导语：过去，流量为王；如今，精细化运营。流量、用户、产品和内容运营，每一个方面都需要用数据来打磨。
“Growth Hacker”的核心，其本质就是通过技术创新和数据分析，实现精细化运营，达到增长的目的。一个优秀的运营人员，应该具备数据驱动的思维，掌握一定的数据分析工具。
运营是一门艺术，更是一门技术。
过去，“流量为王”的理念使得运营人员的职责聚焦在拉新上。但是近几年，流量成本不断攀升，客观上要求我们进行精细化运营，用最少的钱办尽可能多的事。随着市场环境的变化，运营的渠道和方式不断增加，运营有了更加细致的分类。如何用数据分析来解决流量运营、用户运营、产品运营和内容运营中的增长问题，今天我们将和大家分享GrowingIO在数据运营方面的实战心得。
流量运营：多维度分析，优化渠道
流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营，仅仅关注PV、UV等虚荣指标，这是远远不够的。
1.流量概览指标体系
我们需要通过多维度指标判断基本的流量情况，包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标。量级指标涉及不同平台，Web端主要看访问量、PV和UV，APP主要看启动次数、DAU和NDAU。基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数（即访问深度）和跳出率等，通过这些指标可以判断用户的活跃度。产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中，在不同的产品生命周期中，访客的类型一定有差异。
通过【概览】页面，运营人员清楚掌握流量指标及其变化趋势，可以很好的评估过去的工作以及预测未来的流量走向。
2.多维度的流量分析
在网站流量分析中，主要包括访问来源、流量入口（落地页）、广告（搜索词）等角度。
首先，访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交媒体等。在这个分析框架下，需要一层一层拆解，具体到每一个渠道进行流量分析。
以GrowingIO的博客为例，这是一个内容运营的子站，上面有很多数据分析和增长黑客的文章。我们通过访问来源分析发现，相比于其他渠道，从微博过来的用户数量和质量都偏低。在运营资源有限的情况下，我们可以重新规划一下媒体推广的策略，把精力放到高质量渠道上。
其次，落地页的分析对流量来说也是至关重要，因为落地页是用户到达你网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面，一般会有较高的跳出率。
最后，广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式（点击、弹窗、效果引导）和销售分成等，我们通过多维度的分析来优化广告投放。
上面的三个因素主要是在web端的分析，对于APP分析，需要考虑分发渠道和app版本等因素。
3.转化漏斗分析
在增长模型中，流量进入后，还需要进一步激活和转化。激活在每个产品中的定义是不一样，无论如何，激活是需要一定的流程和步骤的。我们通过转化漏斗，可以发现每一步。
以上图为例，我们分别对转化的每一步进行分析，分析左侧的漏斗发现第一步到第二步的流失率最高，需要针对性优化。右侧对不同渠道进行转化率分析，发现总体转化率为8%，但是来至百度品牌专区（bzclk.baidu.com）的转化率高达44%，其他渠道的转化率不足3%。有了各个渠道的转化率数据，我们可以针对性优化渠道运营策略。
4.渠道优化配置
在进行一系列的流量分析和转化分析后，我们可以进行相对应的策略制定，具体方式包括搜索词、落地页、广告投放优化等等。
对于成本低、质量高的渠道需要加大投放，对于成本高、质量高的渠道需要评估成本，对于质量低的渠道也需要做好评估。总体上，根据成本、流量转化等综合情况，对渠道配置进行整体管理和调优。
用户运营：精细化运营，提高留存
如果说流量运营解决的是用户从哪里来的问题，那么用户运营就是建立和维护与用户的关系。
▍精细化运营
用户在产品上的交互行为很多，我们可以通过用户的行为对用户进行分类；然后根据不同群体的特征，进行精细化运营，促进用户的回访。
以论坛为例，用户在论坛上的行为包括：访问、浏览帖子；回复、评论；发帖；转发，分享等等。我们对用户的每一类行为建立行为指数，例如根据用户的转发、分享等行为建立“传播行为指数”，通过这些指数给用户分类。如此一来，论坛上的用户被分为4个维度：A浏览类、B评论类、C传播类和D内容生产类。用户可能只有一个标签指数，也可能很跨多个指数维度。
