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如何通过数据来分析用户与产品的关系(2)

如何通过数据来分析用户与产品的关系(2)

5、用户行为数据如何提高用户粘性
        数据本身是客观的,但被解读出来的数据一定是主观的。那么我们要如何使用这些数据为我所用呢?
        (1)、通过各项数据展示网站运营情况,调整网站的运营策略。
        (2)、通过用户操作的习惯,进行分析优化产品功能,让用户用的更舒心即用户体验。
        (3)、通过关联分析,拓展产品,挖掘产品价值(最大化的释放用户欲望或需求)即运营推广、用户体验、个性化挖掘。
        6、用商业思维看行为数据
        行为数据,即用户行为占有率,例如活跃度,留存率,付费率……
        商业思维,即利益分析,例如用户周期价值,用户可挖掘价值的探索性……
        例如,两个公会冲突,游戏内打得火热,公会成员拼活跃,比等级,公会会长拼装备,比充值,两方打得火热,不死不休,无论是在线还是充值都达到了一个可观的水平。作为运营,你怎么办?如果你什么也不做,在那里偷偷乐呵,并且沾沾自喜,笔者读过一本书,书里说过一句话:“坐着就是为了等死!”如果你不信,次月两个公会和好,或者一个公会被赶出游戏,后悔也晚了。
        “你想坐着等死吗?”如果不想,就得学会用商业思维看待行为数据。例如,这两个帮会的竞争平台有哪些?论坛?贴吧?哪些人在活跃,哪些人在付费?影响他们的人是谁?他们是否还有可继续发掘价值?如何平衡这种关系?皮球效应很重要,压得越狠,弹得越高,什么都不管,只会越弹越低,归于平静。
        目前游戏较为常见的就是托这种催化剂,的确,托是起到了一定作用,但是治标不治本,如果用商业思维去思考,以天涯贴吧为例,话题已经存在,真实的用户已经存在,那么口碑营销是很容易实现的,通过原有用户的话题,吸引潜在用户,带来更多的商业利益。通过对用户习惯(例如:爱凑热闹)和人性弱点(例如:地位越高,越好面子)的把控,制造一场营销,此类营销效果显著,最重要的是不要钱!
        很简单的一次用户行为,很常见的用户行为数据,换个角度分析,或许就是一场商业营销!
        7、通过数据看用户与产品关系

       


        很多人对固定的数据很看重,并形成了一套标榜,无数人逐条核对,衡量自己的产品好坏,无数运营以此核对,衡量运营的成功与否,如果你仅仅是为了KPI,那你是成功的,如果你还想做的更高,那这是远远不够的。
        用户与产品关系,多数人还定义在用户定位、产品定位上,再深入进去,就是一套的核心数据考核,运营流程…。
        马海祥认为,数据、用户、产品。三者形成一种三角关系,可以探索的方面太多太多,例如:一个用户在线5分钟,一个用户在线10分钟,他们有什么不同?如果将10分钟定义为活跃用户,5分钟用户和10分钟用户的在线目标在哪?什么等级段的用户在什么时间段留存多少时间?这些很杂,也很容易被忽略。
        再举个例子,同一时间内,若某用户一次性购买两个宝石,他是算一次性购买?还是重复购买?不要小看此类数据,用户单次购买和分次购买直接决定用户的需求量,同样的数量面前,区间价值很大!
        最后换个行业思考,编剧行业对剧本有一个定义,剧本只有5分钟!这个5分钟说的不是电影周期,而是你只有5分钟去打动你的用户,若五分钟不行,用户便会失去耐性。游戏也是一样,回到开头所说,一个用户在线5分钟,一个用户在线10分钟,他们的区别不仅仅在于时间的差别,更在于产品的时间粘性,以此为例,若开场动画很精美,进入游戏画面也很赞,用户用10分钟去沉迷于此,是很容易的情况,若开场的新手引导繁琐拖拉,则引导5分钟也无法支持。
        数据很多,也很杂,他们彼此形成一张关系网,触一发而动全身。至于具体如何理解,不同的人有不同的领悟,只能说一句:“数据很重要!重要的不是他的算法多么准确,而是要告诉我们,接下来,该怎么做?”
        8、数据带来的冲击实质是思维的变化
        大数据时代对我们的生活,以及与世界交流的方式都提出了挑战。而这种生活方式的改变是源于思维上的变化,最惊人的是,社会需要放弃它对因果关系的渴求,而仅需关注相关关系。也就是说只需要知道是什么,而不需要知道为什么。
        初听起来也许觉得作者太过于绝对,而且很大程度上挑战了我们一贯固有的思维模式,但是马海祥认为大数据时代的特性充分阐释并告诉我们为什么现在的“大数据”应该是这样。而我们可能关心的部分,又为何不那么重要,或者需要等待更久去实现。
        比如以美国的民航业为例,美国民航的正点率非常高,它是如何做到的呢?原来美国交通部开放了全美航班起飞、到达、延误的数据,这当然是海量的。公布之后,有人就利用这些数据开发了一个航班延误时间的分析系统,并向全社会免费开放。
        通过这个可视化的软件,任何人都清楚地看到:晚点最少是哪个航空公司,晚点最多的是哪个航空公司,一般晚点多少时间;在各个航线上,哪个晚点最多,哪个晚点最少,哪个正点率最高,它把这些排列出来,一目了然。如此,人们并不需要知道这当中的基于数学模型而建立的大量换算,只需要享受这一便利即可。
        事实上,大数据在生活当中的应用已经遍地开花,我也曾在马海祥博客中列举了上百个例子,如乔布斯通过大数据辅助癌症治疗,通过智能手机上的应用程序来监测病人的身体颤动,甚至如丹麦癌症协会通过大数据来研究手机使用是否致癌,还有微软这样的公司来分析病患的再入住率等。关于大数据的技术和应用大家可以通过马海祥博客的《浅谈大数据时代的大数据技术与应用》来具体了解,在此我就不多说了。
        在实际生活中,金融行业也是通过大数据来鉴别个人的信用风险,快递领域通过数据来确定行驶路线,减少等候时间,商场通过大数据发现产品之间的关联,比如最近大家在探讨的为什么避孕套和口香糖要放到收银台附近。大数据时代,一切的一切都存在着可能,而这一切的改变我们也正在体验之中。
继承事业,薪火相传
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