为了获得更好的运营效果，我们往往需要做好数据分析这项工作
这篇文章里，作者就以内容型小程序的数据分析作为切入点，提供了相关的分析思路和经验总结，一起来看看，或许会对从事数据分析工作的同学们有所帮助
背景：公司为了更好地打造品牌，往往会布局不同功用的小程序，如内容型、工具型、转化型小程序，为了优化小程序生态，盘活小程序之间的用户流量，往往需要做针对性的数据分析，本文谨以内容型小程序的数据分析作为切入点，为大家提供一个参考思路
一、第一关键指标据不同产品性质，以及产品不同的生命周期，锚定对应第一关键指标，同时参考第二关键指标
区分虚荣指标与可付诸实践指标，活跃人数、累计访问人数 vs 活跃人数/月访问总人数、单位时间内新赠人数
二、用户维度数据在明确第一关键指标后，确定小程序的关注重点，可以根据新客、老客户的维度细化用户旅程图，并甄选重点优化的功能模块
针对不同类型用户，甄选重点优化功能，并锚定对应指标针对性运营策略
内容小程序为例：用户活跃度：周活跃人数/周访问总数，目标>35%，参考近三月均值34%7天留存率目标>45%，参考近三月活跃用户留存率42.36%；小程序分享率>23%，参考近三月转发率20.82%. 分享率=用户分享次数/用户访问次数
举例来说，内容型小程序的数据指标更关注活跃老用户，则需要拉取用户活跃度数据，进行对比
如下图，以近3月数据为基础做活跃度环比分析，判断整体用户活跃走势，Ex：用户日活周活：反映用户活跃的绝对值；7天活跃留存：体现总体活跃留存情况
三、产品维度数据-主要流量分布根据主要流量页的分布图，明晰可重点关注的功能模块
Ex：下图为内容小程序首页近3月流量分布，每日推荐、内容精选等模块为主要流量分布点
此外，根据热力图反映首页流量分布，根据视觉习惯做调整动作
Ex：每日推荐流量最大，若放在用户视觉重点区-最左侧，探索数据提升的可能性
首页资源位的点击率可以充分反映用户兴趣，除此之外，搜索页的热搜关键词高频词，更能反映对于主动搜索相关内容的兴趣，特别是用户自定义关键词搜索，高频词的分析和布局可进一步提升用户运营的质量
四、产品维度-页面流量断点一般来说，退出率和页面访问人数漏斗图，能反应不同二级页对用户的吸引力，为此，我们可以通过这两个数据指标看小程序需重点关注的页面节点
如下图所示，页面B和页面C之间的流量存在较大的断点，用户流失较多，可以重点关注
可以由此再往下深挖，细拆不同页面，特别是内容型小程序较关注的受访页、分享页的人数/停留时长等指标
五、时间维度-主要数据对比除了流量页面、二级页面的分析外，为了更好地了解用户习惯，需要对比不同时间段下用户的数据指标，转化类小程序更多关注GMV和转化率，内容型小程序主要关注以下指标：产品主要数据指标对比：活跃度=活跃人数/总访问人数、次均停留时长、受访页跳出率；主要受访页数据对比：次均停留时长、受访页退出率，结合运营调整策略，分析增长/下滑原因
当然还可以根据流量趋势来看，以24小时为时间颗粒度，判断流量高峰期，结合受访页流量数据，判断运营着力点：六、最低增长指标-参考健康数据标准数据分析的目的，是为了判断产品健康程度，确定产品目标是否达成，明确改进的大致方向
就内容型产品来说，一般有以下几个方向：用户获取，用户成本/用户带来收益<=1/3用户活跃，维持每周5%的新用户增长，维持每天活跃用户/总访问人数>=10%用户停留时长，活跃用户的7天留存率目标值5%，主页面跳出率<=30%UGC内容，人均生产内容量每月>=3条传播率，分享人数/总访问人数的比值，理想病毒传播系数75参考1-5指标，以及当时产品的主要改进方向，我与团队达成共识的着力点，确定为以上第2点
七、产品改进点-目标策略度量一旦确定产品的目标，则需继续拆分具体的改进点，确定可执行的假想解决方案、印证指标有效的数据衡量标准
Ex：八、日常数据指标监控在日常运营中，特别是在产品迭代优化后，特别需关注数据指标，确保产品运营无bug
以每天/每周为最小时间单位，监控产品的日常数据，及时反馈异常，与复盘运营优化数据效果
综上所述，是继我在两家公司，负责2个内容型产品后的数据简析框架，参考过国内外大神的数据分析书籍，加上自己的经验总结出来的，希望曾经的经验能帮到同路人
本文由 @刘桐同 原创发布于人人都是产品经理
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