Question

我们之前已经讨论过内容运营、活动运营、用户运营的基础知识，我们需要知道这些领域的核心数据都有哪些，如何解读这些数据。

内容运营的核心数据

对一个网站（产品）而言，其内容运营的核心数据包含如下几个方面。

内容的展示数据

内容的展示数据是最基础的数据，它的意义和价值在于：提供给内容运营者一个直观而基础的数据，用来展示内容被点击、查阅的情况，从而分析内容是否为网站（产品）提供了相应的帮助，如：内容覆盖人数、内容是否符合用户兴趣等。

内容的展示数据可能包括但不限于：

·内容的点击次数；

·内容页面的蹦失率；

·内容页面的停留时长。

以一篇文章为例，这篇文章的链接被点击了100次，其中，50次点击停留的平均时长为20秒，10次是点击后直接关闭网页，另外40次点击停留的平均时长是3秒。通过这些数据，我们可以了解到，这篇文章的质量可能是不错的。接下来要做的事情是，10次直接关闭网页和40次平均3秒的停留时长背后的用户还看了哪些文章，他们的行为是怎样的。

我们通过这样的分析，可以了解如何通过改善内容的类别、质量，提高内容对于用户的价值及契合度，从而提高内容被展示的次数。

内容的转化数据

内容的转化数据，是相对展示数据而言更深层的数据，它往往用于判断内容是否能够促进用户的转化，比如能否利用内容让用户从活跃转向付费。

我们以一本网络小说为例，从免费阅读转向付费阅读，数据表现出来的该作品的“吸金”能力，就是内容的转化数据。从一定层面上说，这是衡量内容能否带来高质量“粉丝”的一个依据。

内容转化数据可能包括但不限于：

·内容中付费链接的点击次数、付费成功次数；

·内容页面广告的点击次数、广告的停留时间、二次转化成功率。

内容的黏性数据

黏性数据和展示数据相关，但二者有一些区别。考虑展示数据时，如果进一步分析用户重复阅读的次数，那么结合每次阅读的停留时间，就可以得到黏性数据。

对于黏性数据，其实完全可以采用会员管理系统里的RFM客户关系管理模型来进行分析，获得内容或者用户的黏性值和分布，从而指导日后的内容运营工作。RFM模型在本章节中不做展开，有兴趣的读者可以使用百度搜索或进入MBA智库百科去查阅相关词条。

内容的扩散与分享数据

内容的扩散数据或称“分享”数据，是社会化浪潮中一个新增可监测的数据。

内容的分享频次和分享后带来的流量统计，可以说明内容对某类用户的价值和作用情况，这对需要通过分享带来用户的网站（产品），以及需要引爆热点和病毒传播的运营有着重大的意义和价值。

活动运营核心数据

对于经常执行活动运营的运营人员来说，活动运营数据比其他类型的数据都更加重要，而活动运营的数据又非常复杂，我们用2个活动案例来说明活动运营的核心数据的情况，在实际操作中，运营人员需要加入自己的思考。

案例1：某网站开展了一个分享邀请的活动。活动主旨是让老用户带来新用户，可以通过社会化渠道、邮件、复制链接进行分享，新用户通过各个渠道的邀请链接进入活动注册页面完成注册，并进入网站，补填用户资料并完成一次登录，即认为有效。完成有效邀请的老用户和完成注册的受邀请新用户，均可以获赠一件小礼品。

对于此类活动，有几个数据是关键点，比如：

·分享渠道的质量——用来判断下次活动主推哪些分享渠道。

·受邀请用户的注册成功率——用来进行发奖和判断活动质量。

·进行分享的老用户的参与度——用来进行用户分级，判断活动规则对老用户的吸引力，以后如果开展类似活动，应当选择怎样的用户选型。

那么核心数据就会包括：

·各分享渠道的分享次数、分享链接的点击次数、各渠道注册–成功的转化率

·总的注册–成功转化率、用户注册的蹦失节点、用户注册完成后引导过程的蹦失节点。

·参与活动的老用户的总数、分享渠道按照使用次数的分布、使用了2个或2个以上分享渠道的老用户的日常行为表现（如活动前后一个月的行为表现）等。

案例2：某电商网站开展母婴用品折扣活动，希望在活动期间带来2倍于日常销量的销量增长。

此类活动也有几个关键数据：

·广告投放渠道的质量——用于判断目标用户的媒体触点，是未来类似活动的主要投放渠道的筛选凭证。

·单品销量的增长情况——用于判断目标用户对什么样的产品更感兴趣。

·总体销量目标的完成度——用于判断活动是否达到预期。

·各关键节点的转化率——活动页面商品的点击次数–进入页面的流量、浏览–放入购物车/下单的转化率、购物车–付费的成功率、支付成功率。

那么核心数据就会包括：

·分渠道的广告展示统计——展示次数、点击次数、landing page蹦失率。

·用户兴趣点分布——页面商品点击次数、单品浏览量、下单量、使用购物车的用户数和商品进入购物车的次数。

·订单转化率——浏览–下单的转化率、购物车–下单的转化率。

·支付成功率——成功完成支付的订单数/提交的订单数。

用户运营核心数据

用户运营是一个够宽泛的概念，所以用户运营核心数据是动态的、变化的，运营人员在不同的时期需要关注不同的用户运营的数据情况。必须要说明的是，此处仅提到一些基本的核心数据，不代表所有的用户运营核心数据都在其中。

用户注册数据

注册数据可能包括但不限于：

注册用户的规模、增长速度——现在有多少用户，未来何时会有多少用户；

渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；

注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计。

注册用户行为跟踪——完成注册后当时用户的行为统计。

用户留存数据

留存数据可能包括但不限于：

留存用户的规模，从注册到留存的转化率——已有注册用户中，多少注册用户会留下来，能否提升转化率，让更多的用户留存。

用户登录的时间、频率——留存的用户使用产品的习惯是登录后使用吗？如果是的话，他们都是什么时候登录，几天登录一次？

用户使用网站（产品）服务的时间、时长、频率等——每次用户使用产品，会停留多长时间，使用核心功能还是辅助功能，使用功能的频率是怎样的。

用户活跃数据

活跃数据可能包括但不限于：

活跃用户的规模、增长速度，从注册到活跃的转化率——留下来的用户是活跃的用户，那么活跃的定义是什么，有多少用户符合这个定义，活跃用户的增长速度。

活跃用户的行为统计——活跃用户使用产品的哪些功能，他们每次使用产品的路径是不变的吗？对于新的功能，他们是如何使用的？

用户使用网站（产品）服务的频率、内容、行为——用户对网站（产品）的功能的使用情况，包括频率等；他们对内容的接受情况。

用户付费数据

付费数据很容易理解，大致包括：

付费用户规模、增长速度、注册到付费/活跃到付费的转化率——这决定了产品的盈利能力，收入增长的速度和宽度。

付费金额、频率等——简单来说，用户在此花多少钱，多久花一次钱？

付费用户的日常行为跟踪——了解用户不花钱的时候的一些行为。

用户流失数据

流失数据包含的内容也很容易理解，大致包括：

流失用户的规模、速度——用户流失了多少？每天流失的速度是10个还是10万个？这决定了产品的生命周期还能延续多久。

流失用户的日常行为跟踪——他们在流失之前做了什么？

用户流失的原因分析——为什么用户做了这些动作之后就会流失？

流失用户挽回策略和效果分析等——能够挽回这些用户吗？什么样的动作对挽回他们有帮助？这些动作可以长期做吗？

想一想

你目前在运营的产品中有哪些数据是比较重要的呢？为什么？