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Google Analytics數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用到APP應(yīng)用
在傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)中,如何收集與分析數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)化營銷以及數(shù)據(jù)化運營,都已經(jīng)有較成熟的解決方案,市場上有很多第三方提供這樣的服務(wù),有商業(yè)的,也有免費的。很多公司內(nèi)部開發(fā)的BI與日志分析系統(tǒng)功能也很強大。而對于移動互聯(lián)網(wǎng)來說,大家都還處于摸索的階段。我們“今夜酒店特價”也不例外,這里希望能跟大家交流一下這幾個月來我們利用Google Analytics來進行數(shù)據(jù)化運營與產(chǎn)品設(shè)計的一些感受與心得體會。
如何獲得數(shù)據(jù)
第一個問題,就是如何獲得移動APP的數(shù)據(jù)。這就涉及使用什么工具來獲得想要的數(shù)據(jù)。相信很多跟我們一樣處于初創(chuàng)階段的公司或個人,都沒有過多的精力來自行開發(fā)數(shù)據(jù)的收集與分析系統(tǒng)。這時候,我們就把目光投向了第三方免費的工具。相信大家都知道大名鼎鼎的Flurry,以及國產(chǎn)的友盟。還有一個就是免費的Google Analytics,在收集和分析移動APP數(shù)據(jù)方面,它非常強大。
經(jīng)過綜合分析與對比,我們最終還是決定使用Google Analytics來作為我們的數(shù)據(jù)分析工具。
選擇好數(shù)據(jù)分析工具之后,第二步是如何正確地實施與部署Google Analytics。在這個過程當(dāng)中,我們的體會就是,要用好Google Analytics來收集與分析移動APP的數(shù)據(jù),最重要的是利用好它的五個自定義變量以及事件追蹤。比如可以把APP的版本號作為自定義變量傳回,這樣你就可以很好地來細分不同的版本在轉(zhuǎn)化漏斗上是否有明顯的改進。而對于事件追蹤(event),我們把每個按鈕的點擊都作為一個事件發(fā)送回來。我們的產(chǎn)品經(jīng)理可以明確地知道每個按鈕每天有多少用戶在點擊,對于我們的產(chǎn)品改進也有非常大的幫助。
對于管理者而言,可以在Google Analytics里自定義一個常用數(shù)據(jù)的報表儀表板(Dashboard),從而一目了然地知道很多最重要的數(shù)據(jù)。如以“今夜酒店特價”這個應(yīng)用為例,見圖1。
數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品與運營
獲得以上關(guān)鍵數(shù)據(jù)后,第一步,分析與研究最重要的漏斗,即轉(zhuǎn)化漏斗,即圖1中左側(cè)前四個數(shù)據(jù)。用戶從打開APP到最后完成購買的流程可大致分為四步:打開APP→查看酒店詳細信息→填寫訂單→完成訂單。
在圖中,有50%的用戶打開APP之后查看了酒店的詳細信息,然后只有10%的人開始填寫訂單。從中我們可以得到的分析結(jié)論有四個方面:
第一個是可能我們的酒店數(shù)量對于用戶來說是遠遠不夠的,因此用戶都沒有進一步進入查看酒店信息的欲望。
第二個結(jié)論是酒店列表(打開“今夜酒店特價”應(yīng)用即顯示酒店列表)的信息已經(jīng)比較足夠用戶選擇酒店,因此當(dāng)用戶看到列表當(dāng)中的酒店之后,不需要查看酒店的詳細信息。
第三個結(jié)論是可能我們的APP產(chǎn)品設(shè)計不夠良好,用戶用“今夜酒店特價”不容易找到自己需求的酒店,因而有50%的人不進入到酒店的頁面。
