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      從0到1搭建社群運營數據體系!

      放大字體??縮小字體 時間:2021-09-01 16:24    熱度:122
      一、什么是社群運營從大環境來說,社群運營是互聯網流量紅利逐漸消失后的產物,各家公。。。

      一、什么是社群運營

      從大環境來說,社群運營是互聯網“流量紅利”逐漸消失后的產物,各家公司都從2015年的野蠻生長的“圈地運動”,逐漸轉向“精耕細作”的垂直流量挖掘。百度百科給的定義是:社群運營是指將群體成員需以一定紐帶聯系起來,使成員之間有共同目標和持續的相互交往,群體成員有共同的群體意識和規范。

      通俗的理解可以看下圖:

      從0到1搭建社群運營數據體系

      可以將社群運營理解為運營人員與用戶通過社群(企業微信、微信群等)建立聯系,運營人員通過向用戶輸入產品理念、產品功能介紹、產品優惠活動等,對用戶形成正向反饋,從而引導用戶轉化成為產品忠實用戶,進而付費轉化。

       

      二、為什么要做社群運營?

      目前社群運營模式在一些大廠的整個生態鏈路里已經趨于完善,而對中小廠來說算是一個較新的元素,如果決策者能抓住這一波新型的運營模式,則能完善自己的生態鏈路,為公司帶來巨大的收益。

       

      三、為什么要搭建社群運營數據體系?

      從0到1搭建社群運營數據體系

      在整個社群運營生態下,如果沒有一個比較完善或方便快捷查詢的數據體系可供社群運營使用,進而導致社群運營人員無法快速有效乃至準確判斷整個社群運營的用戶在各環節轉化效果,因此也就無法高效的優化改進運營策略,如果長此以往,就會失去在這一領域的進攻先機。

      同時,社群運營團隊及團隊個人所從事的許多工作也無法準確的衡量和效果評估,這也極大的限制社群運營發展的想象空間。

      最后,沒有現狀數據,我們無法設定一個合理的北極星指標,從而無法有效指導我們的運營計劃。

      所以搭建社群運營數據體系可以解決四個問題:

      1. 制定北極星指標;
      2. 量化運營成果;
      3. 提升運營效率;
      4. 評價成員績效。

       

      四、如何搭建社群運營數據體系?

      本文的假設場景為:為一款提供多個理財工具的toc軟件搭建社群運營數據體系,具體的業務邏輯為:在這個軟件中購買過任意一款付費產品的用戶,會在端內(產品中)被引導至小程序,在小程序的對話框用戶通過頁面二維碼進而被引導添加運營人員的微信,這時運營人員和用戶就建立了聯系,通過運營讓用戶對品牌產生認知并保持粘性,進而再次實現轉化,如付費。

      我們分為四步來搭建社群運營數據體系。

       

      1. 梳理業務邏輯

      因為我們的產品定位是為用戶提供理財工具及產品,那么我們產品的目標用戶就是投資理財方面有需求的群體,對于社群這個分業務來說,我們的目標用戶是有意向進行付費但未付費或已經進行過付費我們希望能夠進行二次或多次付費的用戶,基于以上拆分,我們的業務邏輯如下:

      從0到1搭建社群運營數據體系

       

      2. 搭建指標體系

      基于業務邏輯漏斗,從結果指標和過程指標入手,結合數據維度,我們可以搭建出如下的社群運營指標體系:

      從0到1搭建社群運營數據體系

       

      3. 數據接入

      這里我為什么會把這塊單獨拿出來說呢?是因為從小程序端進入微信之后的數據都存儲在微信平臺上,我們需要通過微信提供的接口將數據傳回到我們自己的數據庫。

      這其中微信端的用戶標識會有openid和unionid,可能會出現一對多或多對一的情況,這里需要提前和運營人員定好口徑,防止數據上線之后兩邊數據預期不一致的情況。

       

      4. 搭建分析框架

      從0到1搭建社群運營數據體系

      經過前面的步驟,我們手上目前已經有了數據,并且按照業務邏輯搭建了指標體系,接下來我們還需要按照業務邏輯搭建分析框架。

      比如在業務邏輯的前兩段我們會運營渠道分析法,把握渠道質量,而在所有的漏斗轉化過程中,我們都需要用到流失分析,

      通過流失分析我們會定位到流失的是哪類人群?在什么環節流失?接下來再制定相應的策略就比較簡單了。

      這里我們介紹幾種常見的分析方法,應用場景不局限在社群分析中。

      (1)競品分析

      競品分析一般是看用戶手機安裝的各類app,這些app通常我們可以分成兩類:競品和非競品。對于這類數據,我們一般會做一個用戶安裝與否與留存的相關關系圖,即 使用我們產品的用戶中:

      • 安裝了A產品的留存低于沒有安裝A產品的留存,可以認為A是我們的競品,搶走了我們的用戶;
      • 安裝了A產品的留存高于沒有安裝A產品的留存,可以認為A不能滿足用戶的需求,我們的產品競爭力更強;

