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从日常数据开始培养运营的数据思维

作者:admin 来源:未知 时间:2022-03-28 13:53:43 点击:

[文章前言]:国际经验表明,完善的存款保险制度和有效的及时校正措施是保证金融机构风险被早发现、早处置,实现有序退出的重要制度安排。过去一段时间以来,主要国家和地区都在推进建立健

   国际经验表明,完善的存款保险制度和有效的及时校正措施是保证金融机构风险被“早发现、早处置”,实现有序退出的重要制度安排。过去一段时间以来,主要国家和地区都在推进建立健全市场化的金融风险处置机制,过去部分采取以行政为主导的风险处置机制的国家也纷纷进行市场化改革,存款保险已成为各国重要的市场化金融风险处置平台。2008年的国际金融危机是对存款保险制度一次最好的检验。截至2016年12月底,美国在危机中有525家银行倒闭,但面对危机,美国依靠其比较成熟有效的存款保险平台,按照“成本最小化”原则,灵活运用收购承接、过桥银行等市场化处置方式,及时化解了不同规模银行的倒闭风险,其中包括花旗银行(Citibank)、华盛顿互惠银行(Washington Mutual)、印地麦克银行(IndyMac Bank)等大型银行,还最大限度地减少了处置成本,有效维护了公众信心和美国金融体系的稳定。汲取成功经验后,美国大幅度扩展了联邦存款保险公司(FDIC)的处置职责范围,将其延伸至具有系统重要性的非银行金融机构,使存款保险制度成为覆盖整个金融业的风险防范和处置制度安排。

   2014年11月,巴塞尔银行监管委员会(BCBS)和国际存款保险协会(IADI)最新修订的《核心原则》,进一步确立了存款保险在市场化风险处置和危机管理机制中的重要地位,强化了存款保险的处置权力和危机应对能力。各国普遍由存款保险担任问题金融机构的处置当局,强化了存款保险的处置职能,丰富了市场化处置工具。金融稳定委员会(FSB)中共有14个成员任命存款保险担任问题银行的接管人或清算人,对问题银行进行早期干预和处置。各国的经验是,日常监管是监管机构的事,出了问题则由存款保险接管处置。

   国际经验也表明,存款保险不能做单纯的出纳或“付款箱”,要赋予存款保险早期纠正职能,争取早发现或少发生风险,存款保险与金融监管部门要适当分工,各有侧重,共同提升金融安全网的整体效能。日本存款保险制度从1971年建立至今已40余年,先后经历了国内经济泡沫破灭、亚洲金融危机、2008年全球金融危机的多次冲击和变革,其中包括在泡沫经济破灭、银行破产呈蔓延之势的1996年实施临时性全额保险,2002年后逐渐退出。日本存款保险机构(DICJ)虽然是损失最小化模式,但由于受制于监管部门,缺乏早期纠正职能,处置职能也不完善,风险处置往往被动滞后、效率低下,造成其长达14年的长期赤字运营。总体来看,尽管日本形成了以存款保险机构为平台的银行风险处置体系,但一直未能建立完善的市场化风险处置机制。

   完善金融机构市场化退出机制,要充分发挥存款保险平台的作用。在守住系统性金融风险底线的基础上,按照市场化、法治化原则处置微观、局部的金融风险,强化各方责任,提高风险处置效率。有效地发挥存款保险早期纠正机制的作用,落实《存款保险条例》“采取早期纠正措施和风险处置措施”的要求,可以给监管部门形成一定的压力和制衡,促进监管质量和效率的提升,保证及时校正监管规定的严格执行。金融机构要打破隐性担保的预期,实现问题金融机构的有序退出。金融产品要彻底打破刚性兑付,资产管理要回归“受人之托、代人理财”的业务本质。同时,加强对投资者的教育,强化“卖者尽责、买者自负”的投资理念,形成正确的市场纪律。

  三、明确银企关系的金融模式

   从国际实践来看,按照银行与企业关系的亲疏远近,大致有两种金融模式:以美国为代表的、银行与企业保持距离的盎格鲁-撒克逊模式,以日韩为代表的、控制导向的日韩模式。在盎格鲁-撒克逊模式中,银行被禁止持股企业,恪守债权人身份的经典定义:在企业正常经营时,银行对企业经营决策放手不管,只有当企业经营出现问题、危及债务偿还并可能破产时,银行才会试图介入,介入手段与普通的债权人并无二致。银行和企业相对保持距离,资金供求双方是充分竞争、自由组合的。在日韩模式中,银行与企业建立了包括资金和人事在内的紧密关联:一是企业选定一家银行作为自己主要的往来银行,在这家银行开立基本账户,并主要从这家银行取得贷款。二是银行持有企业的股份,以股东的身份直接参与企业公司治理。三是银行参与企业的财务管理,并就此掌握企业日常经营的信息。四是若干家以同一银行为“主银行”的企业,常常以该银行为中心,形成企业集团。