用户运营中，可以根据这些标签进行分类。比如UGC论坛，需要保持D类（内容生产类）用户的活跃度和增长率；同时在论坛推广传播中，需要对C类（传播类）用户进行刺激，扩大内容的传播力和影响力。
▍提高用户的留存
互联网产品一般都关注用户的留存，只有用户留下来了，才能进一步去推动变现和传播。留存分析一般采用组群分析法，即对拥有相同特征的人群在一定时间范围内进行分析。
上图展示的留存图，横向比较展示了每周新增用户在后续各周的留存率，竖向比较展示了不同周的新用户在今后一段时间的留存表现。
留存时间及周期，和产品体验完整周期有关，不同的业务和产品一般有着不同的时间群组划分方法。比如高品类产品的日留存更好反映用户与产品的关系，而工具类的周留存就比日留存更加具有业务意义。
通过时间维度的分析发现用户留存的变化趋势，通过行为维度的分析发现不同群组用户的差异，找到产品或运营的增长点：这是用户运营非常重要的一点。
产品运营：用数据来分析和监控功能
产品运营是一个非常大的话题，很多运营和产品都是围绕产品来做的；下面我们就产品功能的分析和监控进行讨论。
▍监测异常指标，发现用户对你产品的“怒点”
产品大的流程中，存在很多小的功能点，用户的体验就是建立在这些小的功能点上；就是这些小的功能点的使用情况，成为我们每一步转化的关键。
以注册流程为例，一般需要手机验证。发送验证码是其中一个关键的转化节点；当用户点击重新发送的次数激增时，可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户”怒点“所在，无法及时收到手机验证码。
通过对关键指标的监测，便于我们及时发现问题所在，及时修复。
▍通过留存曲线检验新功能的效果
对于上线一段时间的产品，有时候会添加新功能。上线后，需要评估新功能的效果，是否满足用户的核心需求，能否给用户带来价值。
通过留存曲线，我们不难发现该新功能第一天使用过的人之后持续使用的比例很低，这说明此功能并没有很好地解决用户问题；这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考。
内容运营：精准分析每一篇文章的效果
什么是内容运营？很多人认为，内容运营就是编辑文章、发帖子，其实这是片面的。
在做内容运营之前，需要明白你的内容是作为一个产品（如知乎日报）出来，还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位，才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果，我们需要对用户的需求进行分析，例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播的比例等。
▍1.基于内容的推荐
以GrowingIO 的技术博客为例，该博客属于PGC模式。博客中的内容有不同分类，为了降低用户获取信息的成本，我们在博客首页设计了不同板块的入口，包括左侧分类导航、中部文章推荐和右侧热点推荐。
我们发现用户主要通过左侧的导航栏和中间的推荐阅读文章，较少点击右侧的热点推荐。所以，在移动端的始终，我们取消了右侧的热点推荐，仅保留了分类导航和中间的推荐。既节省了空间，又最大化满足了用户的内容需求。
同时，我们也对分类导航栏的内容进行了分析，发现用户对【案例分析】的内容最感兴趣，这对我们今后的内容选择是一个非常好的启发。
▍2.基于用户的推荐
内容运营中的推荐，有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户，都有自己喜欢的内容和类别，当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候，效率肯定会更高。
同样以GrowingIO的博客为例，我们通过对访问用户的文章点击情况进行统计，得到了上述表格的结果。显然，用户8对”增长秘籍“有着自己的偏好，用户6、7、9对”案例分享“文章更青睐。那么在实际的内容推送中，我们可以对用户8推送增长秘籍类文章，向用户679推送案例分析的文章，其他用户无差别推送。
数据驱动的精细化运营
近年来流行的“Growth Hacker”的核心，其本质就是通过技术创新和数据分析，实现精细化运营，达到增长的目的。一个优秀的运营人员，应该具备数据驱动的思维，掌握一定的数据分析工具。在实际业务工作中，不断从数据中提出问题，不断尝试，用数据来优化运营策略，进而实现客户和业务的增长。
作者：GrowingIO商务分析师范芊芸
来源：公众号：GrowingIO
本文为作者授权鸟哥笔记发布，转载请联系原作者。
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