今天主要是想聊一聊數據運營(yíng)，雖然市場(chǎng)上也有很多關(guān)于數據運營(yíng)的文章，但大多數都只是談到對公眾號后臺數據概念的解讀，這對運營(yíng)人來(lái)說(shuō)，特別是剛入坑的運營(yíng)人，顯然是治標不治本。只有數據概念而沒(méi)有可落地執行的方法論，那么運營(yíng)工作也就不成體系。
所以，本文也更側重于對運營(yíng)初學(xué)者來(lái)說(shuō)，提供一套簡(jiǎn)易、有效的數據運營(yíng)方法論。在開(kāi)展數據運營(yíng)工作之前，我們首先得了解數據在整個(gè)公眾號運營(yíng)工作中，究竟充當著(zhù)什么樣的角色？
我認為：
數據是運營(yíng)的基礎，就像一條繩索，貫穿整個(gè)運營(yíng)工作。它既是運營(yíng)KPI考核的直接呈現方式，同時(shí)也是運營(yíng)方向的理論支撐點(diǎn)。
數據運營(yíng)是一個(gè)閉環(huán)、流程化的工作，要結合運營(yíng)策略進(jìn)行不斷地驗證和修正，這樣才能提高數據分析的精準度，這也是數據運營(yíng)存在的價(jià)值體現。數據運營(yíng)的流程節點(diǎn)，可分為：采集數據、分析數據和制定、執行運營(yíng)策略。
一、數據運營(yíng)的三大原則
數據運營(yíng)有三大原則，分別是：準確性、有效性和美觀(guān)性。
準確性：無(wú)論是源數據的采集，還是關(guān)鍵數據的換算函數，這兩個(gè)過(guò)程到最終的可視化圖表呈現，都要保證數據的準確性，避免數據失真，從而影響運營(yíng)判斷。
有效性：數據分析的最終目的是為運營(yíng)提供方向，所以，對于反饋意義不大或反饋目的高度重合的數據，則應該選擇放棄，無(wú)效的數據只是在增添運營(yíng)的工作量。
美觀(guān)性：數據最終的呈現方式最好是可視化圖表，即使是簡(jiǎn)單的Excel制作，也應盡量保證整體的美觀(guān)，除了便于自己的觀(guān)察、分析外，當然也便于領(lǐng)導直觀(guān)地了解公眾號整體的運營(yíng)情況。
二、數據運營(yíng)的四大維度
1. 用戶(hù)數據
用戶(hù)畫(huà)像
用戶(hù)畫(huà)像是根據用戶(hù)的社會(huì )屬性，行為習慣等信息，以標簽化的形式構建一個(gè)抽象的用戶(hù)模型。
公眾號內容的生產(chǎn)是要建立在用戶(hù)畫(huà)像的基礎上，只有當內容與用戶(hù)標簽最大化匹配時(shí)，才能引起用戶(hù)的興趣。這就像一個(gè)大框架來(lái)界定內容的性質(zhì)，跳出了用戶(hù)畫(huà)像的這個(gè)圈子，內容做的再好，也與你的用戶(hù)無(wú)關(guān)，俗稱(chēng)“自嗨”。
舉個(gè)例子：
某情感號在3月份寫(xiě)了一篇關(guān)于“下雨思念一個(gè)人”為主題的文章，整體的閱讀數據相對還不錯，大大超出歷史的平均閱讀量。同樣，該號在6月份又寫(xiě)了一篇類(lèi)似選題的文章，但是閱讀量卻少了將近三分之一，而且遠低于歷史平均水平。
當然，推送這兩篇文章的時(shí)候，前后幾天都是在連續地下雨。按道理來(lái)說(shuō)，在這個(gè)大前提下，同樣的選題，即使標題差了些，那數據也不至于會(huì )相差這么多。
剛開(kāi)始還百思不得其解，后來(lái)才發(fā)現，忽視了一個(gè)很重要的因素：用戶(hù)的地區分布。
原來(lái)，在前后兩次推送類(lèi)似選題的文章時(shí)，這兩個(gè)時(shí)期的下雨地區是有差別的。雖然兩次在國內的沿海地區都是連續性地下雨，但是第二次的國內中部地區卻幾乎無(wú)雨，而恰恰該公眾號用戶(hù)的地區分布，在中部地區占了很大一部分的比例。同樣，通過(guò)后臺兩篇文章閱讀人數的地區分布數據，也證實(shí)了這一點(diǎn)。
以上僅僅只是舉個(gè)例子，意在強調用戶(hù)畫(huà)像的重要性，如果內容的生產(chǎn)偏離了用戶(hù)畫(huà)像這個(gè)限定的大圈子里。那么，即使再好的選題，也可能只是你的一廂情愿。
目前公眾號后臺對于用戶(hù)畫(huà)像的數據主要集中在：
- 性別分布
- 語(yǔ)言分布
- 地區分布
- 終端分布
這些數據相對于構建用戶(hù)畫(huà)像還是比較局限，運營(yíng)者可以通過(guò)其他運營(yíng)手段來(lái)獲取更多、有效的用戶(hù)畫(huà)像數據，例如：通過(guò)社群運營(yíng)、微博工具等拉近與用戶(hù)之間的關(guān)系，近距離了解自己的用戶(hù)?；蛘咄ㄟ^(guò)活動(dòng)運營(yíng)，適當地收集用戶(hù)的相關(guān)數據。當我們越了解用戶(hù)，才越能創(chuàng )作出符合用戶(hù)口味的內容。
