPI的时候,手下再也不会说你拍脑袋了。

我举个例子,这是我从《数据化管理》一书中学到的,自从2014年我看了这本书后,这个技巧就被我拿来应用在互联网产品运营上了(遵循极简原则,我只讲如何分解到月,因为分解到周和日的思路大同小异),我简单的提供一个思路:

首先,需要找到历史数据。

我从公司数据平台上找到PC端用户全年的日UV数据,这里我拿UV来举例,您也可以拿LV、Visit、PV来做。安卓刷量

通过日期数据计算出第N周和星期字段的值。把异常日期排除在外,主要是节假日——因为节假日一般网站的流量都不太正常;还有,把特殊推广期的日期也排除在外,这要靠平时的运营日记,把每天的运营行为做一个记录。

然后得到这张图:

数据源表

我们开始透视这张表做分解。

第一步,要看看有没有业务规律

透视的时候把假日信息和特殊推广日标识出来,在透视的时候过滤掉,不计入总表中。

寻找业务规律

发现了吗?你看折线图,很明显,业务有淡旺季之分。所以我们完成全年目标的时候,也要合理的分出淡季完成多少,旺季完成多少——而不是平均每月完成多少。

第二步,敲定月度权重

权重是供我们计算用户的一个人为附值。一般先把最低值附值为1,比如图中的5月,然后其他月份的平均UV值除以5月的UV值,就能得出各个月份的权重了。

敲定月度权重

第三步,通过权重值将KPI分解到月

比如2015年的总UV是8.8W,老板给你翻了个倍;那么你通过权重就能平摊到每个月要完成多少。

比如图中的1月份,我算出一月份的权重占总权重的比值,然后再用KPI乘以这个比值,就得到了1月份要完成的KPI了。

分解KPI

那么,我们分解KPI的目的是什么?

1. 尽早做年度运营规划,第一个月如果完不成目标,和老板及时反馈,早早申请资源;

2. 管理老板的期望值,控制KPI完成的节奏,别第一个月没控制住,早早就完成了,那时候老板就给你定更高KPI了——有时候运营的坑都是自己挖的。

案例2 如何优化活动做到业务价值最大化

这是我们集体团队策划的活动,共5人,我主要担当文案和数据统计工作。

当时老板放话了,对新产品团队成员说:你们可以在现有4000万用户中随意选择20万用户当种子用户,然后给新产品引入10万初始用户,平均单用户成本不要超过5元。

撂下这句话就走了。

——我们有了资源,有了成本限额。微博刷粉

先抛出去成本不谈,20万种子用户的筛选至关重要,这是细分用户的能力了。

我们思来想去,马上就要秋招了,应届生求职欲望比较强烈;于是我们精挑细选了20万高活跃应届生用户做种子,开启燎原之路。

我们针对这部分用户策划了一个促分享拉新的活动;恰好,那年应届生秋招提前,有不少500强客户提前进入校招。所以我们的活动噱头就从这些大客户入手。

主题就是部分名企提前校招,邀请同学加入能拿红包,给个多变的酬赏,红包不设上限。

接下来,我们按这个主题策划了一个可传播的活动。

我们是怎么做的?

我复盘的时候梳理了一下流程,大家看这张Excel表:

活动优化源表

这张表就是全程的优化页面和效果的数据,我挑一些关键点去讲。

1. 活动规划

比如渠道策略,从哪个渠道拉新,哪部分用户用来做测试,哪部分正式大规模推广等。

因为微信平台的特殊性,短信、App push、页面广告或拦截、EDM等渠道都不太方便用户,我们也想通过我们自己的微信大号来做,但我们的微信号粉丝的用户什么身份都有,不仅仅是应届生。

比较来比较去,根据经验,择优选择了某一渠道来做。

还有,策划初稿的时候,活动流程及关键节点数据一定要提前规划埋点,监控好。

这点需要说一下:既然是活动规划,所以一定要考虑周全,否则你上线后技术很有可能看不到日志数据。比如渠道转化率,通过渠道带来的分享数,注册成功数,这时候你就算白忙乎了——我在这个活动中就犯了极大的错误。积分墙

