「如何考核拉新数据」拉新数据分析

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本篇文章给大家谈谈如何考核拉新数据，以及拉新数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、怎样算知乎拉新量
• 2、产品经理考核措施有哪些
• 3、从saas运营中看看 B端用户如何拉新
• 4、怎么证明地推人员拉新数量?
• 5、年底活动扎堆，如何用数据指标来提升活动效果！
• 6、app拉新推广怎么做

怎样算知乎拉新量

运营数据分析-拉新的5个指标



蓝莓孵化营

工业大学管理系

来自专栏职场管理

有两位内容运营的同学，有一天领导问他们最近的产品情况怎么样。 其中一位运营的同事汇报的表现很不错，“每天都有很多人互动和称赞”，另外一位运营回答说产品有问题，“用户都不怎么会将内容分享出去”。

如果你作为专业的平台运营，你应该相信谁？

我想这两位同学你应该都不会相信，甚至还会很暴躁，因为他们的表述，几乎没有一点点的数据分析意识。 现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：

如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。

为了能够让数据驱动业务增长，我们需要制定业务的衡量标准，用统一的衡量标准来定义和评价业务，这个统一的标准在数据分析中叫做指标。

案例中的两位内容运营如果能够以互动率和点赞率、分享率这 3 个产品数据指标来向领导汇报自己的运营工作的话，或许就能够在领导心中留个好印象了。

了解和使用指标是数据分析思维的第二步，我们需要基于具体的业务需求设定能够驱动产品增长的指标。（Ps：数据指标是由用户基础数据字段处理加工而成，详情请看上一节课）

按照比较受大家认可的 AARRR 产品增长模型，我们可以将指标分为五大类：拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标、传播指标。

5个产品的拉新指标

运营通过渠道投放让“用户”接触到产品，当“用户”觉得产品不错就会去下载它，打开产品发现里边的内容蛮适合自己，“用户”就会注册产品，最终成为产品真正的用户。

以上是绝大部分运营都会经历的拉新过程，如果你想监控整个过程，并且评估拉新的执行效果，那么你就需要设置一些考核的数据指标，使得数据增长的数据健康、合理性。

1）浏览量

俗称曝光量，指的是产品的推广信息在朋友圈、搜索引擎、应用商店等渠道渠道中被多少用户看到。与浏览量相对应的是点击量，它们俩的比例在业内有一个专业词汇 CTR（CRT=点击量/浏览量），很多广告平台会用 CTR 来评估广告质量。

2）下载量

指的是 App 的安装次数，是衡量拉新效果的结果指标。不过，App 下载其实是一个中间态，为了让产品从曝光到下载有一个高转化，你需要注意应用大小、介绍文案的打磨。

比如游戏类 App，为了避免怕漫长的下载时间造成玩家流失，会选择让用户下载后以补丁形式完成全部素材的加载。

3）新增用户

下载并不是意味着就是用户，如果某个“用户”只下载了并没有注册，那它就是一个无效的用户。对于用户的界定，每个产品是不一样的，大部分的产品是用户注册了 App，就被定义为用户了，比如知乎、微博、小红书、百度贴吧。

