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博天堂安全吗-数据运营要重视以下指标,更要避开这些坑

2020-01-09 15:25:37   阅读:1424

博天堂安全吗-数据运营要重视以下指标,更要避开这些坑

博天堂安全吗,分享/林洪祥

整理/钟雪晴

林洪祥是大特保联合创始人及cto,组建并执掌大特保产品技术团队。在加入大特保之前,他曾就职于ibm和百度,从事高级研发、大数据架构研发、社区数据技术负责人等研发和管理工作,具有全面的技术研发和团队管理能力。

本文是林洪祥在小饭桌保险课上的分享。全文分为三个部分,主要围绕数据运营角度,讲数据怎么样让保险和用户体验更好。

以下是分享实录(有删减):

创业起始,重视早期数据

❖ 能上线就不错了

我们经常会遇到这样的问题,第一款产品马上要上线了,技术人员可能还不齐,这个时候能满足系统上线就已经相当不错了。如果还要求相应的数据,那要求太高了。

所以在这个阶段,一开始我们就有数据意识,那么对公司后续的发展是非常有利的。因为早期的数据往往决定到你后面很长一段时间的数据基准。早期的很多数据都来自周围的亲戚朋友,他们都愿意去尝试一下。错过了这拨人,后面改进的机会就比较少。我个人建议在这个阶段一定要把数据准备好,也不需要太过于复杂,开发工程师只需要一些简单的工作,就可以把这些东西做好。

❖除了统计表,还有其他工具

数据运营,就是利用常见的工具,通过一定的分析方法,得到数据结论,去满足我们的要求。那么,除了统计表,还有哪些工具?

转化漏斗,也就是关键转化路径分析,可以发现问题。举个例子,大特保的注册页面路径转化漏斗。用户从首页过来,先访问了首页,又点击了注册页,注册页上有一个输入手机,获取验证码环节,最终到达注册成功页。这样一个简单的关键路径漏斗分析就可以观察起始阶段相关数据。

再举个例子,看看验证码环节,转化漏斗起到了多么大的作用。初始阶段,注册用户量在上升,很多人不会怀疑有问题。但是我们发现用户注册路径漏斗异常,在排除短信到达率问题后,追查原因发现有人利用漏洞恶意地刷验证码。最多的时候,一天被刷了七千多,但是第二天就发现了问题,并快速地把接口屏蔽了。由此可以看出数据运营是多么重要。

热力图,是一个很好的工具。我们的用户到达页面之后,主要的时间点、焦点聚集在哪个环节,感兴趣的频道、模块是哪些,也是通过热力图发现的。这个对产品的迭代来说是非常直观的参数。

但是需要注意的是,点击率高的不一定就是本身的魅力,位置区域、图片、标题、内容、活动都会造成相应干扰。

跳出率和退出率的分析。我找了一个与滴滴合作的案例。这次活动的图包括活动说明有三四屏左右。我们怎么判断这些图的效果呢?初期只能通过经验来做,我们当时准备了三四套方案,上线是从凌晨开始切换的,所以我们从凌晨开始,就把当时精心挑选的三四套方案,做了一个很好的测试,就看它的跳出率跟退出率,到底是哪些环节会影响到我们的核心要点。

跳出率(浏览单页即退出的次数/访问次数),可以衡量用户落地页的质量,或者是对用户的吸引程度。如果跳出率高,用户来了之后马上走,很多是广告误点的情况,那说明渠道导流不精准,或是内容不够吸引人。

另外一个退出率(从该页面退出的页面访问数/进入该页面的访问数),不能用来分析网站所有的页面,只能用来分析特定流程中的某些 页面能不能满足用户的需求。

最后是快速迭代。在有限时间内,大批量流量同时进入,需要提前准备多套方案,密切关注数据变化,用最短时间完成流量测试(半夜),保证整体最优。前提是技术系统不能掉链子,以及提前准备各种突发情况。

过渡阶段,在数据里找思路

很多公司都会经历类似情况,我已经到达一定程度了,接下来该怎么走?到了过渡阶段,如果现在的业务没有带来增长,人员又比较多,我建议如果有能力,可以做一些数据方面的工作,能找到一些新思路。

