澳门网上正规赌场平台 ,如果游戏公司不合理设定KPI,将带来哪些问题?

来自 游戏葡萄 2017-11-27 专栏

教你如何用手游数据说手游运营

2014年04月27日 来源:手游网 作者:wb_hzl 搞趣网官方微博

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运营部是每个游戏公司最核心的部门,一个创造直接价值的部门,在运营人员的眼里:“哥们,别在我们面前嚣张,你靠我们养着呢”,事实如此,运营的好坏关系到整个项目的生命周期同时关系到所有人员的奖励问题。

作为运营人员KPI压力是如影随形,一次的失败或者胜利都不会让KPI压力变小,反而“步步高升”,当ARPU、ARPPU、APA、APC、ACU、TS、CCU…….这堆熟悉而又陌生的词一次一次的出现,他们背后代表着的是什么,又预示着什么,对我们运营有什么指导作用,今天一起学习和浅析下那些A、D、U…..

众所周知,游戏运营大致分为三类:市场运营、渠道运营、活动运营,从这些数据背后可看出,市场推广给力不给力,渠道导量真不真,活动运营有效与否。

游戏刚上线,我们密切关注下载量、激活量、注册量、DNU、DEC,从而知道市场的运作是否给力,渠道倒量能力如何,然而这类的数据堆积在一起时很难看出广告的作用与渠道导量能力,在分析这部分的数据时,需要有个时间节点,哪部分是广告引发的下载注册,哪部分是渠道导入量。

慢慢地DOSU、DAU、WAU、MAU、留存率等等都呈现在我们面前。尤其在渠道导量期间,DOSU极其重要,判断渠道是否有作假行为,初期也可以作为游戏品质的考核数据。

当然游戏品质如何,仅仅依靠DOSU是扯淡的做法,进一步细化活跃用户数和留存率,在特定时间内统计的次日留存、三日留存、七日留存能够帮运营人员发现游戏品质是否符合玩家期望,而日活、周活的加入能够反映游戏本身问题与运营活动是否成功的有力支持(在针对活跃用户时需要考虑回流用户数)。

活跃用户数反映产品品质同时也反映用户粘性,渠道用户质量,用户规模,核心用户规模等。当有了一定的用户,用户情况、付费情况、道具消耗情况都成活动运营最有力的支持,DEC、TS、活跃度、MPR、ARPU、PCU等等反映游戏生命周期,游戏本身受不受玩家喜爱,付费点挖的深不深,引导付费做的好不好,游戏里面小鱼用户、海豚用户、鲸鱼用户比例多少等一系列问题,为游戏活动营销提供有力支持。

游戏在成熟期时流失率是极为关键的数据,流失率作为一个风向标,警示着运营者游戏现阶段问题,而流失节点是运营中必须剔除的问题,大波动流失必然伴随流失节点出现,可能在游戏难度设计,游戏任务引导等等方面做的不够好,我要升级新版本修复问题。

话说游戏不死,运营不止,市场运营、渠道运营、游戏运营呈现三角关系,环环相扣,缺一不可。运营期间如果用户量不够,是市场运作出了问题还是渠道导量不给力或者游戏产品问题,我们就要对比各渠道数据,对比市场上产品的数据(别与TOP前10的游戏数据比较,一则数据真假与否无法确定,再着“全国10强”的产品都有自己独特的优势,无法客观比较出那个环节的问题)看看自己运营问题出现在那个环节。

运营无对错,只有合适不合适,一次的失败或者成功我们应该学会如何判断市场运营、渠道运营、活动运营适合与否的标准。

市场运营涵盖内容极其广泛,较常见的就是广告投放,而这部分是考核的难题,看见广告—->>点击广告—->>下载游戏—->>
激活游戏注册登陆每个阶段都有流失,如何评定?可以观看渠道自然流量,新手上线7-15日渠道都会给予相对“优质”的展示位;也可一段时间内停止广告投放,观看的自然流量与一段时间内广告投放带来的用户,从而得出大概比例,可为我们广告投放选择提供一定参考价值。

各渠道导入量,渠道用户活跃度,渠道用户付费率,渠道用户次日留存率都是判断渠道导量能力与用户质量的重要标准。

最新赌博app下载 ,消费额,道具消耗数,用户活跃度,在线时长等都是判断活动运营适合与否的指标,活动运营需要游戏行为分析,付费行为分析,付费意愿分析,玩家消费行为这四大块数据做支持,不能为了运营而做活动,更不能为了做活动而运营。

【责任编辑:wb_赌博大平台网址 ,hzl】

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什么是AARRR模型

[ 游戏葡萄原创专稿,未经允许请勿转载 ]

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有什么正规赌钱网站 ,本文由Jimmy投稿,授权游戏葡萄发布。