图片来源于：百度，仅做示例

4）获取成本

用户获取必然涉及成本，而这是运营新手最容易忽略的。目前常见的成本的计算方式有 CPM（千次曝光成本）、CPC（单次点击成本）、CPA（单次获客成本）。

综合以上，还要注意把控数据的真实性，进行数据的校验、监控、排查，数据设备的监控，防刷机制。

发布于 3 年前著作权归作

产品经理考核措施有哪些

我们团队在推行的产品经理绩效考核。

概要：

我的做法有三个思路。围绕产品岗3个核心能力的唯独考核

1，向上管理能力。2，平行管理能力。3，向下管理能力

中心思想是OKR，做到目标结果可量化。

关键指标只采用利润。即产出-投入。财务指标是成本-支出。直接换算成[钱]的金额。

思路：

1、向上管理

面向对象：产品需求方（BOSS，客户，用户，内部业务部门）。统称上游。

关联影响：直接影响产品经理与其团队的年终奖，升职加薪考评。对个体收入影响最大。

仅供参考

OKR分类：A、业务指标类。B、效率指标类。

A、业务指标类。

适用：有直接业务成果的需求。如协助运营做拉新、留存、转化。

拉新直接采用拉新客户数。-仅作参数不作考核

留存采用用户日活，七日留存率。-仅作参数不作考核

转化是OKR考核核心指标。拉新的客户，转化了多少数量交易或付费。创造多少利润。

对漏斗转化模型中关键流程的优化，也适用，如原有漏斗从注册到付费的转化率是3%，通过流程优化改造后，以月度环比提升了0.1%~1%。然后*客户量*单客交易平均利润。就能算出这次优化的收入成果。

B、效率指标类。

适用：通过业务方反馈分析做梳理。

如客服团队反馈的问题，同一问题如不解决，每月会带来多少咨询量，换算成客服的人天成本。

客服以细碎体验问题居多，通常打包计算，Q1季度消除30条性价比高的需求，能节省20人天客服咨询成本，按客服月人力成本8千来算，季度节省成本就在2.1万。每个季度持续消除，年节省成本就是21.3万。

为财务解决的问题同理推算。一个清结算系统能节省4个基础财务人力的话，年节省成本就在40万左右。

2、平行管理

面向对象：产品经理自身。

关联影响：远没有向上管理部分利润创造对收入的影响大。但在相同业务团队中。会基于平行管理评分形成明显的末位淘汰。通俗说，做不好就准备打包滚蛋。

适用：产品岗日常工作能力考核。

平行管理指产品经理自身能力管理指标量化。

我们做了一份《精英产品标准》

从能力成长，专业能力，项目管理，职业操守四个纬度打分。涉密内部材料就不全贴了。仅供参考。按照不同阶段对不同指标的侧重，分值权重会有调整。

仅供参考

3、向下管理

面向对象：平行或下游合作团队（UI，交互，研发，测试，PMO，运维）。

关联影响：职级晋升与岗位调动，部分优秀员工类型奖金

适用：产品经理的团队协作能力考核。

通常会采用跨团队评分制和抽样访谈评分制。

直接影响评分的行为包括情商，需求变更次数，个人影响力，个性等等。

从saas运营中看看 B端用户如何拉新

从网上有很多关于c端用户拉新、如何提高用户活跃度以及提高留存的，却很少有关于针对b端用户拉新以及提高留存的。本人有幸从c端用户运营跳槽到做saas系统的b端用户运营，曾用c端用户运营方式做b端用户运营，出现结果就是坑有点多，所有从b端用户运营角度看看如何对b端用户进行拉新。

我们做的是一个saas系统，针对针对汽车后市场修理用户的，软件主要的用途就是赋能修理厂、连锁店用户，从不同角度提高工作效率，节约内部成本，不对接进销存，和用户互动。前期主要拉新，重点目标对象就是修理厂、快修快保、美容店、社区店。

1、员工地推。

从上门拜访，到安排用户体验，到用户购买，以及购买后操作服务，1个月下来，效果成效不好，人均每月不到10家用户购买。集中阻碍老板常常不在店里、对品牌认知度不高、购买意愿不强，可能本身公司系统软件操作流程有点复杂。

2、线上推广。

我们尝试从公司官网、微信号，以及行业媒体中做软件体验、用户下单，实际上线上最后成为用户咨询平台，服务平台，下单用户几乎很少。

3、借助上游。

我们开始寻找修理厂上游配件商进行合作，就是通过设置和配件商捆绑，通过配件商渠道、把软件推荐上修理厂，通过我们服务人员进行上门服务等措施，这样下来前期合作效果很明显，最好人均每月30家。