2. 上线活动,一定要提前测试

不要活动一上线就全量去推广。要不断优化关键页面或关键流程节点,把页面和流程的转化都优化到一定程度后,觉得再优化不上去了,或者通过节点转化数据去反推,根据得到的转化率我们算出来能完成目标了,再去全量推广。

3. 固定一些次要变量,优化关键节点

因为这个案例主要是页面的转化率,所以我把渠道的转化、分享与邀请的比例关系在第一次测试的时候就固定了。

比如本次活动渠道转化达到了32%左右,分享与邀请的比例为1:5,即1个分享能带来5个注册用户。

还有一些转化数据我们不太可控,比如注册流程的转化,注册流程是标准化的功能模块,优化改动比较大,所以这块优化略去,不做重点关注。

当然了,我们在这个活动中,注册流程其实折损了不少用户。

固定一些次要变量后,我们把优化的目标放在了两个关键页面上,一个页面就是引入种子用户的页面,我叫促分享页;还有一个页面是当用户分享给好友或朋友圈的时候,好友点击进入的页面,我叫转注册页。

这两个页面,我们不断测试,总计测试了三版,直到将分享率和注册成功率优化至最佳水平,才去大规模推广。

这个环节最关键、也最纠结。

我们折腾了足足有一个月的时间,最终结果是:通过这三个大的优化回合,我们成功完成了目标。

1个月的时间,优化了3版活动,我们认为是值得的——因为这样的活动流程和模式被我们验证为可行,能长期做的,扩展性特别强。

比如我们可以做活动后台,专门针对不同用户群去复制我们的活动模式。

所以,前期的慢是为了后期的快。ios积分墙

有了后台工具,我们基本上一周就能做一个类似的活动了。

这是优化的价值——优化是修炼内功,目的是增强核心运营能力。

现在讲页面的优化思路,我们是怎么思考的,其实现在总结出来,只有3个关键点:

3.1 文案

比如第一版的促分享页,我们把伯乐奖变成了红包,然后分享转化就提高了3个点;转注册页更明显,我们把按钮加入了邀请的元素,不再自话自说“第一时间报名,快速拿Offer”,我用分享人的邀请来做文章。

这就好比是你的同事对你说,我们今晚去吃大餐吧,你可能还犹豫一下——因为你不确定是他请是AA还是他吃完饭之后忽然说一句,我忘带钱包了。

而如果你同事说:走,我请你去吃大餐——要是我,我肯定去。

所以我们转化了一个思路,转注册页的转化率就提升了10个点。

3.2 页面布局

我们第一版和第二版的时候,忽略了这个元素,把名企做成了列表;后来思考,我们感觉用户可能觉得这个列表是可点击的,造成了误导,然后用户发现不能点击,会有点情绪,分享动力和注册动力就不足。

所以第三版的时候,我们从视觉设计上排除了这个干扰。

3.3 转变思路

关键点在第三版,我们转变了一个思路,第一版第二版的时候,我们是用户邀请好友加入注册成功后才得红包。ios积分墙激活

如果我们让种子用户转发就能拿红包,强制去做转发,想象一下,用户会觉得这个活动可信度很高,分享率也会提高的,也许他不仅仅分享到朋友圈,会去各个群里分享也不一定。

所以,我们在用户点击马上加入按钮的时候,弹出浮层,提醒用户分享后就能拿红包,引入同学加入还能拿。

就沿着这个思路,我们成功完成了目标,并获得了一个活动模式。在优化的过程中,聚焦数据,把每次活动的数据都记录下来,实时监控换算,让每一次试错都有数据展示。

大家可以看刚才分享的那张图里,我把关键数据都列出来了。

最后,我们全量推的时候,引入的注册用户是57000多,为何最终引入注册量会达到近10万?而且这个最终引入注册用户只是推广当天的数据,第二天还在增长。

是因为引入的注册用户成为了种子用户,他们也开始去滚雪球转发了。

案例3 如何通过试错主动收集数据,掌控业务规律

我们的APP刚上线的时候,除了通过一些统计工具被动接收用户反馈外,无法直接触达用户,比如我们有重大活动的通知、拉回沉默用户、调研等等。

所以我们的产品做了一个PUSH通知产品,我暂时称之为求职小助手,它类似于app内置的公号,我会隔三差五的推送一些信息。

因为我们的文案水平经过长期的锤炼,已经有了很好的经验。app推广代理

我就想:单靠文案的力量可能无法再拔高push的点击率了,我是不是还有其他拔高业绩的缺口没有找到?

