数据分析的三个要点
数据分析和做菜一样,原始数据像一堆食材摆在那里,需要经过洗菜、切菜、炒菜等等几道工序才行。
有些饭菜微信官方已经帮你做好了,但有些菜还得要自己炒才行,也就是得自己进行加工才行。
这里面有三点比较重要:关联、可视化、观察维度。
1、关联
首先你要知道,各个数据反映了你的哪个运营动作,这样才能进行优化。
这就需要你拆分一些数据,另外再组合一些数据。数据拆分、聚合的水平,直接决定了你精细化运营的程度。
总之就是把 运营动作 – 数据,关联起来。
2、可视化
数据分析很重要的一部分就是做可视化。
一堆数字放在那里,和一张可视化处理后的图片放在那里,效果是完全不一样的。图表能让你感知到以前根本感知不到的东西。
可视化图表,可以用Excel制作,也可以用一些第三方数据分析平台。我自己用的是BDP个人版,是一个数据可视化分析平台。
3、观察维度
单独一个数据摆在那里,是没有任何意义的。意义从相互比较中产生。
你必须知道之前的数据情况,才知道今天的数据处在什么位置,合不合理。因此数据分析要从短、中、长期三个角度来看。
短期数据看表现;中期数据看波动;长期数据看周期。
我自己是把每项指标划分成「昨天、近7天、近30天」的数据来看。
数据分析实操
下面直接来进入实操部分。
我最近帮一个朋友用 BDP 搭建了微信数据运营分析系统,征得他本人同意,下面就用他的数据来演示一下。
他是每天晚上9点单条推送,我这里分析的是账号整体数据。具体到某一篇图文的详细数据,就不展开了。
我每天早上到办公室的第一件事就是整理和分析数据。大概看的数据就是这些。
这些图表是我提前在BDP上设置好各个指标和算法模板,每天一键同步数据就实时更新,而且可以接入多个账号数据。
先看一下昨日的新增/取关情况,然后看一下近7天的数据情况。
昨天新增了165个粉丝,对比前几天的数据还不错。前天开始新增有上升的趋势,他这几天在做微课,说明这次微课效果还不错。
前4天每日新增都不超过50,还有一天是负增长。新增太少,取关率有点高。下面看一下他的取关率情况怎么样。
最近这30天,中间10天左右取关率是小于100%的,前后20天经常出现负增长。这个取关率太高了,公众号整体陷入负增长中。
下面再看看用户的整体增长数据。
红色的是新关注人数,黄色的是取关人数。可以看出6月20日、22日、26日,有三个增长高峰,这三天加起来增长了接近5500粉丝。这是做活动来的粉丝。
这次活动的流失率还是挺高的,6月20日来了1788粉丝,流失了416个,6月22日来了2882个粉丝,流失了565个。看来活动的粉丝不够精准,或者是账号内容没有价值留不住人。
总之这次活动把取关率拉高了一个层次,之后在逐渐回落到平均水平。
取关率高的另外一个原因是新增太少,留存不够。急需加强账号内容啊。
再以周划分,看一下运营情况怎么样。
第25周做了活动,来了5000多粉丝,掉了1800粉丝。之后几周表现就在不断下滑,上一周几乎是到了谷底。新增157个,取关156个,净增1个。
这周到现在为止净增192个,那根高高扬起来的曲线,就是每周用户净增的环比,是上周的191倍。
上一周是寒冬,现在貌似在回暖了。以上是大致的用户数据,下面来看一下图文数据。
可以看到他最近7天的文章,阅读低峰是7月21日,周五。这几天都在上升,文章整体转发量还挺高的。
来看一下整体的阅读数据,看看处在一个什么位置上。
可以看出最左边的四周还是比较有运营节奏的,阅读峰值也都基本上都在3000左右,成绩不算好,但比较稳定。
进入7月之后节奏就乱了,折腾了一阵,憋出来一个爆款,之后又不行了。现在有点恢复的迹象。从数据上来看,总之现在得赶紧找到运营节奏。
这是最近一个月4周的阅读情况,7月的前两周表现还行,从上周开始阅读大幅度下降,而下降主要原因是转发次数大幅减少。
转发次数减少,可能是选题读者不感兴趣,也可能是文章内容读者没有共鸣,这就需要去调研一下了。我们接着往下看。
接下来看要的一个重要指标是公众号会话打开率,俗称“打开率”。计算方法是:
打开率 = 从会话打开人数 / 累积关注人数
现在行业内大号的平均打开率在 3~5% 左右,一些新开的小号打开率则会很高,很多都通常在 10%~15% 左右。
这个账号昨天的打开率才 1.44%,有点低了。
打开率是一个比较重要的指标。可以看出你的用户活跃与否,你的内容是否有吸引力。即使你的账号粉丝很多,但是如果打开率很低,那么这个账号的价值也不是很大。
打开率这块,看两点,一个是每日波动,一个是长期的平均指标。
短期每天的波动,可以看出你昨天推的这篇文章对用户的吸引力怎么样。选题、标题有没有吸引力。
昨天的打开率在 1.44%,看来吸引力不是很强。当然这个还要再对比一下长期数据。
长期的平均指标,用来评估你这个账号的吸引力。有些账号打开率超级高,读者粘性很强。
就比如魔宙,我按照一般的打开率、点赞率预估他的粉丝在300万左右,后来遇见魔宙的田静,才知道他们粉丝还不到一百万,但打开率经常超过50%。这个就有点恐怖了。
所以可以看到他们现在做了矩阵账号,也非常受欢迎,做的很快。
看一下这个账号的长期打开率怎么样。
总体上来看,6月的打开率整体高于7月份。之前也分析出6月份比7月份运营更有节奏一点。
