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如何拆解付费用户数

发布时间: 2022-09-12 00:07:58

‘壹’ 亚马逊AWS一年降价12次,它是如何“断人财路”的

云计算,一直都是数字化时代高端技术的代名词,“尖端技术、价格昂贵”是其身上难解的标签。

然而,在研究疫情催化下的云计算产业发展时,我们发现:高端大气如云计算,也如电商百亿补贴大战一样,早已打了多年的“价格战”。

这其中,降价“最积极”的就是云计算行业的老大——亚马逊AWS。截止2020年5月,亚马逊AWS一共降价82次,并且预计未来会继续降价。

拆解云计算收入的影响因子可知:云计算收入=付费用户数*ARPU。

按照此前的降价“买量逻辑”分析,阿里云的营收之所以能正向快速增长,在于付费用户的增长幅度大于ARPU的跌幅。

但从财报数据来看,2016Q4-2018Q1,阿里云的付费用户数,以及季度ARPU值是同步上涨的。


降价不仅没有导致单客平均收入降低,反而还有一定程度的提升,关键或许就在于增值配套产品或服务的创收,例如网络虚拟化和数据库服务。

据阿里云2020Q3财报:各种规模和行业的客户继续享受我们的产品和服务。截至2020年9月30日,A股上市公司中约60%是阿里云的客户,而2020年9月其平均支出同比增长了45%。”

不过,说到底,这还是熟悉的“配方”,毕竟通过低价吸引用户,再通过其它产品实现增值,仍然是ToC的互联网打法。

然而这毕竟是个有技术门槛的领域,比起复制以往的成功经验,投资者更感兴趣的是互联网巨头们在云服务市场能讲出怎样的多元故事。

价格战喧嚣过后,云计算领域会形成新的格局。对参与其中的巨头来说,未来的竞争将不再是谁能比别人便宜20%,也不是谁储存数据的能力更好,而是谁的业务结合自身的综合优势后,更能满足用户需求。

如亚马逊云、阿里云如何借力集团的电商优势,腾讯云怎样才能实现通过微信帮助B端企业连接C端,谷歌的搜索业务和云服务怎么连接起来。

可以看到,云计算的发展方向越来越清晰,一场企业基因与云计算结合的行业之战或将开启。

‘贰’ 作为一名运营,怎么样把账号做起来呢

其实楼主可以把问题说得更具体一些,比如“男装行业、价位300的天猫店铺,怎么提升业绩?”你提的问题越具体,得到的答案越具体,如果你提问都很模糊,那么你得到的答案也是模糊的。

回归到你这个宽泛的话题上,如何提升业绩?

一件事情能否做成功,无非是【目标合理】【目标合理拆解到事项】【事项执行到位】,这三个阶段能做好,那么目标往往就达成了

(一)目标合理

如果目标是不切实际的,那么无论如何做,都很难达成;那么,怎么定一个合理的目标呢?具体包含定性和定量两方面:

  • 如何定性,即考核什么指标

考核什么指标需要看部门定位于业务发展阶段,具体如下:

1、看部门定位

公司存在的本质都是“获取利润+获取更高的利润”,这要求所有运营动作是围绕利润产生进行,基于利润产生各种部门,每个部门定位有所差异,比如SEM部门的定位往往是流量获取、运营往往是流量分发等,这就注定了两个部门考核指标不同,前者适合考核UV量、CAC,而后者适合考核订单转化率、订单量、注册率、注册量等;

2、看业务发展阶段

正常情况下,任何事物的发展都是S曲线,比如公司有起步期、快速发展期、成熟期、衰退期,人和动物有幼年期、少年期、成年期、老年期;在不同时期,发展路径不同,所以,在业务在不同阶段,需匹配的运营措施千差万别,普遍来讲有如下规律:

(1)起步期:这个阶段代表业务刚成立,还不确定用户是都有需求、是否愿意付费、交付体验是否能得到认可;所以这个阶段的核心目标是“快速验证业务可行性”,而非获取大量用户;所以,这个阶段考核指标可以是“业务核心路径完整体验率”、“核心路径好评率”。

(2)快速发展期:这个阶段代表业务可行性已得到验证,用户量在快速增加;所以这个阶段的核心目标是“不断打磨业务和推广,让跟多用户进来,以实现变现”,所以,这个阶段的考核指标可以是“净增用户量”“净增注册量”“成交额”

(3)成熟期:这个阶段代表用户增长已经趋于平缓,所以这个阶段核心目标是“让用户愿意留下并付费”,所以指标可以是“活跃用户数”“付费用户数”“成交额”等

(4)衰退期:这个阶段代表用户已增长停滞,甚至逐步离开;所以这个阶段的核心目标是“尽可能榨取用户商业价值+将用户引导至其他业务让其长期留存”,所以指标可以是“付费用户述”“成交额”“复购率”“激活用户数”