思来想去,忽然想到:如果我知道用户对push内容的喜好程度,然后去推送相关内容,是不是就能再提高一筹点击率?

我的需求出来了:我渴望得到用户对内容的偏好程度。

那么,我如何去洞察呢?

我需要做一个试错策略,我在运营工作中最喜欢的一个工作方法。

1. 试错策略

试错是运营最靠谱的手段,是运营岗位之所以存在的核心。

试错最怕不合理,所以试错策略很重要。

我的试错策略,大家看这张表:业务试错表,本数据为虚拟数据,仅做说明问题用

简单讲解如下:

1.1 目标小米应用商店审核规范

试错用户在不同时间点对内容的偏好程度。我把目标放在了总结月度规律上了。

如果你的业务也有规律可循,可以放在季度、甚至于周上。

1.2 确定参考指标

文案点击率。

如果用户对内容的喜好有规律性,绝对是在某个时间点上有比较高的点击率的。

1.3 敲定试错变量

敲定试错变量是试错策略之所以合理的关键节点,上表中标了橘黄色的字段为变量。

1.3.1 内容类型

要提前分类好,毕竟我试错的是内容类型,而非单篇文章。

什么是内容类型?比如门户站的频道,科技、娱乐、军事、新闻等。

我集中选出了7类内容;比如面试攻略、网申攻略、简历攻略等,提前规划好,并合理安排到每周,按部就班的发布。

比如,我每周一都发信息汇总贴,周二推简历攻略,周三推面试等等。

1.3.2 时间点

时间点,就是每天的固定时间去发,比如,我都选择晚8点来发。至于这个时间点是怎么来的,我是调研得来的。

我有一个测文案的微信号,因为我平时经常回答应届生的问题,所以他们对我很好,我发一个调研贴问他们什么时间push信息给他们合适,80%都说晚7-9点。

1.3.3 客户端类型

做过APP 通知产品的朋友都知道,iOS是统计不到接收数据的。

我们为了更科学,只拿Android客户端来测试。

文案点击率看点击接收比,比看点击下发比更靠谱一些。

1.3.4 用户类型

即找谁试错。

这个很重要,我现在是知道:应届生的用户只要是push相关求职信息,大部分同学是不太嫌烦的——因为求职是刚需,如果求职成功了,他们大多都是关掉通知或卸载APP了。

但是当时不知道,觉得push信息是很扰民的。

所以,为了天天发信息不让用户投诉,我只选择某一类特征的用户,比如高活跃用户,即那些当天有过登陆行为且有过投递行为的用户;或者沉默用户,这样能更减少骚扰。

因为如果沉默用户被我的push激活了,立即就归到活跃池了,就不会接收到我的push了;而且,沉默用户之所以沉默,有可能是没了需求,如果他点击了我的push,证明他是喜好我的内容的,正好符合我的试错目的。

1.3.5 标题

大家都知道,Android的标题是可以自定义的,不像iOS,标题只能是品牌名。

因为我的目的是试错,不是为了拿点击率的效果,所以我的标题不做自定义处理,直接写品牌名,这样更好控制一些。

1.3.6 PUSH文案

最难把控的一个变量。

标题党有最大的点击效果,但是这属于试错的异常数据,我一定要保证文案水平在一个力度区间,才能合理的得出业务认知——这又涉及到一个文案力度的试错策略,这个更复杂,今天不讲。应用宝电脑官方下载

我在原来的微信和内容频道的工作经验中,曾试错总结过文案力度的大小,我知道哪些文案的力度高,哪些文案的力度低,因为是我亲自操盘:我每天都在记录数据,所以我能合理的知道每个文案的正常点击水平。

