请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
楼主: yttmyway
1027 2

[数据运营] 数据分析:共享单车类产品 [推广有奖]

  • 5关注
  • 6粉丝

教授

66%

还不是VIP/贵宾

-

威望
1
论坛币
28519 个
通用积分
464.7883
学术水平
93 点
热心指数
99 点
信用等级
93 点
经验
25482 点
帖子
575
精华
0
在线时间
570 小时
注册时间
2019-3-16
最后登录
2023-9-28

yttmyway 在职认证  发表于 2019-5-6 16:29:48 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币

其实很多的数据运营对于数据的分析能力还不是特别好,小编认为如果想要做好数据运营,就需要掌握基本的分析思路,还有就是不断的进行实践,只有在实践的过程中,你才可以提高自己的数据分析能力。下面小编就给大家分析一个案例,希望大家看完之后会有所启发。

前一阵在“在行”上就遇到一个案例,学员想了解共享单车类产品的数据分析思路,本文就针对这个案例整理一二,供读者参考。如果读者中有摩拜或ofo的同学,麻烦帮我参谋下思路是否靠谱哈。

数据分析:共享单车类产品

步骤一:明确用户是谁

以摩拜为例,其产品可能的目标用户有2类:用车方、维护方。用车方就是车辆使用者,维护方则是车辆提供者。用车方的诉求是随时随地有车骑,且付费后骑行体验要良好。维护方的诉求则是以最少的车辆服务最多的用车方,并从用车中得到收益。






步骤二:明确用户使用场景

明确使用场景、使用流程的原因在于:第一,我们的数据都来源于这些场景中;第二,我们需要通过分析这些数据,让用户每一步过程都顺利进行,避免流失;第三,还要让企业利益最大化,从而进一步让利用户。

步骤三:明确分析目标

经过人群定义和流程梳理,针对共享单车,我们可简单将分析目标定义为:

· 提高成功骑行次数——用户利益最大化

· 提高毛收入——企业利益最大化






步骤四:拆解目标

数据分析的思路就是将目标层层拆解,从每个子指标中发现问题。基于以上目标,可拆解为:

成功骑行次数 = app启动次数 x 每启动扫码开锁率 x 成功开锁率 x 成功结束率

成功骑行次数 = 每人每日行程次数 x 人数

毛收入 = 充值收入 – 投入成本 = ((每充值金额 – 欠费金额) x 充值次数) – ((每车成本 + 维护费用) x 车辆数量 )

注:以上拆解因人而异,因经验而异,从不同角度可得出不同公式,具体要根据实际运营目标进行调整。

步骤五:明确数据观察者角色






拆解出的子指标,需要呈献给不同角色的人群查看,以此来进行不同维度的分析,因此在分析前也要明确这些角色,例如:

· 决策层:关注核心指标、交易指标、时段趋势

· 维护组:关注车辆状态、位置、轨迹、故障率、用户反馈

· 运营组:关注骑行次数、充值情况、押金情况、欠费情况、信用积分

· 产品组:关注骑行流程、交互路径、用户反馈

· 开发组:关注请求失败率、App崩溃数






步骤六:明确数据度量

依据不同角色,可将拆解出的子指标进一步汇总整合,组成不同的统计度量值。这一过程中有一点要注意:每产出一份度量值,都要给出目的。也就是说看这个度量值能得出什么结论。没有结论的数值是没有意义的。如下所示:

核心数据

评估推广效果——注册用户数

评估活跃程度——启动次数、活跃用户数

评估业务健康程度——成功骑行次数、每启动骑行率(用车密度)






评估现金流健康程度——总入账、总出账、充值金额、欠费金额、车辆总成本

评估车辆健康程度——车辆总数量、故障车数量

运营数据

评估推广效果——注册用户数、下载点击数

评估活动运营效果——充值用户数、邀请注册用户数、成功骑行次数、积分增长/消耗量

评估用户质量——行程次数排行、骑行距离排行、信用积分排行、充值排行、欠费人数、认证人数

维护数据






车辆使用总览——车辆总数+车辆位置实时呈现——未使用/使用中/故障中/预约中

评估车辆使用率——使用车辆数/总车辆数

评估车辆故障率——故障车辆数/总车辆数

评估车辆闲置率——连续N日未使用车辆数/总车辆数,以及闲置车辆位置

产品数据

评估需求满足程度/车辆调度效果——每启动骑行率

评估产品使用情况——成功骑行次数、异常骑行次数、平均骑行里程、平均骑行时长、日骑行频率、启动次数、平均骑行天数、预约操作成功率






评估产品操作效果——充值路径、注册路径

评估产品使用异常情况——平均每次开锁成功率

评估用户骑行习惯——骑行轨迹聚合,为调度路线做参考

评估用户满意度——用户反馈好评数/用户反馈数

财务数据

用户金额:充值流水、充值次数、充值金额、充押金金额、余额不足金额、押金退款金额

维修金额:车辆生产成本、车辆维修成本






注:以上数据仅为举例,要根据实际需求调整。

步骤七:明确数据维度

有了度量值,就要思考可以通过哪些维度查看这些值,也就是要定义数据维度。常见的维度包括:

按时间:小时、日、周、月、季度、年度……

按地区:按省、按市、按区……

按渠道:邀请注册、扫码注册、广告点击注册……

按类型:已认证/未认证、已充值/未充值……






按位置:GPS地图定位

以上维度也要再根据需求不断调整、扩展、优化。

总结

以上七步进行完毕,一个基本的共享单车数据分析框架就搭建完毕了。作为数据产品经理,一方面可基于此设计统计系统功能;另一方面可依此对不同人群定期产出数据分析报告了。但以上步骤只是完成了冰山一角,如何在观察数据后,对数据的变化合理归因,并对产品、运营策略的优化提出改进意见,才是真正需要深入研究的!

[size=0.13]

原创文章,作者:金香槟运营,如若转载,请注明出处:[size=0.13]http://www.jxbin.com/77086.html



二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:数据分析 数据分析报告 数据分析能力 数据产品经理 利益最大化

lhf8059 发表于 2019-5-6 18:37:37 来自手机 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
yttmyway 发表于 2019-5-6 16:29
其实很多的数据运营对于数据的分析能力还不是特别好,小编认为如果想要做好数据运营,就需要掌握基本的分析 ...
谢谢分享

使用道具

dixiahe 发表于 2019-5-7 07:17:53 来自手机 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
yttmyway 发表于 2019-5-6 16:29
其实很多的数据运营对于数据的分析能力还不是特别好,小编认为如果想要做好数据运营,就需要掌握基本的分析 ...
鼓励发帖

使用道具

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加JingGuanBbs
拉您进交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-3-29 06:14