青岛百度分析社交类产品的数据运营方法！数据是对产品分析的重要组成部分和评价标准。通过数据分析，可以清楚、明确地看到产品的用户活动趋势与特征，用户活跃度变化等。所以，掌握数据运营对产品运营来说相当重要，做到这一点，就能不断优化运营策略。
大多数人认为社交变现的方式是电商，其实不然，和商业行为一样，社交活动的滞留时间越长，消费心智越强，社交本身可以通过时间进行变现——尤其是在封闭社交环境中，足量滞留时长就是消费的温床。与此同时，社交类产品有着特定的发生场景和触发条件，于是就会产生很多数据；而这些数据就是产品分析的重要组成部分和评价标准了。可以说，数据既是产品的方向，也是丈量产品深度的一把尺子；它能客观、详实地反映出产品生命周期和整体产品运营情况，所以数据运营是产品必备的运营方式。这次数据分析中，友盟＋平台带有一些关键数据指标，本次X圈可以通过友盟+移动统计（U-App AI版）得到了更详细的数据，能够协助产品进行更完整的监测。本次X圈的定位是——在陌生人社交外，还同时存在着圈层关系。我们要通过运营圈层关系来构建社区，它的本质是社交消费模式而并非社交电商。通过增加用户在社交产品中的停留时长，来达到消费条件；例如积分体系和会员体系等，而不仅是引入B端商家。
一、通过基本指标获得用户活动地图
1. 新增用户
新增用户指标包含两种：一是新增用户数量，二是变化率。
不同于普通数据，变化率能够客观地反映出用户量变化程度。
2. 启动次数
启动次数指标包含两种：一是启动的用户数，二是重复启动用户数。
从功能倒推需求的话，再添加之前三月两天的连续数据，可以知道某功能上线后对用户启动次数产生了明显影响。
3. 时段累计日活
时段累计日活是去重后的数据，而每小时去重后的数据能反映实际用户日活，基本能反映出用户量和每天的峰值—— 一般来说用户在20点达到峰值，在22点开始回落。
从里面能反映出：自我展示是用户的普通需求而并非是核心需求。
通过这三项指标，能准确绘制出用户心理地图，例如用户的使用时段、喜欢的功能、具体的用户画像等。
二、整体趋势直观反映用户变化
1. 新增用户
总结一周新增用户量，可以得到最近一周平均每日的用户增加量。不同于之前的数据，该数据能得到周/每日稳定增加数量。
2. 新用户次日留存率
通过分析产品生命曲线，可以看到产品处于种子期，在建设型种子用户的培育上，配合次日留存数据有助于筛查出具体新增种子用户数量。其他几个数据不多做赘述，讲下总崩溃率。
3. 总崩溃率
总崩溃率是一个非常好的指标，因为跟其他指标不同，总崩溃率可以直接对接开发。作为一个产品的风险控制系统，崩溃率是经常被忽略或者说最容易被运营忽略的一个问题，而总崩溃率能反映产品的稳定程度。我们总认为只有开发和这个事情有关，但其实它也和产品运营息息相关，尤其是在产品故障的时候，它也会极大地影响用户留存。除了种子用户外，新进用户的忠诚度非常低，很容易受到总崩溃率的影响。通过这一环节，我们知道产品经过版本迭代后更有竞争力了，也进一步明确了产品运营方向。
三、 排名提升权重
1. 行业数据图
在行业数据板块，友盟+移动统计（U-App AI版）还能够提供排名，而这个排名对X圈的意义非常大。以往，我们只能通过对竞品下载数量进行一个行业排名预估；但现在有了排名，我们就能实时监测/对比我们在同品类产品中所处的位置，以及品类所处整个市场的位置。
2. 用户活跃度
根据用户活跃度数据可视化，可以得知我们的活跃用户数量级，以及活跃天数，这对我们精准分类活跃用户有极大的帮助。
四、 关于数据运营的一点思考
作为一个数据运营老兵，什么是最重要的？其实就是：整合数据的能力。友盟＋提供的数据可视化，极大地便利了数据统计和汇总，可视化让用户趋势变得非常明显；还能够实时监测上新版本的情况，及时跟踪反馈数据变化等。这在之前是难以想象的，因为以前都是通过数据走查或者抽查的形式来确定病症，会错失大量宝贵的时间，而数据运营贵在一个“捷”字，这也是友盟＋提供的数据可视化带来的好处。
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