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实例剖析GA在移动app运营与产物设计中的应用

2012-06-27 10:34 来源: 卓杰科技 www.zhuojie.cc [ ]

第一个问题,就是若何获得移动APP的数据。这就涉及使用什么工具来获得想要的数据。相信良多跟我们一样处于草创阶段的公司或小我,都没有过多的精神来自行开发数据的收集与剖析系统。这时辰,我们就把目光投向了第三方免费的工具。相信巨匠都知道赫赫有名的Flurry,以及国产的友盟。还有一个就是免费的Google Analytics,在收伎字析移动APP数据方面,它很是强年夜。

选择好数据剖析工具之后,第二步是若何正确地实施与部署Google Analytics。在这个过程傍边,我们的体味就是,要用好Google Analytics来收集与剖析移动APP的数据,最主要的是操作好它的五个自界说变量以及事务追踪。好比可以把APP的版本号作为自界说变量传回,这样你就可以很好地来细分分歧的版本在转化漏斗上是否有较着的改良。而对于事务追踪(event),我们把每个按钮的点击都作为一个事务发送回来。我们的产物司理可以明晰地知道每个按钮天天有多少用户在点击,对于我们的产物改良也有很是年夜的辅佐。

若何获得数据

在传统的互联网中,若何收集与剖析数据,进行数据化营销以及数据化运营,都已经有较成熟的解决方案,市场上有良多第三方供给这样的处事,有商业的,也有免费的。良多公司内部开发的BI与日志剖析系统功能也很强年夜。而对于移动互联网来说,巨匠都还处于试探的阶段。我们“今夜酒店特价”也不破例,这里但愿能跟凯旅交流一下这几个月来我们操作Google Analytics来进行数据化运营与产物设计的一些感应感染与心得体味。

经由综合剖析与对比,我们最终仍是抉择使用Google Analytics来作为我们的数据剖析工具。

对于打点者而言,可以在Google Analytics里自界说一个常用数据的报表仪表板(Dashboard),年夜而一目了然地知道良多最主要的数据。如以“今夜酒店特价”这个应用为例,见图1。

数据指导产物与运营

在图中,有50%的用户打开APP之后查看了酒店的具体信息,然后只有10%的人起头填写订单。年夜中我们可以获得的剖析结论有四个方面:

第一个是可能我们的酒店数目对于用户来说是远远不够的,是以用户都没有进一步进入查看酒店信息的欲望。

第二个结论是酒店列表(打开“今夜酒店特价”应用即显示酒店列表)的信息已经斗劲足够用户选择酒店,是以当用户看到列表傍边的酒店之后,不需要查看酒店的具体信息。

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第三个结论是可能我们的APP产物设计不够精采,用户用“今夜酒店特价”不轻易找到本扇缤的酒店,因而有50%的人一直入到酒店的页面。

第四个结论是“今夜酒店特价”上的酒店不够好(性价比不够好,或是酒店描述太糟糕),所以当用户看完酒店的具体信息之后,只有10%的人愿意起头预订。

这四种结论对于运营和产物的标的目的来说,是完全不不异的。这时辰,更多的是需要运用行业的常识以及用户的调研与反馈,来判定事实需要在哪个方面做出全力。

年夜Google Analytics获得的数据,在辅佐“今夜酒店特价”的运营团队做一些抉择妄想的同时,也能辅佐我们的产物司理来更好地改良我们的产物。好比在我们比来的1.3.0版本中,我们的酒店筛选功能搜罗了选择商圈、酒店星级、宽带早餐、酒店是需要到店付款仍是当即支出等。我们拿到的各个按钮的点击数据如图3所示。

而当用户起头填写订单之后,成功完成并提交订单的用户比例是75%。我们可以年夜一个更长的时刻段去不雅察看这个比例的成长趋向,来剖析采办流程对于用户来说是否很流利。不竭地改善预订流程,年夜而提高这个比率。

年夜图中我们可以看到,下载了“今夜酒店特价”应用的用户,最关心的是有没有高星级的酒店,其次是价钱,最后才是距离是否合适。而这与一般订酒店的用户习惯是纷歧样的,在一般的酒店预订过程傍边,用户更为关心的是酒店的位置与距离。经由过程这个数据,我们的产物人员可以将性价比最高的高星级酒店放在酒店列表的顶部,年夜而节约用户查找酒店的时刻。此外,我们的运营人员也可以有针对性地去开发一些更高性价比的高星级酒店。

第二步,我们可以剖析“今夜酒店特价”新老用户的比例,寄暌姑户黏度。以上图中的数据为例,老用户占比接近60%。这个数据如不美观只看一天,其实不能辅佐我们做出抉择妄想。我们需要年夜更多的时刻段去看,剖析分歧月份用户的回访比例与回访次数,再连系用户访谈与调研,体味用户对“今夜酒店特价”最过错劲的处所。此外,新老用户的比例还可以连系分歧的营销推广渠道,来看分歧渠道用户的忠诚度,这对于市场运营来说长短常有辅佐的。

再举一个数据来辅佐运营抉择妄想的小例子。在“今夜酒店特价”的酒店列表页中,为了更便操作户寻找酒店,我们设计了按各类体例排序的功能,好比按星级由高到低,按距离由近到远,按价钱由低到高档。我们此刻来看磕暌姑户点击最多的按钮是哪个,这里就用到了我前面说到的事务追踪的功能,见图2。

年夜膳缦沔的数据中,我们发现用户点击“打消筛选”这个按钮的数目竟然是最年夜的,其次才是点击“显示结不美观”按钮。设置“打消筛选”这个按钮是为了让用户在不想进行筛选的时辰,可以点击它回到酒店列表;如不美观用户想看筛选结不美观,需要点击的是“显示结不美观”按钮。年夜数据来看,用户较着习惯性地将“打消筛选”这个按钮误认为是“显示结不美观”按钮了。为什么会造成这个情形呢?因为用户年夜酒店列表进入到筛选功能时,阿谁点击按钮刚好就在“打消筛选”这个位置(见图4)。在智能机上,用户的操作更多凭借的是手指的习惯,而不是你的按钮膳缦沔所写的案牍。

获得以上关头数据后,第一步,剖析与研究最主要的漏斗,即转化漏斗,即图1中左侧前四个数据。用户年夜打开APP到最后完成采办的流程可年夜致分为四步:打开APP→查看酒店具体信息→填写订单→完成订单。

膳缦沔几个例子,是数据指导产物与运营中斗劲通俗的例子,在现实工作中,其实有更多更为复杂的情形。数据化运营与产物设计说起来很简单,就是用数据来剖析判定、辅佐抉择妄想,但做起来很难。“今夜酒店特价”在这方面也仅仅刚起步,可是我们但愿用这样一种体例,不竭改良用户体验。