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运营平台需求分析

精品文档
运营平台需求说明
Form：产品部 制作人：龚山艳 日期：2011/11/28
TO：运营部
背景
目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。
运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。
目标
通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。
需求说明
一、 需求概述
条件索引：时间、指标、栏目
时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）；
主要指标：
1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长；
2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比；
3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户；
4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）；
栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。
四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析；
功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；
详细说明――能复制数据、下载数据表（EXCLE）、能生成趋势图（多类别重叠对比的直方、饼图、线性图，配时间轴、数值轴，标题，注释等）、每张表提供按时间、按指标、按栏目查询功能，有历史数据交互；
分析工具：对比、同比、环比、分布、趋势图；
操作工具：导出、排序、查询、自定义报表、决策视图、数据挖掘、模型管理；
干扰因素：排除测试用户、排除无点击行为的长时间停留、排除节假日
二、 关键流量指标定义
总用户：指购买过产品的用户数量
独立访客（UV）：以用户为统计单位，也就是有过产品登录的用户数。用于体现产品的当前运营状况。
新独立访客：首次登陆的用户；那么不是首次来访的用户就归类统计为老用户。用于分析产品的推广效果或者成长空间。新用户比例反映产品推广效果，同时也反映产品发展状况。需要结合流失率进行分析产品所发展的阶段：
· 新用户比例>用户流失率：产品处于发展成长阶段；
· 新用户比例=用户流失率：产品处于成熟稳定阶段；
· 新用户比例<用户流失率：产品处于下滑衰退阶段；
独立IP：来访客户端数量
活跃用户（Visits）：定义为对产品功能有操作行为的用户（如至少五次以上鼠标点击栏目动作），对产品功能模块偏好分析侧重于这部分用户行为分析。需要分析活跃用户的变化趋势图及所占比例，活跃数越高表明产品当前拥有的价值越高。
流失用户：上月登陆使用且本月未访产品的人数，用于分析产品保留用户的能力，多用于评估产品改版或新功能模块推出是否受市场接受。未流失的用户叫做留存用户，总使用用户数减去流失用户数计算得到。
统计口径［上月登陆使用且本月未访产品的人数占上月访问人数的比例］
用户流失率 计算公式［用户流失率=本月客户流失人数/上月总访问人数］
访问频率：每个用户在一段时间内访问产品的次数；可以推算出回访率。
回访比率：一周内2次回访者/总的独立访客。
跳转率：用户登录后只停留在首页面无任何操作行为就离开的行为，跳出率是退出用户占全部访问用户的百分比。可使用跳转率来衡量访问质量。
最近访问时间：每个用户最近访问网站的时间，一般取用户最近访问时间距当前的天数。
平均停留时间：指独立访问者(UV)平均每次访问产品停留时间。也就是说一个周期内，从开始访问产品到结束访问所停留的时间。
需要排除因素――如用户将窗口最小化、使用期间超过多少时间若无操作动作。
人均浏览次数：每个用户一段时间内每次访问的平均浏览页面数
浏览用户比率：这个指标一定程度上衡量各栏目的吸引程度。
计算公式：浏览用户比率＝少于１分钟的访问者数／总访问数。
指标用法：如果这个指标的值太高，那么就应该考虑一下产品页面的内容是否过于简单，导航菜单是否需要改进。
浏览用户指数：一分钟内的访问者平均访问页数，计算公式：浏览用户指数＝少于１分钟的访问页面数／少于１分钟的访问者数。
指标用法：这个指数也接近于１，说明访问者对栏目内容没兴趣，他们仅仅是瞄一眼就离开了。将浏览用户比率和浏览用户指数结合起来使用，可以看出用户是在浏览有用的信息还是厌烦而离开。
用户访问深度：通常情况下用户浏览的页面越多则越具深度，用户体验越好，是衡量产品粘度的指标