      安裝了A產品的留存約等于沒有安裝A產品的留存,可以認為A產品和我們的產品用戶群體重合度較大,可以考慮合作換量。

      從0到1搭建社群運營數據體系

      (2)關鍵行為分析

      關鍵行為分析一般看的是用戶做沒做某個行為與目標數據(如留存)之間的關系。這樣可以看出哪些行為是用戶熟悉產品的“high點”。

      一般我們需要定義關鍵行為。用戶在我們的產品上會有成百上千種行為,業務人員可以根據自己的業務理解站在用戶的角度上,定義用戶的關鍵行為,數據分析師可以對用戶的行為進行歸類,找出那些量大,且做與不做對目標數據(如留存)影響相差較大的行為。如下圖:

      從0到1搭建社群運營數據體系

      上圖中是我們和業務一起找出的六種關鍵行為,其中:

      • 橫軸是做了該行為的用戶次日留存率,氣泡越靠近右邊,次日留存率越高;
      • 縱軸是做了該行為的用戶次日留存/未做該行為的用戶次日留存,氣泡越往上說明該行為對留存的影響越大;
      • 氣泡寬度代表用戶量大小,越大代表用戶量越大。
      1. 行為A和行為C對留存的貢獻較大,假設對于行為A,用戶打開app需要至少五步才能到達行為A,那我們就可以從產品的角度縮短進入A的路徑,讓用戶更快的具有行為A;
      2. 行為E對于提升留存效果來說相對較差;

      運營人員應該引導新用戶盡快的具有行為A和行為C。

      (3)流失分析

      流失用戶我們一般定義為當天離開APP之后,在接下來的一段時間(一個月、三個月等)均未打開我們的app的用戶。

      流失分析我們一般分析的是流失用戶與非流失用戶在離開app前的行為差距。兩種用戶的行為都要看的原因在于,假設你發現70%的流失用戶在流失前做了行為A,這個時候你并不能下:

      行為A導致大量用戶流失的原因這個結論。因為可能非流失用戶在當天離開app前也大量做了行為A,但這并不妨礙這批用戶第二天再次來到我們的app。

      這個過程數據分析師需要將用戶最后幾步的行為進行歸類,然后從中得出結論。

      過程較為耗時。這個過程不僅需要你有強大的歸納能力,還需要你有過硬的sql能力。因為這個過程中你可能會不停的使用正則表達式去將零散的行為不斷的歸為若干個大類。

      而在你得到了一些用戶流失前的關鍵行為后,我們就需要在這些行為發生時人工介入,利用實時推送工具等對于發生指定的行為后用相應的策略進行承接。

      從0到1搭建社群運營數據體系

      (4)搜索分析

      搜索分析即用戶在搜索框中的關鍵詞分析?為什么我要將搜索分析單獨歸為一種分析方法呢?因為對于新用戶來說,在不熟悉產品的基礎上,即使你有好的功能,但由于入口太深或新用戶無法理解該功能代表的含義,都會導致用戶錯過使用。而這時搜索成為了用戶的宣泄地。

      未直接流失的用戶會將自己的產品使用訴求用一些關鍵詞輸入在搜索框中。對于一般的產品來說,搜索的流量都是較為豐富的,里面可挖掘的信息較為豐富。

      新用戶搜索分析和流失分析類似,都需要歸納。

      首先我們需要將用戶搜索的關鍵詞提取出來進行歸類,看看哪些是我們有該功能但是因為用戶感知弱導致錯過,用戶直接流失,這部分功能需要引導用戶去使用。另外還有哪些用戶的訴求我們沒有相應的功能去承接,這兩種情況我們都需要去拍產品經理桌子,讓他趕緊上線。

      從0到1搭建社群運營數據體系

       

      5. 提供決策支持

      從0到1搭建社群運營數據體系

      最后,有了分析框架,我們能給業務什么支持呢?對于社群運營來說,一般我們提供三種決策支持:運營策略制定、貢獻度評價及尋找增長點。

      其中,運營策略制定需要算法提供人群庫以及物料庫,這樣的話我們通過AB測試制定并沉淀運營策略。

      尋找增長點需要我們在第四步所搭的分析框架中運用各種分析方法,尋找業務的突破口,比如818我們做了一次成功的社群活動,拉新人數猛增,我們通過數據分析并復盤總結做的好的原因,將其作為社群裂變的方向。

      貢獻度評價指的是社群運營人員的績效考核。我們可以通過運營活動的效果評估、運營社群質量打分(群活躍度、社群成員生命周期等)、運營手段評分(拉新人數等)、成交金額等多維度計算權重,最終計算出綜合得分進行評級。

       

      五、社群運營數據體系搭建總結

      1. 梳理業務邏輯
      2. 搭建指標體系
      3. 數據接入
      4. 搭建分析框架
      5. 提供決策支持

      同時這套流程也可以復用到其他業務場景的數據體系搭建。

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          關于從0到1搭建社群運營數據體系!的要點介紹,希望對大家了解從0到1搭建社群運營數據體系!有所幫助,如有侵權,聯系我們37442552@qq.com。
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