2018年1月6日，由易觀聯合中國產品經理社群PMCamp主辦的IOCON2018互聯網運營千人峰會在上海圓滿落下帷幕。易觀副總裁朱江在峰會上，結合易觀旗下產品精細化運營分析工具，做了題為《數據分析成就存量市場的精細化運營》的演講。演講中，朱江主要分享了如何通過第三方數據和工具做產品運營決策。以下為其演講實錄。
▌2017年互聯網關鍵詞：流量，人口紅利消失
2017年的市場說得最多的就是流量，人口紅利逐漸消失，競爭無處不在，從以前互聯網野蠻生長的狀況，大家都在燒錢拉用戶的模式轉到新的模式，從拼速度、拼價格、拼擴張的能力，到今天要拼品質、拼耐力，而且我們后面還要拼技術、數據和解決問題的能力。
整體規模上，雖然2017年整個互聯網已經下降到了5%以內，2018年預測更進一步達到3%左右。其實在用戶消費升級的大背景，用戶需求還在個性化，隨之而來的是各個細分領域也在進一步裂變，比如直播短視頻、消費金融等領域。從易觀互聯網領域地圖劃分，從2016年到現在是分到了300多個領域，人口紅利消失之后，用戶已經沒有更多新用戶，競爭就變成了常態。所以在這種競爭的市場環境下，整個產品發展是要知己知彼，才能有一個生存和發展的機會。
首先是要了解整個行業的趨勢，在行業里面細分，選手的競品是誰，然后讓競品去做一些對標分析，掌握競品每一個運營動作，后面帶到的效果，通過學習競品，把有效的方法拿來為自己所用，最后我們的產品功能改進和運營進行調整，如此才能形成整個運營閉環。這樣的好處是說可以“拿來主義“，把產品的一些成功經驗拿來自己用，在競爭環境下以非常少的投入成本得到很好的效果。
▌第三方對標分析 指導產品運營策略
第一是要了解市場，了解行業，把握大的方向，在行業中找到自己的對手是誰。
首先來看人口紅利逐漸消失，從一般的方向里面可以看到人口紅利在慢慢消失，增速在減少，在一線城市和超二線城市用戶的增長是負增長的增長，在二三線城市用戶增長是比較樂觀的，在二三線城市如何要拓展用戶其實還有大的空間。當然也有一些受限的，它的用戶在一線城市得不到認可。比如說交通出行、城市出行、求職招聘、高端教育、企業服務等領域。
所以，一方面了解用戶的需求在什么地方，適不適合我們更廣泛的市場推廣，另外想了解行業普遍的水平，更多的是去學習一下領先者的數據。2017年最大的亮點，我們看到了很多產品快速發展的階段，看到每一個行業現階段跟產品運營策略是息息相關的作用。
了解行業之后，是了解這個行業的參賽選手有哪些，參賽選手跟我的規模上是有什么不一樣?除了用戶規模上，還應該看用戶的型號，不同產品的用戶是合作的關系，如果是同類產品，用戶儲存度非常大的情況下是競爭的對手。前面也提到量，新的用戶增長非常小，了解了整個市場就要有一個競品對標分析，通過競品分析制定產品方式。
▌第三方數據分析，指導產品功能改進
一個例子就是直播領域下的視頻改成短視頻的過程。在2016年的時候，最火的是直播領域，當時是百家規模的直播平臺出現是非常火爆，直播領域帶來本身內容比較低俗不健康的內容出現，它的同質化比較多，包括有一些平臺來拉動幕后的增長，用戶的黏性并不是很高。也有產品特性，用戶時長會需要一些時間，碎片化的時間無法運用，這些對直播的劣勢，包括在2016年，文化部和廣電總局管理要求，直播領域行業有了一個大的調整。可以看到，很多直播平臺進入調整整合的階段，火山直播脫穎而出，現在叫火山短視頻，在2016年12月底增加了短視頻的功能，通過了一兩個月的迭代以后快速增長。之所以說火山短視頻能夠準確把握住它的用戶需求，增加相應的功能，娛樂直播是可以看的到。它的一些游戲、垂直視頻、綜合短視頻，用戶偏好度是非常高。所以能把它直播化，手中用戶偏好抓住，相應的上線一些功能，所以后面直接實現產品成功轉型。
我們也可以看的到短視頻UGC把內容豐富度快速提高，看到火山直播在改成短視頻之后的活躍度是明顯增加。因為整個短視頻只有不到一分鐘的時間，用戶是可以充分利用他的碎片化時間，而不像之前直播是整個時間，用戶也要考慮流量因素，他需要在Wifi環境下去操作觀看。從用戶使用分布上也可以看到，視頻在沒有改版之前，他用戶全天24小時的時間段分布其實是在夜間，也就是晚上7點以后的用戶流量是最高的，峰值出現在晚上。改版以后明顯看到用戶活躍度是分布在全天，是用戶把碎片化時間利用起來，造成用戶的提升。
總結一下，在今天互聯網是存量市場，競爭無處不在，我們光靠自己是不夠的，在這些環節中是要用更可靠的成本節約資源，在激活這一塊是需要有效的方法，不是去靠產品經驗做這個事情，更多的是靠數據。另一方面，我們要知道自己用戶偏好是什么，他喜歡什么東西，我們要把這個用戶喜歡的東西搭建出來，這些可以通過第三方的數據實現這樣的作用。
▌精細化運營工具，必備的4種核心能力
以上是通過第三方的數據，其實我們每一個產品都有自己的運營工具，通常資深的運營，靠第三方的數據指導策略，還是要回到第一方自己實施，現在的精細化工具需要有4種核心的必備能力：
