但是流量本身并不仅仅是一项指标
同样,我们前文中举过这样一个例子:某旅游网站发起了老用户邀请新用户的活动,老用户和新用户都可以获得100元代金券,如果活动期间,新用户完成了一笔旅游订单,不论金额大小,作为邀请人的老用户还可以获得100元代金券。
我们当时分析了活动流程,并针对活动流程做了关键点梳理(见图4–18),这些关键点就是需要获取的数据。
我们需要的数据应该根据实际的需求来进行设计,并没有一个完全通用的标准。
如何获取与分析数据
获取数据的渠道有很多,基本可以分为自己获取和使用外部工具获取两种方式。关于自己获取的途径,App可以选择“埋点”、log等方式,而Web可以通过log、日志与按钮埋点等方式。很多第三方会提供外部工具服务,比如最常用的Google Analytics(谷歌分析)、百度统计等。
获取数据的方式其实各种各样,关键在于,运营人员要了解什么样的数据是重要的,这些数据的前后关联是怎样的。这是一个联动的过程,不是一个单一的行为。同时还需要注意,有一些数据是在产品上线初期就需要具备的,而另一些数据则可以根据后续运营需求适时加入。
对于数据的解读,每个人都有不同的方式。我们对数据分析的方法进行简单总结。
确定数据的准确性
这里包含了选择数据维度的合理性、数据统计的准确性,是数据分析的基础。如果数据维度选择不合理、数据统计结果不精确,我们就无法得出正确的分析结果。
明确影响数据的因素
数据会受到多种因素的影响,这些因素有内部的、外部的,运营人员应当尽可能多地了解所有层面的影响因素,以确保对数据的解读是在一个相对正确的范围内。
重视长期的数据监测
在运营数据分析中,经常会使用环比和同比等方式来对比数据。简单地说,环比是本日与前一日的对比、本月与上月的对比、本季度与上季度的对比;同比是今年当日与去年当日的对比、今年当月与去年当月的对比、今年当季度与去年当季度的对比。环比显示短期的数据波动,而同比可以帮我们了解大环境下的数据波动。
保持客观的视角
在数据分析的过程中,保持客观非常重要。运营人员要做到“不以物喜,不以己悲”,做了错误的操作,带来了不利的影响要坦然面对,获得了超出预期的成果要心平气和,切忌挑选有利于自身的结论。
有时候,运营人员在解读数据之前会无意识地有预设立场,这种预设立场破坏了本应持有的客观视角,因此不可取。另外,有意预设立场涉及职业道德,也是职业发展中常见的问题,必须避免。
注意剔除干扰项
在实际运营工作中,我们会碰到很多问题,这些问题是干扰项,例如,在一个相对平稳的曲线中,突然在某个点上出现了强烈波动,那么我们需要全面了解波动产生的原因,如果无法确认原因,就剔除这个波动,否则我们很难获得一个正确的结论。
关于数据分析的内容,尚有许多值得学习和探讨的空间,大家可以继续在工作中加以摸索。
数据分析的方法、误区与数据说谎的手法
很多人说“数据会说话”,也有人说“数据会说谎”。其实,数据究竟会不会说话,说什么话,是真话还是假话,取决于数据的选择和分析的方式。
首先,我们要明白一个核心观点:运营数据分析的关键不在于数据,而在于分析。或者说,所有数据分析的关键都在于分析,而不在于数据本身。然后,我们要明确一个前提:数据分析的能力是渐进的,对数据的敏感度是需要培养的。最后,我们要懂得一个事实:数据表达出的信息与多种因素相关,运营人员尝试学习运营数据分析之前,要尽量抛开预设立场,并且明白不同类别的数据在不同的阶段其重要性也是不同的。
先问一个问题:所有网站的PV、UV、转化率都是核心指标么?答案当然是否定的。因为对于不同的网站(产品),在不同的时间阶段的核心指标是不同的。
网站(产品)建立的初期,流量指标非常关键,但是流量本身并不仅仅是一项指标,我们先看一下“流量”到底是什么。
流量包含了好几个指标,最关键的有以下一些:
UV(Unique Visitors):独立访客数
现在谷歌已经将这个指标替换为User,但基本概念并无变化。
独立访客数和独立IP是两个概念。独立IP要求访问者的IP地址各不相同,而独立访客数则未必。比如,在同一台电脑上,你注册了一个新用户,你哥哥注册了另一个新用户。此时,网站的后台会记录1个独立IP,但同时会记录2个UV。而如果在同一台电脑上,你和你哥哥都没有注册,只是浏览,那么后台会记录1个独立IP及1个UV。当然,在同一天内,不管一个独立IP下的独立访客访问多少次,后台都只记录1次。
PV(Page Views):页面访问量
每一个用户,每打开一个页面,就是一个PV。
一个网站,从首页到注册成功一共有5个页面,分别是:首页、填写用户名与密码、填写基础资料、填写高级资料、注册成功。每一个用户从首页点击注册并成功完成注册流程,后台会逐一统计,网站因此获得了5个PV。
RV(Repeat Visitors):重复访客
比如,昨天小明浏览了我的微信公众号,今天他又来了。小明就是一个RV。
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