过去，“流量为王”的理念使得运营人员的职责聚焦在拉新上。随着市场环境的变化，运营的渠道和方式不断增加，运营有了更加细致的分类。精细化运营的大背景下，如何用数据分析来解决流量运营、用户运营、产品运营和内容运营中的增长问题，今天将和大家分享我们在数据运营方面的实战心得。　

　　 流量运营：多维度分析，优化渠道

　　流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营，仅仅关注 pv、uv 等虚荣指标，在精细化运营的今天是远远不够的。

　　1. 流量指标体系

　　我们需要通过多维度指标判断基本的流量情况，包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标。量级指标涉及不同平台，Web 端主要看访问量、pv 和 uv，App 主要看启动次数、DAU 和 NDAU。基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数(即访问深度)和跳出率等，通过这些指标可以判断用户的活跃度。产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中，在不同的产品生命周期中，访客的类型是有差异的。　　

　　一名优秀的运营人员，应该熟悉自己产品的流量概况。通过 GrowingIO的【概览】页面，运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势，方便评估过去和预测将来趋势。

　　2. 多维度的流量分析

　　在网站流量分析中，主要从访问来源、流量入口、广告等角度切入。

　　首先，访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交媒体等。在这个分析框架下，需要一层一层拆解，具体到每一个渠道进行流量分析。

　　以 GrowingIO 的博客为例，这是一个内容运营的子站，上面有很多数据分析和增长黑客的文章。我们通过访问来源分析发现，相比于渠道一和渠道二，从微博渠道过来的用户数量和质量都偏低，这提醒我们需要优化内容渠道。

　　其次是落地页，落地页是用户到达你网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面，一般会有较高的跳出率。

　　最后，广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式(点击、弹窗、效果引导)和销售分成等，我们需要通过多维度的分析来优化广告投放。

　　上面的三个角度主要是在 web 端的分析，对于 App 分析，需要考虑分发渠道和 App 版本等因素。

　　3. 转化漏斗分析

　　在增长模型中，流量进入后，还需要进一步激活和转化，而激活是需要一定的流程和步骤的。使用 GrowingIO 的【漏斗】功能，可以清晰展示每一步的转化情况。　　

　　以上图为例，我们分别对转化的每一步进行分析，发现第一步到第二步的流失率最高，需要针对性优化。对不同渠道进行转化率分析,发现来至百度品牌专区的(http://bzclk.baidu.com)的转化率高达 44%，而其他渠道的转化率不足 3%。

　　4. 渠道优化配置

　　在进行一系列的流量分析和转化分析后，我们可以进行相对应的策略制定，具体方式包括搜索词、落地页、广告投放优化等等。

　　对于成本低、质量高的渠道需要加大投放，对于成本高、质量高的渠道需要评估成本，对于质量低的渠道也需要做好评估。总体上，根据成本、流量转化等综合情况，对渠道配置进行整体管理和调优。

　　 用户运营：精细化运营，提高留存

　　如果说流量运营解决的是用户从哪里来的问题，那么用户运营就是建立和维护与用户的关系。

　　1. 精细化运营

　　用户在产品上的交互行为很多，我们可以通过用户的行为对用户进行分类;然后根据不同群体的特征，进行精细化运营，促进用户的回访。

　　以论坛为例，用户在论坛上的行为包括：访问、浏览帖子;回复、评论;发帖;转发，分享等等。我们对用户的每一类行为建立行为指数，例如根据用户的转发、分享等行为建立“传播行为指数”，通过这些指数给用户分类。如此一来，论坛上的用户被分为 4 个维度：A 浏览类、B 评论类、C 传播类和 D 内容生产类。用户可能只有一个标签指数，也可能很跨多个指数维度。　　

　　用户运营中，可以根据这些标签进行分类。比如 UGC 论坛，需要保持 D 类(内容生产类)用户的活跃度和增长率;同时在论坛推广传播中，需要对 C 类(传播类)用户进行刺激，扩大内容的传播力和影响力。