4、会销展销

我们开始在行业展销会上进行会销，通过推介、讲坛、以及路演的方式进行产品销售，单从会议投入和产出来看，ROI结果还是不错的。

5、其他方式

我们开始尝试联合一次软件公司、在行业经销聚集地进行渠道营销，联合主要是节省费用，同时完善活动内容。

从以上渠道拉新来看，从ROI上看，最好的是会销和展销，从用户体验上看，员工地推最好，从推展新用户数量上看，借助上游拉新数量最多。数据上考虑到公司关系，暂不上传图标。

a、免费促销活动拉新对小b不一定适合

我们从通过一些渠道通过免费赠送方式进行拉新，发现效果不是很好，很多用户没有用，很来调查下来，发现，很多小b用户觉得反正是免费的，用不用很不在乎，其二，小b端实际上决策是老板做的，但实际上使用是店里的员工和技师，技师觉的用起来不顺手，用起来不习惯，嫌麻烦。导致最后就是软件使用率极低。

b、建群也不一定适合小b端

当初，我们为了提高用户活跃度，建立口碑，建起了大大小小不少群，实际效果有时候适得其反，经常发展店里老板和技师反馈内容不一样，用户客户之间可能存在竞争关系，处于业务保密，不适合交流最后只保留意向客户群，其他群开始关闭，同时进行对小b端进行分类建qq群，用于学习和交流。

c、纯线上化不适合小b端

我们曾经把我们售后服务全部线上化，上课，视频教程进行教学操作，最后发现用户活跃度不高，最后开始把内容进行分类，部分线上，更多把重心开始线下服务，教学，以及上门服务。

垂直行业用户，尤其小b端，要想快速切入市场，一定找出一种能给小b用户能快速上手、立马有效果的工具或者软件或者营销策略，比如所谓快速验车大师、会员集客营销、集采模式等。

小b用户是理性的，又是很注重短期利益的，同时多重身份的组合的，拉新过程中，针对不同身份要采取不同渠道引导，同时采取不同策略，避免身份不同引起交叉干扰影响。

企业处于用户钟子期，一定侧重用户口碑的传播，一定通过不同行业渠道进行用户证言的传播，用户影响力是不可小觑的。

怎么证明地推人员拉新数量?

在提高用户量的目标下，如何确定拉新数？转换率如何知晓？ 原创

2019-12-12 22:02:44

2点赞

智慧蓉城

码龄4年

关注

原创不易，麻烦点个关注，点个赞，谢谢各位。

这个问题主要是要解决统计上的问题，"如何确定拉新数"是要看你们对新用户的定义是什么？是不是用户访问就是新用户，有些APP例如新闻客户端，可能只要下载访问就是新用户，也可能是要打开阅读至少一篇文章才算新用户。有些是需要注册登陆才是新用户，有些需要进一步转化才是新用户。比如京东等电商，需要用户产生一笔订单才能算新用户。产品不一样，对新用户的定义和指标也不一样。

确定好新用户的定义之后，我们需要跟统计组确定统计的方式。以一个稳定的渠道为例，我们需要通常进行监测的是该渠道的曝光量，这个需要渠道方反馈给我们数据。接着是从这个渠道过来的用户访问量，进一步的操作转化量，比如登陆、阅读、试玩、付费等。如果是要看点击转化率：访问量/曝光量；如果是看登陆支付转化率：支付用户数/登陆用户数；有些渠道访问转化很好，但是支付转化很低。

你需要评估一下哪一个转化的指标更重要，比如你现在最重要的是支付的用户，你可以砍掉那些支付不好的转化渠道。但如果你现在当务之急是引导过来用户，那登陆转化好的渠道就是你需要注意的好渠道了。另外提醒一下，要区分老用户和新用户。有些渠道访问量很大，有可能老用户比较多。甚至有时候登陆账号体系不一样，有可能你认为的两个用户就是一个用户。比如同一个用户登陆的方式有邮箱/手机/QQ/微信/微博等，我们很可能认为是多个用户。这样的情况下，我们评估渠道是否理想，我们需要长期追踪，来看看这个渠道带来的用户行为是怎么样的，才能进行评估。

