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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 14.4.2 过程描述
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数据分析师首先应仔细思考存在上述问题的原因,只要给予一定思路上的引导和方法上的帮助,运营团队是完全有能力自己通过分析和总结来解决这个问题的。通过与运营团队业务主管的沟通,使对方完全支持数据分析师的想法,并希望能尽早在运营团队中实施。
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接下来,数据分析师根据具体的业务场景,为运营团队设计了一份每日在线运营方案监控表格,如图14-1所示。这个表格聚焦了运营团队面临的主要矛盾,即不清楚每个产品对应的最合适的运营方式,包括通道、位置、手段及噱头等。如果运营团队能每天认真填写好该表格,并且仔细分析,是可以有效解决当前面临的困惑的。
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图14-1 在线运营方案监控表
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由于图14-1的列数较多,限于版面本书不能原样清晰展示,因此稍做了处理,在表14-1中为读者整理了各列的清晰字段。
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有了运营方案监控表格,现在核心的工作就是让相关运营人员自觉按照表格中的项进行工作的录入、整理了。
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不过,由于该监控表需要填写的字段较多,会给运营人员带来新的工作量,而且这项工作又是每天必做的,这势必会引起部分运营人员的抵触情绪。所以,针对这个潜在的抵触风险,数据分析师及时取得了运营团队业务主管的支持和配合,从日常管理和考核等方面确保了表格内容每天的正确填写。
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与其说在线运营方案监控表制度是一份数据记录表格,不如说是面向运营团队的一个工作方法和分析工具。其初衷是希望通过这个表格和制度,让每位运营的同事针对自己每周的运营工作效果有个比较全面且具体的定量分析,促进其自我检讨、思考和提升,并最终有效解决之前的困惑,即运营人员对每种产品最适合的运营方式不太清楚。
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除了让运营人员每天坚持录入运营相关字段外,本案例的另外一个核心内容就是针对该监控表格设置每周周会讨论的制度。根据表格中的实际内容和数据,每周运营周会上相关运营人员要自己主动分析或者在数据分析师的引导下进行分析,并进行总结和提炼。设立讨论周会,并且在周会上分析和讨论,这些都是需要得到运营团队业务主管支持和配合的。
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具体来说,每周进行运营效果分析周会时,所有运营同事都要针对自己在上周运营活动中的详细跟踪数据进行分析,比如好的效果和不好的效果有哪些,为什么好,为什么不好。同时,让团队中运营效果最好的那个人来分享他的体会,促使大家一起反思、提高。这时可以进一步思考不同位置的运营效果标杆值应该是多少,不同位置的运营价值有多大的数据差别,不同运营内容的效果标杆应该是多少,不同层次的受众划分有什么明显的数据上的效果差异,不同文案格式的效果有怎样的数据差异,文案的更换周期应该为多长等。所有诸如此类与运营效果直接相关的问题,都是可以通过在线运营方案监控表制度在周会上由运营团队自己来分析并基本解决的。
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这个周会制度要想得到有效执行,关键在于运营团队的业务主管(Team Leader)的支持,他要切实督促并推动团队成员认真执行。所以,在贯彻制度之前,数据分析师必须跟业务主管达成共识,取得他的理解和支持,保证从第一次周会开始,运营团队成员都是在认真参与的。可以想象,如果业务主管不配合、不支持,那这个分享周会只能是聋子的耳朵,如果这样,这个周会不开也罢!
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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 14.4.3 本项目的效果跟踪
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在第一次运营专题周会上,在观察累计起来的数据时,通过简单运用Excel表格的功能,运营团队有了以下几点非常重要的发现,这些发现引起了他们比较浓厚的兴趣和热情:
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❑在运营的公司平台上,有一个资源位置SJCM,平时非常不引人注意,但是数据显示,该位置运营推广的平均点击率高达7%,而且每周可以引来将近100 000的PV,通过本次数据检测,运营团队自己会惊叹:“天哪,这么好的资源,为什么我们以前没有注意呢?”
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❑YJ同学在对比自己负责的不同运营方案效果时,总结出利用Banner Maker制作Banner效果好,可直接导致点击率同比显著上升。
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在第二次的运营专题周会上,进一步观察累计起来的数据,以及简单使用Excel表格功能,运营团队又有了以下几个非常重要的发现,这进一步激发了他们的兴趣和热情:
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❑监控表格里衍生出了一个新变量——同类的周平均值的差值。这样一来,运营团队可只关注该变量里最大和最小的那些突变数据,这能有效节约时间,提高分析的效率。
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❑在IM工具的Tab页面中,单击“Y图案”后每天有10 000个PV,但是实际的点击率非常低,低到可以忽略不计的地步。如何分析这种非常低的点击率呢?是否需要优化其中的文案?运营团队自己提出的这个业务问题和业务猜想,激发了他们顺藤摸瓜、一探究竟的兴趣。
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❑同样是这个Tab页面,MP产品的运营点击率明显高于PM、XP产品的点击率,运营团队分析总结后得出免费体验的文案是主要原因。
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❑YJ同学自己总结,体验型运营相比其他的噱头,可以明显提升点击率,甚至提升率高达22%。
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