　　2. 提高用户的留存

　　互联网产品一般都关注用户的留存，只有用户留下来了，才能进一步去推动变现和传播。留存分析一般采用组群分析法，即对拥有相同特征的人群在一定时间范围内进行分析。

　　上图展示的 GrowingIO 的留存图，横向比较展示了每周新增用户在后续各周的留存率，竖向比较展示了不同周的新用户在今后一段时间的留存表现。

　　留存时间及周期，和产品体验完整周期有关，不同的业务和产品一般有着不同的时间群组划分方法。比如高品类产品的日留存更好反映用户与产品的关系，而工具类的周留存就比日留存更加具有业务意义。

　　通过时间维度的分析发现用户留存的变化趋势，通过行为维度的分析发现不同群组用户的差异，找到产品或运营的增长点：这是用户运营非常重要的一点。

　　产品运营：用数据来分析和监控功能

　　产品运营是一个非常大的话题，很多运营和产品都是围绕产品来做的。

　　1. 监测异常指标，发现用户对你产品的「怒点」

　　产品大的流程中，存在很多小的功能点，用户的体验就是建立在这些小的功能点上;就是这些小的功能点的使用情况，成为我们每一步转化的关键。

　　以注册流程为例，一般需要手机验证。发送验证码是其中一个关键的转化节点;当用户点击重新发送的次数激增时，可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户”怒点“所在，无法及时收到手机验证码。通过对关键指标的监测，便于我们及时发现问题所在，及时修复。

　　2. 通过留存曲线检验新功能的效果

　　对于上线一段时间的产品，有时候会添加新功能。上线后，需要评估新功能的效果，是否满足用户的核心需求，能否给用户带来价值。

　　通过 GrowingIO 的留存曲线，我们不难发现该新功能第一天使用过的人之后持续使用的比例很低，这说明此功能并没有很好地解决用户问题;这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考。

　　内容运营：精准分析每一篇文章的效果

　　什么是内容运营?很多人认为，内容运营就是编辑文章、发帖子，其实这是片面的。

　　在做内容运营之前，需要明白你的内容是作为一个产品(如知乎日报)出来，还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位，才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果，我们需要对用户的需求进行分析，例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播的比例等。

　　1. 内容的类别

　　以 GrowingIO 的技术博客为例，该博客属于 PGC 模式。博客中的内容有不同分类，为了降低用户获取信息的成本，我们在博客首页设计了不同板块的入口，包括左侧分类导航、中部文章推荐和右侧热点推荐。

　　我们发现用户主要通过左侧的导航栏和中间的推荐阅读文章，较少点击右侧的热点推荐。所以，在移动端的始终，我们取消了右侧的热点推荐，仅保留了分类导航和中间的推荐。既节省了空间，又最大化满足了用户的内容需求。

　　同时，我们也对分类导航栏的内容进行了分析，发现用户对【案例分析】的内容最感兴趣，这对我们今后的内容选择是一个非常好的启发。

　　2. 基于用户的推荐

　　内容运营中的推荐，有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户，都有自己喜欢的内容和类别，当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候，效率肯定会更高。

　　同样以 GrowingIO 的博客为例，我们通过对访问用户的文章点击情况进行统计，得到了上述表格的结果。显然，用户 8 对”增长秘籍“有着自己的偏好，用户 6、7、9 对「案例分享」文章更青睐。那么在实际的内容推送中，我们可以对用户 8 推送增长秘籍类文章，向用户 6、7、9 推送案例分析的文章，其他用户无差别推送。

　　总结：数据驱动的精细化运营

　　近年来流行的「Growth Hacker」的核心，其本质就是通过技术创新和数据分析，实现精细化运营，达到增长的目的。一个优秀的数据运营人员，应该具备数据驱动的思维，掌握一定的数据分析工具。在实际业务工作中，不断从数据中提出问题，不断尝试，用数据来优化运营策略，进而实现客户和业务的增长。

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