小白学数据分析----->渠道、运营、数据_I

简介: 学分析论坛|专注于游戏数据分析 针对本文的相关的讨论,请移步http://www.xuefenxi.com/forum.php?mod=viewthread&tid=112&extra= 上周六做了一个演讲,关于渠道、数据、运营的内容,今天开始,针对演讲的一些内容,有针对性的阐述一下。

学分析论坛|专注于游戏数据分析

针对本文的相关的讨论,请移步http://www.xuefenxi.com/forum.php?mod=viewthread&tid=112&extra=

上周六做了一个演讲,关于渠道、数据、运营的内容,今天开始,针对演讲的一些内容,有针对性的阐述一下。不过既然我是一个数据分析师,自然还是从数据分析角度来看待这个问题,在后期的文章中,我会加入一些案例,帮助理解。

渠道是最有效的获取潜在用户的方式

渠道存在海量的用户资源,并服务于开发者。渠道本身聚合了大量的用户,进而形成平台,成为了平台,就必然存在“货架”,而这些货架的位置是有限的资源,但是开发者对于资源争夺和需求确实强烈,这点使得渠道货架的位置变得无比重要,再者,开发者也一直认为获得了最佳的位置,就会带来不错的收益,基于此点认识,导致了渠道投放成本的增加,而渠道在寻找最佳适合渠道的产品征途上变得异常艰难。其实,开发者没有找到适合自己的最佳渠道,渠道没有寻找到最适合自己用户资源的最佳产品。

最佳渠道是让产品利益最大化的方式

最佳渠道可以精准定位用户,并建立忠诚关系。说到这里,其实有两层含义,第一点,作为渠道而言,希望自己飞用户资源是最契合产品需求的,进而对于自己用户资源的把握和PUSH,决定开发者认定这个渠道是否对他是有价值的,第二,本身渠道的用户与渠道之间是否存在稳定的关系,是否对于渠道存在一定忠诚度。如果本身渠道用户在渠道中没有忠诚度,比如长期回访用户很少,谈不上忠诚度,进而即使用户从渠道了解产品,那么留存率也会受到影响。

品牌的力量

作为一个渠道也好,作为产品也罢,其实是需要品牌的。现在看到很多产品都在挣快钱,先过冬再说,这点不能说是错的,但是绝对也不是对的。

渠道需要品牌建设

针对这点来说,最简单的一句话,渠道需要回头客。一般而言,作为玩家或者普通用户,对于每一个渠道都会产生一个固定的认识,这个固定认识的其实就是品牌的影响,如果你的渠道总是提供的一些带有捆绑软件的渠道,那自然用户对于你的认识是不好的。这点就有点像那句话,今年过节不收礼,收礼只收脑白金。当用户一旦形成了对于某一个渠道的认识后,要想去改变是很困难的。

说到这里,可以多说一句,如果你的渠道其他特性没有,但是就是下载速度比别人快一倍,那么当用户体验过后,他对于你的品牌建设和认知的第一步就已经形成了,那就是这个渠道下载速度快,软件包是最新的,干净的。

渠道的品牌建设也许不需要面面俱到,但是可能一点就够。因为用户对于品牌的忠诚不需要太多理由。那么,相应的你会去挖掘自己的渠道具有以下的特点:

 

产品需要品牌

针对这点,我不想说的很多,在手游这个圈子,至少我们已经看到一些产品是具有这个品牌影响力的,如今交叉换量这种形式的出现,我想一方面是得益于交叉用户,大用户资源,但在背后的,其实还是形成的口碑,品牌在影响最终用户的行为。

要建立数据监控体系?

其实,说到数据分析监控体系,这是两个方面的工作,一方面从渠道而言,除了固有的网站分析那些之外,还要结合自己的商业逻辑设计一套数据分析指标体系,今天再次对这点不展开讨论,其实更多时候,针对这些开发者和产品,他们更需要因地制宜的数据分析模型,来优化渠道投放和策略。

无法衡量,就无法改进

这句话是说给渠道和开发者听的。现在很多时候我们会发现,市场人员往往制定的营销策略是滞后的,不能实施应对市场的变化,其实原因就是在没有监控实施变化,进而进行优化调整,这就导致了成本的不断增加。再者,推广营销人员,对于产品的把控周期太短,如果只是把KPI定在了下载激活,自然用户后续的质量,行为,就和这些人员没有关系了,自然也就不会关注产品本身的一些质量,优化问题,是否你的推广策略适合该渠道的投放。而这就是第二点,我们太多时候忽略了用户下载后的行为,对于渠道而言,当用户下载后,是否再次返回渠道,进行相关关注,是否更新等等,对于产品人员来说,是否推广用户的质量达到要求(次日、三日、七日留存率,新手通过率等等)。

数据驱动下的最佳渠道优化策略

 

目标定位

什么能做,什么不能做

两方面,第一方面,了解自己的用户到底是什么特点,是否和最初产品设计需求背离;第二点,基于产品的渠道特点是什么,渠道本身特点是什么?为此,需要建立针对目标定位的数据分析内容。