年底活动扎堆，如何用数据指标来提升活动效果！

活动运营，是拉新促活的常用手段之一，好的创意活动投放到合适的渠道将带来强大传播效应。

如今讲究的是精细化运营，任何事情都要用数据说话。因此每一次活动，在活动筹备、活动上线、活动结束都应该关注各种数据指标。

一、优秀运营活动的必备要素

策划活动前一定要先明确做活动的目的是什么？是更偏重品牌传播，获取新用户？还是为了提升用户活跃，提高留存率？通过活动希望达到具体的效果是什么？因此在活动策划前，需要明确活动上线后的各种数据指标：

1、用户指标：活跃度、留存率、转化率、客单价、用户分布（各等级占比）、互动频率等。

2、渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成本等；

3、活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、曝光数、新增用户等等；

4、活动预算预估

当然，不同行业不同业务对于活动希望达到的数据指标侧重也各不相同，从目前的互联网产品形态来说，可以将活动运营策划分为交易型促销活动和非交易型互动活动，这两种类型的产品所关注的数据指标是有比较大的区别：

1、交易型促销活动：电商类/互联网金融类产品

电商类产品关注的目标是：

①活动页面的UV/PV；

②营销转化：总交易额、完成购买行为的用户数、客单价；

③用户行为数据：浏览过哪些/哪类商品、被加入购物车的商品数量、从加入购物车到下单支付的转化率；

④如果是优惠券等类型活动，还需要关注优惠券的发放量、领取量以及销量等；

互联网金融类产品关注的是：新增用户数、用户获取成本、绑卡用户数、活跃数等；

2、非交易型互动活动：社交类、工具类、生活类产品

社交类产品：除了基本的活动数据指标外，还要针对自身产品的场景功能需求而制定数据，比如某酒店点评类产品，做活动的目的就是希望提高用户发布点评及图片的数量，那么就需要做好该部分的目标；

工具类产品关注的是：用户指标，包括用户量、活跃度、留存率、转化率等；

当活动运营者在明确了具体目标后，就会朝着完成一系列目标而进行活动内容的策划和活动上线后的执行。

二、活动上线期间

活动在线期间，最重要的工作就是监控活动是否能够正常运转起来，需要关注的指标包括：实时的活动UV/PV、不同渠道入口的流量、各时段新增用户数/活跃度/参与度、活动中奖率等。如发现活动出现问题应立刻分析原因，并果断提出相应的解决方法，确保活动正常进行。

“1周年”专题活动

以某在线教育类产品为例，在其1周年店庆活动中，针对互联网从业者，推送促销专题活动的PUSH，在活动上线1天后，发现转化率并未有明显提高，故可以将目标用户群扩大范围，比如将“大学毕业生”作为活动目标人群，继续观察转化效果，总之，在活动中实时观察数据波动情况，及时调整策略，让活动效果最大化。