6月21日的一篇文章打开率到了26.8%,另外还有两篇打开率到了9.8%和9.1%,建议重点研究一下这三篇的选题和标题。这反应了读者的兴趣所在。
除了研究打开率最高的文章以外,也要研究一下打开率最低的文章,看看问题出在哪。
建议是把这些文章的标题关键词提炼出来,然后整理到一个数据库里。这些关键词就反应了读者的阅读兴趣。
当然,打开率很重要,但更重要的是让用户点进来不失望。
看完打开情况,下面来看看文章传播情况。
这个是昨天的传播漏斗。
传播漏斗这里我设置了两个指标 分享率、分享打开率。
分享率 = 分享次数 / 图文页阅读次数
分享打开率 = (图文页阅读次数 – 会话打开次数) / 分享次数
分享率算的是看了你文章的人,有多少人会去分享转发。这个指标不行的话,就是你文章内容没有引起共鸣,没有击中读者。
他昨天的分享率在 13% 左右,还算可以。100个人看完,13个人会转发。
分享打开率看的是文章一次分享转发能带来几次点击。这个是衡量每篇文章标题的重要指标。分享打开率越高,就说明标题起的越好。
他昨天分享打开率在 6.59%,一次分享,平均带来 6.6 个点击。
下面再来看一下阅读构成比例。
可以看到,昨天的文章有1912次阅读,有267人分享,其中朋友圈打开人数有1043次,朋友圈阅读占比到了71.3%。
一般来说朋友圈阅读占比越高越好,但这个账号朋友圈阅读占比这么高,则是因为打开率太低。
然后我们看一下他7天的传播数据。
昨天的阅读比前几天涨了不少,大部分阅读增长来自朋友圈,昨天比前天的转发多了一倍,朋友圈阅读次数多了两倍。
来看一下他长期的传播情况,这张图里我把传播漏斗两个指标拆开了。
这张图,可以说是微信运营数据分析最重要的图之一,能分析出好多内容。
这里就可以看出标题和内容各自的得分情况。分享率高说明文案内容的转化率高,分享打开率高说明标题比较好。
根据这张图,把文章分为四类。下面这个高和低,是从长期的平均值来看。
A类文章,应该成为这个公众号的内容标准,内容都要往这个方向看起齐。但从上面图中的数据来看,A类的文章比较少。
B类文章,说明文案写的比较好,引起了读者共鸣,但是标题不行。转发出去没人看。
C类文章,标题抓人,但是内容不走心。A类和C类的标题可以记录下来。
D类文章,不用说了。这类文章要打进小黑屋。
从这个账号的数据来看,主要是BCD类文章,A类文章很少。建议是按照这四类,把文章整理一下,分析分享率高的文章,共鸣点在哪;朋友圈打开率高的文章,把标题关键词提炼整理出来。
传播情况看完了,下面来看用户转化情况。
上面这张图是转化漏斗。两个指标:图文转化率、新增用户活跃度
图文转化率 = 新增关注人数 / 图文页阅读人数
新增用户活跃度 = 消息发送次数 / 新增关注人数
图文转化率反映看完文章后,有多少人关注了公众号,新增用户活跃度反映关注公众号之后,有多少用户发消息互动,成为活跃用户。
昨天有1912次阅读,看完文章后,有8.63%的人关注了公众号。然后平均每个人发了1.19次消息。
对比这7天的转化情况来看一下。黄色的反映了新用户关注了之后的活跃度,也就是发消息的人数/新关注人数,深色的反映图文转化率。
他这个号在做微课,报名微课需要用户在后台发送消息,黄色折线越高,直接就说明了微课越受欢迎,可以通过这个数据来看微课的选题,标题怎么样。从这点来看,7月21日的微课效果就非常好。
有些同学没有做微课,但是也可以在文章中设置一些大礼包、关键词、精华回复等诱饵,让他在后台给你发送消息。 然后去看这个数据波动,看优化有没有效果。
再看一下长期的数据。
可以看到7月21日的新增用户活跃指数,还是很高的。6月23日那个数据非常抢眼,发送消息的人数,达到了新增用户人数的13倍,建议下来重点研究一下。
因为黄色的数值有点高,深色的看的不太清晰了,进行缩放之后会发现,近期文案的新增用户转化率有所提升。
下面把文章会话打开率、分享率、图文关注转化率,三个指标综合评估一篇文章的质量。看看最近一周的文章质量情况。
综合来看,7月25日,7月24日的文章综合得分是最高的。再来看一下长期数据。
最理想的情况是三个指标的折线走势一致,那样的话就说明这个公众号基本上找到感觉了。
目前的情况是分享率和图文关注转化率的走势比较一致,打开率和另外两个走势关联不大。但打开率相对比比较稳定,另外两个波动比较大。
也就是说标题的水平比较稳定,选题和内容不是很稳定,还没有抓住用户的痛点,波动比较大。
最后再来看一下互动情况。
以上是基础的数据分析工作,文章看起来比较长,实际工作起来几分钟就完成了。
Excel也能做数据分析可视化,但是会麻烦很多。另外BDP还有一个好处是可以接入很多互联网上的数据库,基于此,我帮朋友也搭建了一个关键词监测实时系统。
我把他的用户群体划分为5个类别,把每一类的用户关键词分类整理出来,大约有230多个。
然后把这些关键词的头条指数、微信指数、微博指数、百度指数全部实时监测起来。这样可以在第一时间捕捉到最近热点,和用户兴趣波动。对于选题非常有帮助。
这个就不展开讲了,放一张图示意一下。
最后说两句
数据分析能力不是一开始就能练成的,但又是至关重要的。正如我在上文说的,数据分析能力的高低,直接决定了你精细化运营的水平。
作者坤龙&Toto船长
来源坤龙老师团队