3.3 运营群体的活跃度定义

运营群体(目标群体)的活跃度定义,这也是数据化运营基本的普遍的要求。数据化运营与传统的粗放型运营最主要的区别(核心)就是前者是可以准确地用数据衡量,而且这种衡量是自始至终地贯穿于数据化运营的全过程;而在运营全过程的衡量监控中,活跃度作为一个综合的判断指标,又在数据化运营实践中有着广泛的应用和曝光。活跃度的定义没有统一的描述,一般都是根据特定的业务场景和运营需求来量身订做的。但是,纵观无数场景中的活跃度定义,可以发现其中是有一些固定的骨架作为基础和核心的。其中最重要、最常见的两个基本点如下。

1)活跃度的组成指标应该是该业务场景中最核心的行为因素。

2)衡量活跃度的定义合适与否的重要判断依据是其能否有效回答业务需求的终极目标。

下面我们用具体的案例来解释上述两个基本点。

案例:PM产品是一款在线的SAAS产品,其用途在于协助卖家实时捕捉买家访问店铺的情况,并且通过该PM产品可以实现跟买家对话、交换联系方式等功能。作为PM产品的运营方,其运营策略是向所有平台的卖家免费提供PM产品的基本功能(每天只能联系一位到访的买家,也即限制了联系多位到访买家的功能)、向部分优质卖家提供一定期限内免费的PM产品全功能(这部分优质卖家免费获赠PM产品,可以享受跟付费一样的全功能)、向目标卖家在线售卖PM产品。

经过一段时间的运营,现在管理层需要数据分析团队定义一个合理的“PM产品用户活跃度”,使得满足一定活跃度分值的用户能比较容易转化成为PM产品的付费用户,同时这个合适的定义还可以帮助有效监控每天PM产品的运营效果和效率。

根据上面的案例背景描述,以及之前的活跃度定义的两个基本点来看,在本案例中,该业务场景中最核心的行为因素就是卖家使用该PM产品与到访买家的洽谈动作(表现形式为洽谈的次数)、在线登录该PM产品的登录次数等。而该分析需求的终极目的就是促成付费用户的转化,所以项目最终活跃度的定义是否合适,是否满足业务需求,一个最重要的评估依据就是按照该活跃度定义出来的活跃用户群体里,可以覆盖多少实际的PM产品付费用户。从理论上来说,覆盖率越高越好,如果覆盖率不高,比如,实际付费用户群体里只有50%包含在活跃度定义的活跃群体里,那么这个活跃度的定义是不能满足当初的业务需求的,也就是说这是一个不成功的定义。

活跃度的定义所涉及的统计技术主要有两个,一个是主成分分析,另一个是数据的标准化。其中,主成分分析的目的,就是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分,并最终转化成一个综合的分数,来作为活跃度的定义,到底是取第一个主成分,还是前两个或前三个,这要取决于主成分分析的特征根和累计方差贡献率,一般来说,如果前面几个特征根的累计方差贡献率达到80%以上,就可以基本认为前面几个主成分就可以相应地代表原始数据的大部分信息了;至于数据标准化技术得到了普遍采用,主要是因为不同的指标有不同的度量尺度,只有在标准化之后,才可以将数据按照比例进行缩放,使之落入一个小的区间范围之内,这样,不同变量经过标准化处理后就可以有平等的分析和比较基础了。关于数据标准化的详细介绍,可参看本书8.5.4节和9.3.2节。