三、 产品指标总框架
产品流量
运营全局
运营报表
用户行为

栏目总流量指标
栏目流量变化
栏目访问时长
按类别对比

汇总周/月/季排行
用户数
访问量
栏目排行

在线类指标
按时段分析
账号类指标
用户数据分析
活跃度指数
用户流失率
关注度指标
用户回访率
用户访问深度
用户忠诚度

栏目总流量指标
栏目流量变化
栏目访问时长
按类别对比

该运营平台指标体系主要由四个部分构成：运营全局指标、产品流量指标、用户行为及运营报表指数。
a) 其中运营全局，主要反映产品目前的人数及活跃度情况，是考核一个整款产品运营状况的首要指标。
b) 产品流量指标，主要用于每一个产品经理具体分析功能模块用户喜好度及粘性。
主要统计报表
一、 运营全局分析
1. 在线类指标---按时间分布统计（总）
当日
当日
昨日
一周
一月
季度
自定义输入时间段
日期
ＰＶ
ＵＶ
ＩＰ
新独立访客
人均浏览次数
占比
2011-08-21
11111222
1212
121
111
122
12%
2. 账号类指标---用户数据分析（总）
新老用户分析/同比环比（按日期检索）
总注册用户
总付费用户
新注册用户
新付费用户
活跃用户数
流失用户数
流失率
1000
1000
200
200
400
20
0.25%
3. 账号类指标---用户流失率（指收费用户 按日期/栏目检索）
日期
总用户数
流失用户数
新增用户数
用户流失率
8．9
1234567
12223
12
10%
4. 关注度指标---用户的忠诚度分析
需要从访问频率、最新访问时间、停留时间、访问页面数及访问深度进行分析。一级、二级可以展开到具体栏目
栏目
访问频率
平均停留时间
人均浏览次数
历史数据
一级
123333
9.3
123
查看每日
二级
123333
9.3
123
查看每日
5. 关注度指标---用户访问深度（按日期检/栏目检索）
例表：按日期进行统计用户访问的深度进行分析，访问深度越大说明产品的粘性及可用性越高
今日 本周 本月 本季度 自定义日期：
访问深度
独立访客
占比
历史
.1级栏目
166
71%
查看每日1级的独立访客
.2级栏目
20
29%
查看每日2级的独立访客
注意：访问超过（10）页的用户/总访问数，可能存在的干扰因素相对较多需要排除，如时间上节假日。

6. 关注度指标---用户回访率(2011/11/24)
回访率
独立访客
比例
历史
一次访问
122
33.5%
查看
二次访问
122
23.5%
查看
三次访问
122
18.0%
查看
四次访问
122
1.1%
查看
用户跳转率，监控哪些功能转转率高，不同一级目录的二级间与二级或三级的跳转。
１、 关注度指标---客户端下载安装量 暂时不做
推广网站访问量
网站注册量
渠道绑定量
客户端下载量
客户端安装率
二、 产品流量指标分析
1. 用户偏好分析排名总表
筛选条件所有栏目/一级/二级栏目访问分析：（按日期检索）
一、 二级是父与子关系，一级分析可以关联进入二级
栏目
访问频率
独立访客（UV）
占比
IP
新独立
访客
新访客
点击数
总点击数
(PV)
人均浏览
次数
平均停留
时间
历史数据
资讯
1200
1122
10%
140
23
122
103456
121
2:33
每日此栏目详细数
研报
1233
1222
10%
140
23
122
123465
121
12:1
每日此栏目的详细数
宏观
1133
1000
10%
140
23
122
121456
121
12:3
每日此栏目的详细数
板块
1033
999
10%
140
23
122
113456
121
12:2
每日此栏目的详细数

在分析栏目喜好程度时，一般用访问点击量PV来评价产品模块的热门度排行，但有可能是某一个用户大量点击，会有偏失，建议用独立访问（UV）的点击量来搭建模型。
上表可以拆分统计，也可以聚合成总表，能得出某一栏目的趋势以及多栏目对比。此表的下一级可进行分析用户具体偏好的内容及停留时长。
2. 用户偏好分析表—子栏目流量变化对比