大家只要记住:文案力度是有等级的。

本案例采取2级文案力度水平,正常情况下点击率有2个点的浮动。

当然了,如果你没有文案等级,也可以每个内容类型精编几篇文章,然后从目标用户细分上下功夫,比如取当日登陆用户并设置过滤机制:每个用户在试错期间内只接收一次等。这样你就可以给同一类型用户固定push这些文章了。

1.3.7 数据质量

数据清洗时要重视。

比如有时候发送通道不稳定,没发送出去,或者统计错误,这些异常数据都要在清洗的时候排除出去。

这样,我就敲定了7个影响我业务认知的变量,力争得到合理科学的建议!

2. 试错结论

1年后,试错结束,我开始总结规律。

我透视出这样一张表来:

结论数据

大家看出来了吗?

标粉色部分的内容类型绝对是当月最受欢迎的内容。

那么,在下一年的某个月份,我加大用户最喜好的内容力度,是不是就能拔高一筹业绩呢。

这就是我的内容试错策略——结论很简单,过程很纠结。

3. 试错注意事项

当然了,我的这个试错案例是长线作战,因为我们是成熟期产品。如果你的产品是初创期或成长期,你可以选择短线试错,只要把控好两点即可:

1. 务必明确试错目标,目标必须唯一化。因为试错是为了得到业务认知,而不是为了试错而试错;

2. 试错一定要想办法敲定影响你试错结论的变量因素,力争最小化的影响业务认知。

案例4 如何从历史数据中解决业务问题

这是2015年的案例,大家注意一点:2015年的时候微信统计的分享收藏数是放在一起的;不像现在,分享和收藏的统计分开了,让这样定位内容的方法更科学了。

1. 案例背景

我刚接手一个微信号内容运营的时候,每日净增粉丝数是负的,那么我是怎么解决这个问题的呢?

我依然是从内容上下功夫。

领导很着急见到效果,我没时间去做内容试错策略了,那我就可以从历史数据中发现规律。

我简单描述一下:

明确我的业务问题:微信日净增粉丝数为负。

分析问题,此问题其实有两种解决思路:

1. 节流,这是内容选题问题:我究竟要做哪类内容才能满足用户需求,让用户不跑路。即从现有粉丝上做文章,减少粉丝流失;

2. 拉新,如果粉丝继续掉,但我把日增粉数做的超过了掉粉数,那么日净增粉丝不就是正的了吗?日增粉数和转发数息息相关,一般来说是正相关的,转发越多增粉越多。而转发又和内容息息相关。

所以,我的业务问题其实是内容定位问题。我需要找到用户对微信内容的偏好。

我的思路很简单:

定位有效内容4步法

首先,我做了一张优化源表

如下图,这张图我做了一个阅读排序。

优化源表

发送人数,因为涉及业务隐私,我给略去了。

这张表就是我的一张优化源表的真实面貌。我有一个习惯,每做一个运营项目的时候,大到整个产品的运营, 小到一个导航类目、焦点图、推荐位等,我都会自己琢磨出一张这样的表来发现问题,总结规律,进而指导运营行为。

我花了两天时间,把近1年的历史推送数据全部人工采集到这张表里,更累人的是给这些内容一一分类。app运营方式

我把这些内容大致分了10个类别。然后给每一篇文章都归到这10大类里(表中的分类字段),然后这张源数据表就出来了。

三点疑惑:

1. 新关注人数(模糊)字段数即第二天增粉数,非精准数据,仅供参考。如果你的微信号每天只发一条内容,此数据会更精准一些。

2. 如果你的历史推送图文无固定条数,需要你去粗略的计算一下转发与增粉的比值,然后按单条文章的转发数将增粉数归因到单条图文里。这是一个繁重的工程,需要你逐条去清晰数据,并将难以把控的异常值排除在外。

3. 如果你不想按第二条来做,避免清洗数据的麻烦,也可以按上篇制定一个短期的内容试错策略,就可以每天去发送单条图文消息,把这个试错变量固化了。

制定日常内容运营策略

然后,通过透视分析,我的微信号内容运营策略就出来了,如下图:

内容运营策略

你看“确定内容类型”一栏会发现:薪资、职场、励志、技能类等内容超出了平均增粉数。

问题迎刃而解:我集中选择这四类内容来做。

然后我又研究了一下阅读数高的标题,争取每篇文章都把阅读量做大,大概10个工作日,我就成功将日净增粉丝数‘由负转正’了。”

总结

很多做微信内容运营的小编,看到别人做的内容阅读数不错拿来就发,其实这样并不是最高效的,别人的粉丝不一定和你的粉丝有同样的内容需求。

同样一篇文章,在别人的微信号上能达到100000+,在你的微信号上不一定能做到这个效果。

当我把日净增粉扶正之后,接下来做了什么呢?

扶正之后,这个号就是健康运行状态了。

我不甘心只做一个运行经理,我就把下一个目标定位在了增粉速度上。

增粉运营策略就是下一个问题了,此处不表!

案例5 数据在现实运营工作中的真正意义

最后,第五个案例,我们说一下根上的问题:数据在现实工作中的价值是什么?运营为什么要做数据分析?

我总结如下:

1. 发现问题:问题就是驱动元素,要不断去监控产品表现,分析数据,找出影响业务目标的问题,并排除它。

2. 降低成本:约翰.沃纳梅克说:我的广告费有一半浪费掉了,可我不知道是哪一半。分析可以有效降低成本。

3. 决策依据:在企业,一般大BOSS需要靠数据来做投资决策、营销决策和战略决策。

一句话:分析能监控效果、发现问题、获得见解、控制成本、完成业务价值最大化的目标。

那么,我说的是对是错呢?

我说的没错,但这在多数情况下解决不了现实问题——我们需要接地气。

正像我开篇聊到的,在现实工作中,经过我多年的经历,数据最大的作用是“沟通证供”——就好比你犯事了,不承认,然后律师去搜集证据一样。

这就是数据的第四个作用:

4. 沟通证供:分析可以提供呈堂证供,有效决策运营方案。运营要去监控优化各个部门的业务表现,然后提供有效的证据来说服相关业务部门。然后达到我们优化产品和服务的目的。

有时候,很多产品,肉眼或自己去体验一下,就知道有问题,但是相关业务部门就是不改,要数据说话;然后我们就会想方设法去找证据。

比如,我去优化招聘网站各大流程转化率的时候,自己体验了无数次,感觉实在是繁琐,但产品不改,需要证据。

还有第二个优化的案例,我没有讲注册流程的转化,事实上那个流程的折损也很高,太复杂。

然后,这时候,你为了寻找证据,就需要找数据,可以借助漏斗图。

比如下面这张简历投递漏斗图。

简历投递流程漏斗

看到没有,4步投递流程,漏水的地方太多了,各流程节点折损比例“高不可攀”。于是我赶紧将分析指导意义附在图下,鉴于业务秘密,就不放出来了。

其实一看就明白,只不过是措辞问题,写的婉转点而已——像“很、太”等描述性字眼就慎用,要不产品会生气。

给了产品后,产品依然纠结数据的准确性,然后我又想了一个方法,体验数据方法派上用场了,我想看一看竞争对手的各大流程是什么样的?

我决定从用户任务负荷和完成任务用时上来佐证比较。

我印象最深的是:那是2014年的夏天,热的人心理特别烦躁,我光着膀子,一个人在那里哼哧哼哧的体验竞品的三大流程,并记录数据,最终结果如下:

任务负荷

三大流程,用户完成任务用时和动作次数明显高于竞争对手,这可不是一个好现象,也侧面印证了上文说的流失率高的原因:招聘平台本就很多,用户为了投递一份简历而费时费力,转移平台的意愿就会很高。

最终,我借助漏斗图工具和体验数据,完成了一份优化证供,提交产品审阅了。

全文总结

还是那句话:

数据不一定精确,但是一次能让人有所收获的犯错,远好于什么都没干。

与大家共勉。

作者:韩利

来源:人人都是产品经理

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