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以抖音留存分析为例,用数据分析改进营业


点击:201 作者:青川坪冕汽配零售有限公司 日期:2020-03-11 04:21:47

原标题:以抖音留存分析为例,用数据分析改进营业

许多想要转走的同学,甚至包括已经从事数据分析走业的同学,在学习数据分析时,都会有一个疑心——到底怎么才能始末数据分析从数据中发现价值,吾答该怎么分析才能够往改进营业,吾相通只是在做挑数的做事?

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这栽形象普及存在于很无数据分析岗位中,今天用一个case给行家分享一个一次完善的始末数据分析改进营业的流程,期待能有所启发。

许多想要转走的同学,甚至包括已经从事数据分析走业的同学,在学习数据分析时,都会有一个疑心——到底怎么才能始末数据分析从数据中发现价值,吾答该怎么分析才能够往改进营业,吾相通只是在做挑数的做事?

这栽形象普及存在于很无数据分析岗位中,今天用一个case给行家分享一个一次完善的始末数据分析改进营业的流程,期待能有所启发。

某天,抖音的产品经理发现比来新用户的留存比较差,找到行为数据分析师的幼李想要让他来分析一下因为。

产品经理:幼李啊,比来新用户的留存比较差,你能协助分析一下因为不?

幼李内心想,卧槽又是这栽题目,吾不想做啊,但嘴上照样说:益的,包在吾身上。

某天,抖音的产品经理发现比来新用户的留存比较差,找到行为数据分析师的幼李想要让他来分析一下因为。

产品经理:幼李啊,比来新用户的留存比较差,你能协助分析一下因为不?

幼李内心想,卧槽又是这栽题目,吾不想做啊,但嘴上照样说:益的,包在吾身上。

幼李接下了这个活后,苦苦思索思路,末了决定采用由上至下的思想手段来分析。

第一步,新用户从何而来?

现在互联网获取用户的手段五花八门,但主要的一点是,大片面用户的来源都是可追踪的,在A、 B、C、D四个差别的渠道上投放广告,来自差别渠道的用户就会带上对答的标签,吾们就清新用户是从哪个渠道来的,这为数据分析挑供了基础。

基于由上至下的思想,幼李决定最先分析差别来源的新用户留存是不是有迥异。倘若幼李始末数据分析发现差别渠道用户的次留如下:

通太甚析,吾们发现了D渠道用户的留存远矮于其他渠道,这是一个结论,但分析到这边就终结了吗?

自然不是,通知产品D渠道的用户留存矮固然不克说十足异国意义,但行为数据分析师,你要通知产品D渠道的用户留存为什么矮才能凸显你的价值。

02 D渠道的留存为什么矮?

定位到了D渠道的用户留存矮,下面就要分析D渠道的用户留存为什么矮。幼李基于营业理解想到,差别渠道来的用户在自己属性上能够就有差别。比如在知乎上投放广告,能够来的用户就是新知青年、荟萃在一二线城市,而在快手投放广告,来的幼镇青年就会比较多。

回到D渠道的分析上,幼李基于营业理解作出倘若,是不是由于D渠道的用户画像和其他渠道差别,因此导致了其新用户留存矮?基于这个倘若,幼李对D渠道的用户画像进走分析,发现D渠道相比其他渠道,五六线城市的用户更多,而五六线用户的留存率要矮于一到四线城市。

03 五六线城市的用户留存率为什么矮?

幼李在第二步发现了五六线城市用户的留存率比较差,分析到这边就终结了吗?自然也不是,吾们不克通知产品五六线用户的留存比较矮,提出你以后屏舍五六线城市的用户,还必要分析五六线城市用户的留存为什么差。

用户画像的迥异最后会逆映在app的走为迥异上。用户的画像差别,其有趣偏益、对app的认知能够就差别,最后就会导致其在app上的走为会有迥异。到了这一层面,吾们就必要分析五六线城市用户的走为是不是和其他城市的用户有迥异。

那吾们该怎么衡量这个迥异呢?这其实是一栽量化思想,必要选取一些正当的指标将这个迥异量化出来。

幼李基于对营业的理解,想到在抖音上,影响新用户留存很主要的一个指标是新用户刷到的前10个视频的完播率怎么样。

倘若完播率高,侧面表明用户爱抖音推给他的视频,但倘若视频的完播率矮,用户的走为能够就是不息的刷下一个视频,发现都不爱,就会觉得这个app不正当吾,推的视频吾都不爱,实验中心也许率就会流失失踪了。

基于这个营业理解,幼李推想,五六线城市用户的完播率会不会和其他城市的用户有迥异?

