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微信公众号从12年发展至今,整体的产业已经趋向成熟,市场对其运营框架也有了大致的共识,基本上可分为:内容运营、活动运营、用户运营,以及渠道运营和数据运营等几大模块。每个不同的运营模块,它们各自独立,同时又相互地链接和影响。 所以,本文也更侧重于对运营初学者来说,提供一套简易、有效的数据运营方法论。 在开展数据运营工作之前,我们首先得了解数据在整个公众号运营工作中,究竟充当着什么样的角色? 我认为: 数据是运营的基础,就像一条绳索,贯穿整个运营工作。它既是运营KPI考核的直接呈现方式,同时也是运营方向的理论支撑点。 数据运营是一个闭环、流程化的工作,要结合运营策略进行不断地验证和修正,这样才能提高数据分析的精准度,这也是数据运营存在的价值体现。数据运营的流程节点,可分为:采集数据、分析数据和制定、执行运营策略。 如下图:
(运营工作流程图) 一、数据运营的三大原则 数据运营有三大原则,分别是:准确性、有效性和美观性。 准确性: 无论是源数据的采集,还是关键数据的换算函数,这两个过程到最终的可视化图表呈现,都要保证数据的准确性,避免数据失真,从而影响运营判断。 有效性: 数据分析的最终目的是为运营提供方向,所以,对于反馈意义不大或反馈目的高度重合的数据,则应该选择放弃,无效的数据只是在增添运营的工作量。 美观性: 数据最终的呈现方式最好是可视化图表,即使是简单的Excel制作,也应尽量保证整体的美观,除了便于自己的观察、分析外,当然也便于领导直观地了解公众号整体的运营情况。 二、数据运营的四大维度 1. 用户数据 用户画像 用户画像是根据用户的社会属性,行为习惯等信息,以标签化的形式构建一个抽象的用户模型。
公众号内容的生产是要建立在用户画像的基础上,只有当内容与用户标签最大化匹配时,才能引起用户的兴趣。这就像一个大框架来界定内容的性质,跳出了用户画像的这个圈子,内容做的再好,也与你的用户无关,俗称“自嗨”。 举个例子: 某情感号在3月份写了一篇关于“下雨思念一个人”为主题的文章,整体的阅读数据相对还不错,大大超出历史的平均阅读量。同样,该号在6月份又写了一篇类似选题的文章,但是阅读量却少了将近三分之一,而且远低于历史平均水平。
当然,推送这两篇文章的时候,前后几天都是在连续地下雨。按道理来说,在这个大前提下,同样的选题,即使标题差了些,那数据也不至于会相差这么多。 刚开始还百思不得其解,后来才发现,忽视了一个很重要的因素:用户的地区分布。 原来,在前后两次推送类似选题的文章时,这两个时期的下雨地区是有差别的。虽然两次在国内的沿海地区都是连续性地下雨,但是第二次的国内中部地区却几乎无雨,而恰恰该公众号用户的地区分布,在中部地区占了很大一部分的比例。 同样,通过后台两篇文章阅读人数的地区分布数据,也证实了这一点。 以上仅仅只是举个例子,意在强调用户画像的重要性——如果内容的生产偏离了用户画像这个限定的大圈子里,那么,即使再好的选题,也可能只是你的一厢情愿。 目前公众号后台对于用户画像的数据主要集中在:
这些数据相对于构建用户画像还是比较局限,运营者可以通过其他运营手段来获取更多、有效的用户画像数据。 例如:通过社群运营、微博工具等拉近与用户之间的关系,近距离了解自己的用户;或者通过活动运营,适当地收集用户的相关数据。 当我们越了解用户,才越能创作出符合用户口味的内容。 用户增长 用户增长方面,主要包含:新增人数、取消关注人数、净增人数以及累计人数。 这些数据相对是可以比较直观的看出,平台用户的增长情况,也是直接关系到公众号运营的好坏。而对于某一天的用户增长出现异常时,则应该结合图文数据或者其他运营策略(比如开展活动、付费推广等)来进行分析,找出数据异常的原因。 至于分析的切入点,最主要的就是通过用户新增渠道:
2. 图文数据 在公众号后台,对于图文数据的呈现相对还是比较详细的,有对单篇图文的关键数据分析,也有对全部图文的关键数据分析。当然,分析的周期也包含每小时、每天、每周、每月。 值得注意的是:在某些数据上,后台的最大周期只截取到一周。 以下做详细说明: 图文送达率=实际送达人数/总用户数 部分未送达的原因基本在于:用户屏蔽消息推送、接近凌晨推送导致数据延迟、公众号数据包丢失。按正常来说,图文送达率的波动其实并不大,如果某天的数据有明显的异常,那么则考虑上面说的三个因素中的后两者。 图文阅读人数=点击图文页的去重人数 在图文分析中,有时候会出现,图文阅读人数要高于首页上或者手机终端里的实际阅读数。这是因为首页或者终端的显示阅读数是以单个微信号访问计算,而图文阅读人数以每日为周期,即使同一个访客在第二天再次点击图文时,依然算有效的图文阅读人数。 (类似独立访客UV) 图文阅读次数=点击图文页的次数 图文的阅读次数即是访问量(PV),用户每次刷新都被计算一次。这个数值反应的是,在一段时期内,用户对于内容的复看率高低。如果是以输出干货、知识类为主的公众号,可能这个数值就相对会高一些,与收藏人数基本呈正相关。 打开率=公众号会话阅读/送达人数 打开率是公众号数据运营里非常重要的一个数据,它直接影响到图文的阅读数。而决定打开率高低的主要因素之一,则是文章的标题——标题取得好不好,直接就影响到文章的打开率高不高。 除了标题,影响打开率的还有文章选题、文章封面图、内容摘要、发送时间等相对可控的主观因素。 而随着公众号数量越来越多,用户的信息渠道也越来越多。不同于早期单个用户可能就关注几个公众号,现如今每个人的手机里都躺着数十个,甚至上百个的公众号,扎推的推文时间重叠,信息覆盖频率加快,必然也就导致了打开率的降低。 在这种客观的大环境因素下,想要提高打开率,就需通过相应的运营手段来改善现状。 比如,微信16年推出的公众号置顶功能,用户可以自主选择感兴趣的公众号,做为显示在列表里的头部位置。对运营者来说,抢占用户的置顶选择,就是在抢占用户的注意力,由此来间接地提升公众号的打开率。
微信公众号不像今日头条的推荐算法机制,即使在0粉丝的状态下,依然可以在今日头条打造出10W+的爆款。而微信公众号显然不行,除了现有的关注用户阅读外,只能靠文章的传播来渗入到陌生用户的信息接收渠道上,如:朋友圈、微信群、微信好友等其他渠道。 (补充:微信搜索占比较小,另外微信近期上线的看一看功能似乎有意打开这种闭环状态,提供其他的阅读来源) 围绕现有占比较大的阅读来源分布,除了公众号会话打开,用户的传播是主要的影响因素,而决定用户是否愿意进行传播,权重依次是:文章选题、内容质量、标题、其他因素(诱导、技术等运营手段)。 传播数是由一次传播和二次传播构成的,按正常这两者的构成比例是趋于一个数值且比较稳定的,如果突然某篇的文章这个数值差距较大时,那么则要考虑一方偏弱的缘由了。 就比如二次传播也有超过一次传播,数值大于1的时候,像这种情况,基本上来说,要么是属于跟热点的效果,要么就是该文章的生命周期较长。 以上几个图文数据是比较重要的,至于其他的:如收藏人数、原文页阅读等就不做详加介绍了,因为相对于前者来说,收藏人数、原文页阅读这些数据的分析维度比较单一,所以也就没那么复杂。 3. 竞品数据 首先对竞品的选择,这个没什么好说的,两者之间的用户画像重合度越高,那么竞品的星级就越高,可以给自己的公众号竞品按第一梯队、第二梯队这样进行分类。 竞品是以同等量级的标准进行选择的,以及行业领域内的标杆大号也是观察的对象。 观察竞品的原因是,为自身的运营做参考——同样包括内容选题上的参考。 