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梁简一(uid:190577)
职业资格认证:FCA-FineReport | FCA-FineBI | FCA-业务分析理论
【2022BI数据分析大赛】某app用户生命全周期价值分析大屏
Your browser does not support video tags.   一、团队成员介绍: 队名:新兵蛋儿; 队长:梁志雄,数据类项目经理,充当团队构建、选题、进度和交付包装角色。 队员:霍洁珠,数据线条轮岗的科班应届生,此次分工负责分析思路、数据模型及加工、原型设计。 丘全兴,建筑机器人项目从业者,在本队伍中负责BI可视化实施部分。 刘安骐,产品运营小能手,此次比赛承包UI和BI优化工作。 导师:李和平,BI高级工程师、集团自助分析平台管理员、企业人气讲师。   二、参赛初衷          近几年各行各业掀起数字化浪潮,相比以往只是IT部门和经营决策部门才注重数据分析,现在已然是有全民普及数据资产使用意识。          除自研可视化报表外,我司应用过的外部数据可视化产品基本覆盖市面上的大多数优秀产品:Fine report&BI、powerBI、smartBI、tableau、永洪BI、麦洽BI等,其中深度应用受众用户最多和运营最优的当属Fine BI。基于这点,帆软官方此次的活动引起了我们的广泛关注。          本次参赛队伍四名成员,其中三名是进入职场不久的新兵,此前恰巧在企业内部BI专题教学班中相识(队长是早期教学组织的创办成员,导师是当时的优秀讲师),形成小分队后,想着通过参加此次的官方BI比赛,队员们能够达到以赛代练,学以致用的效果。   三、业务背景       某app是企业的一款自研兴趣社区类app,用户可以关注感兴趣的社区和作者,也可以自己作创作者发表内容。为了衡量用户对企业所产生的价值,以及探索如何提高利润值,选取了用户生命周期总价值这一重要指标进行分析。用户生命周期总价值是指公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和,被许多企业定为是否能够取得高利润的重要参考指标。   四、分析思路       看板围绕用户生命全周期价值的提升,从两部分进行探讨:延长用户生命周期 & 提高会员比例。       延长用户生命周期主要围绕提高留存,从优化拉新结构、提高用户激活有效性、减少用户流失三个方面来进行分析。       而会员用户是提高app收益的核心用户,因此第二部分主要分析如何提高会员比例。 4.1.思路如下图所示: 4.2.根据分析思路,画了以下原型: 4.3 .数据整理          dwd层、dim层和dws层数仓表如下,数据均已经过脱敏处理。ads层的表较多,这里就不一一展示。   五、完成分析报告 问题一:延长用户生命周期是否可以提高总用户生命全周期价值?       为了验证延长用户生命周期可以提高总用户生命全周期价值,需要在模块分析前先分析延长用户生命周期与充会员概率提高的关系。       从下图可见,当用户生命周期越长时,首次充会员的人数呈增长趋势,在相同在线天数的人群中比例也呈增长趋势,因此可认为延长可以提高充会员的概率,从而提高单个用户的生命全周期价值。 问题二:渠道对用户产生怎样的影响?           分析思路:通过分析各渠道会员转化率和用户平均留存天数,来找出带来较高黏性用户的渠道,再结合各渠道资源投入情况,得到资源回报率,最后分析出资源  如何更合理地投放。        分析结论:① 微博的会员转化率和平均留存天数最长,可见该渠道可以带来较高黏性的用户,且回报率理想,因此可继续将微博渠道作为资源投放重点。                         ② 豆瓣渠道会员转化率和平均留存天数均较低,但投入较多,回报率低。建议:减少豆瓣渠道的资源投入。                         ③ 应用商城渠道回报率最高,虽然会员转化率和平均留存天数均在中等位置,但投入较低。建议:适当增加应用商城渠道的资源投入,观察该渠道的平均留存天数与会员转化率的提升幅度,若提升效果理想,可将该渠道作为资源投放重点。 问题三:用户首次登录最关注的信息是什么?         