用戶(hù)增長(cháng)
用戶(hù)增長(cháng)方面，主要包含：新增人數、取消關(guān)注人數、凈增人數以及累計人數。
這些數據相對是可以比較直觀(guān)的看出，平臺用戶(hù)的增長(cháng)情況，也是直接關(guān)系到公眾號運營(yíng)的好壞。而對于某一天的用戶(hù)增長(cháng)出現異常時(shí)，則應該結合圖文數據或者其他運營(yíng)策略（比如開(kāi)展活動(dòng)、付費推廣等）來(lái)進(jìn)行分析，找出數據異常的原因。
至于分析的切入點(diǎn)，最主要的就是通過(guò)用戶(hù)新增渠道：
- 公眾號搜索：即通過(guò)搜索欄進(jìn)行搜索關(guān)注，如多平臺引流。
- 掃描二維碼：常見(jiàn)的互推效果觀(guān)察，或其他附有二維碼的傳播活動(dòng)。
- 圖文頁(yè)右上角菜單：文章內的右上角菜單查看公眾號添加關(guān)注。
- 圖文頁(yè)公眾號名稱(chēng)：文章標題下的藍色公眾號名稱(chēng)點(diǎn)擊關(guān)注，頭部的引導效果觀(guān)察。
- 名片分享：通過(guò)分享名片到微信群或好友對話(huà)框關(guān)注，在于公眾號的口碑傳播。
- 支付后關(guān)注：針對開(kāi)通微信支付的公眾號，用戶(hù)支付后的默認關(guān)注。
- 其他合計：廣點(diǎn)通廣告，文章被單勾轉載顯示來(lái)源，卡券等其他形式。
2. 圖文數據
在公眾號后臺，對于圖文數據的呈現相對還是比較詳細的，有對單篇圖文的關(guān)鍵數據分析，也有對全部圖文的關(guān)鍵數據分析，當然，分析的周期也包含每小時(shí)、每天、每周、每月。值得注意的是，在某些數據上，后臺的最大周期只截取到一周。以下做詳細說(shuō)明：
圖文送達率=實(shí)際送達人數/總用戶(hù)數
部分未送達的原因基本在于：用戶(hù)屏蔽消息推送、接近凌晨推送導致數據延遲、公眾號數據包丟失。按正常來(lái)說(shuō)，圖文送達率的波動(dòng)其實(shí)并不大，如果某天的數據有明顯的異常，那么則考慮上面說(shuō)的三個(gè)因素中的后兩者。
圖文閱讀人數=點(diǎn)擊圖文頁(yè)的去重人數
在圖文分析中，有時(shí)候會(huì )出現，圖文閱讀人數要高于首頁(yè)上或者手機終端里的實(shí)際閱讀數。這是因為首頁(yè)或者終端的顯示閱讀數是以單個(gè)微信號訪(fǎng)問(wèn)計算，而圖文閱讀人數以每日為周期，即使同一個(gè)訪(fǎng)客在第二天再次點(diǎn)擊圖文時(shí)，依然算有效的圖文閱讀人數。（類(lèi)似獨立訪(fǎng)客UV）
圖文閱讀次數=點(diǎn)擊圖文頁(yè)的次數
圖文的閱讀次數即是訪(fǎng)問(wèn)量（PV），用戶(hù)每次刷新都被計算一次。這個(gè)數值反應的是，在一段時(shí)期內，用戶(hù)對于內容的復看率高低。如果是以輸出干貨、知識類(lèi)為主的公眾號，可能這個(gè)數值就相對會(huì )高一些，與收藏人數基本呈正相關(guān)。
打開(kāi)率=公眾號會(huì )話(huà)閱讀/送達人數
打開(kāi)率是公眾號數據運營(yíng)里非常重要的一個(gè)數據，它直接影響到圖文的閱讀數。而決定打開(kāi)率高低的主要因素之一，則是文章的標題，標題取得好不好，直接就影響到文章的打開(kāi)率高不高。除了標題，影響打開(kāi)率的還有文章選題、文章封面圖、內容摘要、發(fā)送時(shí)間等相對可控的主觀(guān)因素。
而隨著(zhù)公眾號數量越來(lái)越多，用戶(hù)的信息渠道也越來(lái)越多。不同于早期單個(gè)用戶(hù)可能就關(guān)注幾個(gè)公眾號，現如今每個(gè)人的手機里都躺著(zhù)數十個(gè)，甚至上百個(gè)的公眾號，扎推的推文時(shí)間重疊，信息覆蓋頻率加快，必然也就導致了打開(kāi)率的降低。在這種客觀(guān)的大環(huán)境因素下，想要提高打開(kāi)率，就需通過(guò)相應的運營(yíng)手段來(lái)改善現狀。
比如，微信16年推出的公眾號置頂功能，用戶(hù)可以自主選擇感興趣的公眾號，做為顯示在列表里的頭部位置。對運營(yíng)者來(lái)說(shuō)，搶占用戶(hù)的置頂選擇，就是在搶占用戶(hù)的注意力，由此來(lái)間接地提升公眾號的打開(kāi)率。
一次傳播率=從公眾號分享到朋友圈/公眾號會(huì )話(huà)閱讀
二次傳播率=在朋友圈再次分享/從公眾號分享到朋友圈
