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给大家介绍一个好用的数据分析框架

[日期:2018-01-26] 来源: 产品100  作者:德艺双馨产品刘 [字体: ]

  上次我们分享过一篇文章告诉大家四大数据分析方法,数据分析方法是当我们面对具体数据的时候所需要掌握的方法,用来挖掘数据背后隐藏的有用信息。

  今天给大家分享的内容是:数据分析框架。相比于数据分析方法这种战术上的东西;数据分析框架是一种偏战略的数据分析思路,当面对产品问题的时候,告诉我们该如何去开展工作。

  在产品经理的工作过程中,数据分析框架到底有哪些作用呢?

  日常在开展数据分析工作的时候,往往会进入误区,往往希望展现那种比较大,比较全的指标,而没有针对我们需要去分析的问题深入,数据分析的框架能够帮助我们把抽象的问题具体化,基于业务特征和数据指标来构建相关的分析体系,保证分析结果的准确性,可靠性和针对性。

  我们今天讲一个互联网产品经理都要用到的分析框架:AARRR模型。

  AARRR模型是硅谷的一个风险投资人叫戴维·麦克鲁尔在2008年的时候创建的。

  这个模型是用来分析新公司和新产品的可行性,提出赢得客户需要经历的5各阶段,但是在数据分析领域同样适应!

  1、什么是AARRR模型

  包括获取、激活、留存、收益、推荐。

大数据

  获取:获取也就是我们常说的引流,也叫做产品推广,这是整个产品运营的基础。常用的引流方式有很多,从形式上来分分为文字引流、图片引流、音频引流、视频引流,所有能让你的产品信息触达用户的渠道都是你引流的战场。在这个过程中我们需要关注的指标可能很多,通常会有曝光数、点击数、打开率、下载量、安装量、用户获取成本等。

  激活:用户来了以后,都是僵尸用户也不行,我们不仅要关注数量,更要关注质量。不同产品对活跃的定义不一样,有的产品可能登录就算活跃,贷款产品定义用户上传相关信息才算活跃,活跃的定义根据产品的性质来区分。这个阶段我们关注的指标有设备激活量、订阅量、时长达成数、日活跃率等。

  留存:如果你的产品不是一次性筷子,那么留存是每个产品都要考虑的事情。所谓的留存是当用户体验过我们的产品之后,我们的重点放在吸引客户持续使用我们的产品上来,在这个过程中会有一些指标作为参考,比如说次日留存率、七日留存率、距离上次使用的时长、DAU/MAU、7日回访率等。

  收入:没有那家公司老板不关注收入,我也相信没有那个老板一开始创业就为了改变世界,无非是想让自己活得好一点,过的有尊严一点,不用天天朝九晚五,挨骂的讨生活。在产品上,收入是一个比较关键的指标,更是一个关键的阶段,对于任何产品来讲,最为关心的就是收入,即使你是一个免费的应用,也应该有一个盈利模式。你收入的大小和你给用户提供的价值成正比,很多人说我辛辛苦苦上班八小时还不如直播的女生抖胸露肉赚的多,那我想说的是你提供的价值没有直播露肉的女生提供的价值大,你是给你老板提供8小时的劳动力价值,而直播女生是给成千上万的屌丝用户提供其饥渴的性价值,明显后者提供的价值更大,可能单位时间没你提供的价值大,但是你只给你老板提供价值,而她向成千上万人提供价值,这也就是为什么用户量要多的原因。如果针对产品而言,这个阶段我们关注的主要指标可能有付费率、付费频次、客单价、和用户价值等。

  推荐:推荐是随着社交网络的兴起而产生的,社交网络的兴起使我们在获取用户又多了一个新的途径,用户推荐他人来使用我们的产品,推荐的前提是你的产品要做的好,情感领域,谁也不希望给自己的闺蜜推荐一个渣男,那在产品领域,谁也不希望给自己的朋友推荐一个渣产品,即使你用金钱诱惑也达不到你想要的结果,因为大家分享不仅是为了钱,还有分享给朋友,能帮到朋友的那份喜悦感!在这个阶段我们关注的指标可能会有转发数、邀请数、评论数、K因子等

  2、产品经理该如何使用AARRR模型?

  AARRR模型给我们提供了一个很好的精细化数据运营思路。通过各个阶段的指标分析,产品经理可以清晰的了解到用户是从那些渠道引入的,那些渠道引入的用户是比较活跃的,那些渠道用户付费转化率非常高,那些渠道的用户留存表现好,产品里面那些功能是比价受欢迎的,那些引导的方式用户接受度非常高,那些方式可以有效的提醒用户回访,那些方式可以提升用户的留存率,那些用户对我们的贡献价值比较大,什么类型的用户喜欢传播我们的产品,所以说产品经理在这样一个过程中,他通过这样的一个模型可以把整个的运营数据打通,而不是把他的精力停留在下载量、激活量这样一个数量的指标,把这些指标当作产品成功与否的一个标志!

  太多理论难免会空洞,我们下面举例说明:

  在没有细致的分析之前,我们看看这两个指标,渠道A给我们带来用户量较多,花费的价格较低;而渠道B给我们带来的用户量较少,花费较高,可能对产品经理来说,更加趋向于A这样的方案。

  而如果我们把这样的一个渠道分析放到AARRR模型的框架里面。

  我们首先看一下渠道A:

  获取阶段:渠道A帮我们获取10万个用户,单个用户成本3元。

  激活阶段:100000个用户里面激活的用户只有5万,有一半的用户没有激活。

  留存阶段:最终留存下来的用户有5000个,单个用户留存成本60元。

  收入阶段:贡献收入的用户有1000个,单个付费用户成本300元。

  从这个框架里面我们可以看到虽然A渠道给我们带来的用户量较多,但最终留下来的,对整个产品有贡献的用户他的量是非常少的,A渠道有价值的用户成本是非常高的。

  相反我们来看看B渠道:

  获取阶段:B渠道给我们带来50000个用户,单个用户成本10元。

  激活阶段:50000个用户里面有45000个 用户是激活的,激活的比例是非常高的。

  留存阶段:在这激活的用户里面最终留下的用户有25000个,单个留存用户成本20元,也就是B渠道引入的用户有一半是留存下来的。

  收入阶段:这些留存下来的用户对我们的产品产生价值的有15000个用户,单个付费用户成本33.33元。

  很明显B渠道的引入的用户质量更高!

  上面就是AARRR框架在数据分析领域的应用,希望大家能够从中学习到知识。





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