笔者是游戏行业的运营,已经扛了多年KPI,谈及KPI可以说是又爱又恨,本文争取能把KPI说透彻,因此角度不只是:从运营角度谈游戏行业的KPI。而是拔高一个高度,从战略和战术2个层面来剖析KPI,且适用于各个行业。

我们常说的KPI,意思是关键绩效指标考核。说人话,常见的KPI有:收入、日活、新增用户量等。KPI很有用,必须要有,将目标量化能带来更强的驱动力,但KPI设置得不好,以及执行路径不对,会带来诸多问题。

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这个五个单词的缩写,

违背初衷

网络赌博十大平台 ,KPI的设置初衷通常都是为了企业的发展壮大,服务好客户,提高利润。不合理的KPI实现路径,反而会让实际情况违背初衷。

先来看看施乐公司的例子,他们公司有一段时间的新机器总是卖得不如那些性能低下的旧机器好。后来人们发现,公司和销售员签署的销售提成协议中,如果把旧机器卖给客户,销售员能得到很高的提成。在这种变态的激励机制推动下,老机器当然卖得更好。要解决这个问题比较简单,只要修改一下新老机器的提成比例即可。

再来看看联邦快递的例子,他们的核心KPI是保证货物按时送达,它必须在三更半夜让所有的飞机集中到一个地方,然后把货物快速转发到各家飞机上。如果哪个环节出现了延误,联邦快递就无法把货物及时地送到客户手里。曾经有段时间夜班工人总是不能按时完成工作。管理层对工人动之以理晓之以情,但就是没有效果。后来有人想明白了,改动了一个规则之后,工人们往往能提前完成任务,而且公司并没有为此支付额外的成本。

这个规则就是:允许夜班工人们把指定的工作完成之后可以提前回家。

我们可以用下面这张图来说清楚这个变化。

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以上2个例子都来自于《穷查理宝典》,来看看我们周围的例子。

身处互联网行业,经常不可避免的是加班赶项目进度。而几乎我们所知的公司都没有加班费,常见的是加班折为调休或是弹性工作制。公司管理者的核心目的是为了让员工在规定的周期内保质保量地完成项目,但是如果设置了加班费,则会导致员工在评估收益时以加班时长为第一优先级,并会故意拖延工作内容至加班时完成,导致的直接后果是更长的时间周期产出相同的成果,并让管理者支付更高的成本。进一步地,由于工作时间拉长,员工更容易疲倦,进而降低了成果的质量。

这个逻辑链,本质上和联邦快递的例子是一样的。管理者本质上是希望员工按时完成任务,这是大前提,而小前提是不需要为此增加额外的成本。那在这样2个前提下,可以借此制定合理的规则,让员工和公司达成双赢。在这2个例子中,工作时长就是管理者可以使用的一个工具。只要完成工作任务就好,无论你是2小时、还是8小时、或者是10小时完成,都给你发8小时的工资。那员工的最佳方案自然是越快完成越好。这也是弹性工作制这个工作机制的由来,当然这需要将工作量合理量化以及质量评估等一系列系统的配合作为前提,这里暂不展开。

再来说说律师行业,这个行业有个意思的现象,看过港剧的朋友通常会发现,律师往往会和一些品性恶劣、麻烦重重、官司缠身的人为伍,而且这些律师往往还收入不菲,住豪宅开跑车。而现实生活中,那些正义感爆棚的,不愿意给这些人打官司的律师,确实也是少之又少。

原因其实也很简单,律师如果想要达成KPI的话,要增加业务量,增加收入的话,只有依靠这些“坏家伙”,才能有源源不断的官司可打。而那些正直的客户,可能一年到头都惹不上官司,哪有业务给你。这里面存在一个悖论:如果评价“好律师”的标准是收入的话,那大家都会去帮那些“坏家伙”去辩护,他们业务量又大,而且也更愿意给重金,但是因此也往往会道德受损,那他们还是“好律师”吗?

这里还有一个题外话,律师行业可能是所有行业当中患有抑郁症比例最高的了,可能是接触到太多的负能量和阴暗面,以及在心态上始终要直面这个真实的世界。所以,年轻人如果要从事律师行业的话,要想清楚了,在这里并不是让大家一定不要去做律师,而是要清楚选择这个职业可能会带来什么,在综合考量之后再去做一个明智的选择。

同样还有家庭医生,很多富豪会标配家庭医生,专职为富豪家的医疗健康做服务,但这往往会带来“医源性伤害”,家庭医生为了体现自己的价值,增加存在感,往往会过度治疗。人体本身就有反脆弱性,通过自身的防御机制来抵抗一定程度的病菌,能够进一步强化身体。

澳门大赌场下载 ,而过量的治疗剥夺了这种强化机会,并让身体增强了耐药性,以后需要加大治疗量才能起到同样的作用,另外还会带来一些其他的副作用。请家庭医生是为了让自己的身体更健康,但是因为机制存在问题,反而对自身的健康带来损伤。