首先是隨需分析。以前我們用的一些工具只有統計標準的指標，但是每一個產品特征都是不一樣的，其轉化路徑也不一樣的，所以我們要有分析的模型。再一個是看到的結果，為什么是這樣子的結果，我需要隨時針對這個結果進行分析。其實以前更多的是受限于技術的不足，大數據量挑戰很大，在百萬級的用戶和幾百個事件做一個數據整合和實時分析，其實對系統要求非常高，現在有很多工具是可以支持這些功能。然后是可以看到更細的數據分析緯度，這就是隨需分析。
第二是分群。人以群分，我們的用戶不再是同一類用戶，我們產品的用戶會有很多幕后人群，雖然他來到一個產品里面，對你產品要求需求是類似的，但是每個人背后是有不同的偏好。我們之所以能夠維護好，是因為可以把這些用戶個性化需求分類。分析不可能是針對于整體，而是針對于不同群進行分析。
第三是全景畫像。每個產品用戶在你產品里的路徑都是知道的，他是怎么來?從哪里來?進入到產品之后瀏覽過哪些內容，他喜歡購買哪些商品的信息，產品是知道的，其實一個用戶在一天24小時里面，他接觸到我們的產品只是幾個小時，甚至是幾分鐘時間，他在其他時間、其他的場景下到底是怎么樣的行為特征，需要的是更全面的去了解用戶的偏好。所以我們不僅是要對用戶生活日常場景偏好分析，還應該能夠在使用其他類型產品聯系是怎么樣都得了解，這樣會更加清楚的知道自己用戶的行為特征和生活形態，我們才能提供相應的策略和內容。
最后是診療結合。以前的分析工具更多的是看數據，有什么問題自己去解決，有什么樣的數據背后到底是什么樣的原因，這些人如何去分析也是自己去解決，現在的話不僅僅是給分析的結果去做策略支撐，更重要的是說根據分析結果圈進來的人群進行觸達，不僅是觸達，還有可能是觸動，我們是激活喚醒用戶，我知道他是沉睡的，我知道他的生活形態，偏好是什么，我會給他做自動化的觸達，對這些人群進行有效的喚醒。應該是參與診療的工具。
結合這4種典型的應用場景，整個用戶生命周期的過程中，從用戶的獲取，用戶在產品中生命的活躍生命周期，我們把它從普通用戶轉成活躍用戶，用戶沉睡以后如何把他喚醒，在這個過程中，要解決這個問題有兩大類：一類是在新用戶的獲取中，獲取用戶成本非常高，流量非常貴，我們就更應該去獲取新用戶，直接獲取是喚醒用戶而不是拉新用戶，在轉化過程中是不是很有效，到底是5塊錢便宜還是2000塊便宜，這個不同行業的標準是不一樣的。我們接觸一些炒股用戶，他們的客單價是2000人民幣，這2000個人民幣的路徑是非常長，從用戶來到最后綁銀行卡，到最后是把現金打到美金賬戶，造成他的成本非常高。但是他真的到做2000的話是可以賺很多錢，在這個交易平臺上抽取傭金也是很便宜的，從每一條線上的轉化效果是決定你成本很重要的因素。
▌4個典型場景
第一個是優質渠道。以前我們可以看到更多的是渠道的帶量能力，帶來的量是不是我們的目標受眾，這些目標是轉化成核心用戶，這個很難說。現在我們應該去看它從哪個渠道來，核心用戶，有效用戶的占比如何，你有量，才可以看這個渠道的能力到底是怎么樣。我們都知道渠道水分非常大，需要有一個方法去識別整個渠道的刷量，帶來的都是刷來的量，第三方數據可以有效識別出真實用戶和一次用戶的整個占比。還有是一次性訪問用戶，人是真的，流量也是真的，但是是一次性訪問，這不是一個好的渠道流量。最后還是要看渠道留存，帶來的量是可以留下多少核心用戶或者是有效用戶。
第二個是對產品有深度了解。用戶的一些想法對運營來說是非常重要的，以前更多的是看基礎的屬性，比如說是性別、年齡、地域等。那么通過自己的數據會了解用戶購物或者是對內容的一些偏好，他無法了解選景偏好是什么，所以要在不同的場景，包括他對不同APP使用偏好，在細分領域偏好的了解，對于用戶每個人群都應該進行這樣進一步的分析，這個就是對用戶的偏好去了解。再一個是對我們核心用戶的特征和普通用戶的特征進行對比分析，數據一對比就可以發現差異，這個差異往往是這個人群的特性，所以是可以發現出核心用戶的偏好差異到底是什么。
第三是提升用戶轉化。用戶轉化有兩種原因，第一種原因是你的用戶不對，你來的用戶不是你的核心受眾用戶。第二是產品功能有問題，你在每一個轉化結點上面出現了瓶頸，用戶大幅度流失，你可以看到那個點上用戶會有一些用戶體驗和缺陷，我們進行改版和產品迭代之后進行產品對比，是不是改版以后提高了轉化的效率，還是改版反而降低了這個效率，我們可以做一些Pass。
最后是對用戶喚醒和召回。希望和用戶永遠在一起談一場永不分手的戀愛。每一個產品沉默和流失都是不一樣的，有的一周來一次沉默，有的低頻應用是一個月來一次，那需要有個自定義的口徑把人分出來，可以把這個人群做一些自動化的觸發，針對不同的人群做有效的觸發。個性化的觸達，效果閉環驗證。這就需要整個移動端大數據資源支撐，可以對用戶人群去做一些行為偏好分析，這也建立于現在用戶覆蓋，我們易觀產品運營、對標分析的研發的大數據工具產品，希望為整個互聯網行業賦能。
