如何梳理“无序”数据，抓住用户增长关键点
本文整理自诸葛io增长团队负责人邱千秋在运营小咖秀 · 线下沙龙上题为《精细化用户分层实现用户增长》的分享，丰富的实战案例，从以下3点进行了深度解读：
1、还原真实的用户增长
2、以用户为中心的分析
3、用户分群是精细运营的关键
我们是谁？
诸葛io是一家基于用户行为数据的服务商，将APP/网站数据接入SDK、采集用户线上行为数据（用户行为的一个数据：用户点击，查看商品，商品属性等），还包括：用户实名认证数据。
诸葛io可实现数据的精细结构化，最终通过工具的方式呈现，企业中各个业务部门直接在诸葛io平台上进行深度、多维度的数据分析，包括：新增、活跃，漏斗等分析模型。
与传统分析工具最大的不同在于：友盟/百度分析通常只呈现结果型数据，无法查找或者分析出数据波动的原因。而诸葛io可通过对数据精细化的交叉分析找到数据波动的原因，比如：新功能上线，因为用户不喜欢，所以留存数据下降，如此诸葛io可以追根溯源发现问题关键点。诸葛io平台适用于企业各个部门的各个角色，包括市场、运营、产品、开发，基于数据指标衡量日常业务效果。
因为数据分析有一定的门槛，那么，诸葛io提供“增长顾问”服务，帮助企业更好的使用诸葛io的行为数据，更高效的发挥数据价值，最终带来企业商业价值的增长。诸葛io已服务不同行业的上百万客户，同时也亲身经历过很多实战案例，所以，今天主要从增长优化的实战案例来分享。
还原真实的用户增长
一个从无到有的业务完整健康用户增长趋势图是什么样子？
回答1：阶梯式增长？
回答2：波浪线？
增长，其实是波浪式的，有曲折。上图是一个梦想中的曲线，大家都想实现，然而现实是下图，唯一能做到的可能就是Facebook了，特别漂亮，特别理想，绝对是大家梦寐以求的效果。
即使是Facebook，增长也是经过放缓、加速，放缓、加速的过程，循环增长的。这背后就需要知道用户现在处于何种状况，上一次增长策略是否有效，现在是否有效，未来怎样的增长策略更有效，通过洞察用户不断完善增长策略。当“产品与市场相契合”的这一状态称为PMF，在这之前都属于探索期，通过MVP(最小化可行产品)验证产品想法，这个过程可能非常曲折，不断的上升下降。需要强调一点，不要关注累计用户数，要关注活跃用户数。
探索期的产品，需要在每个阶段不断细分用户，不断聚焦目标用户，不断猜想试验、迭代产品，不断满足用户，追逐满足用户的关键点，再实现增长。所以，细分用户的本质是更好的理解用户。
国外案例：提升留存的Aha-moment
Facebook在10天内如果用户添加7个好友，那么用户留存会很高，这就是基于一个用户进入产品后的行为，对行为汇总分析对比，最后得到的结论。从数据上可以看到，用户添加好友到一定数量留存率会很高，基于“添加好友”行为，挖掘其背后的动机。原来用户建立关系链后就产生了归属感，自然留存率就高了。如此基于用户行为的特点，找到真正直接影响增长的关键指标/关键点。
国外案例：提升转化和营收的体验价值点
Airbnb，2009年在营业额严重下滑的情况下，通过研究用户行为数据，发现用户进入详情页停留时间很短——看一眼就离开，租房信息图片质量很差，由此得出猜想：因为不良的视觉体验阻碍用户下单的决策，故，基于这个猜想，通过免费为招租者提供高质量的拍摄服务，从而实现当月收入翻倍。
那么，用户行为数据对企业有什么价值呢？可将“无序”数据梳理清晰，从而实现一个趋势的判断，最终找到关键点。而只有更好的理解用户，才有可能从“路人”到“用户”到“持续活跃”的整个生命周期中，对用户进行更精准、更有效的运营策略。所以，运营是最需要理解用户的团队，这也是今天分享的主题——精细化用户分层实现用户增长。
以用户为中心的分析
以用户为中心，不仅关注趋势/新增，更多的需要分析新增用户是否有效。“以用户为中心”是诸葛io的一个愿景，基于这个理念，诸葛io打造出一个“以用户为中心”的解决方案，由三个核心功能（用户行为路径分析-按需拆分用户分群-单体用户行为跟踪）组合而成，最深度、最全面的挖掘用户分析的价值。
诸葛io通过用户行为路径分析，查看用户是如何使用产品的，流量分布是怎样的，整个行为路径是怎样的。通过这种方式，对用户有一个基本宏观的认知。不仅仅可以查看用户进入产品后的行为，而且可以查看用户离开产品前做过什么。