  • 如何定量,即对每个指标定多少量

关于定多少量,有如下几个方法作为参考:

1、从上层目标推演

目标必然是一级一级自上而下拆解而来,所以当不知定多少量合适,可以自上而下思考;比如要给流量分发的平台运营中心制定目标,而公司今年的利润是2000w→需要2w个成交用户→需要240w个新用户,那么你可以为其制定年度250w新用户的目标,以确保利润达成。

2、看市场

看市场包含两个方面,一方面看市场发展阶段,另一方面看淡旺季;市场不同阶段代表着不同的潜力,关于发展阶段,比如该业务在市场处于快速发展期,则制定目标可以大胆激进,但到了成熟期则维稳即可;关于淡旺季,比如B2B旺季是3-4月,年度目标拆解至月度时,3-4月可以设定更高的值。

3、看历史

同比去年的完成量,要有所增量;比如去年全年注册量完成100w,理论上,今年目标量至少是110w;

说完了如何设定目标,我们说一说如何拆解目标

(二)目标拆解到事项

我们先来看一个案例

面对目标,普通运营反应往往是这样的

老板:小王,下个月给你定20w新用户目标,你看看怎么做

小王:老板,我们这个月才完成10w,20w太高了,基本不可能呢

老板:就是有困难,才让你负责,你制定下打法

小王:那我看能不能搞一个裂变吧

...过了一周

老板:怎么到了月底了,新增用户才2w?

小王:我们已经做了裂变了,但是效果不是太好,这个目标有点高啊


面对目标,高阶运营是这样的

老板:小冉,下个月给你定20w新用户目标,你看看怎么做

小冉:好的老板,这个月我们完成10w,其中8w是常规运营带来的量,这部分量是比较稳定的,2w是BD资源带来的量,BD资源不大稳定;如果下个月目标是20w,那我们的存量是8w,增量是12w;为了让保证目标完成,我的将围绕着15w来进行目标拆解;按照15w的目标,我的核心打法是....将这些打法执行后,预计能带来..量;为了保证目标完整,有...资源还需要老板支持一下。

老板:...

作为运营,要保证70%以上的事情是可控的,面对一个目标,如果不拆解,直接去做具体的事,事倍功半;而围绕目标拆解至事项,并列出所需资源支持,无论对自己还是老板,都对能否完成、能完成多少,做到心中有数,心中有数,自然遇事不慌,同时,老板也不至于给你过大压力。

那么目标拆解有哪些方法呢

  • 方法1:加法拆解

加法拆解又分为两种

1、存量+增量

(1)适合谁:适用于已比较成熟的业务,比如不需要任何运营动作,每月依然有10w左右的用户量;

(2)怎么做:总目标=增量+存量,将”不需要做任何动作也能达成的目标量“视为【存量】,将”需要做某些推广等动作才能带来量的部分“视为【增量】,将【增量】部分做目标和事项拆解。

比如:本月的目标是50w用户量,其中20w是不需要做多少动作也能达到的量,我们将此部分作为【存量】,剩余需要通过运营动作带来的30w作为【增量】,单独针对这30w做目标拆解;比如公众号裂变预计带来5w、SEM投放预计带来15w、老带新分销预计带来10w....然后针对每个版块做玩法设计和关键点梳理,最终形成月度计划、周度计划,每周一将事项拆解至负责人→周三反馈进度→周五复盘,以保证顺利落地。

2、按业务类型拆解

(1)适合谁:适合所有业务,特别是目标有2-6个核心业务组成的部门

(2)怎么做:X=A+B+C

比如:本月的目标是50w用户量,你的主营业务是设计logo、取名、注册公司,则50w=logo(20w)+取名(10w)+注册公司(20w),然后在基于每条业务目标拆解至事项

  • 方法2:乘法拆解

1、适合谁:适用于所有业务,其中更适用于“路径型”业务指标,比如注册转化率、订单转化率

2、怎么做:X=A*B*C

比如:如何提升A商品的购买转化率

step1:面临转化率指标时,先把转化的路径梳理出来,比如A商品的购买路径:访问首页→访问特定品类商品→下单→支付→成功

step2:基于梳理路径,得出目标公式;比如购买A品类转化率=进入品类商品转化率x下单转化率x支付转化率x支付成功率;

step3:找到明显偏低的转化环节,单独做调研和优化

  • 方法3:核心代表式拆解

1、适合谁:拆解目标是为了可衡量和可驱动,但当目标由10个以上的子目标构成时,难以同时驱动多个子目标同时达成,此时,仅重点关注占了70%左右的3个子目标即可

2、是什么:X=A+B+C+D..+N=A+B,只看A、B、C

比如

提升电商APP的新用户下单量:新用户的访问在各个地方,无法通过某一个路径来看;可以梳理新用户最为集中的几个页面或路径下产生的下单量

说完目标拆解,我们再来说一说事项的执行

(三)事项执行到位

目标和计划都有了,但却未能执行到位,只停留于纸上谈兵,这种“死在最后一公里”是最可惜的。那怎么避免这类情况发生呢?

