常見的業務場景

場景1：數據漲跌異常如何處理？

場景2：如何評估渠道質量，確定投放優先級？

場景3：一個功能/內容上線后，如何評估其價值？

場景4：如何了解數字背后的用戶？

場景5：對於羊毛黨，如何查出誰在薅？

 

場景1：solution

　　對比分析，多維度拆解

　　常見假設：

　　　　活動影響：查對應活動頁面對應動作的數據波動，關注活動是否有地域屬性

　　　　版本發布：將版本號作為維度，區分查看

　　　　渠道投放：查看渠道來源變化

　　　　策略調整：策略上線時間節點，區分前后關鍵指標波動

　　　　服務故障：明確故障時間，按時間維度進行小時/分鍾級別拆解

　　　　另外維度拆解可以疊加

場景2：solution

　　常見的渠道划分方式：

　　

 　　渠道質量跟蹤：

　　　　①選擇關鍵事件

　　　　　　選擇反映產品目標人群會做的行為的數據

　　　　　　例如：

　　　　　　√ (電商)購買，(社區)發帖(可衡量各渠道的用戶是否為目標用戶)

　　　　　　Χ 完成為期3個月的課程(門檻太高/流程太深，轉化率極低，無區分度)

　　　　　　Χ 打開APP,訪問首頁(門檻太低，同樣缺乏區分度)

　　　　②查看產生關鍵事件的用戶來源是哪

場景3：solution

• 上線后的目標與價值清晰明確

　　　　　借助漏斗分析對比（轉化關系明確時）

　　　　　借助用戶分群對比（轉化關系較復雜時）　

• 上線后關注其對產品價值的提升

　　　　　借助精准留存對比　

• 上線后探索更長期的產品潛力

　　　　　借助分布情況分析，對比其是否優化了使用頻次/場景的分布

　　　　　　①產品核心功能使用頻次的分布

　　　　　　②使用場景（如時間段）的使用

場景4：solution

　　

高質量拉新：

　　 

 

 

　　①“真正的用戶”： 高留存，核心行為頻次、完成率高

　　②“真正的用戶”的特征：

• 是誰（如圖書網站，通過用戶買賣的書籍推斷用戶的年齡、受教育程度、地域、消費能力）
• 從哪兒來（通過電話訪談等方式，發現很多來自朋友推薦的用戶）

　　③按此特征，找到類似的用戶：

• 用戶畫像（傾向社科類書籍；高校，科研所，知識密集型區域）
• 渠道來源（用人拉人而非廣撒網地投放）

精准運營推送：

　　　　①運營資源盤活

　　　　　　[千人一面]整個公司的內部營銷資源存在上限

　　　　　　[千人十面]往往就能解決80%的問題，對應7~8個標簽足矣

　　　　　　[千人千面]人力運營往往難以企及，自動化后或許可以

　　　　②推送內容與用戶有關

　　　　　向我說話 x 由我觸發 x 和我有關

　　　　　

輔助產品設計：

• 誰：用戶畫像
• 在什么情況下：行為序列的屬性
• 干什么&遇到什么問題：行為序列or屏幕錄像