了解渠道与定位产品

 

获取数据

哪些先去做,那些后做

这点其实更多的把重心放在渠道推广的效应层面上,从宏观了解渠道推广的影响,对比自然增长阶段水平,或者对比往期推广效果。这点和目标定位是存在紧密关系的。

渠道监测

如果说获取数据是从比较粗的粒度上看待问题的话,那么渠道监测僵尸全面了解渠道的表现情况,这里将不仅仅是下载激活,还有留存率,还有付费收益等等环节,推广运营解决不是下载激活,而是带来自然的活跃和收益,并不断增长的良性循环。因为我们了解一下的事实:

 

同时,好的渠道推广运营也必然了解这条曲线:

 

关于策略优化和深度推广,将在以后的内容继续阐述。

在此先上图,关于渠道优化的点有如下:

有关于渠道深度推广部分,这里主要会将一个闭环介绍给各位,内容稍多下次再议

我这里有一些如何通过数据优化渠道推广的策略,谨在此向各位展示一下,针对这些的案例分析和描述会在后续的文章中出现。

相关文章
|
2月前
|
数据挖掘 PyTorch TensorFlow
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
某A保险公司的 数据图表和数据分析
某A保险公司的 数据图表和数据分析
54 0
某A保险公司的 数据图表和数据分析
|
3月前
|
数据采集 DataWorks 数据挖掘
提升数据分析效率:DataWorks在企业级数据治理中的应用
【8月更文第25天】本文将探讨阿里巴巴云的DataWorks平台如何通过建立统一的数据标准、规范以及实现数据质量监控和元数据管理来提高企业的数据分析效率。我们将通过具体的案例研究和技术实践来展示DataWorks如何简化数据处理流程,减少成本,并加速业务决策。
422 54
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
49 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
🔍揭秘Python数据分析奥秘,TensorFlow助力解锁数据背后的亿万商机
【9月更文挑战第11天】在信息爆炸的时代,数据如沉睡的宝藏,等待发掘。Python以简洁的语法和丰富的库生态成为数据分析的首选,而TensorFlow则为深度学习赋能,助你洞察数据核心,解锁商机。通过Pandas库,我们可以轻松处理结构化数据,进行统计分析和可视化;TensorFlow则能构建复杂的神经网络模型,捕捉非线性关系,提升预测准确性。两者的结合,让你在商业竞争中脱颖而出,把握市场脉搏,释放数据的无限价值。以下是使用Pandas进行简单数据分析的示例:
42 5
|
3月前
|
存储 数据挖掘 数据处理
DataFrame探索之旅:如何一眼洞察数据本质,提升你的数据分析能力?
【8月更文挑战第22天】本文通过电商用户订单数据的案例,展示了如何使用Python的pandas库查看DataFrame信息。首先导入数据并使用`head()`, `columns`, `shape`, `describe()`, 和 `dtypes` 方法来快速概览数据的基本特征。接着,通过对数据进行分组操作计算每位顾客的平均订单金额,以此展示初步数据分析的过程。掌握这些技能对于高效的数据分析至关重要。
41 2
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
"揭秘数据质量自动化的秘密武器:机器学习模型如何精准捕捉数据中的‘隐形陷阱’,让你的数据分析无懈可击?"
【8月更文挑战第20天】随着大数据成为核心资源,数据质量直接影响机器学习模型的准确性和效果。传统的人工审查方法效率低且易错。本文介绍如何运用机器学习自动化评估数据质量,解决缺失值、异常值等问题,提升模型训练效率和预测准确性。通过Python和scikit-learn示例展示了异常值检测的过程,最后强调在自动化评估的同时结合人工审查的重要性。
90 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
从数据小白到AI专家:Python数据分析与TensorFlow/PyTorch深度学习的蜕变之路
【9月更文挑战第10天】从数据新手成长为AI专家,需先掌握Python基础语法,并学会使用NumPy和Pandas进行数据分析。接着,通过Matplotlib和Seaborn实现数据可视化,最后利用TensorFlow或PyTorch探索深度学习。这一过程涉及从数据清洗、可视化到构建神经网络的多个步骤,每一步都需不断实践与学习。借助Python的强大功能及各类库的支持,你能逐步解锁数据的深层价值。
64 0
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 算法
GitHub星标68K!Python数据分析入门手册带你从数据获取到可视化
Python作为一门优秀的编程语言,近年来受到很多编程爱好者的青睐。一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点;二是由于互联网的飞速发展,我们正迎来大数据的时代,而Python 无论是在数据的采集与处理方面,还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用 Python 便捷地开展与数据相关的项目,以很低的学习成本快速完成项目的研究。
|
3月前
|
供应链 数据可视化 数据挖掘
【python】python省市水资源数据分析可视化(源码+数据)【独一无二】
【python】python省市水资源数据分析可视化(源码+数据)【独一无二】