接著上一篇文章，繼續來跟大家分享一下賈恩博關于如何利用數據來進行APP精細化運營的下篇。

對比分析

當然我們收集上來數據以后，接下的任務才開始，就是說我們要去把這些數據進行對比，之前前邊有一句話，我把它刪掉了，我覺得就是單純的數據是沒有意義的，比 如說我給你說，某個APP日活躍一個億，如果對不是一個業界內，說日活躍一個億，他是沒有任何感覺的，包括大家，大家都覺得有點不正常，因為中國的智能手 機一共才三四億，有那么多，其實在這個過程中，你就已經運用了對比分析的這件事，就是單純的數據呈現出來沒有任何意義，一定是說把這個數據拿出來，跟一些 東西去做對比，那么這個數據的價值你才能夠發現。

就是對比分析它還有三個方向的對比，就是說時間維度對比，比如說不同的時間，你在一段時間里，你做了一個推廣，然后你發現這個推廣來的新用戶， 你要看這個用戶行為跟以前的認為一樣不一樣，或者說我覺得最近在一個，比如說我是一個女性類的，我最近在跟女性社區在一起，來了很多新用戶，我就想看這些 新用戶，到底這個用戶行為上是否有改變，某些指標是不是新增了，是不是我做的那些監測的關鍵指標是不是真的有提升，那么這些東西其實就需要我們在時間維度 上去做對比。

另外一個就是在產品維度的對比，這個也很重要，就是我們產品也在不斷的增大，有的時候經常會說全新改版如何如何，那么不同的產品版本，它里邊的流程，包括用戶體驗的優化不一樣的，我們一定要通過新舊版本的用戶行為去對比來看看，說我們做的這個新版的優化，是不是真的起到了，能夠實現我們那個運營目標的作用， 如果說沒有的話，那一定要再去分析原因，是不是還有其他地方在卡著。

還有很關鍵的一點，就是不同用戶群的對比，其實我們也知道，在80、20定律，可能20%的用戶貢獻了80%的價值，那么其實我們在APP運營的時候，可能我們更應該關注的東西就是說這20%的用戶，那么這20%的用戶可能它就是你的忠實用戶，它會非常關注你，它會在微博上 跟大家去聯系，然后去提交它用戶的反饋，甚至說如果大家是一個UGC運用的話，會在里邊會提交它新的內容，去給它的好友去分享，那么這些用戶，實際上它的 價值，可能說是對于每一個APP來講，它的價值是最大，他就是核心的用戶。那么我們一定是說要通過一定的指標，能夠把這些用戶鑒別出來。

比如說就涉及一個菜譜類的應用，如果說用戶要自己去上傳菜譜，那么每一個真正制作過一個菜譜的人，那么這個人一定是一個，就是你應該關注的用戶，那么我們是 不是應該把這樣的用戶摘出來，然后來去分析他們在APP中的行為。這樣的話，如果你把用戶做這樣的切分，實際上你就很清楚的知道，哪些用戶是我更關注的， 哪些功能是我資深用戶最需要的，那么我下一步APP的運營和優化，就應該往這個方向去著手。

所以我們也在我們統計的新版本中間，也提供了這個用戶分群的功能，讓大家可以很清楚的能夠看到，每一類的用戶，究竟他們用戶行為有什么樣的差別，那些留下來 的為什么留下來，那些離開的為什么離開，那么這個是非常重要的，所以說在對比，數據運營的好處就是說它可以做對比，可以跟很多的已知的一些數據去做對比， 這個是非常有用的。

驗證或推翻假設

那么當我們收集到數據，對比分析以后，我們就自然就能夠得出一個階段性的結論，就是說我們這個數據，跟我們的這個假設，或者目標相符不相符，一樣，如果它相 符，就說明我這個假設正確的，如果說不相符，我們就說那肯定是，你的工作有了意義，就是說通過我們數據對比分析，我們做那么多事情，我們終于知道，原來里 邊是有一些問題的，那么我們把這些流程，或者說是我們功能上的問題解決掉，優化掉，那么肯定我們在數據，我們再去觀察這些指標就會有提升。

