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以好奇心日报为业务原型说说大数据平台的数据建模过程

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  今天我们以好奇心日报为业务原型,探讨下数据模型建设过程(本人非好奇心员工,好奇心老板看见如果觉得对数据化运营有所帮助记得给我加鸡腿)。

  为什么选好奇心日报?一方面它确实是目前鱼龙混杂的内容产业中的一股清流,新媒体的一个标杆,以好奇心驱动坚持做有品质的内容、筛选最有价值信息、全球最新动态; 更主要的是它的产品线全面,有APP、PC网站、移动网站、订阅号、小程序,同时也运营着今日头条、网易、微博等各大媒体公号,且成绩有目共睹。产品线全面、业务规模适中,作为业务原型讨论数据建模最合适不过了。

  基本信息就是常见的人口属性,包括性别、年龄、地域、职业、职务、月收入等;

  行为分析包括用户触点(用户访问好奇心的入口,是App,还是订阅号,还是同时使用多个)、习惯时段、访问轨迹、评论、参与投票等互动行为;

  商业兴趣是指用户对那些新闻分类、栏目、或者内容主题的喜好程度,可以用于指导内容生产和个性化推荐。

  流量分析就是常规的网站、App的各频道、栏目的PV、UV、日活数等等指标,同时还要按媒介来源细化到Organic、Syndication、Socail等不同维度和维层;

  内容分析可以从单篇文章、单个分类进行分析。例如获取某一篇文章在不同平台的阅读量、点赞数、互动数,也可以分析某篇热点文章从发布、预热、引爆、衰退的过程;

  作者分析是从生产者角度进行汇总分析,作者的文章产量、文章阅读数、互动数、用户喜好程度等等分析,如果每个编辑记者都制定了KPI就可以很快捷的知道KPI达成情况。

  第三方平台分析是指分析分发到订阅号、小程序、今日头条号、网易号上的阅读、互动、分析、回流情况。

  推广分析是指付费广告推广,汇总投放目标、曝光展示、点击、下载激活,进行推广效果评估,获客成本分析;

  渠道分析是从渠道角度分析用户留存、活跃、互动,以评估渠道质量,渠道和推广还是有区别的,例如在今日头条这个媒体渠道,会做多次推广。

  活动分析一般是市场、运营组织的用户参与的营销活动分析、接触人数、参与人数、转化人数等等。

  正如数据仓库权威专家Kimball所说:数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。比如时间维度可以分为季度、月、周、日四个层次,但周和日还可以还可以细化出周天、日时段两个子维度,汇总一段时间内的周一到周日的启动次数(日然运营,排除推广干扰),可以看出用户从周一到周日的使用规律,同时还可以组合地域,看某一地方用户周一到周日的使用规律,日时间段同理。当然粒度越细,对数据收集和处理的要求越高。

  人人都是产品经理(是以产品经理、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位服务产品人和运营人,成立8年举办在线+期,线+场,产品经理大会、运营大会20+场,覆盖北上广深杭成都等15个城市,在行业有较高的影响力和知名度。平台聚集了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一起成长。

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