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4步搭建數據分析體系 如何搭建數據分析體系？

小知識數據分析體系

本文作者將和大家分享企業服務領域的數據驅動 。 如果說2015年是SaaS的元年 ， 那么2016年就是SaaS的爆發年！經過了一年多的爆發式發展 ， 處在風口的SaaS企業將會何去何從？流量獲取的價格越來越貴 ， SaaS企業精益化運營之路又該怎么走？

4步搭建數據分析體系 如何搭建數據分析體系？

文章插圖
一、從現金流談SaaS行業特征SaaS（Software as a Service ， 軟件即服務）行業不同于傳統的行業 ， 其資金投入與收益過程具有顯著特征 。
SaaS行業用戶現金流模型
上圖展示了一個SaaS企業客戶生命周期內的資金流模型 ， 左下方的紅色柱體表示獲取用戶的前期巨大投入 ， 包括市場部門推廣、銷售部門洽談以及技術支持的成本 。 上方的黃色柱體表示從客戶來的收入 ， SaaS行業一般按照時間定期收費 。
企業服務增長曲線
這張圖展示了 SaaS 領域經常思考的問題 ， 希望每個月的業務都在增長 ， 做5家客戶的時候 ， 希望做10家、20家 ， 當客戶數量不斷增加的時候 ， 曲線會發生嚴重的下滑 ， 到達收支平衡點的時間會變得更長 。
因為初期投入的 CAC（獲客成本）很高 ， 但是 LTV（用戶生命周期內的價值）回流很慢 ， 獲得利潤的時間在嚴重滯后 。
如果業務增長過快 ， 客戶數量越來越多 ， 用馬云的話說 ， 就是今天很殘酷 ， 明天很殘酷 ， 但后天很美好 ， 大部分人死在明天晚上 。 需要知道自己有沒有能力承載快速的業務增長 。
如果一家SaaS企業年收入是1000W ， 用戶流失率是30% ， 那么下一年就會流失300W的收入；當這家企業的年收入達到1個億的時候 ， 下一年就會流失3000W的收入 。 當這家企業用戶增長速度達到瓶頸的時候 ， 如果此時用戶流失率還像30%那么高的話 ， 就很可能導致用戶或者收入增長停滯甚至倒退 。
經過上面的數據分析不難看出 ， SaaS行業具有一系列顯著的特征 ， 并且對業務產生了深刻的影響：
  • 獲取客戶成本高
  • 產品迭代需要要數據支撐
  • 用戶續約和留存是業務基石
針對這些特征 ， SaaS行業需要在以下四個方面進行深入探究：如何高效獲取用戶、如何激活和轉化用戶、產品如何迭代和優化、如何用數據驅動客戶成功 。
二、如何高效獲取用戶提高獲取用戶的效率 ， 第一步要建立精細化的渠道追蹤體系；然后要衡量每一次內容、每一個活動的效果；最后要關注轉化的每一步 ， 優化轉化流程 。
1、建立精細化的渠道追蹤體系不同于以往拍腦袋主觀判斷渠道的質量 ， 現在我們用UTM參數配置來追蹤用戶的來源 。 如下圖所示 ， UTM提供了五個可以自由配置的參數 ， 方便我們追蹤用戶廣告來源、媒介、名稱、內容和關鍵字 。
UTM參數配置解析
通過UTM渠道追蹤體系 ， 我們可以精準衡量內容營銷、社會化營銷、SEM、DSP等推廣工作的效果 。
內部數據打通
有關內部數據打通 ， GrowingIO 會提供各種各樣的接口 ， 跟客戶內部的數據打通 ， 包括用戶的ID、公司ID ， 付費狀態 ， 以及公司級別 。 這個作用有兩點 ， 第一 ， 幫助完善用戶從市場層面的流量 ， 到最終注冊以及付費的數據打通 ， 第二 ， CSM （客戶成功部門）在需要分析客戶的時候 ， 可以結合這些信息去做更多更細的分析 。
2、衡量不同渠道的轉化效果建立了UTM渠道追蹤體系后 ， 開始日常投放和維護 ， 然后對追蹤到的數據進行定期的分析 。 衡量一個渠道的質量 ， 可以從引流的訪問用戶量、跳出率、訪問時長、訪問深度等多個方面進行精細數據分析 。
監測不同渠道的轉化效果
在渠道評估的過程中 ， 我們需要根據實際的業務需求和應用場景選擇合理的指標 ， 持續性評估渠道的質量和引流效果 。
3、轉化漏斗分析最后 ， 我們需要通過漏斗幫助我們觀察 ， 從用戶激活到付費整個流程的效率 。
某日轉化率波動較大
漏斗可以幫助我們做兩件事：
  1. 可以觀測整個環節中轉化率的波動；
  2. 可以從中發現整個流程中對你業務最有影響的關鍵點 ， 找到影響最大的障礙點 ， 對整個流程進行優化 。
三、如何實現用戶上手和激活SaaS產品功能復雜 ， 有一定的學習成本；SaaS企業需要在產品層面幫助用戶盡快上手 。 在這個基礎上 ， 我們還要分析用戶關鍵行為路徑的轉化 ， 激活用戶 。
1、用戶如何使用產品一個SaaS產品會有不同的功能模塊 ， 不同用戶對不同模塊的使用頻率、使用深度上都有差異 。 SaaS企業需要持續監測用戶在你產品上的表現 ， 通過百分比堆積圖等形式觀察用戶在不同功能上時間消耗比例 。

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