一、精细化运营的目标
产品是什么类型的APP?是否需要过多的运营?
比如说你的产品只是个工具,那恐怕谈不上过多的精细化运营,一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究,用于指导产品的设计即可;如果是内容型产品,或者功能和内容兼具的产品,那确实需要考虑。
设计统计框架
统计的目标要弄清楚,拿到数据之后用来做什么?指导功能改进,还是版面调整?再或者是作为用户对内容质量评判的指标?
假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能,同时还会浏览或者产生内容,那么需要在产品设计的同时,把你的统计框架设计好。
二、简要的操作流程
数据采集
首先列出你需要的数据项,接着评估哪部分是需要APP上报的,哪部分是后台可以统计的,然后分别在前后台加上。一般来讲,APP上报采集的数据,在发布前一定要经过谨慎的校验和测试,因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题,不仅之前的功夫都白做了,还会带来一大堆脏数据,同时还有可能降低客户端的运行效率,得不偿失。
数据整理
数据采集完之后,需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据,这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示,就不赘述了。
数据分析
按照一开始设计的统计框架,你可以很清楚的看到自己需要的数据了。
比如用户行为:哪些功能使用得被人均使用得最多,哪些按钮被频繁点击,哪些在显著位置却未达到预期使用效果的功能,等等。
比如内容分析:哪篇文章被查阅最多,哪些内容被评论或者赞得最多,等等。
当然以上只是基础得不能再基础的分析,再深入一点的,例如你拿到这些数据,可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能,二者关联性较强,是否可以在前端设计时更多的考虑整合,或者界面上的调整;比如分析点击流,大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的,是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用户属性,比如男性用户和女性用户,他们在用户行为上是否有明显差异?等等。
不同产品的数据分析方式和模型差距非常大,没法一下子就说清楚。所以以上更多的是举例。
三、一些需要注意的原则
数据本身是客观的,但被解读出来的数据一定是主观的,同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论,所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设,再用数据去论证);
2.APP采集数据,一定是优先级比较低的事情,不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验,更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做);
数据不是万能的,还是要相信自己的判断。
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APP运营要注意些什么?
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