數據運營「高階神器」：U-Dplus 如何將業務數據做「活」

相信大家在運營過程中，會需要各種維度的數據，去配合分析自己的業務成效，實現自己的業務增長！隨著我們對業務的場景越來越清晰，對數據的個性化要求也越來越明顯，能貼近業務的數據才能幫助我們把業務做活。那麼，數據到底應該如何獲取？哪些維度的數據可以結合在一起用？

在今天剛剛結束的U-Time 杭州站活動中，【友盟+】U-Dplus產品負責人羅征，為我們分享了他們在日常運營中遇到的典型性案例。以下為演講速記，有刪減。

傳統數據統計模式

—— 通用化數據統計服務

數據我們分成兩種方式獲取：第一種通過使用【友盟+】應用統計以及網站統計，分別覆蓋了互聯網兩種流量。一個在APP，一個在傳統互聯網。

應用統計里會提供一些用戶新增、活躍、留存以及高級數據，幫助我們做決策；在網站統計里，可以很快獲取網站流量、網站來源、受訪、用戶使用終端情況。

這是我們低成本快速直接註冊【友盟+】帳號就可以看到的一些數據，這個數據可能平常大家都會使用，對我們做決策分析有一定的幫助。另外一部分就是比較貼近今天主題，平時做網站統計過程中，很多用戶向我們提出一些對「其他數據」的統計需求，這種數據特點就是貼近業務，更加精細化。

數據服務需求的個性化、精細化必不可少

• 個性化的表現

行業不同、業務不同，每一個不同的業務需要不同數據。職能不同，市場同學關注推廣、產品同學關注流程與設計、運營同學關注內容流量！

• 精細化的表現

1）我們做決策時，需要精細維度提供數據佐證。我們不是看到一個報表就能下結論，還要看報表數據產生的原因是什麼，例如做推廣渠道的決策時，需要判斷來源好不好？我可能不僅僅是看一個來源的報表數據、還要考察這個渠道的留存，渠道的轉化，才可以對業務進行決策，這些都有精細化要求在裡面。

2）另一個是最近了解到的一個行業新動向，很多做智能電器上大屏產品的人，希望能通過採集到的網站、APP端興趣數據，針對個人在其家中的電器上個性化的投放其感興趣的菜譜、食材。這就需要對我們有能力對每一個用戶有分析能力，即精細化。

以下四個場景，是平常收集到常見客戶需求點：

類型一：內容資訊類網站

我們目前接觸到的客戶中，諮詢網站有很多，他們會給我們提出「首頁中某圖的實時點擊量「有多少，如果跟預期不一樣，就要換另外一張圖。

很多網站會存在的一個「站內搜索框」，運營人員需要拿到用戶在網站里搜什麼東西，這是一個用戶的主動興趣提現。平常做SEO的同學會關注搜索引擎帶來的量，每一個搜索詞是什麼有多少瀏覽。站內是一樣的，哪些搜索詞比較多，或者是哪些沒有內容，我是不是要補給他，這個對於做內容運營很有幫助！

下面是一個比較有意思的場景：

我們的用戶跟我說，需要給編輯做考核，編輯A、B、C，他們每天上傳不同類型的資訊，需要知道哪個編輯可以貢獻的流量更高一些，需要把編輯的流量分開，最後通過流量數據評定每一個人的績效。

為了為日後的用戶精細化興趣挖掘打基礎，運營同學還希望記錄網站里億級數量級文章的瀏覽量，按每一篇內容的標題，分類，TAG等查看流量。

所以內容資訊類網站，從考核要求、內容運營商要求都會有業務場景。焦點圖的地方，需要實時量的統計要求，這是第一種類型。

類型二：電商類APP

這個APP是一個賣水果、各種各樣食品的APP，也會有個性化業務點。

1、記錄各種維度要求的「商品瀏覽」

瀏覽下單的時候，需要知道商品品類、品牌、單品成交量，拿到這個數據以後才知道我現在最爆的品牌是什麼、最爆的品類是什麼、現在應該重點推薦。

2、記錄各種維度的「商品成交」

對於食品來說，產地是一個關鍵的要素，進口食品與國產食品相比銷售額的區別是什麼？再比如艙位，價格段，也是影響產品購買的決策因素，我們都是要用數據來分析這些因素的影響性，做針對型的推薦。

