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怎么用数据挖掘说服你的甲方爸爸?

2017-08-23 作者:baihu 访问量:824

微信后台数据该如何有效的运用呢?作者分享了自己的一些想法和经验,希望对你有所帮助。





文章写在此刻,刚好踩在一个里程碑式的节点上。


在微信公众号开放第5周年,腾讯发布了2017年第二季度财报,其中公布微信和Wechat的合并月活越账户数达9.63亿,比去年同期增长19.5%。


但即便拥有这个巨大的流量入口,我们需要直面一个现实——我们已经进入新媒体(准确来说是微信公众号)的下半场。那些年“只要开个公众号,或者抢注域名做优化,什么文章都不发,一天都能收获几百个用户关注”的红利时代已经过去了。


但即便如此,依然有很多的个人自媒体和企业官媒正在后来居上,而你的公众号做得不好,请不要怪自己“生不逢时”。任何事物总不会永远向上,螺旋式发展是必然,而你真的努力了吗?你努力的方法对了吗?


今天想从微信后台数据方面,引起大家在公众号运营时对数据采集及分析上的重视,也跟大家分享下我的一些小小的思路,与大家一起探讨交流。


以下为下文的框架


一.关于数据分析,对同行的调研结果

二.数据支撑对运营的意义与价值

三.微信后台数据在查看和采集上的局限

四.通过微信后台数据,洞察运营问题

一、同行的用户调研

之前有一些同行的小伙伴和我交流的时候,我发现大部分小伙伴在做公众号运营(不论是自媒体运营还是帮甲方做运营),在做规划及各类方案时,更多的是“拍脑袋”、“凭感觉”,即便这样都可以做出不错成绩,但是会发现要复制方法论的时候总会遇到难题,若情况不同则经验很难复制。


大部分运营的小伙伴(是偏文科思维的)对数据是不够重视的,所以也没有做数据采集和数据分析的习惯。比如下图:





另外还有一类小伙伴,对数据是重视的,但是却不敏感、不懂用。





“人工爬数据累死宝宝啦~”

“历史数据到底去哪找呀”

“客户分分钟要报告,但数据太多,看得眼花,不知道从何分析起~”

“为什么后台的阅读总数,和各个阅读来源的总和对应不上?”

我曾经花了些时间,对身边近100位同行小伙伴做了个小调查,其中有几个结果,分享给大家:




尽管有超过50%的人认为自己对微信后台的数据指标很熟悉,但沟通交流发现,他们看得最多的数据就只有:


  1. 首页的“新增人数“、“总用户数”

  2. 图文的总阅读数







而其他更深入的细分数据,就比较抓瞎了。我在调查问卷中,尝试用以下的测试题(正确答案是:用户分析-用户属性),得出结论:不到40%的人回答正确了。





二、数据分析的重要性


移动互联网时代,用户关注的东西是多且分散的,但用户的时间是有限的。我们不仅在和2000万的公众号抢流量资源,更是在和微信以外的平台(如优酷/淘宝等)抢流量资源,想方设法要留住用户的时间。

不管你是做个人号还是做企业官媒,在创号时都有自己的目的、定位及规划。而用户之所以关注你的公众号,是因为你的公众号对ta来说是有价值的,比如娱乐八卦搞笑让人放松,比如学习内容让人自我提升,比如查询办理购买等快捷服务….

在我看来,“拉新、留存、促活”能做出成绩的前提是:你把公众号的用户当做人当做朋友,而不是当做粉丝,而这些用户(朋友)是什么样的?喜欢什么?想要什么?你真的了解吗?数据分析的必要性和重要性,正是体现在:

  • 用户分析:你的用户是否精准?

  • 图文分析:你的用户喜欢什么?喜欢的程度?你提供的内容价值有多高?

  • 菜单/消息分析/活动分析:你的用户是否活跃?你提供的服务价值有多高?等等。

  • 其他分析暂不赘述。

三、微信后台数据的局限性




上图是对目前微信后台数据现状的概要,使得运营人员在数据查看及采集上有以下的痛点:


  • 有关联性的数据,呈现得不够集中、不够直观,切换查看较为繁琐耗时。

  • 部分数据的采集,只能通过手工复制,汇总太繁琐。

  • 无法将某个时间段的多个??榈氖荼硪徊⒌汲?,汇总太繁琐。

  • 部分数据的更新是实时的,无法及时监测到分钟级或小时级增量浮动情况。

  • 单篇图文的数据分布太分散,导致在加总计算时,总觉得数值对不上。

  • 其他。




当微信官方的数据采集和加工太难用时,行业内陆续涌入一批优秀的第三方数据产品供运营人员使用,我挑选了几款不错的产品做了个体验上的对比,大家可以针对自己的需求灵活地使用这些工具,来辅助自己采集汇总想要的数据。


四、微信数据的问题洞察


然而,采集数据,仅仅是第一步,当你拥有了数据,如何利用数据洞察出你运营公众号时的问题呢?