第四個結(jié)論是“今夜酒店特價”上的酒店不夠好(性價比不夠好,或是酒店描述太糟糕),所以當(dāng)用戶看完酒店的具體信息之后,只有10%的人愿意開始預(yù)訂。
這四種結(jié)論對于運營和產(chǎn)品的方向來說,是完全不相同的。這時候,更多的是需要運用行業(yè)的知識以及用戶的調(diào)研與反饋,來判斷究竟需要在哪個方面做出努力。
而當(dāng)用戶開始填寫訂單之后,成功完成并提交訂單的用戶比例是75%。我們可以從一個更長的時間段去觀察這個比例的發(fā)展趨勢,來分析購買流程對于用戶來說是否很流暢。不斷地改善預(yù)訂流程,從而提高這個比率。
第二步,我們可以分析“今夜酒店特價”新老用戶的比例,即用戶黏度。以上圖中的數(shù)據(jù)為例,老用戶占比接近60%。這個數(shù)據(jù)如果只看一天,其實不能幫助我們做出決策。我們需要從更多的時間段去看,分析不同月份用戶的回訪比例與回訪次數(shù),再結(jié)合用戶訪談與調(diào)研,了解用戶對“今夜酒店特價”最不滿意的地方。此外,新老用戶的比例還可以結(jié)合不同的營銷推廣渠道,來看不同渠道用戶的忠誠度,這對于市場運營來說是非常有幫助的。
再舉一個數(shù)據(jù)來幫助運營決策的小例子。在“今夜酒店特價”的酒店列表頁中,為了更方便用戶尋找酒店,我們設(shè)計了按各種方式排序的功能,比如按星級由高到低,按距離由近到遠,按價格由低到高等。我們現(xiàn)在來看看用戶點擊最多的按鈕是哪個,這里就用到了我前面說到的事件追蹤的功能,見圖2。
從圖中我們可以看到,下載了“今夜酒店特價”應(yīng)用的用戶,最關(guān)心的是有沒有高星級的酒店,其次是價格,最后才是距離是否合適。而這與一般訂酒店的用戶習(xí)慣是不一樣的,在一般的酒店預(yù)訂過程當(dāng)中,用戶更為關(guān)心的是酒店的位置與距離。通過這個數(shù)據(jù),我們的產(chǎn)品人員可以將性價比最高的高星級酒店放在酒店列表的頂部,從而節(jié)約用戶查找酒店的時間。另外,我們的運營人員也可以有針對性地去開發(fā)一些更高性價比的高星級酒店。
從Google Analytics獲得的數(shù)據(jù),在幫助“今夜酒店特價”的運營團隊做一些決策的同時,也能幫助我們的產(chǎn)品經(jīng)理來更好地改進我們的產(chǎn)品。比如在我們最近的1.3.0版本中,我們的酒店篩選功能包括了選擇商圈、酒店星級、寬帶早餐、酒店是需要到店付款還是立即支付等。我們拿到的各個按鈕的點擊數(shù)據(jù)如圖3所示。
從上面的數(shù)據(jù)中,我們發(fā)現(xiàn)用戶點擊“取消篩選”這個按鈕的數(shù)量竟然是最大的,其次才是點擊“顯示結(jié)果”按鈕。設(shè)置“取消篩選”這個按鈕是為了讓用戶在不想進行篩選的時候,可以點擊它回到酒店列表;如果用戶想看篩選結(jié)果,需要點擊的是“顯示結(jié)果”按鈕。從數(shù)據(jù)來看,用戶明顯習(xí)慣性地將“取消篩選”這個按鈕誤認為是“顯示結(jié)果”按鈕了。為什么會造成這個情況呢?因為用戶從酒店列表進入到篩選功能時,那個點擊按鈕恰好就在“取消篩選”這個位置(見圖4)。在智能機上,用戶的操作更多憑借的是手指的習(xí)慣,而不是你的按鈕上面所寫的文案。
上面幾個例子,是數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品與運營中比較普通的例子,在實際工作中,其實有更多更為復(fù)雜的情況。數(shù)據(jù)化運營與產(chǎn)品設(shè)計說起來很簡單,就是用數(shù)據(jù)來分析判斷、幫助決策,但做起來很難。“今夜酒店特價”在這方面也僅僅剛起步,但是我們希望用這樣一種方式,不斷改進用戶體驗。
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