再来看看我们国家的一段走了弯路的历史,一次期望通过计划管理全局的失败尝试,并期望用大锅饭式的方式来实现经济大发展。造成的后果是经济大倒退,直到后来换了机制之后,才让中国重新进入发展的快车道。

澳门十大赌场官方网澳门十大网上博网址 ,从以上这些例子可以看到,为了完成KPI的本身的目的并没有问题,但因为实现手段的问题,反而会背离了实现KPI的初衷。在我们生活中充满了复杂的系统,往往会因为一个变量的微调而导致系统的崩溃,如履薄冰,时时微调方可。

分别对应这一款移动应用生命周期中的5个重要环节。

推卸责任

为了实现公司的整体KPI,往往要将KPI做分解,从而分配到各个不同的部门中,由各部门来扛不同的KPI指标。

就拿我们最熟悉的游戏公司来举例子,公司的整体KPI必然是收入,比如说12月份的收入KPI是1000万,实现这个收入目标主要依靠游戏X,游戏X在11月份的收入为800万,如果12月份还是按照11月份的节奏去做,乐观估计收入维持在800万,而实际上随着老用户流失,用户需求满足,以及活动刺激力度降低,可能只是维持在700万左右,那就还有200–300万的缺口。怎么办?

接下来就是分解KPI:

1、研发部门负责开发、优化版本,在约定的时间内交付新版本,提供给玩家新的玩法,新的养成点,并在新手部分进行优化,以提升新玩家留存。对应的主要KPI是留存率、ARPPU值、在线时长。

2、运营部门配合做版本验收,并且做一系列配合新版本发布的运营活动。对应的主要KPI是赌博信誉平台排行榜澳门十大赌场网上注册 ,活跃度、付费率、ARPPU值。

3、市场商务部门负责配合新版本的发布,进行包装、营销、做广告、要资源,最终转化为用户数量的导入。对应的KPI主要是一定预算下的用户导入量。

这么安排好了之后,目标也明确了,时间点也明确了,接下来就是执行了。很快12月结束了,很遗憾只做到了900万,还有100万的缺口。好,那现在问题来了,为什么没有完成,再去看一下分解的KPI目标。

放在一起来看:留存率目标没有达到,ARPPU值目标达到了,在线时长目标没有达到,付费率目标没有达到,活跃度目标达到了,用户导入量目标达到了。

看上去貌似是市场商务部完美地完成了KPI,而研发部门和运营部门在一定程度上都没有完成。可实际上如果去进行深挖,就会发现问题所在:因为市场商务部门的任务是既要控制成本,又要导入足够的用户数量。那就会驱使他们去找一些免费或者是低价渠道找量,而放弃了一些正统渠道用户。从结果上来看,确实完成了他们部门自己的KPI,但因为导入用户质量的问题,直接导致留存率、付费率这两个关键指标都没达标。

如果该公司高管纯粹通过表面数据去下结论,认为市场商务做得好,而其他两个部门做得不好,会进一步增长这种取巧的手段。而如果高管是一个理性的人,通过用户来源细分的分析,可以得出一定的端倪,从而对各个部门的表现可以有一个相对更公正的评价。可是真的那么好分析么,事实上渠道的水很深,就算是同一个渠道的不同版面、不同位置,用户的数量和质量区别都会很大。市场商务部门会轻易地认吗?

然而,这个问题还没有完,如果说市场商务部门真的很用心地完成了任务,既控制了成本,又导入了足够的用户数量,而且还保证了用户的质量。(假设以上这些都是客观事实。)

继续说下去,现实中用户质量怎么去量化?还是只能通过分析这些用户的留存率、付费率、ARPPU值这些数据。如果数据确实不好,事实上体现了本次的新版本有较大的问题,并且运营活动也没做好,可是研发和运营部门会认吗?

然后通常会存在这样的一个推卸责任链:

1、研发部门责怪市场商务部门导入的用户质量有问题,责怪运营部门做的运营活动不给力;

2、运营部门责怪研发制作的新版本有问题,降低了留存率与付费率等数据,责怪市场商务部门导入的用户质量有问题;

3、市场商务部门责怪研发部门制作的新版本有问题,责怪运营部门做的活动不给力;

由于“证实谬误”的存在,这样的一些责任推卸往往会伴随着一些数据佐证和推理逻辑,听上去似是而非,让人很难进行判断。而事实上现实世界足够复杂,类似这种耦合性很强,甚至可以说一体化的问题让人很难进行区分和定义,而这也是公司内耗的源头之一。

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这时候一个经验丰富的高管去做一个公正的裁判尤其重要,他不光需要将KPI合理分解到各个部门,而且需要充分了解各个部门的业务细节,在需要的时候可以站出来做一些公正的评价与问题定义,推动大家往正确的方向前行,合力完成总的KPI目标。