微信公眾號不像今日頭條的推薦算法機制，即使在0粉絲的狀態(tài)下，依然可以在今日頭條打造出10W+的爆款。而微信公眾號顯然不行，除了現有的關(guān)注用戶(hù)閱讀外，只能靠文章的傳播來(lái)滲入到陌生用戶(hù)的信息接收渠道上，如：朋友圈、微信群、微信好友等其他渠道。（補充：微信搜索占比較小，另外微信近期上線(xiàn)的看一看功能似乎有意打開(kāi)這種閉環(huán)狀態(tài)，提供其他的閱讀來(lái)源）
圍繞現有占比較大的閱讀來(lái)源分布，除了公眾號會(huì )話(huà)打開(kāi)，用戶(hù)的傳播是主要的影響因素，而決定用戶(hù)是否愿意進(jìn)行傳播，權重依次是：文章選題、內容質(zhì)量、標題、其他因素（誘導、技術(shù)等運營(yíng)手段）。傳播數是由一次傳播和二次傳播構成的，按正常這兩者的構成比例是趨于一個(gè)數值且比較穩定的，如果突然某篇的文章這個(gè)數值差距較大時(shí)，那么則要考慮一方偏弱的緣由了。就比如二次傳播也有超過(guò)一次傳播，數值大于1的時(shí)候，像這種情況，基本上來(lái)說(shuō)，要么是屬于跟熱點(diǎn)的效果，要么就是該文章的生命周期較長(cháng)。
以上幾個(gè)圖文數據是比較重要的，至于其他的：如收藏人數、原文頁(yè)閱讀等就不做詳加介紹了，因為相對于前者來(lái)說(shuō)，收藏人數、原文頁(yè)閱讀這些數據的分析維度比較單一，所以也就沒(méi)那么復雜。
3. 競品數據
首先對競品的選擇，這個(gè)沒(méi)什么好說(shuō)的，兩者之間的用戶(hù)畫(huà)像重合度越高，那么競品的星級就越高，可以給自己的公眾號競品按第一梯隊、第二梯隊這樣進(jìn)行分類(lèi)。競品是以同等量級的標準進(jìn)行選擇的，以及行業(yè)領(lǐng)域內的標桿大號也是觀(guān)察的對象。
觀(guān)察競品的原因是，為自身的運營(yíng)做參考，同樣包括內容選題上的參考。確定好競品對象后，則對相應的數據進(jìn)行監控，以及日常的一些運營(yíng)動(dòng)作做監控。這些能夠觀(guān)察到的數據其實(shí)也是有限的，如閱讀數、點(diǎn)贊量、留言質(zhì)量等表面的圖文數據，這個(gè)工作可以借助新榜等內容平臺工具，或者自己建立監控表格。
4. 行業(yè)數據
互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)瞬息萬(wàn)變的世界，附著(zhù)于互聯(lián)網(wǎng)上的產(chǎn)業(yè)自然也就時(shí)刻充滿(mǎn)著(zhù)變化。新媒體亦是如此，所以了解最新的行業(yè)資訊，有助于我們把握整體的運營(yíng)方向。同時(shí)，對于切合公眾號調性的熱點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟進(jìn)，這也是了解行業(yè)、社會(huì )動(dòng)態(tài)的重要因素之一。
目前對新媒體行業(yè)資訊的了解，可以關(guān)注新榜、微果醬、微互動(dòng)等幾個(gè)微信公眾號，另外多加入一些同行社群及好友，都有助于獲取最新的行業(yè)資訊，至于內容熱點(diǎn)，那肯定就少不了微博這個(gè)平臺了。
除了熱點(diǎn)之外，行業(yè)數據的關(guān)注點(diǎn)，主要在于：行業(yè)的主流趨勢、最新的業(yè)內政策、黑馬的運營(yíng)方法、成功的變現模式、有效的資源渠道。
三、 數據分析的三大周期
在第二個(gè)部分，主要談的是對部分數據概念的解讀，因為每個(gè)號的特征性質(zhì)不一樣，那可能所涉及到的關(guān)鍵數據分析也不大相同，運營(yíng)者可以根據自己所需適當增減。這一部分，講的則是對數據運營(yíng)工作的實(shí)操執行層面。
1. 以日為單位
目前多數公眾號的推文頻率都是以日更為主，對部分的自媒體除外，有些只是兼職寫(xiě)作，而有些則可能是單純的開(kāi)個(gè)號玩玩。而對日更或者更新頻率較高的公眾號來(lái)說(shuō)，每天的內容選題應該是重中之重。所以，數據運營(yíng)的每天職責之一，就是為內容選題提供有效的建議。
首先，內容選題的原則是要建立在用戶(hù)畫(huà)像上，這個(gè)上面也提到過(guò)了。所以，構建用戶(hù)畫(huà)像是大前提，那沒(méi)有用戶(hù)怎么辦？定位。后期再根據實(shí)際的用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行內容框架的調整。其次，內容選題的確定方向，是根據自身的歷史圖文數據、競品的圖文數據以及實(shí)時(shí)的熱點(diǎn)數據。
歷史圖文數據：建立至少前三個(gè)月的圖文數據表，同時(shí)每天進(jìn)行更新數據，涵蓋的指標選項主要有但不限于：日期、圖文位置、文章標題（超鏈接）、內容形式、閱讀數、點(diǎn)贊數、留言數、打開(kāi)率、一次傳播率、二次傳播率、關(guān)鍵指標的平均數。（如下圖）
