GrowingIO春季更新
原来转化可以更精细的
春风渐暖，大地复苏，万物新生。3月30日，经历严冬磨砺，日益精进，再次更新升级。
漏斗分析功能的创新上线，在互联网精益化运营浪潮下，为国内互联网用户，开启精细化的转化分析提供全新工具。
此外，GrowingIO 上线六十多处产品功能改进，用户界面更简洁、交互体验更流畅。
漏斗分析 最大亮点
避免出图1-2天的延迟，GrowingIO 提供全新分析体验，实时呈现转化分析； 强大的漏斗对比，丰富的多维度分析，并结合用户分群、用户细查等综合手段，转化分析更加精细。
让产品经理、市场运营人员不仅只看到表面整体转化率，还能看到了解转化过程中每一处细节，帮助其在第一时间找到转化突破点和优化点，以此改进产品体验、调整运营策略。
目前，市场上现有漏斗并不支持实时分析，修改需要等待1-2天后才可出图，或因事件没有埋点，导致分析无效，因此错过了产品改善、渠道优化等最佳时机。
而依托于强大的无埋点数据采集技术，加载GrowingIO JS/SDK 代码后，即可全量收集所有数据，并支持历史数据回溯，用户可以灵活实时修改漏斗，及时同步了解转化率趋势。
现有的一般漏斗分析，用户只能粗略了解浏览到注册、或浏览到支付等整体用户单一步骤的转化率，如何能分析更详细的转化？哪些环节才是影响转化的关键?哪些用户在那些关键环节的转化发生了不同变化？
GrowingIO 漏斗分析具备更强大的对比功能，更精细的用户转化追踪，能够解答上述所有问题。这源于其可分析不同访问来源、不同城市、不同广告来源等多个维度，同一路径不同用户分群转化率，同一用户分群不同路径转化率，更能结合GrowingIO 用户细查，通过追踪真实用户行为轨迹，了解转化背后的真相。
如针对同一购买转化，以往只能看到单个步骤的转化率，但使用GrowingIO 的漏斗分析，以新注册用户、老用户做不同分群，在结算到支付流程中，发现两个不同用户分群，在绑定银行卡这一关键步骤转化率差异最大，随后，产品或运营便可针对这一环节优化产品，或推出鼓励新用户绑卡等方式，精准推送，有效提高转化率。
GrowingIO 全新漏斗分析功能，帮助用户了解每一个转化细节，分析目标更精准、转化对策更有效。
全新产品交互 一切为更流畅体验
除此之外，GrowingIO还针对单图制作、事件管理、UI等各种场景使用推出全新产品体验，使用更流畅。
一 全新图表、配色设计更舒适清晰；
二 更新单图新建功能，制作流程上更加直观易懂；
三 为了方便用户对数据进行管理， 简化不必要的数据层级概念，GrowingIO 将原先的标签和指标合并成了指标。
四 SDK不知道怎么装？用户属性字段怎么上传？所有用户想要的帮助文档、开发者文档、产品使用手册、数据字典以及FAQ全部呈现。GrowingIO此次并推出了新的帮助中心。
五 新版项目管理，可帮助项目成员轻松协作。
一年之计在于春，莫辜负好时光，为更高的转化率、更精细化运营、用数据驱动增长，请试试，为您带来全新体验！
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GrowingIO：用数据分析做运营增长，你需要做好这4个方面
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过去，“流量为王”的理念使得运营人员的职责聚焦在拉新上，随着市场环境的变化，运营的渠道和方式不断增加，有了更加细致的分类。精细化运营的大背景下，如何用数据分析来解决流量运营、用户运营、产品运营和内容运营中的增长问题，今天将和大家分享GrowingIO在数据运营方面的心得。
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一、流量运营：多维度分析，优化渠道
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流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题，过去粗放式的流量运营，仅仅关注PV、UV等虚荣指标，在精细化运营的今天是远远不够的。
1.流量指标体系
我们需要通过多维度和指标判断基本的流量情况，包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标，量级指标涉及不同平台，Web端主要看访问量、PV和UV，APP主要看启动次数、DAU和NDAU。基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数（即访问深度）和跳出率等，通过这些指标可以判断用户的活跃度，产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中，在不同的产品生命周期中，访客的类型是有差异的。
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GrowingIO－概览
一名优秀的运营人员，应该熟悉自己产品的流量概况，通过每天看网站的流量情况，运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势，方便评估过去和预测将来趋势。
2.多维度的流量分析
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在网站流量分析中，主要从访问来源、流量入口、广告等角度切入。
首先，访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交媒体等。在这个分析框架下，需要一层一层拆解，具体到每一个渠道进行流量分析。
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以 GrowingIO 的博客为例，这是一个内容运营的子站，上面有很多数据分析和增长黑客的文章。我们通过访问来源分析发现，相比于其他渠道，从微博渠道过来的用户数量和质量都偏低，这提醒我们需要优化内容渠道。
其次是落地页，落地页是用户到达你网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面，一般会有较高的跳出率。
最后，广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式（点击、弹窗、效果引导）和销售分成等，我们需要通过多维度的分析来优化广告投放。
上面的三个角度主要是在web端的分析，对于APP分析，还需要考虑分发渠道和APP版本等因素。
3.转化漏斗分析
在增长模型中，流量进入后，还需要进一步激活和转化，而激活是需要一定的流程和步骤的。像这样的漏斗，就可以清晰展示每一步的转化情况。
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以上图为例，我们分别对转化的每一步进行分析，发现第一步到第二步的流失率最高，需要针对性优化，通过对不同渠道进行转化率分析,发现来至百度品牌专区的（）的转化率高达 44% ，而其他渠道的转化率不足 3% 。