当然,部门之间的合作责任往往也不是那么好界定。比如说在表达需求的时候,你可以说是对方没理解,是理解错误,但对方也可以说你表达不清楚。你可以怪对方没理解怎么不来问,而对方怪你明明表达得是另一个方向。其实双方各有问题,这时候推卸给别人是最简单的,也是普通人最容易想到的。

但是,在这种环境下能自我反省和优化的人,才是真正有进步,能挑大梁的人。他能以结果为导向,不管是站在需求方还是实现方,总是能尽可能地表达清楚需求或是正确地理解需求,尽量去对沟通过程中的信息不对等进行消除。

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竭泽而渔

这个问题可能最为常见,通常KPI的压力是很大的,限定的时间内要完成限定的KPI目标值。

对于达成KPI的手段,这里可以做一个类比,比如要增加自己的储蓄,通常有开源和节流这两种方式,本质上两种方式并不冲突,但是短期内来看,节流的效果更为显著,而开源则要抛弃短期视角,开动脑筋,不断尝试,甚至会引起短期内储蓄的下降。

而在公司这个维度来看,迫于KPI的压力以及资源的有限,有不少的决策者就是在使用类似“节流”的方式,而不是“开源”的方式。这里“节流”就意味着,在公司现有的业务基础上,尽可能地获取更多收入。而“开源”就意味着要拓展新的业务,增加收入来源,但是要拓展新业务,必然有人力、资金、时间等资源的开支,那短期内的KPI必然无法完成,而长期来看,新的尝试必然能成功吗?也不一定!尝试本身就是一条试错路。因此,不少公司或团队选择了“竭泽而渔”的方式,下面来看看有哪些例子。

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游戏运营为了完成KPI,变着法子地做各种类型的充值返利、充值送道具、付费抽奖送稀有物品等,透支版本的生命周期与玩家的付费能力,拉开玩家之间的阶层差距。

微信公众号的运营,则为了粉丝数增长、阅读率、十万+等KPI,追求着标题党,追热点,利用人性阴暗面,内容大众化、娱乐化、肤浅化、同质化……

再来看看最近引发众怒的携程网“捆绑销售”事件。在携程网购买机票,就会被捆绑搭售各种额外消费,比如保险、酒店使用券等等强制消费。

包括有不少职业经理人实现自己成绩所用的手段,其本质上也是竭泽而渔。企业可能在该职业经理人进入之前,就已经做了很多年的积累:用户积累、品牌积累、口碑积累等等。当职业经理人入驻之后,正好可以借机变现,在数据上体现为经理人介入后企业收入有了比较大的提升。

很多企业喜欢用数据说话,数据总不会说谎吧,做出成绩也的确了不起,但你要看他们是真的白手起家,还是用到、甚至透支了之前的积累资源。

而如果是后者,这真的不值得炫耀,口碑、信用的崩塌不是一两天的事情,然后逐渐的,一些负面效应开始暴露,进而越来越严重,直到最后不可挽回,公司倒闭。而这时的经理人表示自己已经尽力了,但是人力不可胜天,转头而去,凭借其亮瞎眼的成绩继续去祸害下一家企业。

因此,不是所有的成功都值得人尊敬,而反过来,不依赖于此而获得成功的企业家才值得人尊敬。这也是为什么我们会对数次创业失败后终于成功的企业家、成功后失败,失败后又成功的企业家、以及成功的企业家在面临战略转折点时的正确决策尤其令人敬佩。比如美团王兴、巨人史玉柱、至于马化腾和马云就更不用说了,在数次用户需求发生变化的情况下,做对了数次关键决策,从而确保企业持续发展壮大。

来小结一下,完成KPI固然重要,但是在完成的手段上要审慎,本质上完成KPI都是拿既往资源变现,但是透支了资源就会造成长期不可逆的后果,最终导致保证了短期KPI,而无法保证长期KPI。“有明天,没未来。”

另外,从大局上来说,有时候为了完成下一季度,或者是年度的KPI,也即为了更大的蛋糕,短期内的KPI在一定程度上是可以牺牲的。

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价值观扭曲

为了完成KPI,违背了企业的价值观,这个锅就比较大了,这意味着失去了企业的根本,影响的是消费者对该企业长期以来的舆论和观感,进而影响产品销量,公司估值等,且很难轻易扭转。

这又得扯到百度了,医疗广告事件,以及贴吧事件,详细的内容和造成的影响就不展开了。当然也衷心希望这次百度的ALL
IN AI战略能成功,也希望前段时间低吸百度股票的小伙伴们能赚个盆满钵满。

再有比如支付宝推出的大学女生校园日记的“支付鸨”事件,本意是为了完成支付宝的活跃度KPI,可是用力过猛了,反而失去了其“底线”—–大家打开支付宝的首页,拉到最下面,能看到一句话:我是有底线的。

