一、流量運(yùn)營(yíng)：多維度分析，優(yōu)化渠道

流量運(yùn)營(yíng)主要解決的是用戶(hù)從哪里來(lái)的問(wèn)題，過(guò)去粗放式的流量運(yùn)營(yíng)，僅僅關(guān)注PV、UV等虛榮指標(biāo)，在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的今天是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

1.流量指標(biāo)體系

我們需要通過(guò)多維度和指標(biāo)判斷基本的流量情況，包括量級(jí)指標(biāo)、基本質(zhì)量指標(biāo)和來(lái)訪(fǎng)用戶(hù)類(lèi)型占比指標(biāo)，量級(jí)指標(biāo)涉及不同平臺(tái)，Web端主要看訪(fǎng)問(wèn)量、PV和UV，APP主要看啟動(dòng)次數(shù)、DAU和NDAU?；举|(zhì)量指標(biāo)包括用戶(hù)的平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、平均一次會(huì)話(huà)瀏覽頁(yè)數(shù)（即訪(fǎng)問(wèn)深度）和跳出率等，通過(guò)這些指標(biāo)可以判斷用戶(hù)的活躍度，產(chǎn)品的生命周期模型廣泛應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)中，在不同的產(chǎn)品生命周期中，訪(fǎng)客的類(lèi)型是有差異的。

一名優(yōu)秀的運(yùn)營(yíng)人員，應(yīng)該熟悉自己產(chǎn)品的流量概況，通過(guò)每天看網(wǎng)站的流量情況，運(yùn)營(yíng)人員可以清楚掌握流量指標(biāo)及其變化趨勢(shì)，方便評(píng)估過(guò)去和預(yù)測(cè)將來(lái)趨勢(shì)。

2.多維度的流量分析

在網(wǎng)站流量分析中，主要從訪(fǎng)問(wèn)來(lái)源、流量入口、廣告等角度切入。

首先，訪(fǎng)問(wèn)來(lái)源包括直接訪(fǎng)問(wèn)、外鏈、搜索引擎和社交媒體等。在這個(gè)分析框架下，需要一層一層拆解，具體到每一個(gè)渠道進(jìn)行流量分析。

以 GrowingIO 的博客為例，這是一個(gè)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的子站，上面有很多數(shù)據(jù)分析和增長(zhǎng)黑客的文章。我們通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)來(lái)源分析發(fā)現(xiàn)，相比于其他渠道，從微博渠道過(guò)來(lái)的用戶(hù)數(shù)量和質(zhì)量都偏低，這提醒我們需要優(yōu)化內(nèi)容渠道。

其次是落地頁(yè)，落地頁(yè)是用戶(hù)到達(dá)你網(wǎng)站的入口。如果用戶(hù)被導(dǎo)入到無(wú)效或者不相關(guān)的頁(yè)面，一般會(huì)有較高的跳出率。

最后，廣告投放也是目前流量運(yùn)營(yíng)的重要部分。一般涉及到的廣告分析包括廣告來(lái)源、廣告內(nèi)容、廣告形式（點(diǎn)擊、彈窗、效果引導(dǎo)）和銷(xiāo)售分成等，我們需要通過(guò)多維度的分析來(lái)優(yōu)化廣告投放。

上面的三個(gè)角度主要是在web端的分析，對(duì)于APP分析，還需要考慮分發(fā)渠道和APP版本等因素。

3.轉(zhuǎn)化漏斗分析

在增長(zhǎng)模型中，流量進(jìn)入后，還需要進(jìn)一步激活和轉(zhuǎn)化，而激活是需要一定的流程和步驟的。像這樣的漏斗，就可以清晰展示每一步的轉(zhuǎn)化情況。

以上圖為例，我們分別對(duì)轉(zhuǎn)化的每一步進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)第一步到第二步的流失率最高，需要針對(duì)性?xún)?yōu)化，通過(guò)對(duì)不同渠道進(jìn)行轉(zhuǎn)化率分析,發(fā)現(xiàn)來(lái)至百度品牌專(zhuān)區(qū)的（bzclk.baidu.com）的轉(zhuǎn)化率高達(dá) 44% ，而其他渠道的轉(zhuǎn)化率不足 3% 。