  • 分阶段推进

step1:明确事项优先级,将【前置事项】和【重要事项】先完成

通常情况下,为了达成某一目标的多个事项存在“先后顺序”,即完成A是完成B的前置条件,此时,我们需要先做A事项;另外,为了围绕某一目标的事项中,存在主次,比如完成C事项能带来60w收入,完成D事项能带来5w收入,此时,应该先做C事项。

step2:将月计划拆解至周计划→周一分配任务给负责人→周三反馈进度→周五会议复盘

  • 提前做资源配置

在互联网公司完成某个目标,往往需要多个部门协作,跨部门资源协调不到位是导致计划难以落地的“第一大杀手”,所以,对于完成目标的【前置事项】和【重要事项】可提前梳理出“资源清单”,以组会形式面对面提前协调时间,并以会议纪要+项目制推进,以免对方“不认账”和“在忙老板的需求,把你的忘了”的情况。

  • 风险预判

推进的过程中,难免遇到“未达预期”的情况,所以应围绕【前置事项】和【重要事项】形成甘特图,每日与相关人员同步进度,预判风险;如遇延期和市场变动等情况,提前做PlanB。

‘叁’ 如何用商业思维分析游戏用户行为数据

第1步:看整体数据,主要看整体数据有何异常,以及哪些数据的趋势较好(例如,整体数据,游戏人数稳定,月收入对比极端)

第2步:看细分数据(例如,细分数据,游戏新增用户和流失活跃付费用户成正比,新增用户不付费,大R流失严重)

第3步:结合数据分析(例如,分析数据,付费玩家为什么流失?没有付费竞争?还是付费后达到游戏金字塔顶端失去乐趣?)

第4步:根据数据行动(例如,更新版本,开展玩家召回活动,换量….)

‘肆’ 如何破解速达3000Pro8.66的用户数量

去网上几百买一个得了,破解版的数据安全是个问题,辛辛苦苦录那么多资料信息都白弄了

‘伍’ 产品竞品分析怎么做

竞品分析的维度既要有产品“看得见”的部分,比如产品做得怎么样(功能、用户体验设计等),还得有产品“看不见”的部分,比如为什么这么做(产品定位、目标用户、盈利模式等)、如何做到(产品背景、技术、运营策略等)、未来打算怎么做(版本迭代等)。

接下来,喜妹统计了十个竞品分析的维度,咱们一一来讲~

市场现状、发展趋势
竞品分析首先要对整个市场进行研究,看看市场目前的发展情况和未来盈余的空间有多大,分析有没有加入的必要等。
我们可以在网上找一些行业分析报告、产业链信息等,例如:艾瑞咨询、易观、DCCI互联网数据中心等。这些报告会涵盖行业发展现状、发展趋势、政府最新政策和所占的市场份额等,帮助我们透过市场分析,了解整个市场情况,形成对未来的判断和预测,制定或调整自己的战略规划。

数据表现、市场认可度
在分析市场数据和用户认可度时,我们可以从软件排名、下载量、用户评价、付费用户数和市场份额等多种数据去分析竞品在当前市场处于什么位置、我们的产品和标杆产品之间的差距在哪里等。
通过数据所展示出来的信息和差距,我们可以具体分析我们的产品如何突破或需要在哪些方面进行提高,还可以制定一个追求的目标。
关于软件下载量和用户活跃数量,咱们可以从酷传、网络指数、企鹅智库、CNNIC或Questmoble查到,但有的可能需要付费。

产品背景
我们在分析竞品时,很容易只在乎数据而忽视其背后的公司,不同公司开发出来的产品肯定是不有一样的。公司的资源优势、技术背景、文化信念、产品团队,都对产品的发展起着重要的影响作用。
喜妹举栗子:在QQ音乐刚推出时,市面上其实已经有了同类型的音乐播放器,但QQ音乐有了腾讯的优势资源加持,在获取音乐版权上取得了很大成功。