（模擬數據）
這些數據的采集都是以7天為周期，因為微信公眾號后臺對打開(kāi)率等數據指標最長(cháng)也只計算到第7天，況且7天后的數據增長(cháng)波動(dòng)相對來(lái)說(shuō)也比較小，另外同周期的數據判斷也能更加的客觀(guān)。所以，每天除了更新前一天的數據外，還要對前7天內的數據進(jìn)行回采。
那么，通過(guò)對歷史圖文數據的分析，就可以明確什么樣的內容是符合用戶(hù)需求的，在沒(méi)有其他選題的情況下，重寫(xiě)以往的優(yōu)質(zhì)選題，是一個(gè)不錯的選擇。至于具體的數據判斷，結合第二部分提到的數據概念進(jìn)行解讀，這里就不加以闡述了。
競品圖文數據：建立一份競品數據監控日報表，通過(guò)新榜平臺對數據進(jìn)行抓?。ㄐ掳窠厝‘斕熘形?2點(diǎn)的數據），同時(shí)標注競品的星級，以及對相關(guān)數據的環(huán)比計算。涵蓋的指標選項主要有但不限于：公眾號名稱(chēng)、發(fā)文時(shí)間、發(fā)布位置、文章標題、閱讀量、閱讀環(huán)比、點(diǎn)贊量、點(diǎn)贊環(huán)比、原創(chuàng )與否、文章主題、特殊事件。
（模擬數據）
每份日報表為一個(gè)工作表，以一個(gè)月為一個(gè)工作簿，以便后期查看翻閱。另外，對相關(guān)熱點(diǎn)可以在文章主題上用紅色字體，便于區分。對于日報表的數據觀(guān)察，主要有：環(huán)比浮動(dòng)較大的數據、熱點(diǎn)文章數據、閱贊比異常數據、其他特殊事件。至于具體的觀(guān)察順序，可依照個(gè)人習慣而進(jìn)行，最終目的同樣是為自身的內容選題做參考，以及其他運營(yíng)動(dòng)作的了解。
實(shí)時(shí)熱點(diǎn)數據：內容選題的熱點(diǎn)數據獲取同行業(yè)數據的獲取渠道大致相同。做為一個(gè)運營(yíng)者，必須要有極高的信息敏感度，除了競品外，要養成每天查看相應的公眾號、網(wǎng)站、社群以及朋友圈等。熱點(diǎn)都是有時(shí)效性的，在沒(méi)有新穎的角度跟進(jìn)熱點(diǎn)時(shí)，通過(guò)時(shí)間的優(yōu)勢也能相應的提高文章的傳播范圍。
附部分熱點(diǎn)趨勢網(wǎng)址：
新榜：http://www.newrank.cn/
微指數：http://data.weibo.com/
搜狗微信：http://weixin.sogou.com/
百度風(fēng)云榜：http://top.baidu.com/
這三點(diǎn)是數據運營(yíng)的每日基本工作內容，分析的第一個(gè)方向是圍繞在每日的內容選題上開(kāi)展的，參考的重要性排序依次是：在有熱點(diǎn)的前提下，首要考慮的是以符合自身公眾號調性的角度及時(shí)跟進(jìn)熱點(diǎn)，其次是考慮較為靚麗的競品圖文數據，最后才考慮歷史圖文數據，當然也可以在選題上進(jìn)行創(chuàng )新，但是每天都有創(chuàng )新的選題，而且每次都符合用戶(hù)的興趣，這似乎不大現實(shí)。
每日數據分析的第二個(gè)方向，則是文章的標題，以同樣的方法對編輯已完成的內容標題提供建議，甚至是結合分析的數據提供相應的備選標題（建立標題庫，與編輯共同負責）。第三個(gè)方向，是對可做參考的重時(shí)效性運營(yíng)動(dòng)作提供建議，如果是非重時(shí)效性的運營(yíng)動(dòng)作，那么可做記錄至周、月總結。
以上每日數據運營(yíng)的三點(diǎn)基本工作內容，以及三個(gè)分析的方向，主要還是以四個(gè)維度中的圖文、競品、行業(yè)（熱點(diǎn)）為主，對于用戶(hù)數據維度并沒(méi)有提到。對此我的觀(guān)點(diǎn)是，每日的用戶(hù)數據觀(guān)察肯定是有必要的，但是否以圖表的形式呈現，則看各自所需。原因在于，微信公眾號后臺的用戶(hù)數據呈現，相對還是比較直觀(guān)的，在數據報表的三大原則中，美觀(guān)性即是否可直觀(guān)地呈現關(guān)鍵數據，如果源數據的呈現符合這個(gè)原則，那么則可以省略。所以，每日的用戶(hù)數據報表并非不可缺少的工作，對該數據的采集可加長(cháng)周期至每周。
雖然可無(wú)需每日對用戶(hù)數據進(jìn)行采集，但是分析的工作同樣不可落下，分析的關(guān)鍵指標見(jiàn)本文的第二部分，特別是在有其他運營(yíng)動(dòng)作情況下，用戶(hù)數據的分析是很重要的。比如：互推的效果，需要通過(guò)用戶(hù)新增渠道的二維碼掃描來(lái)分析。
