抖音数据分析与流程是怎么样的?

导语

抖音数据分析与流程,一提起数据分析这个词,很多人都觉得做不好。说自己连Excel都用不好,更别提数据分析了,其实要理解数据分析这个词,先建立一套方法,一套优良的数据分析方法可以让你有条不紊的解决各类问题,摆脱杂乱无章的假设和猜想。面对工作和生活中的一系列问题,你需要一套体系化的数据分析方法论帮助你去伪存真,无限缩短你与正确答案的距离。

一、为什么需要搭建指标体系?

对于数据分析来说,搭建指标体系可以很好的梳理业务关系,提高问题分析效率。指标体系的主要目的有:

1.确立关键指标(北极星指标),统一各团队的努力方向;

2.搭建产品数据监控指标看板,方便综合分析各项指标,及时发现业务问题;

3.成熟的指标体系可以高效地为各部门各团队提供数据支持。

二、OSM模型:明确业务目标。

首先,聊一聊,什么是OSM模型?

O(业务目标、Object):用户侧,我们的产品或者功能存在的意义是什么?能够满足什么需求?公司侧,公司的核心目标是什么?是DAU还是GMV?从商业角度,很多公司会选取GMV

S(业务策略、Strategy):为了达成业务目标,我们应该采取什么样的业务策略?

M(业务度量、Measure):衡量策略是否有效?目标是否达成?

以抖音直播为例,这里以海盗模型(AARRR)及OSM耦合,搭建起业务目标图。抖音直播的关键业务指标可以简化为找到看直播的用户(进入直播间人数)→转化为经常看直播的用户(活跃用户数)→转化为sr(礼物金额、电商GMV)。

这里可以发现,在业务转化的每一个流程中,列出了很多指标,可以做一个简单的分类,分为结果性性指标和过程性指标,收益(Revenue)环节中,GMV就是结果性指标,同时,GMV结果性指标,也可以分解为过程性指标,GMV可以分为推广时长*直播间转化率*电商CTR*购买转化率*客单价。

三、抖音的数据指标分析体系搭建。

抖音作为头部短视频APP之一,产品核心在于:

对于内容互动者,满足了日常打发零碎时间,寻求新鲜潮流事物的需求;对于内容生成者,满足了较强的表现和模仿欲,记录美好生活的需求,给明星/KOL提供了一个塑造个人品牌、积累粉丝的平台;对于公司,则依靠流量变现,包括信息流广告、贴片广告、用户付费(购买、打赏)。基于抖音产品核心,我选取了以下几个指标作为关键指标:新增用户数、DAU、日均时长、留存率、sr(较为敏感,需要额外考虑)。

新增用户数:因为老用户必然会随时间不同程度地流失,想要产品流量维持在一定水平甚至有上升,那么新用户流入是必然需要的;

DAU:我认为是首要指标,是最能体现当下抖音产品商业价值-流量的指标;

日均时长:时长较长意味着用户更加依赖产品,粘性也会越来越强,是一个很好的过程监控指标。下降的话,就要思考是内容数量不足导致?内容质量吸引不了用户?产品交互体验较差?抑或是KOL平台转移;

留存率:用户存留的时间越长,产生的价值也就越大。提高用户的存留时间,也是提高公司sr,为公司创造更多价值的重要一环;

sr:对于抖音这样一个相对成熟,有稳定盈利sr的产品,sr可以衡量产品后链路的健康程度,若某一sr来源下降了,则需要找出问题所在,从产品或者策略上做出调整(注:因此项数据较为敏感,需要考虑是否展示)。

四、搭建用户流转地图。

什么是UJM(User Journey Map)用户流转地图呢?

本质上来说就是梳理用户在产品中的完整使用流程,拆解用户所处的每一个阶段、了解用户阶段的行为、明确每个阶段的用户产品目标、发现产品与用户的接触点、最后从接触点中找到产品的痛点和机会点。

同样的,以抖音直播为例,构建一个简单的用户流转地图,解答流量从哪里来、用户在直播间的动作和用户后续的高价值行为这三个问题,并标注出用户在各个流程环节的转化率。

 

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