游戏行业崛起之后,马云不甘心看到腾讯一家独大,而数次尝试进入游戏行业掘金,屡败屡战,而过往输出的“游戏有害论”的价值观早被抛诸脑后。当然在这里也并不是评价他选择做游戏或者不做游戏到底是对是错。而是在输出一个价值观之后,马上又反悔这件事实在是太bussiness
is business。

微信之前有个新推的红包照片功能,发了红包才能看到隐藏的照片,顿时朋友圈沦为了滋生情色的温床,不久后也是被紧急关闭。不然也会让广大受众对微信的价值观判断恶化,从而影响腾讯在移动互联网的基石。

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还有一个层面的价值观扭曲,是关于企业内部的。

在KPI的重压下,大家容易做表面功夫,特别是在明知道完不成的情况下,更会表现出自己努力的样子,以此来传达这样的信息:我尽力了,但是功败垂成。有人曾总结到:人在公司其实在做两种工作,一种是他实际正在做的事,一种是他做给别人看、希望别人以为他正在做的事。

而这同样也会给管理者带来很大的负担,首先是看到员工在做的事,其次要去猜员工实际在做什么事。特别是遇到不合格的管理层,只以表面上的努力去评价一个人的时候,整个企业的价值观体系就会崩塌,企业的做事风格从拼创造性和效率变成了拼时间和精力,进而劣币驱逐良币,好的人要么被逼走,要么也被逼着变坏。

或者有借着为了完成KPI的幌子,以及确实是完成KPI的得力部门,以此来争取公司内的优秀资源,这些资源包括强势业务、人才、奖金分配等。比如,移动互联网时代崛起的时候,微软也想要分一杯羹,单独成立了一个手机部门,可是没过多久,这块业务就被PC部门给抢过去了,而他们想要开发一个基于桌面操作系统所衍生出来的手机操作系统,可想而知该系统会多么复杂、笨重、效率低下了。

追本溯源,这也是古来有之的问题了,所谓功高盖主,在古代简单粗暴的做法可以是杀头,温柔的做法是杯酒释兵权,可是在现代企业中,好好的摇钱树怎么会轻易地放走?那么当摇钱树提出一些看上去不算过分的要求,而且听上去还满有道理,就不那么容易拒绝了。这也是为什么企业的核心业务部门通常是薪资和地位双高,而人才也通常集中在这些部门之中,而一些边缘部门、平台部门、新业务部门的情况则与之相反。

总之,企业的成长之路,是在Don’t be
evil与尽量多赚钱之间尽量找到平衡点,一旦把控不好,就很容易走偏。以上的这些例子也并不是评价对与错,价值观的东西本身就没对错之分,只是不同人的不同选择。

只是,做企业和做人一样,需要一个“人设”,这个“人设”无论是包装出来的也好,真实的也好,只要你一直保持下去了,那广大受众也就能接受,毕竟演一辈子其实和真实的并没区别。除非有一天,因为某些事情,“人设”突然崩塌了,那吃瓜群众们马上就会掀起一场舆论风波,何况当今的受众们对这类事情还特别敏感,进而会影响企业的长远发展之路。

另外,以上这些事例可能会引来诸如酸葡萄心理的评价,或者you can you up,no
can no
bb那一套逻辑。这些明星企业家的成就固然值得人仰视,但也不是所有决策都正确,如果这些决策能被吃瓜群众讨论时产生正向作用,也算他们对社会做出的贡献之一吧。

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让KPI发挥正向作用

看了这么多不合理的KPI实现路径所带来的问题,接下来聊聊怎么办。

通常怎么办的问题都会有局限性,因为怎么办是方法论,而方法论往往会在某个具体的场景下才会适用。而这也是为什么学生们和初入职场的新人们看到鸡汤文奉若圣经,而职场老鸟往往对之不屑一顾,因为他们知道这些内容大部分没用,极少部分要参考着用,而几乎没有所谓的方法论是可以完全照搬的。

因此接下来的一段内容,可能是整篇文章中最没价值的部分。要想让KPI发挥正向作用,简单的3点,要将目标合理化,以及将目标分解,之后则是检查。以下就以游戏行业的月流水KPI制定作为具体的例子。

1. 目标合理化

过低的KPI目标让人轻松就能完成,因缺乏挑战性而让人乏味,调动不起大家的工作动力和激情。而过高的KPI,则要么让人缺乏信心而不作为,要么让人为达目标不择手段。从这个角度看,KPI的是否合理,也可以观察执行者们在后续工作中的表现,来作为评估要素之一。

当然,这已经是KPI制定之后的事了,在这之前,则主要依赖于以下这些点来评估:

历史情况:包括历史的月流水以及趋势,用户规模以及趋势

潜在资源:玩家的养成缺口,活动的缺口(有某些类型的活动未做过或者某些力度的活动未做过)

