如何利用数据来进行APP精细化运营？

当然，在我们收集数据后，下一个任务开始了，也就是说，我们想比较这些数据，在有一句话之前，我删除了它，我认为简单的数据是没有意义的，比如我告诉你，应用每天活跃1亿，如果不是一个行业，说每天活跃1亿，他没有感觉，包括每个人，每个人都觉得有点异常，因为中国的智能手机只有三四亿，有那么多，事实上，在这个过程中，你已经使用了比较分析，是简单的数据呈现没有意义，必须说数据，比较一些东西，所以数据的价值你可以找到。也就是说，比较分析有三个方向，即时间维度比较，例如，在不同的时间，你做了一段时间的推广，然后你发现新用户的推广，你想看到用户行为与以前不同，或者我认为最近在一个，比如我是一个女性，我最近和女性社区，有很多新用户，我只是想看到这些新用户，这些用户的行为是否发生了变化，一些指标是否新增，我监控的关键指标是否真的改进，所以这些事情实际上需要我们在时间维度上进行比较。另一个是产品维度的比较，这也很重要，是我们的产品也在增加，有时经常说新修改，所以不同的产品版本，其过程，包括用户体验优化，我们必须通过新旧版本的用户行为比较，说我们做新版本的优化，真的发挥，可以实现我们的操作目标，如果没有，一定要分析原因，是否还有其他地方卡住了。另一个关键点是对不同用户群体的比较。事实上，我们也知道在80、20定律，20%的用户可能贡献了80%的价值，所以事实上，当我们运行应用程序时，我们可能应该更加*这20%的用户，所以这20%的用户可能是你的忠实用户，它会非常*你，它会在微博上联系你，然后提交用户的反馈，即使你是一个UGC应用程序，你也会提交它的新内容与它的朋友分享，所以这些用户，事实上，它的价值，可能是每个应用程序，它的价值是最大的，他是核心用户。所以我们必须说，通过某些指标，我们可以识别这些用户。然后我们必须说，我们必须能够通过某些指标识别这些用户。例如，它涉及到一个食谱应用程序。如果用户想自己上传食谱，那么每个真正制作食谱的人都必须是一个你应该*的用户，那么我们是否应该选择这样的用户，然后分析他们在应用程序中的行为。在这种情况下，如果你对用户进行这样的划分，事实上，你很清楚我更*哪些用户，哪些功能是我的高级用户最需要的，那么我下一个应用程序的操作和优化应该从这个方向开始。所以我们也在新版本的统计中，也提供了用户群功能，让你可以清楚地看到每种用户，他们的用户行为有什么区别，为什么留下来，为什么离开，所以这是非常重要的，所以在比较中，数据操作的好处是它可以比较，可以比较一些已知的数据，这个很有用。验证或推翻假设，当我们收集数据并进行比较分析时，我们自然可以得出一个阶段性的结论，即我们的数据与我们的假设或目标是否一致。同样，如果它是一致的，这意味着我的假设是正确的。如果不一致，我们会说一定是，你的工作是有意义的，也就是说，通过我们的数据比较分析，我们做了很多事情，我们终于知道，原来里面有一些问题，所以我们解决和优化这些过程，或者我们的功能问题，所以我们必须在数据中，我们观察这些指标将得到改进。因此，通过数据，我们可以发现我们应用程序中存在的问题。事实上，我认为这是操作的核心，也就是说，我们可以通过数据识别这个问题，然后解决它，或者我们可以挖掘用户的*点，扩大它的影响力，然后让我们的应用程序更受用户喜爱，更有价值，能成为一流的APP。然后，这就是我刚才说的。如果我们发现这个问题，我们该怎么办？如果我们发现一个数据指标认为它不正常，例如，用户的注册率特别低，我们必须回到产品中寻找原因，因为最初的数据是用户使用产品时产生的，事实上，这是胡说八道，也就是说，数据最初是用户使用产品时产生的，所以我会分析数据，我必须回到产品中进行分析。如果这些与产品和用户使用过程分离的数据实际上毫无意义，数据必须*产品和用户的使用。所以这次我们会回到产品，是模拟用户的行为，找到用户的注册率，我们会看到注册过程有什么问题，是否阻碍其完成注册，是因为用户网络不好，所以注册不成功，或者觉得注册毫无意义，所以在这些方面，我们发现问题加强。另一个重要的是，如果数据莫名其妙地发生了变化，那一定是你所做的，也就是说，人们有时会想，只是不知道为什么，用户突然使用一些功能，这一定是有原因的，一定是你在操作过程中，你微调一些参数，导致结果，所以当事情发生变化时，实际上是比较分析我们也应该*，*这个东西的原因，挖掘出这个背后的原因，一定是为了提升整个APP用户，这是有价值的。这其实就是我刚才说的，就是我想分析的时候，要结合用户的行为来分析，也就是你可以用不同用户群的行为。它的漏斗在每一步，它的转化率是多少，然后在分析它的过程中，可能是每一步，比如这个，就是从第一步到第二步，转化率突然降到原来的40%。我们必须注意这一步，因为如果这最终是付费的，那么这一步可能是第一步，它浏览或购买行为，所以我们必须注意这一步，才能知道提高我的整体收入，可以导致我的收入增加。迭代改进和继续观察，所以当我们改进产品或优化过程时，我们必须继续观察数据的变化，而不是说它已经结束了。因为它可能是一次性的，正如我刚才所说，在漏斗模型中，它可能涉及五到六个步骤，所以我们必须观察每个步骤的数据变化是什么样的，然后不断调整，直到优化过程，因为也许在我修改了一个步骤之后，并不意味着整个数据有了显著的改进，它可能只占每个步骤的5%或10%，这五个步骤可能加起来是30%。然后我只优化一个，可能增长不明显，必须说优化后，观察数据变化不断调整，直到我的数据，我的假设，我的目标，然后这次知道，认为在这个阶段，假设验证已经完成。所以最后总结一下，也就是说，操作不是一个独立的环节，不同的阶段，我们的操作目标不同，然后因为我们的目标不同，所以我们的假设不同，所以从假设，到数据验证，然后提出新的假设，这应该是一个循环，随着循环的不断运行，我们都一步一步地走向完美。最后一个是，数据是最有效的验证工具，因为它可以比较，它可以传递，它可以与他人沟通，而不是一些非常纯粹的经验，它更客观，所以它是最有效的验证工具，有这个工具，你可以说，做自己的操作让别人说。