3、去關注APP內活動轉化

電商領域比較突出的一個特點，就是每天要搞很多這樣的活動，每天要做各種各樣的專題，這些活動的點擊成交量是多少？每一個品牌按照這個活動的整個轉化情況是多少，這些都可以判斷運營活動做的成功不成功。

類型三：醫療類網站和APP

這個網站的主要內容是醫療問答，有很多人提問，我的癥狀是怎麼樣，癥狀屬於什麼疾病，要怎麼處理。醫生或者熱心人會在網站或者APP內做解答。

他們需要的分析場景是，按照疾病、科室統計問答帖子的瀏覽量，並按照用戶的地區找到不同地區的常見疾病，科室和疾病，解釋一下，用戶進入網站或者APP以後，根據自己的癥狀提出問題，編輯會將整個癥狀歸類到科室、疾病下，例如這個疾病是屬於內科還是外科，如果是內科，那是呼吸內科還是消化內科，如果是呼吸內科，還可以判斷是哪個地方出了問題，決定具體的疾病可能性，是肺病，是感冒引起的咳嗽，還是哮喘。需要通過數據統計精確到科室、二級科室、疾病查看流量，做首頁內容排布，例如科室列表排序。

另外，還要跟地區做結合：在西藏地區大量人會得白內障，或者皮膚問題，在沿海地區有一些骨骼上的問題，當不同地區的用戶進入網站時，可以針對他的地區做相關常見疾病的推薦。

類型四：金融類APP

我曾經接觸過一個金融類APP，他們重點就是做推廣，在推廣這一塊，他們關注的不再只是「用戶到訪量」，二跳率、註冊轉化。他更關心用戶引入之後，在一段時間之內，有多少人跟我產生了成交，投資我的理財產品，以及投資額有多少，以判斷渠道效果。

U-Dplus：精細化數據運營良方

我們現在推出U-Dplus這樣的產品，你可以理解成一個平台，可以把數據的採集，數據的計算，數據的組織呈現，完全的自定義的組件起來，高效率的實現數據的獲取。

U-Dplus背靠【友盟+】數據。基於100萬APP和500萬網站，挖掘出各種維度的人群標籤，在U-Dplus里實現人群畫像、分群的結合。

U-Dplus如何工作？

分成兩部分：

• 數據接入

• 前端產品做相關數據處理以及重建

數據接入指的是，我們提供一套HTTPS數據傳輸協議，允許您拼裝行為數據包傳入系統。並提供多平台SDK，包括網站上JS、應用端的安卓，iOS等等，通過這些方法可以標準化傳輸個性化採集埋點數據。我們在分析呈現上提供了計算查詢模塊，看板的定義模塊。後面我們還對接了精細化分群，分群可以對接我們剛才的畫像，以及日後會有一些推送、在線參數的服務，可以做到精細化運營。

應用案例解析

為大家分享一些針對需求解決問題的實際案例，在案例之前先提兩個功能：

1、細分

這個是針對採集到的用戶行為，按照行為的維度把他做一些精細化的拆解。行為可以理解成用戶做的一些事情，包括瀏覽、註冊、下單，這個都屬於行為。行為還會有一些描述，比如說剛才的交易行為涉及到的產品、倉位、價格段描述，你可以按照描述維度拆解數據，精細分析。

2、漏斗工具，就是轉化率分析

這個功能聚焦在行為間的轉化，漏斗的結果還可以按照維度再進行下鑽。

案例一：找到「站內搜索詞」，評估搜索情況，以作為內容運營的數據支持

首先需要分析的內容是：

1、首先統計出都有哪些站內搜索詞。

2、找到有很多搜索量，但沒有搜索結果的詞。

3、找到有很多搜索量，但點擊結果頁面卻很少的詞。

部署代碼

首先在搜索結果頁埋點，記錄搜索詞和結果條數。第二在點擊搜索結果條目時埋點，記錄觸發該點擊的搜索詞、被點擊的條目頁面名稱。

1、站內搜索詞（區分有結果、無結果）獲取實時熱搜詞

在「細分」功能里，選擇搜索結果頁所埋點的事件，按照「搜索詞」屬性細分。就可以拿到每個搜索詞的搜索量。

2、找到搜索多，但無結果的詞，用以補充內容

現在搜索詞是這樣的，在這些詞裡面，是不是都有搜索結果條目呢？其實你在觸發搜索，得到搜索結果頁的時候，搜索結果頁前端已經可以讀取到搜索結果條目明細和條目數量，故埋點時可以按照條目數量是否為0，寫入一個「屬性」，在分析時，就可以在「細分」中，把「是否有結果」當做細分的附加條件，得到這樣的結果。

