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4步搭建數據分析體系 如何搭建數據分析體系？( 二 )

小知識數據分析體系


百分比堆積圖展示不同功能占用時間比例
【4步搭建數據分析體系 如何搭建數據分析體系？】從整個全局的角度了解用戶的使用路徑 ， 不論以哪種方式進入 ， 通過各種環節到達不同的階段和功能點 ， 完成他最終的操作 。 這就幫助我們定位出 ， 用戶最終是如何運用你的產品 。
2、關鍵路徑轉化分析用戶在使用SaaS產品的過程中 ， 存在一些關鍵的路徑 ， 例如注冊路徑、加載SDK路徑、支付路徑等 。 比如說這個環節用戶流失很大 ， 我們可以通過系統單獨把這部分流失用戶找出來 ， 進一步研究他們的使用路徑 ， 觀察在什么地方出現了障礙 。
轉化漏斗監測到的注冊轉化率
關鍵路徑的順利與否 ， 直接影響著用戶能否被成功激活或者轉化；所以SaaS產品關鍵路徑的每一步都需要進行精細數據分析 。
四、如何迭代與優化產品留存 ， 顧名思義 ， 就是用戶在你的網站/APP中留下來、持續使用的意思 。 通過產品留存分析 ， 我們可以掌握用戶對不同產品功能的使用粘性與活躍度 ， 從而進行產品迭代和優化 。
1、留存的三個階段留存曲線分為三個階段：震蕩期、選擇期和穩定期 。 絕大部分新用戶在一開始的震蕩期就流失了 ， 在選擇期部分用戶找到了產品的價值 ， 然后慢慢穩定下來 。
留存的三個階段
SaaS產品在設計的過程中就要考慮新用戶的留存問題 ， 將核心價值功能盡可能直接地展示給新用戶 ， 提升前兩個階段的留存曲線 。
2、找到新用戶留存的關鍵功能通過對比不同產品功能（功能模塊）的留存度 ， SaaS產品可以很容易發現產品的核心或者高價值點 ， 留存度高的產品功能其價值也較高 。
產品模塊使用留存差異
通過產品設計優化引導新用戶發現和使用這些核心功能模塊 ， 盡可能早地為用戶創造業務價值 ， 從而提升新用戶的留存率 。
3、找到產品增長的Magic Number在硅谷的增長黑客實踐中 ， 有一組Magic Number（魔法數字）被人津津樂道 。 那么這組數字到底是一種怎樣的存在呢？

  • LinkedIn發現新用戶在一周內添加五個社交好友的話 ， 它的留存度會非常高；
  • Facebook發現新用戶在一周內添加十個好友的話 ， 它的留存度會非常高；
  • Drobox發現在兩個操作系統上登陸過的用戶 ， 它的留存度非常高 。
其實Magic Number就是一組用戶行為的組合 ， 它揭示了用戶在規定時間內對某個產品功能進行了N次操作的狀態 。 那么如何找到SaaS產品的Magic Number呢？
產品的Magic Number
我們基于智能算法 ， 推出『留存魔法師』功能 ， 幫助我們計算出用戶的留存度和用戶行為（組合）之間的相關系數 。 如果系數在0.4-0.6之間 ， 表示兩者正相關；如果系數大于0.6 ， 表示兩者強相關 。 在正向相關的用戶行為（組合）中找到具有業務意義、可操作性的一組 ， 作為促進你產品增長的Magic Number 。
五、數據驅動客戶成功客戶成功在企業服務里是非常重要的 ， 如下圖我們把收入和支出進行拆分 ， 如果營業額為100% ， 其中有24%的主營業務成本 ， 51%的銷售和市場 ， 15%的研發 ， 13%的一般性支出 ， 將銷售和市場進一步拆分 ， 新客戶的獲取占26% 。 SaaS 業務有一個很大的特點 ， 如果做好客戶成功 ， 客戶的切入點變低 ， 新客戶獲取的費用就會降低 ， 原本在這部分的投入就可以變成未來的利潤 。
SaaS 公司收入支出拆分情況
為了提高用戶的留存、活躍 ， 讓用戶續約 ， 獲得這部分的利潤 ， 客戶成功是非常關鍵的 。 在我看來 ， 客戶成功有三個層面 。
  • 驅動客戶成功的邏輯
  • 建立數據驅動的客戶成功體系
  • 如何使用客戶成功系統
其中核心搭建這套體系的數據有三個方面 ， 第一是用戶行為數據 ， 占90% ， 第二是運營數據 ， 第三是結果性指標 ， 占極少數 。
1、客戶成功的邏輯客戶成功的本質是精細化的客戶管理 ， 通過客戶的“溫度-健康度模型”實現用戶分群 。 下圖的橫坐標“健康指數”代表用戶的活躍度；縱坐標的“溫度指數”代表用戶轉化的可能性 。
“健康度-溫度”模型
我們需要對不同分群的用戶進行差異化的運營策略 。 左上角的用戶活躍度不高 ， 但是付費轉化的可能性很高；我們需要對用戶加強培訓 ， 提高其使用頻率 。 右下角的用戶非常活躍 ， 但是付費的可能性很低 ， 值得我們深入思考背后的原因 。
2、客戶成功的層次理清客戶成功的思路后 ， 需要從零搭建客戶成功分析體系 ， 并且按層次分析 。 根據業務管理需要 ， 可以分為三層：客戶總體、公司級別和用戶級別 。

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