在互联网大厂中,往往把运营戏称为两类:一种是C型(Cooly)运营人,另一种是D型(Data)运营人。
C型运营往往是文案专家,活动达人,执行力超强的行动派......但由于缺乏数据支撑,运营效果往往不够理想,所以更多只能完成执行层面的工作。
D型运营不盲目开工,更依赖数据工具发现问题并解决,所以他们的工作方法更科学,结果更有保障,这也是数据类运营薪资相对较高的原因。
“
那我到底是哪种运营?
又如何避免成为‘苦力’型运营?
”看我的一个运营经历。
前不久,公司新上线了一款情感类社交APP,Leader要求尽快把量做起来。
面对这样的运营要求,我的同事拍了拍小脑袋瓜,定了个“用户增长30%”的小目标,随后把各种活动执行得非常到位:
2个月后,运营数据显示:用户成功增长27%。但由于吸引了大量羊毛党,留存率下降25%;同时随着红包系统的引入,获客单价还涨了20%。
虽然起量了,但是想想也知道,Leader并不满意这样的工作结果,在会上还把Team负责人骂了一通......
后来由于业务调整,Leader安排我接手了这个项目。
起初我并没有立即行动,而是收集了这个APP多个维度的数据,比如:用户行为数据、服务端日志数据、CRM&交易数据......
随后通过Python进行漏斗分析,我发现了一些很有趣的现象:
绝大多数用户流失,发生在「发送验证码」到「提交验证」这一环节;而20.4%在这个环节流失的用户,是通过邮箱注册的。
回访用户后我意识到,使用邮箱验证,很容易出现邮件丢失的情况。原因主要是:邮件代理商被屏蔽;邮件自动归为垃圾邮箱。
所以我把注册方式换成「仅限短信验证码」,仅靠这一个动作,总体转化率就提升到了43%。
针对目前留存率下降的情况,我又用Python分析了用户留存。
通过与同类产品的对比,我发现目前我们的用户留存,在每个阶段都要低于竞品,这说明问题确实出现在之前的运营手法上。
于是我把新注册用户抽红包的规则,由「注册即可抽奖」,改为了「注册后连续签到3天和7天分别可以抽奖两次」,留存率显著增加。
1个月后,APP用户数量增长了47%,活跃用户增加了122%,Leader当月直接给我发了3倍绩效。
这种依赖数据工具解决问题的思维,正是C型运营人所缺少的,也是限制大多数底层运营晋升和发展的瓶颈。
事实上,在今天的互联网环境,数据思维早已浸润各类运营岗位,数据工具自然也变得不可或缺:
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因为懂得用高效的工具,让复杂的事变得简单,这个能力本身就很值钱,而且稀缺。
凭借数据思维,你可以
看到别人看不到的问题,
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“其实我也早就想学,可Python小白能学会吗?一直犹豫,也没有下定决心学......”
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