所谓，会话就是用户的一次访问，开始访问和结束访问，通过这两种方式查看会话开始之后用户的行为（后续行为），或者选择会话结束查看用户来源行为，即，用户结束会话前做了什么，从而衡量出：让用户不满意的关键点。
以“金融理财产品”为例：
通过诸葛io用户行为路径分析，可以查看用户绑定银行卡成功/失败，查看产品详情，用户通过何种路径最终完成绑卡？是理财产品推荐？还是分类产品推荐？通过完整的用户行为路径，查看用户关注过的项目详情，从而追溯用户来源以及后续行为。用户行为数据的最大价值在于，实现用户的精细化拆分，正所谓：不细分，不分析。
以“运营推送”为例：
对昨日优质客户进行推送，那么即可通过条件筛选，首次访问时间是最近一天（昨日新增用户），查看理财项目大于等于5次，而且是在新增后一天内，即，昨日新增用户，查看了很多理财项目，且完成绑卡，最后未完成投资。另外，查看这批用户的来源渠道，发现是网站添加的。
如此，即可“组装”出用户画像：该用户应该对理财产品有了解，对产品有兴趣，而且已完成实名认证并绑卡，下一步一定打算购买产品，而此时未完成购买，那此时需要给该用户进行电话/短信/PUSH触达。
一旦将用户拆分后，即可完成分群的留存分析，漏斗转化分析，将群体画像与行为特征等交叉起来。
以“金融产品首页”为例：
图片涉及的数字为虚拟数据，仅供展示参考
新增用户 VS 活跃老用户 首页行为特点：
新增用户更关注：背景资料，安全保障，点击率非常高；
老用户则完全相反，直接进入“我的账户”查看理财收益，查看最新活动，查看专题页。
不同用户在同一页面往往有不同的需求，此时，如果将用户拆分，即可明确各自诉求，那么运营就会更有的放矢。
以“直播产品”为例：付费用户有多少在新增当天即完成付费？
首日充值达77%，但充值用户中88%是“一次”用户，充值一次就离开了。
这种情况让很多团队感到茫然，然后继续沿用以往的方式操作：先让用户试用，或者赠送打赏金币，用户感受到产品价值后，再引导用户付费。在用户首日下载后立刻将付费内容推送给用户，尽快让用户感受到产品价值所在，从而实现转化。
在深入洞察用户引发一些猜想后，即可通过诸葛io单体用户行为跟踪功能来验证，在诸葛io平台，任何数字都可直接点击查看该用户单体行为，查看“他是谁？他做过什么？”
上图，以金融产品为例，可以查看用户是谁，总资产、等级（中产等级/土豪等级），近30天访问次数，5月10日首次访问后的点击行为，浏览行为，这是一个完整跟踪，也就是说，一个用户他是谁，他是什么样的人，他在什么时间，做了什么事情，这个事情具体是什么。
诸葛io希望，通过这套解决方案帮助企业建立对用户的整体认知，深度拆分理解用户，然后再通过单体用户行为跟踪洞察用户来验证猜想，以这种方式不断循环，不断理解用户。对用户的活跃状态和业务价值，如果不能做到非黑即白的有效拆分，那么你的分析结论将毫无说服力。
诸葛io实战案例 | 以“某直播产品”为例：
通过对付费和未付费用户进行拆分对比，你会发现：付费用户有一个特征，即，与主播的互动非常频繁。
疑问：是用户先跟主播聊天，产品体验好，喜欢主播，然后用户充值送主播礼物？还是，用户先充值送主播礼物后才与主播聊天呢？这个先后是很难判断的。
那么在这种情况下就需要进行深入的思考，然后通过数据交叉分析将用户拆分，梳理用户场景，对于新增用户，如果在直播间内发送“欢迎与主播互动”的文字消息，那么将带来更大的付费转化。
首先建立用户分组，选定新增时间，分析有效用户，设置筛选条件“在一天内进入直播间大于等于5次”，通过漏斗进行交叉分析，得出一个结论：符合这样条件的用户在进入直播间后，“有文字互动的用户 ”与“充值金币的用户”对比整体转化情况。
漏斗可呈现出行为先后，以漏斗的方式进行交叉用户行为的全部顺序，最后得出结论：“与主播有文字互动”的用户付费转化率是“没有文字互动”的5倍。
基于这个结论制定如下运营策略：在直播间底部提示新用户与主播聊天，鼓励用户赠送主播播礼物，如此将付费转化率提升近30%。
用户分群是精细运营的关键
1、用户活跃状态