2. 以周為單位
數據運營(yíng)周工作主要分為兩部分，第一，搭建周數據儀表盤(pán)。第二，周數據工作總結。
搭建儀表盤(pán)就可以直觀(guān)、清晰的看出公眾號每周數據動(dòng)態(tài)，提前設定好公式，每周只要進(jìn)行源數據的采集便可自動(dòng)生成儀表盤(pán)。
圖表呈現的維度主要有用戶(hù)數據、圖文數據以及競品數據，對于每個(gè)維度下的具體指標，可以根據自己的需求進(jìn)行刪減，搭建儀表盤(pán)的承載工具可以是Excel也可以是BDP，以下圖表前者是我通過(guò)Excel搭建的，后者是在BDP上獲取的，僅作例子。
第二個(gè)周數據工作是做文字總結，當然你要以PPT的形式進(jìn)行總結也是可以的?？偨Y的基礎是建立在周數據的儀表盤(pán)上，因為儀表盤(pán)呈現的更多只是表面的趨勢走向。所以，對于表面異常數據的背后深度分析，則需要以總結的形式來(lái)呈現，同時(shí)，總結還包含對一周的行業(yè)數據解讀。
3. 以月為單位
數據運營(yíng)的月工作，其實(shí)和周工作相差無(wú)幾，只不過(guò)在原周數據的基礎上加以整理，形成以月為單位的數據報表。因為一個(gè)月的時(shí)間相對較長(cháng)，所以對觀(guān)察運營(yíng)趨勢的走向會(huì )更加明顯一些。
在月工作中，部分的關(guān)鍵數據也可以以折線(xiàn)圖的形式進(jìn)行呈現，比如：用戶(hù)新增數據。
通過(guò)關(guān)鍵數據的走勢圖，可以分析當月的公眾號運營(yíng)強弱，找出有力的增長(cháng)點(diǎn)，再針對下月的運營(yíng)計劃提供相應的建議。
以上就是數據運營(yíng)每日、每周、每月的基礎工作，按三個(gè)時(shí)間劃分開(kāi)展，按三個(gè)流程依次推進(jìn)，同時(shí)針對四個(gè)維度進(jìn)行分析。
值得注意的是，在進(jìn)行四個(gè)維度的分析時(shí)，不同維度之間，甚至是同個(gè)維度不同關(guān)鍵指標之間，都存在相關(guān)性。所以，分析數據不能太過(guò)單向思維，要多向結合進(jìn)行，否則就變得非常局限。
目前公眾號的發(fā)展相對成熟和平穩，傳統的靠感覺(jué)或者經(jīng)驗運營(yíng)，已經(jīng)不是主流的觀(guān)點(diǎn)，精細化運營(yíng)才是保證在這競爭極大的市場(chǎng)里得以生存，甚至是進(jìn)步。
而數據的分析，是保障精細化運營(yíng)開(kāi)展的基礎，挖掘每個(gè)可能有價(jià)值的數據，都能帶動(dòng)公眾號的發(fā)展，畢竟蒼蠅雖小，那也是肉啊。
數據是運營(yíng)的基礎，就像一條繩索，貫穿整個(gè)運營(yíng)工作。它既是運營(yíng)KPI考核的直接呈現方式，同時(shí)也是運營(yíng)方向的理論支撐點(diǎn)。
數據運營(yíng)是一個(gè)閉環(huán)、流程化的工作，要結合運營(yíng)策略進(jìn)行不斷地驗證和修正，這樣才能提高數據分析的精準度，這也是數據運營(yíng)存在的價(jià)值體現。數據運營(yíng)的流程節點(diǎn)，可分為：采集數據、分析數據和制定、執行運營(yíng)策略。
一、數據運營(yíng)的三大原則
數據運營(yíng)有三大原則，分別是：準確性、有效性和美觀(guān)性。
準確性：無(wú)論是源數據的采集，還是關(guān)鍵數據的換算函數，這兩個(gè)過(guò)程到最終的可視化圖表呈現，都要保證數據的準確性，避免數據失真，從而影響運營(yíng)判斷。
有效性：數據分析的最終目的是為運營(yíng)提供方向，所以，對于反饋意義不大或反饋目的高度重合的數據，則應該選擇放棄，無(wú)效的數據只是在增添運營(yíng)的工作量。
美觀(guān)性：數據最終的呈現方式最好是可視化圖表，即使是簡(jiǎn)單的Excel制作，也應盡量保證整體的美觀(guān)，除了便于自己的觀(guān)察、分析外，當然也便于領(lǐng)導直觀(guān)地了解公眾號整體的運營(yíng)情況。
二、數據運營(yíng)的四大維度
1. 用戶(hù)數據
用戶(hù)畫(huà)像
用戶(hù)畫(huà)像是根據用戶(hù)的社會(huì )屬性，行為習慣等信息，以標簽化的形式構建一個(gè)抽象的用戶(hù)模型。
公眾號內容的生產(chǎn)是要建立在用戶(hù)畫(huà)像的基礎上，只有當內容與用戶(hù)標簽最大化匹配時(shí)，才能引起用戶(hù)的興趣。這就像一個(gè)大框架來(lái)界定內容的性質(zhì)，跳出了用戶(hù)畫(huà)像的這個(gè)圈子，內容做的再好，也與你的用戶(hù)無(wú)關(guān)，俗稱(chēng)“自嗨”。