早期可以通过用户画像,判断自己的用户到底是哪个类型的用户?这是用户画像的相应的步骤,群体定量分析-个体定性描述-数据产品应用。我有一定的人群了,通过对群体不同纬度、不同指标的划分,然后有了一些定性的描述和相应的用户标签,这些标签可以作为要点应用到相关的产品里。

其次是运营转化率。到了过渡阶段,如果有一定的量,注册用户肯定不再是原来的指标,我肯定希望把用户从活动参与过渡到付费用户,从低价的薅羊毛转化成高价的用户。怎么让用户参与进来?并且让他们有付费的意愿,这个时候通过转化率的设置,可以发现哪些路径是最佳模式。我们通过微信内容的推广方式去做呢?还是通过直接这种产品列表,还是通过简单、低价,比较粗暴的方式来做?

各个网站上都遍布薅羊毛用户,其实这类人群有一个非常好的转化。比如当时我们做了一个亲民出行的活动,除了常规投放,当时还配合数据,找到薅羊毛相应的点上来,去导流了一下。我们测了一下相应的指标,发现这类人群的转化率非常之高,比我们自己微信的渠道转化率还高。

因为薅羊毛用户有一个担心,我领了你这个免费的之后,我再买高价的还有没有价值?所以我们当时做了一个明显的设置,保证用户买这个高价险,也同时送你七天的,类似这种活动,我们发现这个转化率比原来又提高了,是接近一倍的。换句话说,每个人群都有它的特点,有它的标签,怎么去利用它?

另外,优惠券、积分等常规运营也有大文章。过渡阶段我们想大力做正品的转化,所以通过很小的优惠措施吸引用户转变。我们发现,在优惠券的指标上,往下跳的概率特别低。

通过ab测试,我们发现有一些专业术语隐藏之后,特别有利于用户快速的下单,为什么呢?因为很多小白用户对专业术语并不了解,甚至连保额、保费都想半天,这需要一个转化。所以,在下单流程上,我们一方面隐藏了一些专业术语,另一方面设置了免登录购买环节。

产品迭代上,也在下单流程做了优化。像首页,改版的目标就是减少跳出率,次目标是增加停留时间。在这个环节,我们一年多的时间做了五次大的改版,围绕的要点就是认知、信任、好的保险产品,再加上体验(ui和视觉),新用户的跳出率降低了60%。

另外一块是保险产品的迭代。除了数据本身之外,我们也引用了一些客服调研,对整个保险产品的迭代起到了很大的作用。我们5月份推的一个产品,基本产品形态已优化到了3.0版本,目前为止经历7次改版,从标题、图片、内容文案及布局等都进行了大的优化。

成长阶段,此处有弯路

我们刚刚进入这个阶段,也碰到一些情况,比如数据的需求一下子膨胀了,这个时候怎么去调整,怎么去解决呢?

我的建议是,需要配备一些比较专业、比较优秀的数据团队或者数据人员来做相应的事情。这个阶段如果有人、有钱,而且前面两个阶段的数据验证有用,那么对运营、节约成本、定位及对发现机会都有比较大的帮助。在这个阶段,就应该去考虑相应的人员。

但这里面有挺多坑。数据人员特别贵,首先是人才坑。如果你一个月花了50k、60k相应的人员来做了一堆报表出来后没有用,这个时候怎么办?所以你要衡量,所有的数据分析都是有目标的,你要给它确定目标。

还有工具坑,刚刚说了需求膨胀了,分析师,统计、运营各方面的人,都会向你要相应的数据需求。这个时候需要开发很多数据工具,以满足不同人的要求。但你怎么去衡量它的成本呢?你的目标是把数据用起来,而不是去搭一堆数据工具,这个时候怎么去平衡这个需求。

另外,准确性永远是个坑。上线了几套数据系统之后,会发现各个纬度的数据永远对不起来。怎么办?所以这个时候就要想清楚,我们的数据系统,它的指标定义可能是不一样的,它的统计纬度,统计范畴都是不一样的。这个时候你要了解的是各个系统之间数据差异在哪里?你不能走的弯路是让它把各个数据系统严格的对应起来,你只能减少相关的误差,并且理解各个数据系统至今的差异。

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