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抖音集团数据指标实践:构建指标体系,实现用户增长

   日期:2024-11-10     作者:n19v1    caijiyuan   评论:0    移动:http://yybeili.xhstdz.com/mobile/news/4069.html
核心提示:用户增长是一个老生常谈的话题,如何实现增长离不开数据驱动,比如如何构建指标体系、如何通过数据分析找到关键瓶颈等。本文将从

用户增长是一个老生常谈的话题,如何实现增长离不开数据驱动,比如如何构建指标体系、如何通过数据分析找到关键瓶颈等。本文将从数据指标体系的角度出发,从以下四个部分分享抖音群体的数据指标实践。

抖音集团数据指标实践:构建指标体系,实现用户增长

●构建指标体系:

用真实案例说明如何构建指标体系并寻找瓶颈

●设计策略成长优化:

了解如何制定有针对性的优化策略

●指标增长思路:再次回归客户案例验证效果

●抖音群体案例

文 | 文霞  火山引擎数据BP团队

首先我们来介绍一下如何构建指标体系。

/ 指标分析思路 /

首先,找到北极星指标,这是引导整个公司朝着同一方向前进的最重要的指标。

北极星指标应该体现产品对用户的核心价值,代表产品持续健康的发展。例如,问答社区的北极星指标通常是问题回答数量;音乐类APP的北极星指标通常是总收听时长;电商类APP的北极星指标通常是总GMV。

那么,找到北极星指标之后,该怎么用呢?这时候就要根据相关因素,进行逐级分解。任何业务都可以用一个简单的数学模型来描述,指标也可以逐级分解。例如:

●活跃用户数 -> 新活跃、现有活跃;

● 新增活动—>访客流量、新用户激活率;

●存量用户——>现有老用户的留存率。

这个细分可以具体描述指标和负责人,比如想知道访客流量,可以联系市场部,新用户激活率除了和市场部的流量质量有关,还和产品有关,比如注册流程是否简单,新用户引导是否清晰等,老用户留存率可以联系产品运营和用户运营。

总结来说,指标分解的最终目的是将最重要的指标分解成公式因素,从而找到增长方向和负责部门。此外,指标分解还可以揭示因素之间的关联性,例如访客流量与促销曝光度、潜在客户转化率、促销内容等相关。

因此,分解指标将使你的成长变得可追溯。

/ 北极星指示器拆解/

以火山引擎实际服务的一款APP为例,这款APP的商业模式是返利业务,通过将用户引导到各大电商平台或者外卖平台,用户完成订单后就能获得平台的佣金。

对于这个业务来说,GMV就是北极星指标,GMV越高,获得的佣金越多。同时由于这个APP的主要业务板块是外卖和电商,所以GMV可以细分为外卖GMV+电商GMV。

外卖GMV:外卖付费用户数*平均订单价值。如果进一步细分外卖GMV,付费用户数分为新增用户和老用户。新增用户消费分为新增用户UV和新增用户激活率;老用户消费分为老用户UV和留存率,以及外卖到达率、购买转化率和平均订单价值。

当然,还有其他的分解方式,关键是把北极星指标分解成相关的影响因素,让这些因素和日常工作相关,分解成具体的业务方向,一旦指标有问题,你就知道该采取什么行动去优化这个指标。

接下来我们来介绍如何构建指标体系。

/ 构建基于增长模型的指标体系 /

要建立指标体系,首先要看现有的数据。

一般来说,我们会从以下几个角度来设计一个综合的指标体系:

●基础活跃度:了解用户基础数据分布、新老用户分布、活跃状态等。

●用户体验:用户整体流程完成率、关键环节转化率等。

●用户运营:APP内日常运营活动,如优惠券的使用情况,使用后单均价是否提升,使用后复购率是否提升等。

● 产品收入:产品销售结果、首次购买、重复购买、订单目标是否达成等。

从以上几个层次,我们可以构建出一个完整的指标体系。

搭建好指标体系后,我们需要设计跟踪解决方案,并通过SDK上报和收集相关数据。

/ 根据指标体系设计数据收集方案 /

以火山引擎增长分析()为例,该产品底层模型中有一张事件表和一张用户表:

●事件表:存储用户事件,包括用户发起的浏览、购买等行为。我们将某个或某类用户行为抽象成事件,当某个动作发生时,用来描述事件信息,称为事件属性。

●用户表:存储描述用户的信息,例如注册时间,VIP级别等。

这两个表可以得到完整的用户指标,描述一个用户在什么时间、什么地点、以什么形式做了什么。一个埋点方案的例子见上图右侧。

/ 多维数据分析 /

当数据方案设计完成、埋点开发完成、数据验证上线后,我们可以在产品中配置相应的指标大盘,可以一目了然的观察数据波动和异常情况。

这里可能会出现一些问题:如果每天的数据都差不多怎么办?当出现异常时,如何进行进一步的分析?