产品定位、目标用户
我们需要通过竞品的宣传语(slogan)、产品目标和上线时间等,找出他们的产品定位进行归纳,分析竞品的目标用户和用户需求的异同。
由此我们可以策划或调整自己的产品的定位和目标,设定目标用户,根据用户画像和特征等进行用户分析,从而更好的做出用户想要的产品。

业务逻辑、产品结构
关于竞品的业务逻辑和产品结构,基本依赖于我们对竞品的实际体验和研究,梳理出业务流程逻辑图,从而对比竞品的业务运转方式、商业模式和功能安排等,找到差异。
我们需要了解到竞品在业务运转过程中涉及哪些角色、相互的关系,用户操作的方便程度、的流程逻辑、分为哪些步骤和环节?
通过了解竞品独到的业务模式,我们可以分析出该业务模式需要什么样的基础、资源或技术等。如果竞品的用户引导和功能展示做得很好,那我们可以考虑进行学习借鉴,对自身产品的结构设计和流程逻辑进行优化。

功能对比、技术维度
功能对比是可以区别产品,且拉开产品层次的。我们需要亲自体验竞品,快速了解竞品的主要功能,拆解核心功能,结合具体的用户场景和目标用户来分析:用户在什么场景下会使用该功能?该功能满足了用户多少需求,用户认可度如何,背后隐含的价值有多大?
技术维度主要是研究产品采用了什么核心技术来提升用户体验感,该技术是否申请了专利、是否有技术壁垒等。

交互设计
我们需要分析竞品所使用的交互设计,主要功能入口是否清晰明确?各入口之间跳转是否混乱容易迷失?重要页面是否有直接展示?
除了通用的设计准则外,是否有什么创新,是否更受用户欢迎,有什么设计是我们可以基于自己产品的定位和基因去借鉴的。

视觉设计
视觉风格分析可以分为很多的层面,比如字体、图标、配色、排版和banner图片等。有些软件产品的视觉设计看着就很高级、有逼格,但有些就有点low。
在视觉设计时,我们需要注重细节。比如苹果官网的设计看着很简单,但他们的排版对每一个像素都有要求,差一点可能就会导致整体不协调。

运营策略
目前市场上的产品同质化严重,不少脱颖而出的产品主要是靠运营。
对竞品的运营策略分析,主要基于产品定位下的不同阶段的运营手段和品牌策略。我们可以关注竞品的用户运营、活动推广、新媒体运营等,了解其动态和发展,思考我们自己的产品未来的市场推广策略。

版本迭代
我们可以通过对比竞品的版本迭代和演化路径,找出其关键的时间节点和版本更新情况,结合他们当时的运营手段,分析背后的原因,预测期未来的发展,从而获得自己产品的启发和借鉴。

我们做竞品分析是为了分析自己的产品情况,学习竞品的长处、规避短处,换成用户的角度去思考,用发展的眼光看待它们。

竞品分析的维度需要结合分析目标和关键成功因素等来选择,不一定要面面俱到,但要选择最重要的几个维度深入分析,从而得到对我们自己的产品有价值的结论。

‘陆’ 如何进行用户数据分析

进行用户数据分析的几个步骤:

1、首先,看用户行为激发的数据变化,包含跳出,退出,活跃度,日活,这些数据会对运营有一个监控作用,趋势代表着增长或衰减,异常反应问题;这些数据用易观方舟的看板可以全局分析;

2、其次,对用户进行分群,可根据用户属性、触点行为分类、以及利用营销自动化得到的预测性分析结果,进行分群,群发信息,比如:经常购买母婴用品的顾客,需要早教产品的可能性大很多。这些都可以利用用户运营分析得到指导性决策;方舟可以支持用户分群,以及继承多家营销工具,同时可以检测营销反馈效果。

3、最后,电商类用户运营,更要关注,用户的购买属性,根据用户购买品分析出用户的年龄,阶层,爱好等,进行精准营销。

(6)如何拆解付费用户数扩展阅读:

用户数据分成几个部分:

1、用户基础数据

企业当然想得到超级详细的数据,不过最差的选择也是希望能够得到基础数据,因为一个用户就是销售线索,很可能会成交到订单;

用户的基础数据包括:姓名,电话,邮箱,生日…等这些围绕着人这个主要对象的基础属性;