4.渠道優(yōu)化配置

在進(jìn)行一系列的流量分析和轉(zhuǎn)化分析后，我們可以進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的策略制定，具體方式包括搜索詞、落地頁(yè)、廣告投放優(yōu)化等等。

對(duì)于成本低、質(zhì)量高的渠道需要加大投放，對(duì)于成本高、質(zhì)量高的渠道需要評(píng)估成本，對(duì)于質(zhì)量低的渠道也需要做好評(píng)估，總體上，根據(jù)成本、流量轉(zhuǎn)化等綜合情況，對(duì)渠道配置進(jìn)行整體管理和調(diào)優(yōu)。

二、用戶(hù)運(yùn)營(yíng)：精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提高留存

如果說(shuō)流量運(yùn)營(yíng)解決的是用戶(hù)從哪里來(lái)的問(wèn)題，那么用戶(hù)運(yùn)營(yíng)就是建立和維護(hù)與用戶(hù)的關(guān)系。

1.精細(xì)化運(yùn)營(yíng)

用戶(hù)在產(chǎn)品上的交互行為很多，我們可以通過(guò)用戶(hù)的行為對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，然后根據(jù)不同群體的特征，進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，促進(jìn)用戶(hù)的回訪(fǎng)。

以論壇為例，用戶(hù)在論壇上的行為包括：訪(fǎng)問(wèn)、瀏覽帖子、回復(fù)、評(píng)論、發(fā)帖、轉(zhuǎn)發(fā)，分享等等，我們對(duì)用戶(hù)的每一類(lèi)行為建立行為指數(shù)，例如根據(jù)用戶(hù)的轉(zhuǎn)發(fā)、分享等行為建立“傳播行為指數(shù)”，通過(guò)這些指數(shù)給用戶(hù)分類(lèi)。如此一來(lái)，論壇上的用戶(hù)被分為4個(gè)維度：A瀏覽類(lèi)、B評(píng)論類(lèi)、C傳播類(lèi)和D內(nèi)容生產(chǎn)類(lèi)，用戶(hù)可能只有一個(gè)標(biāo)簽指數(shù)，也可能很跨多個(gè)指數(shù)維度。

接下來(lái)的用戶(hù)運(yùn)營(yíng)中，可以根據(jù)這些標(biāo)簽進(jìn)行分類(lèi)。比如UGC論壇，需要保持D類(lèi)（內(nèi)容生產(chǎn)類(lèi)）用戶(hù)的活躍度和增長(zhǎng)率；同時(shí)在論壇推廣傳播中，需要對(duì)C類(lèi)（傳播類(lèi)）用戶(hù)進(jìn)行刺激，擴(kuò)大內(nèi)容的傳播力和影響力。

2.提高用戶(hù)的留存

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品一般都關(guān)注用戶(hù)的留存，只有用戶(hù)留下來(lái)了，才能進(jìn)一步去推動(dòng)變現(xiàn)和傳播。留存分析一般采用組群分析法，即對(duì)擁有相同特征的人群在一定時(shí)間范圍內(nèi)進(jìn)行分析。

上圖的留存圖中，橫向比較展示了每周新增用戶(hù)在后續(xù)各周的留存率，豎向比較展示了不同周的新用戶(hù)在今后一段時(shí)間的留存表現(xiàn)。

留存時(shí)間及周期，和產(chǎn)品體驗(yàn)完整周期有關(guān)，不同的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品一般有著不同的時(shí)間群組劃分方法。比如高品類(lèi)產(chǎn)品的日留存更好反映用戶(hù)與產(chǎn)品的關(guān)系，而工具類(lèi)的周留存就比日留存更加具有業(yè)務(wù)意義。

通過(guò)時(shí)間維度的分析發(fā)現(xiàn)用戶(hù)留存的變化趨勢(shì)，通過(guò)行為維度的分析發(fā)現(xiàn)不同群組用戶(hù)的差異，找到產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)的增長(zhǎng)點(diǎn)，這是用戶(hù)運(yùn)營(yíng)非常重要的一點(diǎn)。

三、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)：用數(shù)據(jù)來(lái)分析和監(jiān)控功能

產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)是一個(gè)非常大的話(huà)題，今天主要分享。

1.監(jiān)測(cè)異常指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)對(duì)你產(chǎn)品的“怒點(diǎn)”

