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【创业者来稿】产品上线后第一课:一米市集以用户旅程为中心的数据分析

【创业者来稿】产品上线后第一课:一米市集以用户旅程为中心的数据分析

猎云网注:本文为一米市集向猎云网的来稿,作者为用户体验UED小组共同负责人张哲诚。 一米市集 是一家专注让城市消费社群和中小农场群体互助共生、推广在地农耕价值的新创企业,由来自IDEO、联合利华、BCG、百胜等前优质成员和连续创业家、互联网资深咖共同打造的生鲜电商平台。

去年年中,我加入了Matilda创立的一米市集,协助打造用户体验。前半段的时间,我们特地组了一个六人小组,一起度过了由0到1打造产品的过程(参考连结: 有这么多生鲜电商,为什么我们开张了 )

【创业者来稿】产品上线后第一课:一米市集以用户旅程为中心的数据分析

图:一米市集产品开发流程

现在,产品上线是上线了,自己的孩子生了就得养,要怎么养,怎么让她长大还真是难事。

研究了一番,发现好的创业公司都在做大数据,从善如流,我决定跟着钻研更多资料分析和成长骇客(growth hacking)的相关领域,问了些朋友后,得到很多有趣的回答,比如:

你的Excel 建模得很强才行

去学R,这是搞Big data 的人都在钻研的语言

很多公司在搞事件分析(EventAnalysis),你们应该去搞一下

光把Google Analytics 弄好就优化不玩了”

你去买个Tableau呀,这是最基本的BI(Business Intelligence) 软体

哇,你这搞大的,我们要找IBM来提案,把TMS,埋点,数据挖掘都搞一搞

这么多立意良善,但见解不同的答案,一下子把我心搞的有点慌,以前自己擅长这种“由0到1”的设计思维,产品开发理论基础好像不够了。那1到10怎么做?10到100怎么做?一个月前,我展开了一段自己摸索的旅程,这篇文章试着吧我们摸索与学习的过程记录下来:

【创业者来稿】产品上线后第一课:一米市集以用户旅程为中心的数据分析

图:这篇文章的叙事逻辑

一,问对好问题,比做好分析更重要

开始做分析之前,几个核心小组成员拿出纸笔与便利贴,试着思索想透过数据分析挖掘哪些问题。这是一个相当重要的练习,因为做数据分析跟做统计分析一样,必须有很明确的研究发问,假设,并且搜集资讯来验证。问对好的问题,分析人员才能有效的去搭分析框架,采集资料,整理资料。而非一下子钻进数据海,试着在浪花中找出脉络,这样往往事倍功半,并且会花大量的时间在做资料整理工作,而非产生有意义的洞察。

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图:一米市集团队列出想透过数据分析发掘的问题

二,区分自爽指标与行动指标

以前自己在搞app 的时候,每次看到下载量又多了一万,用户数量不断增加,心理就觉得踏实,觉得自己的产品决策是正确的。其实,这些都是不对的,真正好的数据能告诉我们如何做决策,而非只是逗自己开心而已。这种数据就叫做行动指标(actionable metrics),它与特定任务相关,且能改善商业成效。比如活跃用户比例,网站互动比率,顾客开发成本,营收与利润变化比率等都可以算是行动指标。相反的,自爽指标(vanity metrics)就是那些看起来很棒但实际不代表什么,比如下载量,PV,UV等静态数字。

【创业者来稿】产品上线后第一课:一米市集以用户旅程为中心的数据分析

图:自爽指标与行动指标有根本不同

三,打通数据分析的用户旅程

以一米市集的网站为例,在开始做数据分析时,我们整合了百度统计(类似Google Analytics),后台系统产生的订单报表,以及ERP系统出的商品销售清单。试着玩了一下这些数据,很快的发现一个问题:这些数据是以工具为中心积累出来的,我用了什么工具,它就替我产生哪些数据,而非以用户旅程为中心串接起来。

【创业者来稿】产品上线后第一课:一米市集以用户旅程为中心的数据分析

图:原本以工具为出发,彼此独立累计数据

这是什么意思呢?用户理解我们的旅程本来就是一连串的场景,而非分散的独立事件。假使我们今天要了解一个用户从怎么认识我们,在社群与公众号与我们的互动,这些如何影响到上站时的行为,跟结帐购买的金额与商品类别。透过目前工具是做不到的。

【创业者来稿】产品上线后第一课:一米市集以用户旅程为中心的数据分析

图:希望透过用户ID打通知道-上站-购买与二次购买的旅程

如果能把数据透过用户ID串接起来,我们能知道,某个特定用户是透过哪场推广活动,或者哪个关键字广告认识一米市集的,平常几点买菜?是送完小孩之后,还是睡前的凌晨?平常的购买频次为何,是一周三次,还是两周一次?透过以上的数据,我们才能真正360%了解用户,并从中找出适合的分析框架,去得出有用的洞察。

四,了解指标背后的绝对与相对意义:流量,顾客留存与顾客终身价值分析

其实,企业在成长的不同阶段,要追踪的数据往往也不同,对于一米市集这样的新创公司来说,有质量的增长是重中之重。因此,我们特地挑了几个与增长相关的重点指标来深度追踪,例如:

指标一,PV与UV,网站流量分析

【创业者来稿】产品上线后第一课:一米市集以用户旅程为中心的数据分析

图:一般电商均统计的流量资料,包含PV与UV

流量分析PV (Page View)浏览点击量,跟UV (unique visitor)独立IP来访人数。这两个指标是所有经营网站的人每天必看数据,就跟开杂货店的老板娘每天会数多少客人进来,PV跟UV就是开网店的流水人数,可以把PV理解为不认人的总流水人次,UV等于独立人数。

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图:硅谷知名风投Fred Wilson

根据知名VC投资人Fred Wilson 的经验谈(曾投资过Twitter, Tumblr, Foursquare, Zynga与Kickstarter等知名创业公司) 要去判断一个网站或APP是否达标,可以有以下的參考值:

基本指标

每天10%的流量会真正与网站互动

每个月至少有30%的用户上站1次或使用APP1次

每天有10%的用户上站或使用APP

每天有1%的用户忠诚持续使用

指标二:顾客留存寿命分析

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图:人客就像水一样,來來去去的

做生意开店,总会遇到形形色色的人,有的客户萍水相逢,因了解而分开,有的客户却是一试成主顾,生老病死永不分离。做数据分析时,常见的作法是用漏斗分析表示每期到底留下多少客人,并计算到底顾客寿命多长,留存多久。为了解顾客寿命这个概念,在Lean Analytics 一书有一个有趣的习题:

有间公司每年损失1/4的顾客,请问这间公司到底表现好不好?

这个命题看起来很直接:表现一点都不好,4个就走一个,这人不会做生意阿。然而,纯看1/4这个值并没有意义,如果把1/4这个数字详细算下,我们可以得到以下发现

每年损失1/4顾客=顾客寿命4年=每月损失2%客户

(计算说明:假设今年有100个客人,一年流失25个客人,这批客人4年才走光,等于每个月走掉2%的客人)

salesforce.com CRM (NYSE) 每个月损失约1.8%客户

这个结果一比,我们就能发现,每个月只丢掉2%的顾客,这表现可是比上市公司SalesForce还好,更别说他们还有个上百人的数据分析团队,整天在想办法优化用户体验,留住用户。

注解:挑解比较方向时,可透过旁敲侧集了解竞争对手或相关行业数据,再将自己网站与他们的指标比较,比较能客观分出高下

指标三:用户开发成本与终身价值(年)

经营网站,为了吸引用户上站,经常采取买关键字广告,发优惠券,E-mail 揽客等手段。值得注意的是:这些都是要成本的。去年中国O2O创业潮正热的时候,光发给新客的补贴红包就接近70元左右,这些还不算洒的广告费用。另一个案例是:2013年,台湾银行平均吸引一个新客开信用的成本接近15000元。试想,如果我花了15000才吸引到小花来开户,他只存了1000元,这不是赔本生意,这就是计算用户获取成本的作用,他能针对所有行销活动做出公正的评判。

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图:一米市集经常在各种线下活动推广品牌,吸引新客(男模: Dennis)

到底要怎么判断呢?根据数据分析经典读物Lean Analytics一书,通常美国网路界使用以下指标:

用户获取成本<= (3/10)*平均用户终身价值(年)

举例来说,假如一米市集在上海迪士尼办了10场推广活动,共洒了200,000元的优惠券,其他营销成本共50000元。其中优惠券使用率为20%,共转换200名顾客,其中40%有二次购买,60%只买1次。在二次购买的客户内,有50%持续每个月下单,这些客户平均一年下单共10,000元。请问这样子是否合算成本?

这时侯,我们就能透过简单的加减乘除算出用户获取成本

用户获取成本= (200,000*0.2+50,000)/200 = 450

平均用户终身价值=(40*10000+40*400+200*0.6*200)/200 =2200 计算得出,450<660(CAC<0.3CLV)

也就是说,平均每个用户获取成本为450元,小于2200的1/3,也就是660元。

至于为什么用1/3这个数呢?原因在于运营一个公司有许多固定成本(如土地房租薪资设备)与变动成本(营销,耗才等),而顾客开发成本比较接近营销推广支出,如果光开发顾客就占掉所有营收,剩下的利润哪足够弥补之前投资厂房设备的亏损呢?因此抓1/3是个大概的数字。

结语:创业公司不看财务报表,看的是增长速度

商学院的训练,以大公司为场景的战略管理知识。然而,很多创业公司早期还没有营收,做会计报表也很难衡量企业的真正价值。那该怎么衡量创业的成效呢?

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图:Y-Combinator 的增长指标与一米市集数据比较

知名矽谷加速器Y-Combinator的创始人Paul Gram 给了一个很好的定义:创业公司=成长。在Y-C内,他们给收留的企业定下每周5%-7%的增长目标,也就是在加速器这三个月内,每个月成长23.5%-34%左右,如果还没有营收,就看用户增长。

经过我们的计算,前半年一米市集的数据是达标的!无论是平均支付金额,用户增长,跟我们最重视的覆购客户增长指标,均有达到Y-Combinator 孵化的水准。

期待接下来透过数据分析,用户研究,慢慢精准深抓用户需求,打造出未来更好的一米市集。也希望能写更多故事跟业界的数据分析专家们互相研讨,学习!

参考资料

精实数据分析Lean Analytics: http://leananalyticsbook.com/

Paul Gram "Start-up = growth http://www.paulgraham.com/growth.html

特别感谢:侯宗成Jason的数据分析指导

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