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互联网数据运营系列1:流量篇

关于数据化管理的文章书籍曾经
十分

多了,我这里只是近一步整理。数据剖析

也是为了公司的展开

,粗暴一点讲,是为了公司的盈利和持续的盈利。就从这个角度,来逐一合成
,互联网行业中,哪些数据需求
剖析

,怎样剖析

,剖析

的价值是什么。我会整体分为四大部分

:收入相关的数据剖析

、本钱
相关的数据剖析

、风险(为了持续展开

)相关的数据剖析

、综合管理篇。下面将中止

逐一引见
(分阶段更新)。

第一章 收入相关数据剖析

互联网的商业方式

千变万化,但其盈利方式

目前大抵能够

分为以下三种:一是向用户出卖
商品或效劳
,其中电商和o2o就属这种方式

;二是靠广告来中止

盈利,典型的例如google、百度以及其他平台类互联网公司;三是直接向用户收取费用,目前游戏公司大都属于这种方式

。不同收入方式

也有着不同的数据指标,我们分别对其中止

引见

一、向用户出卖
商品和效劳
方式

电商公司和o2o类公司主要是经过
这种方式

来盈利,公司的收入是由一个个订单堆积出来,其收入状况

可经过
订单状况

得以表现
。订单是由用户置办

了相关的商品或效劳
产生,能够

说用户和商品或效劳
为订单的两大基本

元素,公司收入降落
、增长、异常最终都能够

追踪到用户与商品这两大元素上。这样我们将公司收入相关数据拆解为三大模块:用户、商品或效劳
、订单。用户公司收入、订单都是由用户消费所产生,用户的消费流程能够

划分为以下四个阶段:引流、转化、消费、存留。我们所希望的理想状况

就是大量的用户进来并且产生消费,并且持续的产生消费。但是
理想
普通
是和我们所希望的相差甚远的,我们能做的,就是对这些数据中止

剖析

,依据

数据状况

中止

战略
对调整,让理想
与理想状况

之间的距离

越来越近。我们普通
将用户分为新用户和老用户,如下图所示:互联网行业数据化运营1:流量篇引流一个购物中心,建在荒郊野外,没人进来,装饰再奢华

也没什么卵用。依据

CNNIC统计,中国网民数据量
在2015年已达6.88亿,增速稳定,依然

维持在5.7%。京东平台2015年第四季度的1.319亿相比2014年第四季度的8280万,流量同比增长率高达59%。这些数字在通知
我们,资源是稀缺的,但是却永远都有增长空间的。我们需求
一丝不苟
,完成
对每种渠道每种类

型的流量来源的最大价值应用
。剖析

目的
:经过
对流量的剖析

,保证流量的稳定性,并经过
调整,尝试进步
流量剖析

角度:1.察看

流量规律,便于活动布置
、效劳
调整2.发现流量异常,剖析

异常缘由
并及时调整3.察看

流量结构

,剖析

其合理性,并作出调整4.追踪流量状况

,权衡
活动或者调整效果剖析

办法

(我们先了解关于流量的一些基本数据指标:访客数(uv)、阅读量(pv)、访问次数(visits),是常用的权衡流量多少的数据指标;平均访问深度(阅读量/访问次数)、平均停留时间(总停留时间/总阅读量)、跳失率(跳出次数/访问次数)是用来权衡流量质量优劣的指标。) 

很多办法

都能够

完成上述的目的
,将数据中止

可视化展示

,以一个合理的角度察看

数据,会使得数据展示

会愈加
明晰
,降低发现问题的难度。下面将以图表的方式
,完成
对各个角度的数据剖析

1.察看

流量规律,便于活动布置
、效劳
调整
互联网行业数据化运营1:流量篇普通
来说,流量都是以每天中的时段、时节
、节假日、星期这样的规律来散布

的。所以能够

将以上几面统一放到同一页面中中止

观测,能够

全面的了解

应用的访问规律。并且经过
对渠道、业务的选择,能够

观测细致

的渠道、业务的访问规律。剖析

出流量的规律,对活动效果、业务调整具有严重
影响。例如:a公司想展开
为期两天每天两小时的消费满200减50并赠送肥皂的活动,那么活动开端
时间最好是选在周三、周四,时间在上午的9、10点钟。这样才干
在一定的时间内被大部分