拓展空间:用户增长数、新增付费点

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以上这些因素,在经过KPI制定—执行—总结分析这几轮之后,基本上可以将这些因素进行量化,那么制定KPI就不再是拍脑袋了,而是基于实际情况和想象空间的合理预期,对于执行者来说,就既不是处在舒适区,也不是在恐慌区,而是在学习期,努努力,跳一跳就能够到。

2. 正确分解

接下来就是正确地分解了。这个分解不光是部门之间的目标量分解,还有KPI目标颗粒度本身的分解。

前者注意的是需要防止部门之间发生扯皮和推卸责任的可能,尽量在源头注意防止后续发生扯皮现象,不光要考核目标量,还要考核质量,以及实现目标的背景。比如,研发部门所负责的留存率会被用户质量所影响,那么在给市场商务部门制定KPI时,就需要在用户质量这个环节加上考量的标准,不能光去要求成本和数量。

再比如,运营活动需要达成的KPI,依赖于游戏的养成深度,当前玩家的需求饱和程度,以及游戏内日常玩法中产出的养成资源量级,或者是游戏内预留了部分稀缺资源未产出,那如果说在研发角度都没有给运营活动留足够的空间,那运营活动怎么翻出花来都是必然没什么效果。

后者则是制定目标时将颗粒度的细分,在整个公司层面的KPI可以是很粗放的流水收入,但是等KPI分解到各个部门的时候,就需要将颗粒度变小。比如说,到了客服部门,他们的考核目标就是用户满意度、问题平均解决速度、平台类异步问题的回复效率等;到了平台部门,则是危机问题响应速度和质量、危机发生前的冗余备份,包括但不限于数据的多重备份,响应人员的备份,关键操作的检查确认以及容错等。

而研发部门则可以分得更细,对于策划是设计的效率、可玩性、平衡性、可扩展性以及实现效率等。对于程序员是开发效率、执行效率、bug数量、可扩展性等。对于测试,核心就是经过测试把关后,推出去的产品bug尽可能地少,细分下来就是功能测试的完整性与效率、对于bug的敏感性及重现效率,至于bug发现的数量,则不应该是测试的KPI,如果bug多了,那就是程序的问题了。

而对于运营,常见的KPI除了收入、用户活跃度、还应该包括用户的好评率等,除此之外,运营的也需要一个应急相应的速度和质量。市场商务部门主要是在一定用户质量和一定获客成本基础上的用户导入量、渠道的拓展数量和质量等。

将以上这段内容整理如下:

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3. 检查

检查也是在达成KPI环节中不可或缺的一个环节。虽说管理上是疑人不用,用人不疑。但是关键环节的的检查工作也是必须要有的,这也是冗余备份的一种类型。检查能让一个坏人变好,不检查能让一个好人变坏。这也是PDCA环中最重要的C环,具体的在这里不展开,得空专门码一篇关于PDCA的,关于KPI的我想我表达清楚了,实际操作过程中还是得具体问题具体分析,将方法进行灵活调整,切忽僵化思维进行操作。

下面我们来简单讲解一下AARRR模型中每个项目的意义。

获取用户(Acquisition)

运营一款移动应用的第一步,毫无疑问是获取用户,也就是大家通常所说的推广。如果没有用户,就谈不上运营。

提高活跃度(Activation)

很多用户可能是通过终端预置(刷机)、广告等不同的渠道进入应用的,这些用户是被动地进入应用的。如何把他们转化为活跃用户,是运营者面临的第一个问题。

当然,这里面一个重要的因素是推广渠道的质量。差的推广渠道带来的是大量的一次性用户,也就是那种启动一次,但是再也不会使用的那种用户。严格意义上说,这种不能算是真正的用户。好的推广渠道往往是有针对性地圈定了目标人群,他们带来的用户和应用设计时设定的目标人群有很大吻合度,这样的用户通常比较容易成为活跃用户。另外,挑选推广渠道的时候一定要先分析自己应用的特性(例如是否小众应用)以及目标人群。对别人来说是个好的推广渠道,对你却不一定合适。

另一个重要的因素是产品本身是否能在最初使用的几十秒钟内抓住用户。再有内涵的应用,如果给人的第一印象不好,也会“相亲”失败,成为“嫁不出去的老大难”。

此外,还有些应用会通过体验良好的新手教程来吸引新用户,这在游戏行业尤其突出。

提高留存率(Retention)

有些应用在解决了活跃度的问题以后,又发现了另一个问题:“用户来得快、走得也快”。有时候我们也说是这款应用没有用户粘性。

我们都知道,通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。所以狗熊掰玉米(拿一个、丢一个)的情况是应用运营的大忌。但是很多应用确实并不清楚用户是在什么时间流失的,于是一方面他们不断地开拓新用户,另一方面又不断地有大量用户流失。

解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。

留存率跟应用的类型也有很大关系。通常来说,工具类应用的首月留存率可能普遍比游戏类的首月留存率要高。

获取收入(Revenue)