今天分享下一小部分(其他在后续陆续补充):当你看着微信的各类数据指标时,哪些工具能辅助你采集,你又应该从中洞察出你运营工作中出现的哪些问题,并寻求解决的方案。


账号整体情况及用户管理列表:




此处建议运营人员养成在推文或做活动时,进行分钟级监测。


  1. 从内容运营的角度,在每次推文时,可及时了解推文及活动对增粉的影响。

  2. 从活动运营的角度,很多活动都是以官微公众号图文的方式推送,并带有引导用户关注公众号的规则,据此可及时了解活动对用户增量影响,结合活动PV/UV,及时调整活动后台配置。

用户分析——用户增长




1.从内容运营的角度,通过用户来源的比率对比,可了解图文为增粉带来的贡献率。(因为很多图文会以“引导语”或者正文贴二维码等方式,吸引新用户关注;从“公众号搜索”、“名片分享”,可了解该公众号的口碑程度。)


2.从活动运营的角度,通过用户来源的比率对比,可了解活动为增粉带来的贡献率。(因为很多插件类的活动,都强制用户需关注才可参加)


3.用户增长日报,可用于了解用户增长(取关、新增)的规律,指导内容及活动运营。


用户分析——用户属性





用户属性有助于用户画像洞察。追踪不同性别、地域分布、终端分布的用户增量变动,进行比例对比分析,可以了解用户画像与公众号用户人群定位的吻合度,当某个维度的用户比例呈异常变动(如佛山市用户突增等),则需要及时找出问题所在。


群发处的图文实时数据





此处建议能做成分钟级监测(目前西瓜数据、新榜、蓝标BLUEMC支持该服务,但要付费才可使用),可与用户增量、活动PV/UV的分钟级趋势监测结合分析。


  1. 从内容运营角度,了解推文后传播、用户互动的热度,并及时调整利用其他渠道(门店店员、KOL等)加大文章的传播。

  2. 从活动运营角度,可据此推算出图文打开率对活动参与转化率的影响,对活动过程的后台配置调整提供依据。

图文分析——单篇图文





1.对单篇图文以该维度导出所有指标数据(目前壹伴支持免费导出),进行分析,可有效指导内容优化。


(1)比如阅读来源中“公众号会话阅读”比率较高,说明标题吸睛;反之则说明标题需要优化。另外,这个指标并不意味文章内容就吸引用户,可能是标题党。


(2)若分享率较高,且阅读来源中“在朋友圈阅读”、“来自好友转发的阅读”比率较高,那么有可能是文章的内容得到用户的认可从而引发用户自传播,且标题可能吸睛,提升了二次打开率;但也有可能是政治任务型的转发(如总部要求旗下门店及员工一定要转发)。另外,分享率高但二次打开率较低,则和图文标题以及转发时的话术有很大关系。


(3)微信收藏数,能比较真实反映出,文章对用户的实用程度。


(4)原文页阅读,可反映出文章正文的引导语对“阅读原文”处的转化效果。


2.对某一时间段或者公众号创号以来的推送图文,以该维度将所有指标数据导出(目前壹伴支持免费导出),并将图文内容做类型分类汇总,进而对比(做成单元格色阶或其他可视化趋势图,对比会更直观),可从不同细化的指标中,复盘之前的内容运营效果,从而做新一轮图文规划。


  1. 图文栏目更新调整

  2. 标题优化

  3. 发文时间调整

  4. 图文正文的引导语调整

  5. 其他

图文分析——全部图文




微信统计了整个公众号全部图文数据的加总,这个维度的数据,可一览公众号从创号以来图文效果。


  1. 标题是否吸睛

  2. 内容是否有二次传播潜力

  3. 内容实用性强不强

  4. 其他

菜单/消息分析




此处是为分析用户主动与公众号互动的行为事件提供依据。


  1. 每日的菜单栏点击情况对比,可了解用户活跃度情况,评估菜单栏的栏目配置是否最大化调动起用户互动的积极性。

  2. 很多活动都会通过“关键字回复”方式提供活动入口,通过消息发送的人次分析,可了解用户参与活动的情况。

  3. 消息关键词,定期了解“自定义关键词”发送频度比例,分析用户对日?;疃牟斡氤潭?;定期了解”非自定义关键词“发送频度比例,分析用户潜在的互动诉求,以此洞察用户。

接口分析





公众号授权第三方插件平台时,通过这个维度数据可了解接口调用的问题,及时反馈给技术同事解决。


写在最后


如果你做公众号是为了打造个人品牌,那核心竞争力一定是你自己的知识体系的沉淀,如果你内在“输入”的东西还不够,终有一天会在“输出”上枯竭,而有料、有知识沉淀的人,是不会错过所谓的红利期。(当然啦,即便没了微信公众号,在其他平台上依然可以发光发亮,比如知乎、比如饭团,千万不要局限在微信。)


而如果你做的公众号是企业官媒,细想一下,对于大部分企事业单位,有比公众号更综合的线上触点吗?吃喝住行游娱购的无现金支付、各种政务查询办理…..微信的综合便捷性,至少在近3年内,是无法被其他所取代的。


SO,不要用大环境给自己做不好找理由,任何事物总不会永远向上,螺旋式发展是必然。


今天本文关于数据采集及分析的思路,还有很多可以深入探讨之处,如果你擅长做微信数据分析,欢迎与我一起交流哦!