再基于这个倘若,幼李分析了五六线城市和其他城市用户的完播率发现,五六线城市用户的完播率较差,这是五六线城市用户留存较差的一个主要因为。

04 为什么五六线城市新用户完播率较差?

幼李已经发现了五六线城市用户的完播率差,但分析到这边也异国终结,幼李还必要分析完播率为什么差,这也是最主要的一步,只有找到了完播率差的因为,产品才能够做对答的策略进走调整。

最先照样是按照营业理解尝试做出倘若。行家都清新抖音是基于幼我有趣进走个性化保举,但是对于新用户其实算法不清新他的有趣的,因此清淡会选一些全站炎门的视频进走推送,比如美食、宠物等,再基于用户的逆馈迅速学习。

有了这个营业背景,幼李做出倘若:五六线城市新用户的完播率差是不是由于不爱一开起推给他们的视频?倘若不爱的话那么他们爱什么样的视频?是一切类型的视频完播率都差吗?有异国完播率比较益的视频?

基于上面的倘若,幼李不息往做分析,发现五六线城市的用户对于偏下沉的视频完播率较高,但是对于其他类型的全站炎门视频,比如美食、旅走的完播率均较差,而现在五六线城市的新用户激活时保举的又是他们不爱的视频,更相符一至四线用户的口味,因此导致了完播率较差,又进而导致了留存率差。

05 基于分析对营业做出改进

幼李有了一个庞大发现,五六城市用户完播率差的因为是由于冷启动推送的视频不爱,进而导致了他们的留存差,在产品上,就能够基于这个发现在策略上做出改进。

幼李挑出了对差别地域的新用户,答当采取个性化冷启动的策略,对于五六线城市的用户,一开起推送的视频答当更添下沉,而不是现在的推送全站炎门视频的策略。

基于幼李的提出,产品经理调整了五六线城市新用户冷启动的视频推送策略,调整后新用户的留存绝对值上涨了5%,产品经理大喜过看,并决定当天晚饭给幼李添一个鸡腿。

06 结语

再梳理一下幼李的分析链条,吾们发现幼李的分析手段是由上至下,层层剖析,从一开起发现D渠道的留存差,到末了发现四五线城市用户不爱现在冷启动推送的视频才是新用户留存差的真实因为,数据分析就是要从数据震动的外象中,发现题目的内心。

并且行家能够也仔细到了,幼李对于每一个题目,都是先基于营业理解做出倘若,再始末数据往验证,这是一栽营业先走的思想手段(与这栽手段相逆的,是先分析数据,始末数据发现再逆推营业,这两栽都是常用的分析手段,有机会再做讲解)。

新用户的留存差,那么新用户是从那里来的?是渠道,哪个渠道新用户的留存比较差? 留存较差的渠道的用户画像是什么样的?什么类型的用户留存差? 这类型用户的留存为什么差?在app上的走为和留存益的用户有什么迥异? 走为迥异的因为什么? 基于这个迥异的因为,如何在营业上做出改进?

新用户的留存差,那么新用户是从那里来的?是渠道,哪个渠道新用户的留存比较差? 留存较差的渠道的用户画像是什么样的?什么类型的用户留存差? 这类型用户的留存为什么差?在app上的走为和留存益的用户有什么迥异? 走为迥异的因为什么? 基于这个迥异的因为,如何在营业上做出改进?

始末上面的分析,吾们就完善了一次始末数据分析改进营业的闭环。

在现实营业中,因为往往不会像case里描述的云云浅易直接,能够你想了几十个倘若,分析了几十个维度在数据上也难以验证,并且在策略的实走上,也必要考虑更多的因素,比如要给五六线城市用户推送下沉视频,那么吾们现在的内容贮备能不克已足云云的需求?吾们有异国有余的下沉视频给用户推送?倘若异国的话是不是要培育出一批云云的内容创造者?这就是更深层面的题目了,这也是数据分析的魅力所在。

作者:阿伦;公多号:阿伦的数据分析之路

本文由 @阿伦 原创发布于人人都是产品经理。未经应允,不准转载

题图来自Unsplash,基于CC0制定

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