產(chǎn)品大的流程中，存在很多小的功能點(diǎn)，用戶(hù)的體驗(yàn)就是建立在這些小的功能點(diǎn)上，而就是這些小的功能點(diǎn)的使用情況，成為我們每一步轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。

以注冊(cè)流程為例，一般需要手機(jī)驗(yàn)證。發(fā)送驗(yàn)證碼是其中一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)；當(dāng)用戶(hù)點(diǎn)擊重新發(fā)送的次數(shù)激增時(shí)，可能意味著我們的這個(gè)功能點(diǎn)存在一定問(wèn)題。而這就是用戶(hù)”怒點(diǎn)“所在，無(wú)法及時(shí)收到手機(jī)驗(yàn)證碼。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)的監(jiān)測(cè)，便于我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在，及時(shí)修復(fù)。

2.通過(guò)留存曲線(xiàn)檢驗(yàn)新功能的效果

對(duì)于上線(xiàn)一段時(shí)間的產(chǎn)品，有時(shí)候會(huì)添加新功能。上線(xiàn)后，需要評(píng)估新功能的效果，是否滿(mǎn)足用戶(hù)的核心需求，能否給用戶(hù)帶來(lái)價(jià)值。

從這條留存曲線(xiàn)中，我們不難發(fā)現(xiàn)該新功能第一天使用過(guò)的人之后持續(xù)使用的比例很低，這說(shuō)明此功能并沒(méi)有很好地解決用戶(hù)問(wèn)題；這提醒我們需要對(duì)新上線(xiàn)的功能進(jìn)行重新思考。

四、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)：精準(zhǔn)分析每一篇文章的效果

在做內(nèi)容運(yùn)營(yíng)之前，需要明白你的內(nèi)容是作為一個(gè)產(chǎn)品（如知乎日?qǐng)?bào)），還是產(chǎn)品的一個(gè)輔助功能。只有明白自己的定位，才能清晰目標(biāo)。為了擴(kuò)大內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的效果，我們需要對(duì)用戶(hù)的需求進(jìn)行分析，例如用戶(hù)感興趣的內(nèi)容、內(nèi)容閱讀和傳播的比例等。

1.內(nèi)容的類(lèi)別

以GrowingIO 的技術(shù)博客為例，該博客屬于PGC模式。博客中的內(nèi)容有不同分類(lèi)，為了降低用戶(hù)獲取信息的成本，我們?cè)诓┛褪醉?yè)設(shè)計(jì)了不同板塊的入口，包括左側(cè)分類(lèi)導(dǎo)航、中部文章推薦和右側(cè)熱點(diǎn)推薦。

我們發(fā)現(xiàn)用戶(hù)主要通過(guò)左側(cè)的導(dǎo)航欄和中間的推薦閱讀文章，較少點(diǎn)擊右側(cè)的熱點(diǎn)推薦。所以，在移動(dòng)端我們?nèi)∠擞覀?cè)的熱點(diǎn)推薦，僅保留了分類(lèi)導(dǎo)航和中間的推薦。既節(jié)省了空間，又最大化滿(mǎn)足了用戶(hù)的內(nèi)容需求。

同時(shí)，我們也對(duì)分類(lèi)導(dǎo)航欄的內(nèi)容進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)對(duì)案例分析的內(nèi)容最感興趣，這對(duì)我們今后的內(nèi)容選擇是一個(gè)非常好的啟發(fā)。

2.基于用戶(hù)的推薦

內(nèi)容運(yùn)營(yíng)中的推薦，有時(shí)候和用戶(hù)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)息息相關(guān)。每一個(gè)用戶(hù)，都有自己喜歡的內(nèi)容和類(lèi)別，當(dāng)我們根據(jù)用戶(hù)的興趣傾向進(jìn)行推送的時(shí)候，效率肯定會(huì)更高。

同樣以 GrowingIO 的博客為例，我們通過(guò)對(duì)訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)的文章點(diǎn)擊情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到了上述表格的結(jié)果。顯然，用戶(hù) 8 對(duì)“增長(zhǎng)秘籍”有著自己的偏好，用戶(hù) 6、7、9 對(duì)“案例分享”文章更青睞。那么在實(shí)際的內(nèi)容推送中，我們可以對(duì)用戶(hù)8推送增長(zhǎng)秘籍類(lèi)文章，向用戶(hù) 6、7、9 推送案例分析的文章，其他用戶(hù)無(wú)差別推送。