获取收入其实是应用运营最核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣,绝大多数开发者最关心的就是收入。即使是免费应用,也应该有其盈利的模式。

收入有很多种来源,主要的有三种:付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低,包括Google
Play
Store在中国也只推免费应用。在国内,广告是大部分开发者的收入来源,而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。

无论是以上哪一种,收入都直接或间接来自用户。所以,前面所提的提高活跃度、提高留存率,对获取收入来说,是必需的基础。用户基数大了,收入才有可能上量。

自传播(Refer)

以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个方面,就是基于社交网络的病毒式传播,这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低,而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好,有很好的口碑。

从自传播到再次获取新用户,应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道,不断扩大自己的用户群体。

通过上述这个AARRR模型,我们看到获取用户(推广)只是整个应用运营中的第一步,好戏都还在后头。如果只看推广,不重视运管中的其它几个层次,任由用户自生自灭,那么应用的前景必定是暗淡的。

如何使用AARRR模型

通常大家在推广应用时,头痛的是后台统计的激活量比渠道提供的下载量小很多。但是前几天,有一位朋友找我咨询,说他们公司的一款App来自某个渠道的激活量突然猛增。但是他查了在那个渠道(是家应用市场)上的下载量,并没有明显的变化。于是他非常困惑,问我有没有办法帮他查到原因。

少了多了都会让人头痛——因为数据出现异常,通常就说明有某个环节出了问题。但是光看一个激活量和一个下载量,并不能揭示问题的根本原因。尤其是当我们已经了解了移动应用运营模型时,我们更需要了解在AARRR的每个环节中,我们应当关注什么样的数据,什么样的数据表现才是正常的——简单来说,只知道AARRR还不够,还要会用才行。

获取用户(Acquisition)

这个阶段,最初大家最关心的数据是下载量。到今天,一些媒体的报道中也还经常用下载量来衡量一个应用的用户规模和是否成功。不过,下载了应用不等于一定会安装,安装了应用也不等于一定使用了该应用。所以很快激活量成为了这个层次中大家最关心的数据,甚至是有些推广人员唯一关注的数据。通常激活量(即新增用户数量)的定义是新增的启动了该应用的独立设备的个数。从字面上看激活量似乎更应该是第二层Activation的指标,但是因为下载量、安装量这些数据都比较虚,不能真实反映用户是否已经被获取。所以大家都要看激活,这才是真正获取到了新的用户。

另一个非常重要的数据,就是分渠道统计的激活量。因为在渠道推广时,很多应用开发者选择了付费推广。结算的时候,自然要了解在某个渠道有多少真正激活的用户。即使没有付费关系,开发者也需要知道哪个渠道是最有效果的。

但是站在更高的高度看,CAC(用户获取成本 Customer Acquisition
Cost)才是最需要去关注的数据。目前行业里有种粗略的说法,每个Android用户的获取成本大约在4元左右,而iOS用户大约在8元以上。当然,应用市场下载、手机预置、广告等各种不同的渠道的获取成本是完全不同的。这里面有个性价比的问题,有些渠道的获取成本比较高,但是用户质量也比较高(什么样的叫质量高,后面会有说明)。

提高活跃度(Activation)

看到活跃度,大家首先会想到的指标是DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)。这两个数据基本上说明了应用当前的用户群规模,在网络游戏行业这是运营人员必看的两个指标。通常活跃用户是指在指定周期内有启动的用户。但是启动是否真的等于活跃呢?如果在指定周期内只启动了一次,而且时间很短,这样的用户活跃度其实并不高(当然对某些特殊的应用来说可能算高,例如用来记录女性生理周期的应用,一月启动一次就够了)。所以其实还要看另两个指标:每次启动平均使用时长和每个用户每日平均启动次数。当这两个指标都处于上涨趋势时,可以肯定应用的用户活跃度在增加。

针对使用时长和启动次数的渠道统计同样很重要。我们把它们称为渠道的质量数据,如果某个渠道上来的用户,这两个指标很差,那么在这个渠道上投入太多是没有意义的。最典型的就是水货刷机的用户,很多预置的应用都是在刷机完成时被激活的。针对这种被动激活的用户,可以看另一个指标,叫一次性启动用户数量,也就是迄今为止只启动过一次的用户的数量。

除了渠道,另一个和活跃度相关的分析维度是版本。各个版本的使用时长和启动次数也会有差异。对产品经理来说,分析不同版本的活跃度差异有助于不断改进应用。

此外跟活跃度相关的,还有日活跃率、周活跃率、月活跃率这些指标。当然活跃率和应用的类别是很有关系的,比如桌面、省电类的应用的活跃率就比字典类的应用高。

提高留存率(Retention)

下载和安装——使用——卸载或者遗忘,这是用户在每个应用中的生命周期。成功的应用就是那些能尽量延长用户的生命周期,最大化用户在此生命周期内的价值(下一节会谈到生命周期价值这个话题)的应用。