这就需要我们重新回到最初构建的指标分解模型。

以上图为例,通过指标的细分,我们可以很明显的看到指标优化的空间,那就是外卖页面到达率相当于总流量的10%以下,这意味着很多流量被浪费了。另外,新用户激活率为20%,也有很大的增长空间。

找到瓶颈之后,下一步就是看如何改善指标。

接下来我们将介绍数据指标实践的核心部分——指标设计、策略、增长优化。

/升降模型/

《衡量转化率》这本书里有一个非常经典的模型——Lift ,这是目前公认最科学的A/B测试解决方案,也是应用最为广泛的模型。

Lift模型提出了策略迭代的六项原则:

●价值主张:你为用户提供什么价值?

● 相关性和清晰度:页面上呈现给用户的信息是否和价值主张相关,是否符合用户的需求,文案描述是否清晰?

● 注意力和焦虑:页面上是否有太多杂乱的元素分散了用户的注意力?是否有需要用户采取的操作(如填写身份证号码)导致用户感到焦虑并导致他们跳出或丢失内容?

●紧迫感:创造一种不容错过的机会感。

/ 目的是激励用户 /

无论是让用户注册、点击、浏览、收藏、分享还是付费,最终的目的都是让用户采取行动,用户的动机等于页面感知收益减去感知成本。

如上文所说,对于外卖返利业务来说,落地页的核心目的是让新用户注册并领取99元无门槛优惠券。

●用户感知福利:99元无门槛优惠券

●用户支付费用:输入自己的手机号和验证码,注册成为用户。

●E*F次方:指展示的信息是否符合用户进入页面时的期望。比如用户通过上一个页面进入时,希望看到无门槛的优惠券,但进入之后却出现很多复杂的规则,不符合期望,可能起到反作用。

呈现给用户的信息越符合他们的期望、信息越有针对性,他们的动机就会越强。

以下是五项具体原则。

/ 1. 相关性 /

相关性是指确保页面内容与用户期望相关,以及产品的价值主张是否与用户的需求紧密相关。

例如以某款理财产品的定期投资为例,初始版本的文案与用户几乎没有任何关联性,迭代后的文案将收益与成本描述得非常清楚,用户能够清晰地感知到付出的成本和带来的收益。

/ 2. 清晰度/

清晰度通常被认为是比较容易优化的方向,一个文案、一张图片、一个图标、一个按钮颜色的改变,都可能带来意想不到的效果。另外需要注意的是,文案要尽量模糊,表达真诚清晰,降低用户的认知成本。

/ 3. 注意 /

注意力一般需要考虑单页元素数量和设计排布之间的权衡,如果屏幕上的元素比较简单,信息就非常集中,相反,如果一个页面展示各种图片,或者有很多突出的亮点和按钮,用户就无法分辨重点,无法采取行动。

/ 4. 焦虑 /

焦虑是用户转化路径上的一把双刃剑。

一方面,特定情境下的焦虑可以促进转化,比如外貌焦虑、财富焦虑等。但另一方面,推销焦虑容易引发厌恶,形成负面效应,比如当产品给用户一种不靠谱的感觉,或者产品本身功能缺失,又或者需要用户填写敏感信息,用户可能会选择放弃。

/ 5. 紧迫性/

紧迫感包括外在驱动和内在驱动两部分,外在驱动指营造与用户相关的紧迫氛围,比如限量、限购等;内在驱动指用户自身的紧迫需求,又称刚需。

总结:我们要遵循行动公式的基本原则,贯彻相关性、清晰性、关注度、焦虑度、紧迫性五大准则,并不断进行实验迭代和优化。

本节主要介绍指标增长的思想。

/如何解决外卖页面到达率7%的瓶颈?/

如何突破外卖页面到达率仅有7%的瓶颈?我们主要借助了 A/B 的能力()。

我们在 A/B 测试中进行了 2 个实验():

●第一次实验——提供更加醒目的外卖页面入口标签。

入口标签原版是饿了么、美团外卖图标,只有图标没有文字。优化后的版本,第一个是红包+文案“外卖返现”的形式,第二个是加入汉堡和可乐图片,配合订外卖的文案。这样一来,增加了外卖标签的点击率,从而提升了外卖页面的到达率。

●第二次实验-优化后续页面的显示格式

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