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关于数据运营你需要知道的先决意识

进入大数据时代后,各路企业都开始对大数据进行应用和运营尝试,并根据企业特性开发出一套套特有的标准化流程或模型,或购买DataFocus等智能数据分析工具代替大量人工劳力。而说到数据运营,用接地气一点的表达来说,数据与运营是一对亲兄弟,谁离开了谁,都难免陷入孤军作战的境地。但如果两兄弟捆绑在一起,便能发挥一加一大于二的功效。我们拿零售行业举例。

零售行业是一个非常典型的需要数据运营的行业,是传统方式和互联网方式的结合。以往的零售或者说传统零售是以量取胜,就像是运营一个古代国家,我量大地大,那么我的资源多,人多。就像乾隆所说,天朝物产丰富,无所不有,原不籍外来货物以通有无。但随着互联网时代的发展,零售渐渐变得以质量取胜,高质量的私域流量、高质量的客户数据以及高质量的品牌效应等。一切推动的因素都是一个词“精细化”,如何精细化,就是以数据驱动运营,达到精细化管理、精细化运营的目的。所以,互联网零售促使整个供应商与加工厂的供应链由“大订单少批次”向“小订单多批次”的模式转变,卖是表达、买是认同。

我们举个例子,我们都了解,很多企业的商品浏览都是网页上进行的,用户的浏览就是在各个网页之间跳来跳去的过程。所以,线上的浏览路径其实比线下规划起来要难百倍千倍以上。那么就有下面这样一个案例:

用户点开一个网页需要多少时间?

 最多2~5秒钟!!!
(数据说明,如果网页的打开时间超过5秒,这时候跳失率是非常高的)

同样,用户关闭一件网页需要多少时间?

不用1秒钟~

所以,用户的逃离成本其实是非常非常低的。

这就是在互联网数据上面,用户路径难以被固定的原因。但是同样,这也是众多互联网大数据专家一致在研究的课题:那就是如何把网页内用户浏览路径相对固化,并且把用户路径中的各个网页优化好,以便减少跳失率。

所以下一步,我们就需要实打实的做数据运营,如数据挖掘。而我们在做数据价值挖掘时,通常需要考虑以下几个数据指标:

1 页面停留时长----用户在页面上停留了多少时间。时间越长说明用户对网页内容越感兴趣;

2 网页响应时长----用户打开这个网页需要花费的时间。时间越长,跳失率越高。与页面加载的图片大小,视频质量以及页面的后台程序优化有关;

3 跳失率---用户在某个网站上离开的数量与访问这个网页的总人数之比。如果是首页这类承担着流量分配功能的网页,跳失率高达80%都是正常的;如果是详情页这类承担着成交转化功能的页面,跳失率高达80%就有问题了;

4 转化率---可以根据以上主要浏览路径的的页面,做一个有关转化率的漏斗分析。如果漏斗图在某一个页面突然大幅收窄了,那便意味着这个页面对整体业绩影响非常之大。

以上只是举个例子,关键还是数据运营的思维和意识,抓住精细化运营的核心,以质量取胜。

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