对于大部分应用,应该关心的是1-Day Retention 和7-Day
Retention。这里我之所以用英文,是因为其中文翻译不统一,容易引起歧义。1-Day
Retention通常翻译为首日留存率,其实这个“首日”并不是指应用被安装使用的第一天(假设日期为D),而是D+1日,即安装使用的第二天。因为安装使用的第一天没有留存率这个概念(有的话,只能是100%)。到了第二天,前一天安装使用的用户中还有多少百分比的人还在启动使用这款应用,这就是1-Day
Retention。因为是第二天,所以有些文章中也叫“次日留存率”。同样的,7-Day
Retention是在D+7日启动使用这款应用的占D日首次安装使用这款应用的用户总数的百分比。通常用户新安装使用后的前几天是流失比例最大的时期(关于用户留存的细节,请参考我们同事的另一篇博客《读懂你的用户留存》)。所以这两个指标在留存率分析是最重要的。曾经有游戏行业的行家指出,如果想成为一款成功的游戏,1-Day
Retention要达到40%, 7-Day Retention要达到 20%。

有些应用不是需要每日启动的,那样的话可以看周留存率、月留存率等指标,会更有意义。
留存率也是检验渠道的用户质量的重要指标,如果同一个应用的某个渠道的首日留存率比其它渠道低很多,那么这个渠道的质量是比较差的。

获取收入(Revenue)

关于收入,大家最耳熟能详的指标就是ARPU(平均每用户收入)值。对应的比较少提的还有个指标叫ARPPU(平均每付费用户收入)。前几天,@吴刚在微博里贴图比较二战风云的ARPU值

时就注明了是周付费用户ARPU(所以其实是ARPPU)。但是很多人误读了以为是六十多元的周ARPU值,就会让他们对Android游戏产生过分的乐观。

是不是ARPPU高,ARPU就一定会高呢?答案是不一定。因为其中还有个指标是付费用户比例,也就是付费用户在全部用户中所占的比例。如果付费用户比例较低,那么那些收入摊到所有用户身上的平均值就低了。通常来说,如果某个游戏为了提高ARPPU,提高了虚拟道具的价格,那么付费用户比例就会相应地降低。找到一个ARPPU和付费用户比例的平衡点,才能最大化收入。

但是收入并不是最重要的,利润才是。如何最大化利润呢?利润最简化的计算公式是:利润=收入-成本。首先我们看一下成本,我们在上一篇中提到过CAC(用户获取成本)。除此之外,还有应用本身的开发成本、服务器硬件和带宽成本以及运营成本等等。不过在用户量很大的情况下,CAC会成为最主要的成本,而其它成本不在一个数量级,所以我们在后续讨论中只考虑CAC。

那么收入如何计算?
ARPU是一个和时间段相关的指标(通常讲的最多是每月的ARPU值),还不能完全和CAC对应,因为CAC和时间段并没有直接关系。所以我们还要多看一个指标:LTV(生命周期价值)。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用,到最后一次启动应用之间的周期。LTV就是某个用户在生命周期内为该应用创造的收入总计,可以看成是一个长期累计的ARPU值。每个用户平均的LTV
= 每月ARPU * 用户按月计的平均生命周期。

LTV –
CAC的差值,就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。所以最大化利润,就变成如何在降低CAC的同时,提高LTV,使得这两者之间的差值最大化。更进一步的,对不同渠道来源用户做断代分析,根据他们不同的CAC和LTV,就可以推导出不同渠道来源的利润率差异。

自传播(Refer)

自传播,或者说病毒式营销,是最近十年才被广泛研究的营销方法。虽然大家都听过一些病毒式营销的经典案例,但是要说怎样量化评估其效果,却很少有人知道K因子(K-factor)这个衡量指标。其实K因子这个术语并非起源于市场学或软件业,而是来源于传染病学——对,就是研究真正的病毒传播的科学。K因子量化了感染的概率,即一个已经感染了病毒的宿主所能接触到的所有宿主中,会有多少宿主被其传染上病毒。

K因子的计算公式不算复杂,K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) *
(接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,而平均的转化率为10%的话,K
=20*10%=2。这个结果还算是不错的效果——当K>1时,用户群就会象滚雪球一样增大。如果K<1的话,那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。

很遗憾的是,即使是社交类的移动应用,目前K因子大于1的也很少。所以绝大部分移动应用还不能完全依赖于自传播,还必须和其它营销方式结合。但是从产品设计阶段就加入有利于自传播的功能,还是有必要的,毕竟这种免费的推广方式可以部分地减少CAC。

以上我们列举了在应用推广运营各个层次(各个阶段)需要关注的一些指标。在整个AARRR模型中,这些量化指标都具有很重要的地位,而且很多指标的影响力是跨多个层次的。及时准确地获取这些指标的具体数据,对于应用的成功运营是必不可少的。

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