精细化运营需要哪些数据？

数据分析是增长黑客日常工作中的基本组成部分。产品功能逻辑越复杂，用户量越大，涉及的利益方越多，数据分析的成本和要求就越高。据统计，今天的互联网中，每60秒会产生10万条Twitter微博、50万次Facebook互动、400万次信息搜索。在纷繁复杂的世界里，学会通过量化的方法观测世界，才能更好地理解和玩转一切。  

——《增长黑客：创业公司的用户与收入增长秘籍》

 

 

不论是产品优化还是运营策略，都少不了提及数据分析这个重要的角色，我们通常说的pv、uv、留存率等便是其中的基础指标。最近正好在做一个内部创业的app项目，而我的一部分工作职责是搭建数据框架。借着这个机会，跟大家一起分享一下这段时间的所得吧~

 

需求背景

1. 我们正在做一个知识付费类APP，对，就是那个前段时间吵着要上市的”得到“的竞品。这确定了我的数据框架是针对内容型社区产品的。

2. 整个项目的工期很短，也就意味着能分配给我的开发资源少得可怜。

3. 这些数据不仅要能给产品提供增长参考，也要能为运营方案制定提供支持。

 

需求

为这款知识付费产品搭建适用于产品和运营的基础数据指标框架

 

竞品分析

以国内知名的数据分析产品作为竞品

 

GrowingIO 

地址：https://www.growingio.com

Slogan：为产品和运营打造的数据分析产品

典型合作企业：今日头条、中国移动、58同城等

 

内容型社区demo的功能结构：

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demo看起来是这样的

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神策数据

地址：https://www.sensorsdata.cn/m

Slogan：用户行为分析和智能应用解决方案服务商

典型合作企业：中国银联、招商银行、作业帮等

 

电商类（因为找不到内容型，就选了这个）demo的功能结构：

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demo看起来是这样

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友盟

地址：https://www.umeng.com

Slogan：10年服务180万款应用，友盟+推出U-App Pro版。为开发者提供更灵活、更智能、更专业的数据采集、分析、管理功能，AI赋能业务增长。

典型合作企业：新东方、keep、沪江网校等

 

内容型社区demo的功能结构：

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demo看起来是这样

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下面是我做的具体的功能分析的一小部分

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因为图片太大了，所以就以腾讯文档的形式分享啦：

https://docs.qq.com/sheet/DWHNzUnJlR3pNZEFS?c=I30A0A0

 

然后经过一系列的分析和思考，再根据我们本身的需求特点，我得出的数据结构是这样的

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说明

这里的数据结构一共含8个模块

 

1.核心数据

• 各个主要页面，例如首页、正文页、列表页的pv

• 各个主要页面，例如首页、正文页、列表页的uv

• 分渠道，例如来源于安卓、ios的不同系统的新注册用户数

• 分渠道APP新增下载量

• 用户留存分析

   

2.渠道监测

• 各个渠道投放带来的内容付费金额

• 渠道投放带来的pv

• 渠道投放带来的uv

• 渠道投放的留存分析

• 推广活动注册转化评估（以投放总量、点击数、点击注册数、注册成功数四个指标形成漏斗）

……

 

这些指标我在这就不一一赘述啦，值得注意的是，在看待这些指标时一定是有时间维度、来源分类等区分的，例如pv就包括分时、日、周、月这几个维度，同时包含同比、环比的简单处理。此外还要区分不同页面的数据，例如前文说的首页、正文页、列表页、社交首页等等。