如圖所示，屠嗷嗷沒有搜索結果，這個熱點你要補充內容進去。

3、找到搜索多，但「點擊情況少」的詞，補充內容

搜索與點擊結果是一個過程，可以把它設定成一個漏斗，觀察到整體站內搜索的轉化情況，再按照搜索詞細分漏斗，就能得到每個搜索詞從被觸發搜索到點擊搜索結果的轉化率：

• 下圖中喝三年豆醬患癌，搜索16次，但轉化情況並不好，那你可能就需要去看一下相關的結果是什麼。分析一下內容是不是有問題，進行針對性調整。

• 像這個艾滋病，轉化情況也不樂觀，同樣可以關注並分析一下

以上是關於站內搜索情況的觀察分析方案。

案例二：購買者地區和商品產地之間的傾向關係分析

想知道不同購買者地區更傾向於什麼商品品類、商品產地，以便優化我針對購買者地區的推廣方案，我要怎麼分析呢？首先，按地區查看每一個地區的用戶購買的商品品類情況，第二，按地區查看該地區用戶重點關注的商品產地

部署代碼

• 首先，在用戶進入APP的時候，APP會提示用戶選擇所在地區，在用戶進行了選擇後，可以埋點，為用戶打上所在地區的相關屬性。

• 第二：在商品付款時，埋點採集付款行為，並且把付款商品的產地，商品名稱以及金額作為屬性。

我們進入細分看一下數據：

1、按地區查看，每一個地區的用戶購買的商品品類情況

在「商品付款成功」行為里，按地區和品類細分統計結果。

可以看到，北京地區的用戶更喜歡進口水果。山東地區用戶卻截然不同，海鮮並未上榜，他們更傾向於購買國產水果，通過這個數據，如果我原本準備為山東地區用戶人推送海鮮廣告活動，那其實這個推送方案可能就需要做一些調整了。

2、按地區查看，該地區用戶重點關注的商品產地

從上面的統計結果，我們了解到北京用戶更傾向於購買進口水果，那對於「進口水果」這個品類，進口水果的產地用戶又有什麼傾向性呢？

在「商品付款成功」行為里，我們用篩選功能指定僅查看「進口水果」這個品類的數據，然後按購買者地區和產地來細分數據。得到這樣的結果。

我們發現泰國，海南，越南，比較受北京用戶的喜歡。可以針對北京用戶做有針對性的運營推廣。

案例三：P2P網站

對於P2P網站的推廣效果監控，市場人員最關注的1是用戶引入量，而是引入用戶的投資情況，怎麼做？

• 首先，獲得「到達量」數據，

• 其次，統計不同渠道的「投資額」

部署代碼

1、標記廣告渠道，U-Dplus支持按照landing page頁面URL中的utm參數自動解析出渠道標記，utm大家做推廣都知道，就是業內記錄廣告渠道信息的通用參數，包括渠道，廣告計劃，購買的關鍵詞等等，共五個位置。我們只需要在投放廣告時在到達頁做好utm標記，就能夠由U-Dplus自動為訪客身上打上渠道標記了。

2、在用戶瀏覽landing page頁面時，埋點採集一下到達行為。

3、在用戶完成投資操作後，埋點記錄一下投資的產品名，以及投資金額！

進入「細分」

1、選擇「廣告到達」行為 ，按utm_source來細分查看，這樣就獲取到了每個廣告的到達量。

2、要看某一個渠道引入用戶所產生的投資金額，要怎麼處理額？在細分裡面U-Dplus提供一些「計算模式」，可以把某一個屬性值做累加、平均等計算，在這個場景中，我們需要把「投資額」這個屬性做累加操作，再按照渠道細分來看，最後就拿到了每個渠道引入用戶的總投資額。

因為U-Dplus中針對來源的utm屬性是自動標記在人身上的，所以廣告用戶的所有後續行為都會待有該標籤，於是我們觀察廣告的投資轉化效果就不再需要限制在某個固定的時間段里里，比如30分鐘之內，而是可以跨越幾十天的時間，只要投資產生了，就都可以記錄下來。這樣的數據，對於我們分析轉化效果更準確，比較符合實際情況。

現在U-Dplus產品已經上線了，如果有一些個性化的需求，有一些想分析的點，可以點擊」閱讀原文「，申請試用，我們會有專門的同學進行審批！

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