舉個(gè)例子：
某情感號在3月份寫(xiě)了一篇關(guān)于“下雨思念一個(gè)人”為主題的文章，整體的閱讀數據相對還不錯，大大超出歷史的平均閱讀量。同樣，該號在6月份又寫(xiě)了一篇類(lèi)似選題的文章，但是閱讀量卻少了將近三分之一，而且遠低于歷史平均水平。
當然，推送這兩篇文章的時(shí)候，前后幾天都是在連續地下雨。按道理來(lái)說(shuō)，在這個(gè)大前提下，同樣的選題，即使標題差了些，那數據也不至于會(huì )相差這么多。
剛開(kāi)始還百思不得其解，后來(lái)才發(fā)現，忽視了一個(gè)很重要的因素：用戶(hù)的地區分布。
原來(lái)，在前后兩次推送類(lèi)似選題的文章時(shí)，這兩個(gè)時(shí)期的下雨地區是有差別的。雖然兩次在國內的沿海地區都是連續性地下雨，但是第二次的國內中部地區卻幾乎無(wú)雨，而恰恰該公眾號用戶(hù)的地區分布，在中部地區占了很大一部分的比例。同樣，通過(guò)后臺兩篇文章閱讀人數的地區分布數據，也證實(shí)了這一點(diǎn)。
以上僅僅只是舉個(gè)例子，意在強調用戶(hù)畫(huà)像的重要性，如果內容的生產(chǎn)偏離了用戶(hù)畫(huà)像這個(gè)限定的大圈子里。那么，即使再好的選題，也可能只是你的一廂情愿。
目前公眾號后臺對于用戶(hù)畫(huà)像的數據主要集中在：
- 性別分布
- 語(yǔ)言分布
- 地區分布
- 終端分布
這些數據相對于構建用戶(hù)畫(huà)像還是比較局限，運營(yíng)者可以通過(guò)其他運營(yíng)手段來(lái)獲取更多、有效的用戶(hù)畫(huà)像數據，例如：通過(guò)社群運營(yíng)、微博工具等拉近與用戶(hù)之間的關(guān)系，近距離了解自己的用戶(hù)?；蛘咄ㄟ^(guò)活動(dòng)運營(yíng)，適當地收集用戶(hù)的相關(guān)數據。當我們越了解用戶(hù)，才越能創(chuàng )作出符合用戶(hù)口味的內容。
用戶(hù)增長(cháng)
用戶(hù)增長(cháng)方面，主要包含：新增人數、取消關(guān)注人數、凈增人數以及累計人數。
這些數據相對是可以比較直觀(guān)的看出，平臺用戶(hù)的增長(cháng)情況，也是直接關(guān)系到公眾號運營(yíng)的好壞。而對于某一天的用戶(hù)增長(cháng)出現異常時(shí)，則應該結合圖文數據或者其他運營(yíng)策略（比如開(kāi)展活動(dòng)、付費推廣等）來(lái)進(jìn)行分析，找出數據異常的原因。
至于分析的切入點(diǎn)，最主要的就是通過(guò)用戶(hù)新增渠道：
- 公眾號搜索：即通過(guò)搜索欄進(jìn)行搜索關(guān)注，如多平臺引流。
- 掃描二維碼：常見(jiàn)的互推效果觀(guān)察，或其他附有二維碼的傳播活動(dòng)。
- 圖文頁(yè)右上角菜單：文章內的右上角菜單查看公眾號添加關(guān)注。
- 圖文頁(yè)公眾號名稱(chēng)：文章標題下的藍色公眾號名稱(chēng)點(diǎn)擊關(guān)注，頭部的引導效果觀(guān)察。
- 名片分享：通過(guò)分享名片到微信群或好友對話(huà)框關(guān)注，在于公眾號的口碑傳播。
- 支付后關(guān)注：針對開(kāi)通微信支付的公眾號，用戶(hù)支付后的默認關(guān)注。
- 其他合計：廣點(diǎn)通廣告，文章被單勾轉載顯示來(lái)源，卡券等其他形式。
在公眾號后臺，對于圖文數據的呈現相對還是比較詳細的，有對單篇圖文的關(guān)鍵數據分析，也有對全部圖文的關(guān)鍵數據分析，當然，分析的周期也包含每小時(shí)、每天、每周、每月。值得注意的是，在某些數據上，后臺的最大周期只截取到一周。以下做詳細說(shuō)明：
圖文送達率=實(shí)際送達人數/總用戶(hù)數
部分未送達的原因基本在于：用戶(hù)屏蔽消息推送、接近凌晨推送導致數據延遲、公眾號數據包丟失。按正常來(lái)說(shuō)，圖文送達率的波動(dòng)其實(shí)并不大，如果某天的數據有明顯的異常，那么則考慮上面說(shuō)的三個(gè)因素中的后兩者。
圖文閱讀人數=點(diǎn)擊圖文頁(yè)的去重人數
在圖文分析中，有時(shí)候會(huì )出現，圖文閱讀人數要高于首頁(yè)上或者手機終端里的實(shí)際閱讀數。這是因為首頁(yè)或者終端的顯示閱讀數是以單個(gè)微信號訪(fǎng)問(wèn)計算，而圖文閱讀人數以每日為周期，即使同一個(gè)訪(fǎng)客在第二天再次點(diǎn)擊圖文時(shí)，依然算有效的圖文閱讀人數。（類(lèi)似獨立訪(fǎng)客UV）
圖文閱讀次數=點(diǎn)擊圖文頁(yè)的次數
