資料化運營管理 網際網路行業 一 (流量篇)

2021-07-11 23:25:49 字數 3472 閱讀 7456

關於資料化管理的文章書籍已經非常多了,我這裡只是近一步整理。資料分析也是為了公司的發展,粗暴一點講,是為了公司的盈利和持續的盈利。就從這個角度,來逐一分解,網際網路行業中,哪些資料需要分析,怎樣分析,分析的價值是什麼。我會整體分為四大部分:收入相關的資料分析、成本相關的資料分析、風險(為了持續發展)相關的資料分析、綜合管理篇。

下面將進行逐一介紹(分階段更新)。

第一章 收入相關資料分析

一、向使用者**商品和服務模式

電商公司和o2o類公司主要是通過這種模式來盈利,公司的收入是由乙個個訂單堆積出來,其收入狀況可通過訂單狀況得以體現。訂單是由使用者購買了相關的商品或服務產生,可以說使用者和商品或服務為訂單的兩大基本元素,公司收入下降、增長、異常最終都可以追蹤到使用者與商品這兩大元素上。這樣我們將公司收入相關資料拆解為三大模組:使用者、商品或服務、訂單。

使用者

公司收入、訂單都是由使用者消費所產生,使用者的消費流程可以劃分為以下四個階段:引流、轉化、消費、存留。我們所希望的理想情況就是大量的使用者進來並且產生消費,並且持續的產生消費。然而現實一般是和我們所希望的相差甚遠的,我們能做的,就是對這些資料進行分析,根據資料情況進行策略對調整,讓現實與理想情況之間的距離越來越近。

我們一般將使用者分為新使用者和老使用者,如下圖所示:

無論新老使用者,我們都會關心兩塊內容,乙個是引流(拉新),乙個是轉化,最終以資料的形式體現出來,就是流量與轉化率。

引流

乙個購物中心,建在荒郊野外,沒人進來,裝飾再奢華也沒什麼卵用。根據cnnic統計,中國網民數量在2023年已達6.88億,增速穩定,依然維持在5.7%。京東平台2023年第四季度的1.319億相比2023年第四季度的8280萬,流量同比增長率高達59%。這些數字在高速我們,資源是稀缺的,但是卻永遠都有增長空間的。我們需要精打細算,實現對每種渠道每種型別的流量**的最大價值利用。

分析目標:通過對流量的分析,保證流量的穩定性,並通過調整,嘗試提高流量

分析角度:

1.觀察流量規律,便於活動安排、服務調整

2.發現流量異常,分析異常原因並及時調整

3.觀察流量結構,分析其合理性,並作出調整

4.追蹤流量情況,衡量活動或者調整效果

分析方法

很多方法都可以完成上述的目標,將資料進行視覺化展示,以乙個合理的角度觀察資料,會使得資料展現會更加清晰,降低發現問題的難度。下面將以圖表的形式,實現對各個角度的資料分析。

1.觀察流量規律,便於活動安排、服務調整

從上圖中,可以發現以下規律:一天當中,訪問集中在9點到11點和14點到17點這段工作時間,一年中則在春節前後的訪問量比較大,每週中也是訪問集中在工作日。大部分網際網路業務的規律會與上述情況不同,一般2c的業務會在休息時間訪問量巨大,可能剛好遇上述情況相反,但並不妨礙以上的分析方式。

一般來說,流量都是以每天中的時段、季節、節假日、星期這樣的規律來分布的。所以可以將以上幾面統一放到同一頁面中進行觀測,可以全面的了解應用的訪問規律。並且通過對渠道、業務的選擇,可以觀測具體的渠道、業務的訪問規律。

分析出流量的規律,對活動效果、業務調整具有重大影響。例如:a公司想開展為期兩天每天兩小時的消費滿200減50並贈送肥皂的活動,那麼活動開始時間最好是選在周

三、周四,時間在上午的9、10點鐘。這樣才能在一定的時間內被大部分使用者所知道,畢竟活動的廣告時間成本都是錢。另外可以根據不同時期訪問量的密集程度,調整公司的業務布局,進行合理的成本控制等。

2.發現流量異常,分析異常原因並及時調整

通過對上圖的觀察,可以發現兩個異常現象:

a. 流量按周的規律分布,工作日的流量較高,週末的流量比較低,但是上圖中5月2日和4月1日是周一,流量也非常低,觀察日曆發現這兩天為五一和清明假期,依然是休息日,所以流量不高。屬於正常現象。

b. 3月21日到4月17日到流量圖中,工作日到流量一般都維持在2400左右,而觀察4月18日到5月15日到圖,發現流量從4月19日下滑開始,很少突破2000,也就是流量在近乙個月有明顯下滑。原因可能是對手購買了競價排名、自己的seo做的不好等等。問題發現,還要根據實際情況進一步分析具體原因。

一般來說,流量以週為單位,週期性分布的情況是比較多的,將視角拉長,一次性多看幾個周的資料,便於發現問題。將一段時間內的資料與歷史資料進行對比,也有助於問題的發現。

除上圖中對流量異常的簡單監控外,可以對流量進行進一步分解,如下圖所示,通過圖表聯動,觀察具體渠道或者業務的流量情況,從而完成對問題的追蹤定位,例如通過進一步分析發現,4月中旬開始的流量下降主要出現在pc端,那麼可以進一步縮小問題的範圍。便於問題的解決。 

3.觀察流量結構,分析其合理性,並作出調整

流量結構一般可分為渠道結構、業務結構、地區結構。通過查詢一段時間內的各結構佔比,了解流量組成。

怎樣的佔比才是合理的,在不同的場景下是不同的,但通常來說,付費流量佔比不應過高,通用渠道佔比應佔據主導地位。對於各業務來說就更加不同。但是可以通過分析對比行業資料或者競爭對手的資料,來分析合理性,當然前提是可以獲取到相關資料。

通常渠道**很多,自主訪問、搜尋引擎、**付費、京東付費等等。有人會通過渠道流量佔比來分析各渠道的質量。僅僅根據流量情況來衡量質量是不全面的,需要配合轉化率和roi一起。具體會在後面寫到轉化率時一起考慮。

4.追蹤流量情況,衡量活動或者調整效果

對流量的追蹤,一般就是對流量的監控,觀察活動前、活動中、活動後的變化情況,評估活動效果。一般來講,活動期間流量會大幅提公升,活動後有一定回落,是乙個成功的活動。如果活動期間流量上公升幅度不大,或者活動結束後流量大幅度跌落,甚至流量低於活動前的正常流量很多,都不能說是乙個成功的活動。 

當然,若分析活動效果,需要追蹤的不僅僅是流量,包括轉化率、訂單數、成交額、都需要進行追蹤。後面會進行針對性的介紹。

除活動外,公司可能會常常調整渠道投入、頁面布局、功能改進等等,每一項調整後,都對流量進行追蹤觀察,可以分析調整的效果。這裡只介紹流量的追蹤,在進行產品或渠道的優化調整後,同時需要追蹤的還有轉化率等,關於轉化率會在後面進行介紹。

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