4.渠道优化配置
在进行一系列的流量分析和转化分析后，我们可以进行相对应的策略制定，具体方式包括搜索词、落地页、广告投放优化等等。
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对于成本低、质量高的渠道需要加大投放，对于成本高、质量高的渠道需要评估成本，对于质量低的渠道也需要做好评估，总体上，根据成本、流量转化等综合情况，对渠道配置进行整体管理和调优。
二、用户运营：精细化运营，提高留存
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如果说流量运营解决的是用户从哪里来的问题，那么用户运营就是建立和维护与用户的关系。
1.精细化运营
用户在产品上的交互行为很多，我们可以通过用户的行为对用户进行分类，然后根据不同群体的特征，进行精细化运营，促进用户的回访。
以论坛为例，用户在论坛上的行为包括：访问、浏览帖子、回复、评论、发帖、转发，分享等等，我们对用户的每一类行为建立行为指数，例如根据用户的转发、分享等行为建立“传播行为指数”，通过这些指数给用户分类。如此一来，论坛上的用户被分为4个维度：A浏览类、B评论类、C传播类和D内容生产类，用户可能只有一个标签指数，也可能很跨多个指数维度。
接下来的用户运营中，可以根据这些标签进行分类。比如UGC论坛，需要保持D类（内容生产类）用户的活跃度和增长率；同时在论坛推广传播中，需要对C类（传播类）用户进行刺激，扩大内容的传播力和影响力。
2.提高用户的留存
互联网产品一般都关注用户的留存，只有用户留下来了，才能进一步去推动变现和传播。留存分析一般采用组群分析法，即对拥有相同特征的人群在一定时间范围内进行分析。
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GrowingIO－留存图
上图的留存图中，横向比较展示了每周新增用户在后续各周的留存率，竖向比较展示了不同周的新用户在今后一段时间的留存表现。
留存时间及周期，和产品体验完整周期有关，不同的业务和产品一般有着不同的时间群组划分方法。比如高品类产品的日留存更好反映用户与产品的关系，而工具类的周留存就比日留存更加具有业务意义。
通过时间维度的分析发现用户留存的变化趋势，通过行为维度的分析发现不同群组用户的差异，找到产品或运营的增长点，这是用户运营非常重要的一点。
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三、产品运营：用数据来分析和监控功能
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产品运营是一个非常大的话题，今天主要分享。
1.监测异常指标，发现用户对你产品的“怒点”
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产品大的流程中，存在很多小的功能点，用户的体验就是建立在这些小的功能点上，而就是这些小的功能点的使用情况，成为我们每一步转化的关键。
以注册流程为例，一般需要手机验证。发送验证码是其中一个关键的转化节点；当用户点击重新发送的次数激增时，可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户”怒点“所在，无法及时收到手机验证码。通过对关键指标的监测，便于我们及时发现问题所在，及时修复。
2.通过留存曲线检验新功能的效果
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对于上线一段时间的产品，有时候会添加新功能。上线后，需要评估新功能的效果，是否满足用户的核心需求，能否给用户带来价值。
从这条留存曲线中，我们不难发现该新功能第一天使用过的人之后持续使用的比例很低，这说明此功能并没有很好地解决用户问题；这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考。
四、内容运营：精准分析每一篇文章的效果
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在做内容运营之前，需要明白你的内容是作为一个产品（如知乎日报），还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位，才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果，我们需要对用户的需求进行分析，例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播的比例等。
1.内容的类别
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以GrowingIO 的技术博客为例，该博客属于PGC模式。博客中的内容有不同分类，为了降低用户获取信息的成本，我们在博客首页设计了不同板块的入口，包括左侧分类导航、中部文章推荐和右侧热点推荐。
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我们发现用户主要通过左侧的导航栏和中间的推荐阅读文章，较少点击右侧的热点推荐。所以，在移动端我们取消了右侧的热点推荐，仅保留了分类导航和中间的推荐。既节省了空间，又最大化满足了用户的内容需求。
同时，我们也对分类导航栏的内容进行了分析，发现用户对案例分析的内容最感兴趣，这对我们今后的内容选择是一个非常好的启发。
2.基于用户的推荐
内容运营中的推荐，有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户，都有自己喜欢的内容和类别，当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候，效率肯定会更高。
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同样以 GrowingIO 的博客为例，我们通过对访问用户的文章点击情况进行统计，得到了上述表格的结果。显然，用户 8 对“增长秘籍”有着自己的偏好，用户 6、7、9 对“案例分享”文章更青睐。那么在实际的内容推送中，我们可以对用户8推送增长秘籍类文章，向用户 6、7、9 推送案例分析的文章，其他用户无差别推送。
近年来流行的 Growth Hacker 的核心，其本质就是通过技术创新和数据分析，实现精细化运营，达到增长的目的。一个优秀的数据运营人员，应该具备数据驱动的思维，掌握一定的数据分析工具。在实际业务工作中，不断从数据中提出问题，不断尝试，用数据来优化运营策略，进而实现客户和业务的增长。
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