运营商客户端运营数据监控实践

panjl | 2016年8月12日 | 2016年 | 评论已关闭 | 1637

进入移动互联网时代，服务渠道结构发生快速改变，客户服务渠道正在由传统的营业厅、电话、短信等转向微信、APP等移动互联网渠道。为顺应这种趋势，运营商也开展了自身服务渠道的优化升级，加快对移动互联网渠道的建设、推广。由于移动互联网是一个非面对面接触的渠道，渠道与客户的交互只留下数据记录，因此渠道的运营推广需要通过大量“冰冷”的数据作为指南针。笔者作为广东移动客户端（下简称APP）的运营推广人员，将结合自身工作经验与读者一起探讨如何用数据去做APP运营。

一、运营中的数据意识

在渠道建设过程中，许多企业往往会业务功能优先，将资源都集中在前端功能建设上，而忽视了后台报表的重要性。在这种状况下，负责运营的人员就像迷宫里的老鼠，每天在忙于提各种前端优化需求、策划各类营销活动，但由于没有后台数据报表支撑，工作起来就像急于找出路的老鼠，在充满干劲中瞎折腾，因此在渠道建设的第一天就应该充分考虑数据报表的重要性，建立一套完善、清晰、易懂的指标监控体系，作为工作运营的仪表盘，实时辅助运营人员的工作方向。

二、运营中涉及的一些数据指标

目前关于APP运营监控的数据指标很多，但运营人员在实际应用过程中应该结合自身产品以及当前运营的需要的特点来选择合适的指标体系进行监控。例如如果是社交类型的APP，运营人员关注比较多的是活跃用户、新增客户之类与用户规模相关的指标；而电商类的APP，运营人员另外需要关注交易转化率、订单交易单价等交易类相关指标。总之，就是要首先对自己的产品定位有明确的认识，根据自己的需要去选择、调整数据指标体系。

笔者所负责的APP运营推广工作，当前阶段的任务是规模的扩展，因此笔者结合自身运营情况建立了一套适配运营商APP推广的数据监控指标体系。整个指标体系分为三种。

第一种，关注用户规模。

1、活跃用户数。指在一定统计周期内登录APP的用户数量（这里的登录是指客户用户密码登录，由于运营商大量服务、业务需要登录，因此重点关注登录客户数）。活跃用户数可以反映APP当前的“新鲜”程度，活跃用户数越高，表示该APP很有活力，能吸引用户。统计周期一般有7天、14天、1个月。对于电商类、社交类等交互较频繁、黏性较高的APP使用较短的统计周期；而对于运营商APP，由于业务不具备频繁交易的特点，因此选择1个月进行监控。

2、新增客户数。指在某个时间内开始在一定统计周期内新增登录APP的用户数。新增客户数可以反映APP运营中的广告传播成效及口碑情况。与活跃用户数相对应，新增客户数的统计周期也为一个月。

3、累计客户数。指在某个时间开始曾经登录过APP的用户数目。这个指标反映了APP从某个时间开始后的覆盖面，是APP用户“群众基础”的反映。它与其他指标的对比使用可以看出许多APP运营的情况，如流失情况、推广情况等。

4、近期流失客户数。指曾经登录过APP的客户在最近一段统计内不再登录APP的用户数。在看新增的同时要关注流失的用户，特别是对于近期流失的用户，他们大部分仍没有卸载APP，唤醒激活的机会很高。笔者将统计周期定为连续三个月。

5、忠诚用户数。指在一定统计周期内连续登录APP的用户数。这个指标反映了APP的忠实粉丝数，是APP运营的底子。笔者将该指标的统计周期定为4个月。

6、回流客户数。指在上一个统计周期未曾登录而在本统计周期登录的用户数。这个指标反映了我们在运营中重新唤醒了多少用户回来我们的APP。

7、留存率。指在统计周期内上一个统计周期的客户在本统计周期内继续登录APP的比率。该指标反映了APP黏性。在笔者实际运营中常用的是月活跃用户的留存率，新增客户月留存率。

第二种，关注业务情况

渠道不能只是“旺丁不旺财”，运营商建设APP的核心目的是让客户体验其中的服务及销售业务，因此在关注用户规模和质量的同时也要对业务的发展进行监控。笔者会监控三个业务相关指标。

1、营销活动用户数。指在统计周期内参与营销活动的用户数。这个指标反映营销活动的有效性，同时也能反映有多少客户受营销活动吸引。由于笔者所在部门的营销策划周期为一个月，因此该指标的统计周期为一个月。