10月 热门 二级 栏目 新闻类 流量表 可以自定义选哪类进行比较，如：新闻类 工具类 搜索类 走势图
栏目类别
独立访客
环比变化
人均停留时长
环比变化
政策新闻
471.81
6.7%
120
6.7%
研报挖掘
322.81
2.3%
80
3.3%
海外财经
322.81
4.3%
49
1.1%
可以利用某些需求字段而生成趋势图，更直观，样图：

再细分到某一个栏目以时间节点对比
宏观分析栏目流量变化趋势 周（时间选择2011.10-2011.11）/月/日 选择要对比的指标 PV/UV/独立访客/访问频率/访问时长
时间
独立访客
访问频率
第一周
335.33
123
第二周
435.33
223
第三周
535.33
323
第四周
635.33
423

3. 用户的偏好分析表—浏览用户访问比率
序号
栏目
人均浏览次数
浏览用户比率
浏览用户指数
1
资讯
456666
10.89%
23.2

4. 用户偏好分析表—资讯内容流量分析
进行数据挖掘，一是资讯主题排行占比，停留时长，从资讯新闻跳转到相关个股、行业跳转率。
排行前十，按主题/个股行情/个股新闻/行业新闻/板块行情/研报进行筛选，横向
排行
主题
PV
占比
人均停留时长
跳转率
1
政策资讯
1111
12.23%
12:00
1.2%
可转化为纵向对比
热点新闻排行关联内容点击率对比，目前估计能做到按数据库里的行业进行统计。
排行
主题
行业新闻PV
关联板块数据PV
关联个股PV
关联研报PV
搜索量
搜索量
1
银行
12333
12333
12333
1222
233
233

银行新闻 点击率----银行板块点击率---银行类股点击率---银行研报击率

5. 用户偏好分析表—按功能对比流量及占比
描述：统计总流量当中新闻、行情、功能键、文件下载等各项分类数据及其占比；
6. 用户偏好分析表—按用户角色来定义
选项：日期 一级栏目 二级栏目
角色
独立访客
PV
占比
栏目
券商分析师
11111
111
30%
资讯
券商顾投
11111
111
30%
资讯
基金研究员
11111
111
30%
资讯
基金经理
11111
111
10%
资讯
这一项功能统计需要结合目前终端用户注册表时是否有定义用户角色。
7. 用户偏好分析表—产品的用户粘性
从用户访问时长，栏目访问深度以及各关联栏目的跳转使用情况进行分析。
8. 用户偏好分析表—语义搜索工具使用率
搜索功能点击率/条件筛选器功能点击率/有关联的栏目跳转率
9. 用户体验
用户使用多的是哪种行为？是否符合产品原型设计， PV的拆分可以得出各模块或功能键的具体使用率，可以归类统计我们重视的功能哪些用户用量高哪些无人使用。另外还需要收集用户反馈的信息进行。
行情模块点击哪些鼠标或键盘动作操作未得到满足，鼠标描点动作统计、键盘运用最多的键以及最多的内容，另外像登陆功能成功率、行情中断或产品运行异常情况统计；
三、 运营报表
汇总的各项指标如UV、PV等排行情况，可以按日期进行对比。搜索关键词排行
10 月 一级/二级 栏目流量排名
排行
栏目
独立访客
占比
栏目
总访问频率
占比
栏目
总停留时长
占比
1
宏观分析
12333
10.3%
个股分析
123.21
10.3%
研究报告
12:35
19.3%
2
宏观分析
12333
9.89%
个股分析
123.21
10.3%
研究报告
12:35
15.3%

四、 用户详情
从用户访问统计分析挖掘产品的潜在缺陷，统计包括用户地区分布，哪些机构登陆率最高、用户分辨率、操作系统 这几项对做产品选择主要测试工具有参考作用。哪类用户对各级栏目的访问量最高。

五、 自动生成决策报告
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