三、活动结束后的复盘

活动结束后的复盘是非常重要的，通过活动数据复盘可以发现问题，总结规律经验，有助于运营在下次活动策划时少走很多弯路。

活动数据复盘需要与活动前期的目标预估进行对比才能反证出在活动预估时，我们的目标是太高了？还是过低了？这对今后每次活动的数据指标预估都将有所帮助。

活动数据复盘通常离不开以下指标：

1、活动的UV/PV和转化率：了解本次活动总的参与用户是多少？活动页面的打开率是多少，应用内各大投放位置的打开率；

2、活动在哪个时段打开率比较高：对比各时段的UV/PV，观察哪个时段的用户参与度比较高，用户比较活跃；再比较日常活跃度时段，观察是否有所出入；

3、对比参与活动的新老用户：通过各渠道监控到的新老用户的分布情况，更进一步了解新老用户的喜好，对于此后的用户运营有非常大的价值；

通过点击分析，不仅可对比新老用户的行为差异，而且还可对比不同渠道来源、购买与未购买等不同用户群的行为差异，针对不同客群特点采取有针对的活动策略。

4、活动转化率：转化率是活动运营的重要指标之一，不同行业的转化率也各不相同；

电商类产品需要关注销售转化，看看参与活动的用户中有多少是在活动后完成支付的，有需要的还可根据数据分析出人均购买次数和订单金额；

对于拉新类活动来说，更关注注册转化率，看看这个活动为产品带来多少新增用户；

5、活动渠道投放转化：缺少渠道投放环节，活动效果也会大打折扣；

① 如果是针对产品内的用户进行活动运营，那么可通过消息推送、开屏、banner等位置进行投放，在活动结束后，针对各大活动投放位置，计算出相应的打开率和转化率等；

② 如果是在产品外做活动渠道投放，更多是为了用户拉新，那么需要计算出单个渠道投放的UV/PV/注册转化/一个新增用户的成本等；

针对用户获取的渠道来源，支持逐个渠道查看

6、活动预算：本次活动的花费，比如投放了多少优惠券/奖品，带来多少新用户，每个新用户的成本是多少；

7、活动分享：通过活动分享次数的分析，衡量活动传播的效果。

此外，对于一个短期活动来说，我们还有必要追踪活动结束后的结果型指标如何变化。最理想的情况是，一个活动结束后，结果型指标依然保持在活动时的优秀水准，也就意味着，一个短期活动带来了长期的正向效益，不能忽视有些运营活动带来的滞后效应和连带效应。

结果型指标VS 过程型指标

以电商类产品为例，某次促销活动，目的是提升A产品的销售业绩。

流量、点击量、收藏量就是过程型指标，销售额则是结果型指标。购买数和客单价，是用户购买过程中的指标，隶属整个转化漏斗，因此这两个指标是过程型指标；而“购买数×客单价=销售额”，则是结果型指标。

不同时期进行的相似活动甚至是相同活动，我们要做好活动数据的存档，来观察活动间的对比。许多探索性的活动，我们是有必要计划成系列活动以达到我们的实验目的的，比如价格探底测试，分阶段、分地域类型进行系列测试，从各次活动的数据存档中总结规律。

每一次的活动策划，从前期策划、活动上线以及活动后，都是需要用数据来支撑；有了数据目标，围绕目标进行活动策划；活动上线后，关注活动及时数据，确保活动正常运作；活动下线后，总结数据和经验。

app拉新推广怎么做

可以通过地推推广、还量互推、活动营销等方式进行app拉新推广。具体内容如下：

1、地推推广

在人流量多的地方进行地推，比如发传单、贴广告等。

2、还量互推

可以找其他APP应用的内置推荐进行换量互推。

3、活动营销

通过策划推广活动来拉用户，这是一个比较简单直接的方法，通过有趣的活动内容、参与方式等让用户了解APP，激励用户去下载注册APP。

SEO目的

吸引搜索引擎上的潜在客户光顾你的站点，了解并购买他们搜索的产品。网店、销售型企业网站等希望获得来自搜索引擎的大量流量，向浏览者推介某一产品，而不是当场购买。生产型品牌企业网站、交友网站、会员模式站点等。 力图从搜索引擎引来充足的访问量，来扩大品牌的知名度，而不是某个具体的产品。

依靠搜索引擎的流量，并将这个流量作为产品吸引广告商来网站放广告。谷歌广告、阿里妈妈、百度推广等。力图让搜索引擎给网站带来大量流量，以使网站的业绩指标攀升，吸引投资者或者收购。

确定自己的SEO目的是有必要的。特别是当自己要找一个专业的SEO顾问或SEO公司合作时，可以明确告诉他们你的需求，以让他们更好的实施SEO策划，同时你自己对SEO顾问或SEO公司也有一个考核标准。

关于如何考核拉新数据和拉新数据分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。