2、业务办理用户数。指在统计周期内办理业务的用户数。这是一个核心指标，它反映这个渠道创收的能力。统计周期也为一个月。

3、服务查询用户数。指在统计周期内查询各种服务的用户数。它与其他渠道的服务数据对比可以反映该渠道的服务分流能力。同样，统计周期也为一个月。

第三种，关注用户质量

渠道需要好用户。笔者会分群对用户的质量进行跟踪分析，其中最关心两类用户群的质量情况，一类是新增用户，一类是流失用户。关注的指标如下。

1、通信行为特征。这个是运营商用户的基础指标。包括用户的网龄、ARPU、DOU等。

2、终端行为特征。包括使用的系统（IOS、Android）、终端品牌等。

3、网络习惯分析。包括常使用的APP类别等。

三、运用数据指标一些方式

上面所讲述的是数据指标情况，但数据指标仅是一个数据呈现。作为运营人员，最核心的技能是通过上面设置的各种数据指标进行分析，判断运营中出现的各种情况，发现流程、机制中存在的问题。笔者一般通过三种方式去运用各种数据指标。

第一种，通过比较的方式去看数据。

各类数据不是一个孤独体，数据与数据之间存在着各种联系，通过比较的方式去看数据，更能够从一个整体、系统的维度去观察运营推广的情况，达到所谓的“见林又见山”。常用的比较方式有两种。

1、占比

通过占比可以观察各用户群见蕴含或贡献的关系。常用的有以下占比。

（1）新增用户占比。指在统计周期内新增用户占活跃用户的比例。在前文讨论过新增用户数这个指标，它反映了APP运营中的广告传播成效及口碑情况。而这个比例指标则可以帮助运营人员系统地去看统计周期内的APP活跃情况。如果在统计的周期内APP活跃客户数比较大但新增用户的占比很高，那表示目前的活跃是靠外向拉动的，这种情况需要引起运营人员注意，要看到繁华的后面可能隐藏着流失严重的危机。

（2）活跃用户占比。指在统计周期内活跃用户占累计用户的比例。它反映了规模与活跃的比例关系。

（3）次月留存用户占比。指在统计周期内上一个统计周期的客户在本统计周期内继续登录APP的比率。该指标反映了上月推出的各种运营措施下对APP客户产生的黏性影响。在笔者实际运营中常用的是月活跃用户留存率、新增客户月留存率。

（4）营销用户占比。指在统计周期内参与营销活动的用户数占活跃用户数的比率。它反映了当期的活跃用户有多少是靠资源带动。如果长期占比过高，可能反映该APP的活跃完全依赖于营销资源驱动。

2、环比

这里主要是同一个数据指标在相邻统计周期内的比较。由于移动互联网增长趋势很迅猛，通过环比能够及时反映运营中的变化情况。常用做环比的有如下几个指标。

（1）活跃用户数环比。这是最基础的指标，实时反映APP的成长特性。

（2）新增用户数环比。反映营销推广的情况，例如可以观察广告投放后的反映、营销活动的传播特性。

（3）次月留存率的环比。反映APP的运营情况，比如可以看到重大功能上线、重大改版对客户的影响程度。

第二种，通过逐层细分的方式去看数据

在数据的运用上要用一个侦探的思维层层下探进行剖析。前面所提到的数据指标框架可以对一个APP做整体分析，也可以针对运用中的一个细项进行统一框架的更小颗粒度的分析。

笔者在APP活动中很关注营销活动的效果分析，每个月除了关注营销活动的参与客户数外还要更进一步分析营销活动的效果，例如营销活动的新增的效果如何，并据此去判断所策划的营销活动是否具有传播特性和吸引力；营销活动中留存的情况怎样，并据此去判断延续性活动的黏性。而这些进一步的分析，都可以用类似的框架开展。

这里没有明确的数据统计指标，更强调的是运营人员要有钻研到底的精神，当一个数据出现的时候，要持续向下分析这个数据背后的原因，通过更深一步的数据去真实地反映运营情况。

第三种，通过直观化的图形去看数据

“不识庐山真面目，只缘身在此山中”，有时候我们仔细观察每一个树的时候很难看出整片森林的形态，要将抽象的数据直观展示，可以借助各种图形。

折线图，能够帮助运营人员更好地观察趋势。例如活跃的增长趋势、流失客户的下降趋势、留存率的稳定趋势等。

饼状图，更好地看到构成的变化。例如可以观察活跃的构成，新增、留存、激活的变化情况。

上文所讲都是笔者在实际工作中的经验总结，文中所讲的数据指标或应用方法还有不少缺漏。其实笔者在运营时也常发现有不少地方未能分析透彻，究其原因，是笔者未能做到本文第一点提到的数据意识，在建设APP工作中未能通盘考虑来提前做好各类数据的采集工作，实际的运营中只能通过底层数据分析来获取一部分数据，未能更全面地指导整个运营工作。不过，路漫漫其修远兮，笔者目前已逐步意识到数据指标的重要性，正在不断完善整个数据指标体系，待日后有进一步所得，再与各位进行探讨。

本文刊载于《客户世界》2016年6月刊；作者林威，作者单位为中国移动广东移动客户服务中心。