确定好竞品对象后,则对相应的数据进行监控,以及日常的一些运营动作做监控。这些能够观察到的数据其实也是有限的,如阅读数、点赞量、留言质量等表面的图文数据,这个工作可以借助新榜等内容平台工具,或者自己建立监控表格。 4. 行业数据 互联网是一个瞬息万变的世界,附着于互联网上的产业自然也就时刻充满着变化。新媒体亦是如此,所以了解最新的行业资讯,有助于我们把握整体的运营方向。同时,对于切合公众号调性的热点进行实时跟进,这也是了解行业、社会动态的重要因素之一。 目前对新媒体行业资讯的了解,可以关注新榜、微果酱、微互动等几个微信公众号,另外多加入一些同行社群及好友,都有助于获取最新的行业资讯,至于内容热点,那肯定就少不了微博这个平台了。 除了热点之外,行业数据的关注点,主要在于:行业的主流趋势、最新的业内政策、黑马的运营方法、成功的变现模式、有效的资源渠道。 三、 数据分析的三大周期 在第二个部分,主要谈的是对部分数据概念的解读,因为每个号的特征性质不一样,那可能所涉及到的关键数据分析也不大相同,运营者可以根据自己所需适当增减。 这一部分,讲的则是对数据运营工作的实操执行层面。 1. 以日为单位 目前多数公众号的推文频率都是以日更为主,对部分的自媒体除外,有些只是兼职写作,而有些则可能是单纯的开个号玩玩。而对日更或者更新频率较高的公众号来说,每天的内容选题应该是重中之重。 所以,数据运营的每天职责之一,就是为内容选题提供有效的建议。 首先,内容选题的原则是要建立在用户画像上,这个上面也提到过了。所以,构建用户画像是大前提,那没有用户怎么办?定位。后期再根据实际的用户画像进行内容框架的调整。其次,内容选题的确定方向,是根据自身的历史图文数据、竞品的图文数据以及实时的热点数据。 历史图文数据:建立至少前三个月的图文数据表,同时每天进行更新数据,涵盖的指标选项主要有但不限于:日期、图文位置、文章标题(超链接)、内容形式、阅读数、点赞数、留言数、打开率、一次传播率、二次传播率、关键指标的平均数。(如下图)
(模拟数据) 这些数据的采集都是以7天为周期,因为微信公众号后台对打开率等数据指标最长也只计算到第7天,况且7天后的数据增长波动相对来说也比较小,另外同周期的数据判断也能更加的客观。所以,每天除了更新前一天的数据外,还要对前7天内的数据进行回采。 那么,通过对历史图文数据的分析,就可以明确什么样的内容是符合用户需求的,在没有其他选题的情况下,重写以往的优质选题,是一个不错的选择。 至于具体的数据判断,结合第二部分提到的数据概念进行解读,这里就不加以阐述了。 竞品图文数据:建立一份竞品数据监控日报表,通过新榜平台对数据进行抓取(新榜截取当天中午12点的数据),同时标注竞品的星级,以及对相关数据的环比计算。涵盖的指标选项主要有但不限于:公众号名称、发文时间、发布位置、文章标题、阅读量、阅读环比、点赞量、点赞环比、原创与否、文章主题、特殊事件。
(模拟数据) 每份日报表为一个工作表,以一个月为一个工作簿,以便后期查看翻阅。 另外,对相关热点可以在文章主题上用红色字体,便于区分。 对于日报表的数据观察,主要有:环比浮动较大的数据、热点文章数据、阅赞比异常数据、其他特殊事件。至于具体的观察顺序,可依照个人习惯而进行,最终目的同样是为自身的内容选题做参考,以及其他运营动作的了解。 实时热点数据:内容选题的热点数据获取同行业数据的获取渠道大致相同。做为一个运营者,必须要有极高的信息敏感度,除了竞品外,要养成每天查看相应的公众号、网站、社群以及朋友圈等。热点都是有时效性的,在没有新颖的角度跟进热点时,通过时间的优势也能相应的提高文章的传播范围。 附部分热点趋势网址:
这三点是数据运营的每日基本工作内容,分析的第一个方向是围绕在每日的内容选题上开展的,参考的重要性排序依次是:在有热点的前提下,首要考虑的是以符合自身公众号调性的角度及时跟进热点,其次是考虑较为靓丽的竞品图文数据,最后才考虑历史图文数据——当然也可以在选题上进行创新,但是每天都有创新的选题,而且每次都符合用户的兴趣,这似乎不大现实。 每日数据分析的第二个方向,则是文章的标题——以同样的方法对编辑已完成的内容标题提供建议,甚至是结合分析的数据提供相应的备选标题(建立标题库,与编辑共同负责)。第三个方向,是对可做参考的重时效性运营动作提供建议,如果是非重时效性的运营动作,那么可做记录至周、月总结。 以上每日数据运营的三点基本工作内容,以及三个分析的方向,主要还是以四个维度中的图文、竞品、行业(热点)为主,对于用户数据维度并没有提到。 对此我的观点是:每日的用户数据观察肯定是有必要的,但是否以图表的形式呈现,则看各自所需。 原因在于:微信公众号后台的用户数据呈现,相对还是比较直观的,在数据报表的三大原则中,美观性即是否可直观地呈现关键数据,如果源数据的呈现符合这个原则,那么则可以省略。 所以,每日的用户数据报表并非不可缺少的工作,对该数据的采集可加长周期至每周。 虽然可无需每日对用户数据进行采集,但是分析的工作同样不可落下,分析的关键指标见本文的第二部分,特别是在有其他运营动作情况下,用户数据的分析是很重要的。比如:互推的效果,需要通过用户新增渠道的二维码扫描来分析。 2. 以周为单位 数据运营周工作主要分为两部分:第一,搭建周数据仪表盘。第二,周数据工作总结。 搭建仪表盘就可以直观、清晰的看出公众号每周数据动态,提前设定好公式,每周只要进行源数据的采集便可自动生成仪表盘。 图表呈现的维度主要有用户数据、图文数据以及竞品数据,对于每个维度下的具体指标,可以根据自己的需求进行删减,搭建仪表盘的承载工具可以是Excel也可以是BDP,以下图表前者是我通过Excel搭建的,后者是在BDP上获取的,仅作例子。
(Excel版本)
(BDP版本) 第二个周数据工作是做文字总结,当然你要以PPT的形式进行总结也是可以的。总结的基础是建立在周数据的仪表盘上,因为仪表盘呈现的更多只是表面的趋势走向。所以,对于表面异常数据的背后深度分析,则需要以总结的形式来呈现,同时,总结还包含对一周的行业数据解读。 3. 以月为单位 数据运营的月工作,其实和周工作相差无几,只不过在原周数据的基础上加以整理,形成以月为单位的数据报表。因为一个月的时间相对较长,所以对观察运营趋势的走向会更加明显一些。 在月工作中,部分的关键数据也可以以折线图的形式进行呈现,比如:用户新增数据。
通过关键数据的走势图,可以分析当月的公众号运营强弱,找出有力的增长点,再针对下月的运营计划提供相应的建议。
以上就是数据运营每日、每周、每月的基础工作,按三个时间划分开展,按三个流程依次推进,同时针对四个维度进行分析。 值得注意的是:在进行四个维度的分析时,不同维度之间,甚至是同个维度不同关键指标之间,都存在相关性。所以,分析数据不能太过单向思维,要多向结合进行,否则就变得非常局限。 目前公众号的发展相对成熟和平稳,传统的靠感觉或者经验运营,已经不是主流的观点,精细化运营才是保证在这竞争极大的市场里得以生存,甚至是进步。 而数据的分析,是保障精细化运营开展的基础,挖掘每个可能有价值的数据,都能带动公众号的发展,毕竟苍蝇虽小,那也是肉啊。 最后说明:本文根据个人经验,总结出的数据运营体系,其中包含概念解读和实操方法论,相对比较适合初学者学习,如有遗漏或不妥之处,欢迎交流。
作者:九月 来源:人人都是产品经理
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