圖文的閱讀次數即是訪(fǎng)問(wèn)量（PV），用戶(hù)每次刷新都被計算一次。這個(gè)數值反應的是，在一段時(shí)期內，用戶(hù)對于內容的復看率高低。如果是以輸出干貨、知識類(lèi)為主的公眾號，可能這個(gè)數值就相對會(huì )高一些，與收藏人數基本呈正相關(guān)。
打開(kāi)率=公眾號會(huì )話(huà)閱讀/送達人數
打開(kāi)率是公眾號數據運營(yíng)里非常重要的一個(gè)數據，它直接影響到圖文的閱讀數。而決定打開(kāi)率高低的主要因素之一，則是文章的標題，標題取得好不好，直接就影響到文章的打開(kāi)率高不高。除了標題，影響打開(kāi)率的還有文章選題、文章封面圖、內容摘要、發(fā)送時(shí)間等相對可控的主觀(guān)因素。
而隨著(zhù)公眾號數量越來(lái)越多，用戶(hù)的信息渠道也越來(lái)越多。不同于早期單個(gè)用戶(hù)可能就關(guān)注幾個(gè)公眾號，現如今每個(gè)人的手機里都躺著(zhù)數十個(gè)，甚至上百個(gè)的公眾號，扎推的推文時(shí)間重疊，信息覆蓋頻率加快，必然也就導致了打開(kāi)率的降低。在這種客觀(guān)的大環(huán)境因素下，想要提高打開(kāi)率，就需通過(guò)相應的運營(yíng)手段來(lái)改善現狀。
比如，微信16年推出的公眾號置頂功能，用戶(hù)可以自主選擇感興趣的公眾號，做為顯示在列表里的頭部位置。對運營(yíng)者來(lái)說(shuō)，搶占用戶(hù)的置頂選擇，就是在搶占用戶(hù)的注意力，由此來(lái)間接地提升公眾號的打開(kāi)率。
一次傳播率=從公眾號分享到朋友圈/公眾號會(huì )話(huà)閱讀
二次傳播率=在朋友圈再次分享/從公眾號分享到朋友圈
微信公眾號不像今日頭條的推薦算法機制，即使在0粉絲的狀態(tài)下，依然可以在今日頭條打造出10W+的爆款。而微信公眾號顯然不行，除了現有的關(guān)注用戶(hù)閱讀外，只能靠文章的傳播來(lái)滲入到陌生用戶(hù)的信息接收渠道上，如：朋友圈、微信群、微信好友等其他渠道。（補充：微信搜索占比較小，另外微信近期上線(xiàn)的看一看功能似乎有意打開(kāi)這種閉環(huán)狀態(tài)，提供其他的閱讀來(lái)源）
圍繞現有占比較大的閱讀來(lái)源分布，除了公眾號會(huì )話(huà)打開(kāi)，用戶(hù)的傳播是主要的影響因素，而決定用戶(hù)是否愿意進(jìn)行傳播，權重依次是：文章選題、內容質(zhì)量、標題、其他因素（誘導、技術(shù)等運營(yíng)手段）。傳播數是由一次傳播和二次傳播構成的，按正常這兩者的構成比例是趨于一個(gè)數值且比較穩定的，如果突然某篇的文章這個(gè)數值差距較大時(shí)，那么則要考慮一方偏弱的緣由了。就比如二次傳播也有超過(guò)一次傳播，數值大于1的時(shí)候，像這種情況，基本上來(lái)說(shuō)，要么是屬于跟熱點(diǎn)的效果，要么就是該文章的生命周期較長(cháng)。
以上幾個(gè)圖文數據是比較重要的，至于其他的：如收藏人數、原文頁(yè)閱讀等就不做詳加介紹了，因為相對于前者來(lái)說(shuō)，收藏人數、原文頁(yè)閱讀這些數據的分析維度比較單一，所以也就沒(méi)那么復雜。
3. 競品數據
首先對競品的選擇，這個(gè)沒(méi)什么好說(shuō)的，兩者之間的用戶(hù)畫(huà)像重合度越高，那么競品的星級就越高，可以給自己的公眾號競品按第一梯隊、第二梯隊這樣進(jìn)行分類(lèi)。競品是以同等量級的標準進(jìn)行選擇的，以及行業(yè)領(lǐng)域內的標桿大號也是觀(guān)察的對象。
觀(guān)察競品的原因是，為自身的運營(yíng)做參考，同樣包括內容選題上的參考。確定好競品對象后，則對相應的數據進(jìn)行監控，以及日常的一些運營(yíng)動(dòng)作做監控。這些能夠觀(guān)察到的數據其實(shí)也是有限的，如閱讀數、點(diǎn)贊量、留言質(zhì)量等表面的圖文數據，這個(gè)工作可以借助新榜等內容平臺工具，或者自己建立監控表格。
4. 行業(yè)數據
互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)瞬息萬(wàn)變的世界，附著(zhù)于互聯(lián)網(wǎng)上的產(chǎn)業(yè)自然也就時(shí)刻充滿(mǎn)著(zhù)變化。新媒體亦是如此，所以了解最新的行業(yè)資訊，有助于我們把握整體的運營(yíng)方向。同時(shí)，對于切合公眾號調性的熱點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟進(jìn)，這也是了解行業(yè)、社會(huì )動(dòng)態(tài)的重要因素之一。