用户所知道

,毕竟活动的广告时间本钱
都是钱。另外能够

依据

不同时期访问量的密集水平

,调整公司的业务规划
,中止

合理的本钱
控制等。2.发现流量异常,剖析

异常缘由
并及时调整
互联网行业数据化运营1:流量篇a. 流量按周的规律散布

,工作日的流量较高,周末的流量比较

低,但是上图中5月2日和4月1日是周一,流量也十分

低,察看

日历发现这两天为五一和清明假期,依然

是休息日,所以流量不高。属于正常现象。b. 3月21日到4月17日到流量图中,工作日到流量普通
都维持在2400左右,而察看

4月18日到5月15日到图,发现流量从4月19日下滑开端
,很少突破

2000,也就是流量在近一个月有显然
下滑。缘由
可能是对手置办

了竞价排名、自己

的seo做的不好等等。问题发现,还要依据

理论

状况

进一步剖析

细致

缘由
。普通
来说,流量以周为单位,周期性散布

的状况

是比较

多的,将视角拉长,一次性多看几个周的数据,便于发现问题。将一段时间内的数据与历史数据中止

对比

,也有助于问题的发现。除上图中对流量异常的简单监控外,能够

对流量中止

进一步合成
,如下图所示,经过
图表联动,察看

细致

渠道或者业务的流量状况

,从而完成对问题的追踪定位,例如经过
进一步剖析

发现,4月中旬开端
的流量降落
主要出往常

pc端,那么能够

进一步减少
问题的范围。便于问题的处置

互联网行业数据化运营1:流量篇如上图所示,在渠道中,pc占比相对过大,而app占比不高,app关于
用户具有更大的黏度,所以应剖析

app占比过低缘由
,并想办法

进步
app流量占比。下面的折线图能够

对各渠道的流量状况

中止

追踪,剖析

占比不合理是短期内呈现
的,还是长期存在的,辅助问题的剖析

。怎样的占比才是合理的,在不同的场景下是不同的,但通常来说,付费流量占比不应过高,通用渠道占比应占领
主导位置
。关于
各业务来说就愈加
不同。但是能够

经过
剖析

对比

行业数据或者竞争对手的数据,来剖析

合理性,当然前提是能够

获取到相关数据。通常渠道来源很多,自主访问、搜索引擎、淘宝付费、京东付费等等。有人会经过
渠道流量占比来剖析

各渠道的质量。仅仅依据

流量状况

来权衡
质量是不全面的,需求
配合转化率和roi一同
。细致

会在后面写到转化率时一同
思索
4.追踪流量状况

,权衡
活动或者调整效果
互联网行业数据化运营1:流量篇除活动外,公司可能会常常调整渠道投入、页面规划
、功用
改进

等等,每一项调整后,都对流量中止

追踪察看

,能够

剖析

调整的效果。这里只引见
流量的追踪,在中止

产品或渠道的优化调整后,同时需求
追踪的还有转化率等,关于转化率会在后面中止

引见
。往常

的工作会接触到很多互联网公司做BI剖析

的朋友,想就着这个机遇

,把自己

所见到、学到的整理一下与大家分享,同时也希望经过

享来增加与相通兴味
的朋友的交流。文章中存在的各种缺乏
或者错误,欢送

大家评论。举荐

运用
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剖析

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办法

以及APP数据剖析

网站统计网站剖析

小程序数据统计用户画像等应用场景,国内首创6大提升转化率的数据剖析

模型,是用户行为剖析

范畴
首款应用定量剖析

与定性剖析

办法

数据剖析

产品

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