分析思路:各分区在词云里的大小反应分区热度情况,通过对比各分区热度和用户平均浏览时长,可以得到哪些分区在用户首次启动时能够较有效地吸引用户或者哪些分区吸引力较低;另一方面,通过产品功能高频使用人数统计,来获得产品亮点功能,在用户首次启动时就可以强化该功能指引,提高激活用户有效性。         分析结论:① 漫画分区和电视剧分区的首次启动浏览热度较高,但平均浏览时长较短,考虑改善漫画、电视剧分区质量和推荐精确度,提高吸引力,避免成为用户流失点。                          ② 发布页-一键滤镜和一键修图功能高频使用人数较多,可作为产品亮点之一,在用户首次启动时优先并强化引导用户使用该功能。 问题四:影响用户留存的关键因素有哪些?        分析思路:先找出跟用户留存天数相关性高的指标,从而获得衡量创作者质量的质量指标(质量指标=赞阅比*30%+藏阅比*30+转阅比*40),再根据留存天数跟质量指标、曝光数的关系气泡图,其中气泡大小表示留存天数的多少,可以将创作者大致分为四类用户,再根据每类用户的特征提出产品优化点。        分析结论:① 留存率与发布量、获赞数、粉丝数等指标相关性较高,因此下面进一步针对创作者进行抽样分析。                         ② 可以粗略地将用户分成四类:高质量高曝光用户、高质量低曝光用户、低质量高曝光用户、低质量低曝光用户。其中高质量低曝光类用户平均留存天数较少,低质量高曝光类用户平均留存天数尚可。        建议:高质量低曝光类用户是吸粉潜力群体,应提高其曝光度,减少此类用户的流失;对于低质量高曝光类用户,可引导其提升发布质量,例如推送优秀图片视频制作教程等。 问题五:如何提高会员(充费会员)占比?        分析思路:在各类会员占比结构分析中,这里分析得比较表面,实际还可以进一步往下挖掘为何年费用户占比远小于月费用户。为了提高收益,可以推出组合功能套餐,对用户来说也许性价比会更高,从而更愿意付费。        分析结论:① 年费充值次数所占比例较低,可以考虑推出年费会员优惠活动,提高年费用户数量。                         ② 付费权益中,屏蔽功能、免流量、去广告和优先推送权益使用率明显高于其他付费权益,很有可能是用户的付费动机节点,因此可考虑推出这几项付费权益的组合套餐付费包,以此提高整体效益。                         ③ 动态头像和头像装扮权益使用率较低,可考虑作一些低成本运营动作,如:在特定节日推出有趣的应节装扮、结合话题热点推出特制头像等。   六、总结与建议        根据以上分析可知,为了提高用户生命全周期价值,该app可从以下方面进行优化:        ① 优化拉新渠道的资源分配结构:将微博渠道作为资源投放重点,降低豆瓣渠道的投入,适当加大应用商城渠道的投入并观察效果。        ② 优化高关注度的分区质量:改善漫画和电视剧分区的内容质量,做好质量把关和筛选,并提高推荐精确度。        ③ 优化高热度功能的引导:用户首次启动时,优先并强化引导“发布页-一键滤镜”和“一键修图”这两个功能。        ④ 减少各类用户流失:高质量低曝光类用户是吸粉潜力群体,应提高其曝光度;对于低质量高曝光类用户,可引导其提升发布质量,例如推送优秀图片视频制作教程等。        ⑤ 优化付费选择:可推出“屏蔽功能”、“免流量”、“去广告”和“优先推送”这几个高频使用的权益的组合付费包;推出年费充值优惠活动;对“动态头像”和“头像装扮”等使用率较低的权益,考虑作一些低成本运营动作。   七、参赛总结        由于时间关系,分析较浅,其实每一个部分都可以更加深入地探索,更精准地找到问题所在。从这次比赛中,感受到了数据分析的魅力,在思考中不断优化分析思路是一件有成就感的事,希望在日后的学习中能够掌握更多分析的方法和提高数据敏感度,让数据分析更充分地发挥辅助决策的作用。   作品公共链接:https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/LEZC  
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