请时刻谨记：如果数据发生波动，首先要明确用户活跃状态，到底是新增用户？老用户？还是哪一部分用户出了问题。比如：可以先将新用户拆分出来，只看老用户，如果老用户没问题，那肯定是新用户的问题。新用户的问题，大多来自流量质量，或者产品在新手引导上不顺畅。如此操作可解决80%的问题，在日常运营中简单有效。
2、用户价值层级
用户价值层级，可更好的衡量产品的健康度。比如：推广成本越高，活跃用户量会越大，但活跃用户是有价值区分的：新增用户与高质量用户所带来的价值是完全不一样的，不同层级的用户务必拆分跟踪运营。
通过用户行为分组，基于新增时间和用户行为，可将用户拆分成注册评估者，新手期投资者，周期性复投用户，之后即可进行有效的衡量。
更多细节 请点击 干货 | 如何获得更多「高质量且活跃」的用户
3、把控关键行为时机做触达
以“金融理财”的用户触达为例（见上图），必须精准认知用户行为轨迹以及用户生命周期历程：用户从哪来，进入产品后用户从哪些维度查看详情页，在关键转化流程中，用户的行为路径是怎样的？在哪个环节需要引导用户做什么行为？
在关键时机对用户进行有效触达，非常重要，需要根据自身产品、自身业务场景，基于用户行为特征进行拆分，找到最恰当的时机触达用户，让推送的内容更符合用户的预期。
➤智能触达促进首单转化
通过诸葛io打通业务数据与用户数据，选择一个精准用户群，比如：将“注册成功后1天内没有触发充值行为”的用户筛选出来，通过诸葛io智能触达平台，可实现为特定用户群自动推送短信/移动端PUSH的运营动作，因为这是一次新增用户的触达动作，那么我们可以推送提升用户安全感的消息“**银行存管、资金安全全程保障”。最后，诸葛io将自动进行目标衡量：执行运营动作后3天内实现首单投资的效果，量化分析：绝对数量/转化率/交易额。
➤于流失风险中召回促成交易
案例来自：诸葛io某电商类企业客户
对于电商类产品的用户，通常在注册后将完成购物流程，所以，最怕用户完成注册，但24小时内都未创建订单，那么，此时为这样的注册用户推送一条短信，引导其下载移动端APP领取红包。
上图左边，是该触达行为上线3天后的数据，将触达短信推送给897人，最终触达了856人，其中有68人完成转化（创建订单并完成支付），相当于召回已流失用户，这里的提升是实实在在的。
从另一个角度来说，通过上述精准触达，即可避免刚需用户（刚需用户：即使不收到红包也依然会下单的用户）消耗营销费用。同时这家电商企业的微站、web端，移动端都是互相引流的，最终需要将用户聚合到APP端后再沉淀。通过诸葛io的智能触达还实现了平台牵引，因为触达的信息要求用户下载移动端APP，如此将极大提高运营效率，且诸葛io的触达是自动化的，另外，支持其他场景的自动化运营策略，让整个运营效率最大化。
诸葛io 3大优势
1、数据
诸葛io的特点在于以用户为中心，实现关联打通。
采集行为数据，基于完整的采集模型，可以适配很多线下其他维度的数据，通过多数据源的整合，对完整的用户生命周期行为进行更准确的跟踪。
多场景的采集方式，支持现在市面上所有的方式，特别推荐有码采集，也就是代码埋点的方式，这种方式对整个业务的帮助是非常大的，而且有码采集背后的业务层级，影响用户行为的业务特点才是真正有助于提升业务的，而不仅仅是一个点击行为的采集。
典型场景：APP内嵌H5的数据关联
如果H5的数据统计到一个平台，安卓和IOS的数据统计到另外一个平台，这样是无法完成整体分析的，无法判断来源，所以诸葛io在这种场景下也实现了数据关联。
在用户打通方面，诸葛io进行了非常多的探索，所以业务复杂的话，可以试试诸葛io，帮助企业解决很多实际的业务问题。
2、分析：不断构建场景分析模型。
3、应用
为不断降低分析门槛，诸葛io希望为企业各个部门、各个角色提供更直接的数据（更多细节请点击：打野不参团，为什么不去玩单机？），并且将数据应用于业务场景中，直接为企业带来价值，从广告监测开始到整个流量的获取，通过诸葛io的获取分析的，深度交叉分析的数据结果，包括对落地页面的效果衡量等，都是以用户为中心的解决方案。
18000多家优秀的团队都在使用诸葛io，期待大家也可以来试一下！
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