   表面上看,银企关系的不同模式体现的是控制权的差异,而本质上则是信息权的差异,与该国股权融资发达程度、市场竞争程度、法律体系、金融业综合经营程度等相关因素相适应。比如,美国资本市场高度发达,外部股东主动核实企业信息并构成有效监督,是防范并承担风险的第一道防线,因此银行作为偿还优先级较高的债权人,独立核实企业信息的必要性不大,主动介入并控制企业的主观意愿相对较弱。同时,在高度竞争的金融市场中,无论银行还是企业都可自由选择合作伙伴、“用脚投票”,金融机构想掌握企业控制权亦不具备客观条件。而在日本,由于金融市场的外部约束较

  作为运营人,除了要对以上业务数据整体概况的了解外,还需要在每一个项目每一个策略中时刻利用数据思维,凭数据总结经验,凭经验在指导项目数据。培养数据思维,从每天的各种数据报表开始!

  每一位运营人应该都有这样的感受,每天到公司的第一件事必然是看数据。与产品提需求会被挑战提供预估收益数据,与技术提Bug被会要求提供具体数据记录,与合作方谈资源需要提供参考资源位曝光数据,最难的是与老板开周会和月会,不仅要产出一份全方位覆盖业务情况的数据周报或月报,还需要能够当场完美回答来自老板对数据提出的每一个疑问。

  没错,运营是一个对数据意识要求很高的岗位,大到千万元的补贴预算,小到几角钱的优惠券,还有日常业务数据的千分之一的变化,都需要你对数据足够敏感,对业务足够熟悉。

  那么,作为一个运营人,如何才能培养自己的数据思维,以及在面对不同的业务时,如何快速掌握核心数据来指导制定运营策略呢?

  当然,不同的业务关注的数据维度肯定不同,根据商业变现方式可将移动互联网产品的业务模式基本可归类为售卖商品或服务的订单类、广告曝光的流量变现类、免费使用加会员特权增值服务类,其中增值服务是把好的服务打包成特权售卖,与第一种模式类似。下面,我们就从订单类和流量变现类分析下都有哪些核心的数据指标?

  一、订单类首先,我们先模拟一个用户打开产品到完成业务流程的核心步骤有以下四步:

  1、用户用户自然特征,即我们常说的用户画像,如性别,年龄,地域,职业,教育水平,星座,兴趣爱好等;用户生命周期特征,与用户消费总单数相关,如初级用户、成长用户和成熟用户构成占比分别是多少;用户活跃度特征,与用户最近一次消费时间相关,如高活、中活、低活等活跃用户,最新流失,历史流失等流失用户;用户消费特征,即用户的消费频次、消费品类喜好、消费时段、消费城市,消费地点,消费用券率等消费习惯;2、流量访问人数,即各级页面的PV和UV,首页访问人数DAU,运营主要查看各级页面转化率来探寻用户行为轨迹以及产品表现是否正常,订单类产品需要根据流量和流量转化率估算日订单数,同时区分新老用户查看流量结构是否均衡,产品发展是否健康。访问深度,即用户访问到哪一级页面流失率高,例如,进入首页的70%流量都没有再进入二级页面就跳出了,那么一方面运营需要考虑的是拉进来的流量是否不够精准用户没有需求,另一方面运营需要思考首页UI设计和交互是否合理,以及是否可以做一些用户感兴趣的活动留住用户,提升用户登录比例。访问频次,模拟用户下单前的操作行为,并寻找可以提升决策和转化的地方,如果一群用户下单前来访多次,下单成功后取消并再次下单,我能想到的是运营可以通过触发短信和券的机制去给用户一个冲动消费的刺激,从经验来看,针对下过订单又取消的用户精准营销的效果非常好,同时也需要从产品层面寻找问题,给到用户最流畅的引导完成下单体验,特别是在支付环节用户容易流失,可考虑提供便捷的支付方式,避免流畅冗杂中断下单流程。流量来源,运营需要关注日常流量的来源以及是否有异常情况,正如新用户的来源渠道一样,流量构成分析能够帮助我们分析哪些渠道比较优质能带来更多的用户和订单转化,同时追踪流量的用户来源的好处是可区分运营活动或品牌推广、商务合作等运营动作的效果。运营不能仅仅看独立的项目效果,最好可以根据月度运营日历分析当周或者当周的流量和订单都来源于哪些效果好的运营项目,以此建立起对运营方式方法的判断和对整体业务的把控。3、订单订单数,日/周/月订单数是此类产品最关注的指标,围绕订单通常都有一个详细的报表,反映了下单数、下单人数、成单数、成单人数、人均成单数、取消订单数、用券订单数、活动订单数,除了基础的订单情况,我们还需要根据影响订单的因素和增长趋势预估未来订单数,日均订单峰值,根据订单匹配相应的商品和服务供给,保证用户良好的体验,不同品类、用户属性、订单属性维度的统计也必不可少,均需要定期复盘来查看用户的需求趋势以及业务发展是否良好。渠道占比,很多产品的下单渠道不仅限于APP,公众号菜单栏M站下单,微信钱包和手机QQ、支付宝等入口,网店铺设在多家电商平台上,未来微信小程序也会成为轻量的入口吸引大部分重度微信依赖用户,各开放平台接入第三方服务,整合多家服务形成类似Hao123这样的流量分发入口,移动互联网时代,微信很大程度上承担了PC时代浏览器的功能。业务方在分析订单时需要关注各渠道订单占比,渠道不同用户属性也会稍有差别,利用优势渠道带动整体快订单速增长。4、营收交易额,即GMV是电商网站重要指标,成为财报上反映年度业绩的核心指标。每逢双11双12都是冲刺GMV的关键时刻。然而在电商平台,这个词包含了销售额、取消订单金额、拒收订单金额和退货订单金额。也就是说,从GMV到扣除平台补贴优惠的实付收入再到最终订单利润还可能有若干流失量。GMV收到订单单数、客单价影响,作为电商的成交类指标当然有他自己的意义,不仅仅是为了撑门面,而且可以作为检验交易健康程度的一个指标(销售额/GMV)。补贴率,相信每一位发过优惠券的小伙伴都计算过补贴率,该指标是用来衡量订单中平台对用户的优惠额度,通常使用抵扣金额/应付金额,补贴率越高,单均成本就越高,比产品上线初期补贴较多,补贴率也较高,随着用户规模的增长,补贴率逐步下降。补贴率跟产品的单均价格相关,优惠券面额需要根据当时确定的补贴来计算,例如一款产品的新客补贴率达30%,单均价在100元,则运营可以发满30元代金券,也可以发7折券,满200-60元的券。运营需要根据不同用户属性测算最佳的优惠券金额,在花最小的预算情况下获取最多的订单。5、市占市场份额占比和市场渗透率是底层运营人容易忽视的指标,从战略层次来讲,这两个指标决定运营还有多大的发挥空间,市场份额是指对潜在用户需求的预估以及竞争对手的用户需求调研来判断本产品的市场份额,是继续努力打败对手还是放弃第一,细分垂直市场精耕细作。市场渗透率常用户判断一个或一类城市的潜在用户挖掘,较小的城市可能存在巨大的需求,但因为运营在当地推广较少暂时未能抓住这部分用户。所以运营是需要关注这两个指标,然后结合公司战略发展方向指定对应的运营策略,帮助产品走的更深更远。

  二、流量变现类与订单类产品相比,流量变现类产品无用户直接购买行为,用户完成看到广告即完成任务,例如墨迹天气和视频贴片广告,但实际上很多产品是混合模式,如简书和魅族手机合作开展冠名征文,同时简书也会买文集、精美笔记本甚至支持关于作者开展付费知识培训课程。这里,我们主要看纯广告曝光类产品的重要数据指标:

  1、流量流量类平台最重要的数据指标就是流量,每天的日活用户数,用户停留时长,用户打开次数,内容分享次数,内容消费行为如订阅、打赏和收藏,粉丝评论和留言,活动参与度等。微信公众号的推广模式也是流量变现,第三方广告主根据文章阅读数和粉丝数来判断是否投广告。工具类产品则根据日活和累计用户数来看,参考墨迹天气。

  2、用户这类平台的用户可包含两种角色,如工具类产品仅面向使用者,而内容平台的用户还包括内容提供者,知乎上的大V,微博上的明星,简书上的关于作者,这些人在这个平台会吸引来一波粉丝,同时也带动了产品的活跃度,所以我们衡量人人都是产品经理这类网站的活跃度是不仅要看来学习的用户有多少,也要看来投稿的用户有多少,甚至很多人都是两者身份的兼具。运营这类产品,运营需要关注自己平台是否存在这两类用户,然后分别查看用户画像和用户的一些行为特征,根据产品形态,制定不同维系用户的策略。

  3、营收流量变现的营收方式最直接的就是广告,品牌冠名、软文推广,目前大部分平台都在探索多种变现方式,如课程培训,招聘广告,随着内容时代的来临,仅流量曝光的转化率越来越低,用户对轰炸式的广告已无感,结合内容主题讲故事的广告更能吸引消费者。运营伙伴们也需要紧跟时代步伐,为自己的产品寻找多种商业模式。

  以上我对各类产品重点数据指标的总结,作为运营人,除了要对以上业务数据整体概况的了解外,还需要在每一个项目每一个策略中时刻利用数据思维,凭数据总结经验,凭经验在指导项目数据。培养数据思维,从每天的各种数据报表开始!

  作者:浅夏秋晴,微信公众号:复盘运营之路

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