微信运营之数据分析整理

微信运营之数据分析整理

2015-11-24 11:50:18 | 来源：玩转帮会 | 投稿：佚名 | 编辑：小柯

原标题：微信运营之数据分析整理

东东导读：在微信运营的过程当中，文章的UV直接影响到内容的扩散程度和受众。除了从内容层面专心做好文章之外，我们还能够从数据当中获取到哪些相关信息呢？

在微信运营的过程当中，文章的UV直接影响到内容的扩散程度和受众。除了从内容层面专心做好文章之外，我们还能够从数据当中获取到哪些相关信息呢？以下结合最近工作当中的数据分析，做一些整理。

基础指标：

内部UV：公众号的粉丝查看文章的UV
外部UV：非粉丝，通过转发而看到文章所产生的UV
内部粉丝阅读率：内部UV/前一日的粉丝总量

1、历史数据指导发文的节奏

在没有运营活动影响的前提下，我们所运营的微信公众号的文章阅览量呈现从周一到周日低开走高，到周日达到顶峰的效果。

对于这一情况，我们给出的可能性解释是：大家的忙碌程度通常随工作日递减，因而周末可能比周一有更多的粉丝阅读者。

结合这一经验数据，就可以调整我们发文的节奏：对于那些话题性较高、传播性较强的文章，最优选的方式是放在周四以后发布。在不明显改进文章质量的情况下，最大化文章的内部UV。

2、预判突发事件的影响

讨论文章阅览量的时候，有一个大前提，即：人们的注意力是有限的。那么，作为微信运营者在发布文章和活动的时候，就应该尽量避免同热点活动相冲突。

近期最典型的例子就是双十一：双十一期间，我们按照既有频率发布了系列文章，这些文章的UV无论在同比和环比都有明显的下降，降幅逾50%。

这不正是汪峰上头条的节奏么？尽管处心积虑准备，却依然被半路杀出的程咬金抢了风头。

3、分析有效渠道

在微信推广当中，我们采用了地推、新榜微博易投放、微信MP投放、微信公众账号内活动等方式来增加粉丝量。如何衡量各个渠道的有效值呢?

我们采用的指标有：

次日留存；2-7日活跃；7日后留存、7日后活跃；单个增粉成本&单个用户的付费金额等指标。

次日留存指标通常能够快速粗略的估计一个渠道的有效性。如果一个渠道的次日留存度较低，那么可以直接放弃。
2-7日活跃是用户对于产品的一个体验周期，在这个体验周期内能否留住用户，就是对产品形态和产品价值的考量
7日后留存和7日后活跃考察的是一个新用户转化为老用户的过程，在这一过程之后的流失与渠道无关，至于产品相关。在这里，主要需要监控是否有某个渠道的用户活跃度显著低于平均值，这通常代表了该渠道找来的用户并非目标用户，需要重新考虑投放。
单个增粉成本 vs 单个用户的付费金额是衡量增粉这件事情是否划算的一个直接指标。也能够一定程度上帮助决策来分析某一个渠道上的用户是否更优质。

例：

最近做了各渠道用户付费金额的统计表，来自集赞有礼渠道的用户因为其用户基数大，所以贡献的消费总金额较高，但是平均到单个用户上，即单个用户的付费金额就相当有限了。这也从侧面印证了：对于垂直性微信公众号，集赞有礼未见得是一个好方式的结论。

4、筛选可复制模式

微信公众号的售卖和运营活动通常有一些固有的节奏，那么在运行一段时间之后，就往往容易观测出一些稳定的波动情况。找到造成那些波峰的售卖or运营活动，成为了最简洁可复制的模式。

例如，对于我们的受众来说，微课通常能够引起一批流量的高峰；而通过提前预热、课前报名，课后回顾的方式，能够将一节微课的效益放大到多天，形成更经济、良好的效果。

又比如，在售卖商品的过程上，是打包卖package的方式效果更好，还是以头条带爆款的方式更好，在不同的微信公众号上是有不同的体现的。不一而足，不再赘述。

5、关注数据异常

数据异常可能是潜在的机会，也会是潜在的问题。通过及时关注数据异常，见微知著、一叶知秋。

周环比数据是我们最值得关注的点。每个月，以上月的平均数据作为基础考量KPI，对比各项指标的波动情况，其中：

1）整体互动方面，用户在一日的使用上，有明显的分布。我们对于自身产品的认知，峰值应该出现在晚上；但实际的效果来看，用户在每天清晨也有一个产品使用的高峰。那么，一旦充分挖掘并推广这批用户的使用习惯，就给我们的产品带来了新的使用场景和机会。

2）文章的平均阅读量依靠编辑的素养和判断力，但文章突发的高或者突发的低都值得分析和利用。

对于突发的高，可以尝试复制此类题材，试验用户的偏好性；