玩转数据驱动决策:各大新闻网站数据分析实战指南
首先在运营一段时间之后,可将网站的数据、行业的趋势、受众的画像等都写下来,然后结合自身的情况和优势,进行精细化的分析和尝试,针对性的进行数据驱动的工作。
1. 网站分析
基于分析的目的,网站的数据基本上可以分成两类:行为数据和非行为数据,行为数据是指可以被受众行为描述为行为的受众行为,而非受众行为。
行为数据往往都是在特定条件下提供,受众对网站的信任度很高,并且基本上也有参考价值,比方受众A曾经阅读过网页,但是阅读时间很长,也许这一个受众就不是很信任这一个网站了,比方受众B曾经看到过网站的logo,但是阅读时间太短,也许这是受众B没有太多时间再看到网站logo的行为。
非行为数据是指没受众行为或没受众的行为数据,可以通过对受众行为数据的分析,对受众的行为数据进行统计分析。
2. 运营
这一步主要是根据网站的商品特点和受众群体,制定相应的运营策略,并且围绕这些策略制定运营方案。
日常运营策略:制定相应的运营策略,并且根据策略进行不间断的分析,从此提高网站在运营中的权重。
4. 受众画像
受众画像主要是围绕受众的一些特征,比方受众群体的分布、受众行为和受众画像的基础属性等,并结合自身优势,对受众画像进行补充和完善。
受众画像分为两种:
一种是基于马斯洛需求层次理论的受众画像,通过对受众的受众生命周期的了解,来制定运营策略,提高受众的生命周期价值;另一种是基于数据挖掘的受众画像,通过对受众的特征和需求,结合受众的需求与痛点,进行针对性的运营策略和策略。
但是受众画像的获取和分析,还需要结合商品的功能和业务逻辑,制定相应的运营策略和策略,从此为网站的受众画像,以及后续的运营策略提供依据。
二、受众画像和受众画像的区别
在进行受众画像获取和分析时,要有一个思路,那就是受众画像和受众画像究竟有什么不一样呢?
在做受众画像时,我们可根据自身商品的受众群体来进行划分。
一般来说,使用受众画像的受众群体包括:
新手受众:这部分受众是刚接触网站或刚做网站运营的小白受众,这些受众对网站商品的认知度较低,要我们提供一些网站或商品使用的建议,也需要进行一定的内容提供。
初级受众:这部分受众对网站运营和商品的经验不是很好,需要网站的商品运营和商品运营来推动。
期望受众:一般是网站运营人员和商品运营为了提高网站活跃度,想通过提高受众的活跃度来实现商品的增长。
成长受众:这部分受众有一定的成长历史,要我们提供一些相应的网站数据的支持。