所以說真正的通過數據，我們可以發現我們APP中存在的問題，那么這個東西實際上就是我認為就是運營的核心，就是我們能夠通過數據，把這個問題甄別出來，然 后把它解決，或者說我們能夠把用戶的關注的點挖掘出來，并且把它擴大，把它的影響力擴大，然后讓我們的APP，更加的被用戶所喜愛，更加的有價值，能夠成 為一個一流的APP。

然后就是說，這是剛才我說的，如果我們發現這個問題的時候怎么辦，如果我們發現一個數據指標覺得它不太正常，比如說這個用戶的注冊率特別低，那么一定是回到 產品中去尋找原因的，因為本來數據就是用戶使用產品時產生的，其實這個話說的是廢話，就是數據本來就是用戶使用產品中產生的，那么我去分析這個數據，我一 定是要回到產品中再去分析，如果脫離的產品和用戶使用流程的這些數據，其實是沒有意義的，數據一定是要關注產品和用戶使用的這件事。那么這個時候就要大家 回到產品，就是去模擬用戶的行為，去尋找說用戶在它的注冊率，我們就要看看注冊的流程到底有什么樣的問題，是不是某些東西阻礙了它完成注冊，是不是因為用 戶聯網方式不好，所以它注冊不成功，或者說它覺得注冊沒有意義，所以說在這些方面，我們發現問題以后去加強它。

還有一點比較重要，就是說如果數據莫名其妙有變化，那一定是你做了什么東西，就是大家有時候會想著說，就是不知道為什么，用戶比如說用某些功能次數就突然間 就變多了，這肯定是有原因的，一定是你在運營的過程中，你微調了某些參數，導致了這個結果，所以當這個東西有變化了，實際是對比分析大家還要重點關注，去 關注說這個東西到底它的原因是什么，而挖掘出這個背后的原因，就它一定就是對整個APP用戶提升，是有價值的。

這個其實就是我剛才說的，就是我要分析的時候，要結合用戶行為來分析，就是你可以去用不同用戶群的使用行為，它的漏斗在每一個步驟，到底它轉化率怎么樣，然 后來分析它過程中，可能每一步，比如說這個，就是從第一步到第二步，突然間轉化率降為原來的40%，那就肯定是，你要是想去把這個轉化率提高的話，肯定要 去關注這個步驟，因為如果這個最后是付費的話，那么可能這個步驟是第一個，它瀏覽或者是購買的行為，那么一定是關注這個步驟，才能夠知道說提高我整個收 入，能造成我收入的提升。

迭代改進、繼續觀察

那么當我們去改進了這個產品，或者優化了流程以后，我們一定要是，不是說這個事就完了，一定是繼續觀察這個數據的變化。

因為可能一次性，像我剛才說的，一個漏斗模型里，可能它涉及到五六步，那么我們一定要去觀察每一步數據變化是一個什么樣的情況，然后不斷的去調整，直到把這 個流程優化到最優，因為可能我修正了一個步驟以后，并不是說整個數據就有一個明顯的提升，它可能每個步驟可能只占5%，或者10%的比重，那五個步驟可能 加起來就是30%。

那我光優化一個，可能增長并不明顯，必須得說在優化以后，觀察數據變化不斷的調整，直到我這個數據，與我的假設，與我的目標相符，那么這個時候才知道，覺得在這個階段，這個假設驗證算是完成了。

所以最后總結一下，就是說還是那句話，就是做運營它不是一個獨立環節，而且不同的階段，我們運營的目標不同，然后因為我們目標不同，所以我們提出的假設不一 樣，那么從提出假設，到用數據去驗證，然后到提出新的假設，這應該是一個循環，隨著這個循環不停的在運轉，我們大家再一步一步的走向完美。

而且最后一個就是說，數據是最有效的驗證工具，因為它可以去對比，它可以去傳遞，它可以去跟別人去交流，而不是一些很純經驗的東西，它更多的是客觀的這么一個存在，所以它是最有效的驗證工具，有了這個工具以后，你可以說，做自己的運營讓別人說去吧。

本文轉自互聯網分析沙龍，發布者：admin 來自：app營

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