更多的基础数据,要扩展到用户的行为记录,包括内容消耗记录与频次,线下交互活动数据,线上直播参与数据等,这些对于用户分析有很大意义。

2、用户企业属性数据

企业属性赋予了人的价值,比如公司,职位,企业邮箱,如果说用户基础数据是必要条件,那么企业数据是数据的价值体现。

3、社交属性数据

包括微信、微博、linkin、脉脉等数据,这部分数据是增值数据,对于用户画像的刻录很有帮助。

‘柒’ 怎么通过统计工具来评估渠道的用户质量

一、数量指标

要在一个渠道进行推广,其用户数量达到一定规模是一个必不可少的前提。这里可以有如下维度来衡量一个渠道用户数量的多少:单位时间内的展示数量、下载数量、安装数量、激活数量、注册数量、登录数量。

由于不同渠道对于各个环节的统计定义有所不同,可以在以上的众多指标中选取要对比的渠道中定义相同的指标进行横向比较。对比时要控制好变量,在推广文案相同的情况下选择渠道最好的位置,或在投入成本相同的情况下进行对比。

二、转化率指标

渠道用户在看到产品宣传并最终变化成为产品用户的过程中要先后经历:接触广告→进入下载页面→点击下载→下载成功→点击安装→安装成功→激活→注册→登录。

这样一系列过程。可以用一个漏斗模型进行简化。
统计各个环节的数据,不但便于评判每个渠道在各个环节用户转化率的情况,更加能够监控到自己的产品在推广过程中可能存在的问题。

转化率=后一个环节人数/前一个环节人数*100%
相同投入的条件下,如果仅仅从广告触达的角度来看,B要好于A。但是我们通过转化率指标的分析,层层计算转化率后,会发现实际A渠道的转化率要好于B。

经过观察数据不难发现,点击下载—下载成功、点击安装——安装成功这2个环节B的转化率明显落后于A。通过观察设备数据我们发现,B渠道的用户群体主要位于三线城市、普遍网速偏慢,导致下载转化率偏低。又经过体验我们发现,产品的硬件性能有一定要求,B渠道整体设备性能偏弱,安装过程的持续时间是A渠道设备的2倍甚至更高,导致B渠道的下载—安装转化率低,最终导致广告效果不及A。

三、 质量指标

渠道的用户通过重重艰难险阻成功注册并登陆产品成为产品的用户后,这部分用户的质量如何呢?是不是我所运营产品的目标用户呢?是否值得继续进行推广呢?解决这些问题我需要通过如下指标来进行评判。

用户进入产品后,作为产品运营我们人人都希望用户对产品的粘度越高越好,用户在产品上的操作行为越多越好,用户登录的天数越多越好,回头客越多越好。通常我们会观察对比如下指标:

一次用户占比:只登陆一次客户端的用户占这批用户的比例。(越小越好)

N日用户留存率:用户首次登录游戏后的第N日又登录游戏的用户占这批用户的比例。

人均日使用时长:这批用户平均每天使用产品的时长。

人均日登录次数:这批用户平均每天登录产品的次数。

以及其他一些产品特性的指标:例如,游戏产品可以去观测这批用户的等级情况和游戏局数。社交产品可以对比用户每天发出的消息的数量。电商产品可以对比用户浏览的商品数量等。

四、收入指标

产品运营的最终目的一定是要为了营收负责,为了KPI负责,尤其是变现能力很强的产品,如游戏、旅游、电商等。通常都会去计算投资回报率,及通常所说的ROI。

推广N日后的ROI计算方法:ROI_N=N日总收入/N日前投入ROI_

N>1时的N被称为回本周期。N越小,回本越快。

虽然KPI很重要,但ROI只是结果,我们对比渠道收入指标的时候通常还要观察:

PR(付费率):付费用户数占导入用户数量的比例。

ARPU:某天平均每个用户所付金额。

ARPPU:某天平均每个付费用户的付费金额。 有些渠道的用户喜欢细水长流,而另一部分用户可能喜欢一次性的大额付费。

ARPPU=ARPU/PR ARPPU和付费率通常呈负相关,二者不可兼得。

要评估渠道收入指标的好坏,具体要看是追求付费率还是ARPPU又或是ROI?

经过对以上渠道质量评估四个维度的介绍,相信大家对于渠道质量评估的方法有了一个初步的认识

‘捌’ 付费占比公式

付费用户数占比=付费用户/总用户。
付费流量是指直通车,钻展等流量,不是算出来的。并且占比是指占总流量的比例。
在淘宝平台中很多的淘宝商家都有开通淘宝直通车推广方式,这种推广方式非常受商家们的欢迎,但是它是一种付费推广方式。

‘玖’ 数据分析方法有哪些

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标,用公式层层分解该指标的影响因素。
举例:分析某产品的销售额较低的原因,用公式法分解

可以看到,数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇(cluster)中,每个簇应有其特有的性质。显然,聚类分析是一种无监督学习,是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后,一般会单独对每个簇进行深入分析,从而得到更加细致的结果。

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