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一、数据表象一:从数据分析分析

数据表象,是通过数据分析,为用户打分,判断不同类型用户的运营情况。

也就是说,为不同类型用户制定不同的运营策略。

举例来说,假设我们要提高效率,我们要提升用户规模,我们要提升用户活跃率,我们要提升公众号流量。

我们的数据目标,就是最终影响用户完成率的指标,通常在项目中主要是为了明确运营目标。

但是,为了达成运营目标,我们会做这样的分析:

用户对公众号有什么需求?

用户对公众号文章有什么兴趣?

用户对公众号活动感兴趣吗?

不同类型的用户的行为属性,我们所制定的策略是什么?

假设我们要优化数据分析,我们要提升用户活跃率,我们需要找出用户对什么感兴趣?

通常是以某个特定的兴趣标签,触发用户的某一特定行为。

如,我们针对:如何提高公众号阅读量,我们会怎么做?

不同类型的用户兴趣标签的用户行为,我们在制定策略时,一定要先明确:哪些用户会对公众号文章感兴趣。

例如,我们为一个对雅思培训感兴趣的用户,我们就可以触发用户:

与雅思培训相关的用户:我们如何才能学会雅思?

其他平台用户的兴趣标签:

针对不同类型用户的标签,我们也可以用不同的策略,来影响我们的运营策略。

比如,我们将这两种标签作为同一个活动报名用户,我们就可以选择一个与用户兴趣相关的标签作为关键动作。

然后,我们会看看数据指标:

基于上述的分析,我们发现:

已报名用户:基本每天都会关注微信公众号;

未报名用户:对微信公众号平台的关注,基本都会产生关注;

已报名用户:一般都会关注微信公众号,都是想进一步了解该公众号的文章或文章。

根据这两个行为,我们可以对用户进行关键行为的标签细分:

一般我们可以通过用户行为标签的划分,来制定不同的用户运营策略。

其中,「基本流失用户」为一个主要用户标签,但是没有具体的数据指标来指导用户。

比如,用户只有在一个月内,进行多次的消费,或是关注到微信公众号。

针对这种用户行为标签的用户运营策略,我们可以在用户流失前做一个周期性的运营动作,如用户在一周内,购买【自营理财】【订阅理财】等,并制定相应的流失策略,从而降低用户流失率。

对于用户的整体行为标签,我们也可以进行相应的分析,找出几个与用户相关的节点。