目前對新媒體行業(yè)資訊的了解，可以關(guān)注新榜、微果醬、微互動(dòng)等幾個(gè)微信公眾號，另外多加入一些同行社群及好友，都有助于獲取最新的行業(yè)資訊，至于內容熱點(diǎn)，那肯定就少不了微博這個(gè)平臺了。
除了熱點(diǎn)之外，行業(yè)數據的關(guān)注點(diǎn)，主要在于：行業(yè)的主流趨勢、最新的業(yè)內政策、黑馬的運營(yíng)方法、成功的變現模式、有效的資源渠道。
三、 數據分析的三大周期
在第二個(gè)部分，主要談的是對部分數據概念的解讀，因為每個(gè)號的特征性質(zhì)不一樣，那可能所涉及到的關(guān)鍵數據分析也不大相同，運營(yíng)者可以根據自己所需適當增減。這一部分，講的則是對數據運營(yíng)工作的實(shí)操執行層面。
1. 以日為單位
目前多數公眾號的推文頻率都是以日更為主，對部分的自媒體除外，有些只是兼職寫(xiě)作，而有些則可能是單純的開(kāi)個(gè)號玩玩。而對日更或者更新頻率較高的公眾號來(lái)說(shuō)，每天的內容選題應該是重中之重。所以，數據運營(yíng)的每天職責之一，就是為內容選題提供有效的建議。
首先，內容選題的原則是要建立在用戶(hù)畫(huà)像上，這個(gè)上面也提到過(guò)了。所以，構建用戶(hù)畫(huà)像是大前提，那沒(méi)有用戶(hù)怎么辦？定位。后期再根據實(shí)際的用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行內容框架的調整。其次，內容選題的確定方向，是根據自身的歷史圖文數據、競品的圖文數據以及實(shí)時(shí)的熱點(diǎn)數據。
歷史圖文數據：建立至少前三個(gè)月的圖文數據表，同時(shí)每天進(jìn)行更新數據，涵蓋的指標選項主要有但不限于：日期、圖文位置、文章標題（超鏈接）、內容形式、閱讀數、點(diǎn)贊數、留言數、打開(kāi)率、一次傳播率、二次傳播率、關(guān)鍵指標的平均數。（如下圖）
（模擬數據）
這些數據的采集都是以7天為周期，因為微信公眾號后臺對打開(kāi)率等數據指標最長(cháng)也只計算到第7天，況且7天后的數據增長(cháng)波動(dòng)相對來(lái)說(shuō)也比較小，另外同周期的數據判斷也能更加的客觀(guān)。所以，每天除了更新前一天的數據外，還要對前7天內的數據進(jìn)行回采。
那么，通過(guò)對歷史圖文數據的分析，就可以明確什么樣的內容是符合用戶(hù)需求的，在沒(méi)有其他選題的情況下，重寫(xiě)以往的優(yōu)質(zhì)選題，是一個(gè)不錯的選擇。至于具體的數據判斷，結合第二部分提到的數據概念進(jìn)行解讀，這里就不加以闡述了。
競品圖文數據：建立一份競品數據監控日報表，通過(guò)新榜平臺對數據進(jìn)行抓?。ㄐ掳窠厝‘斕熘形?2點(diǎn)的數據），同時(shí)標注競品的星級，以及對相關(guān)數據的環(huán)比計算。涵蓋的指標選項主要有但不限于：公眾號名稱(chēng)、發(fā)文時(shí)間、發(fā)布位置、文章標題、閱讀量、閱讀環(huán)比、點(diǎn)贊量、點(diǎn)贊環(huán)比、原創(chuàng )與否、文章主題、特殊事件。
（模擬數據）
每份日報表為一個(gè)工作表，以一個(gè)月為一個(gè)工作簿，以便后期查看翻閱。另外，對相關(guān)熱點(diǎn)可以在文章主題上用紅色字體，便于區分。對于日報表的數據觀(guān)察，主要有：環(huán)比浮動(dòng)較大的數據、熱點(diǎn)文章數據、閱贊比異常數據、其他特殊事件。至于具體的觀(guān)察順序，可依照個(gè)人習慣而進(jìn)行，最終目的同樣是為自身的內容選題做參考，以及其他運營(yíng)動(dòng)作的了解。
實(shí)時(shí)熱點(diǎn)數據：內容選題的熱點(diǎn)數據獲取同行業(yè)數據的獲取渠道大致相同。做為一個(gè)運營(yíng)者，必須要有極高的信息敏感度，除了競品外，要養成每天查看相應的公眾號、網(wǎng)站、社群以及朋友圈等。熱點(diǎn)都是有時(shí)效性的，在沒(méi)有新穎的角度跟進(jìn)熱點(diǎn)時(shí)，通過(guò)時(shí)間的優(yōu)勢也能相應的提高文章的傳播范圍。
附部分熱點(diǎn)趨勢網(wǎng)址：
新榜：http://www.newrank.cn/
微指數：http://data.weibo.com/
搜狗微信：http://weixin.sogou.com/
百度風(fēng)云榜：http://top.baidu.com/
這三點(diǎn)是數據運營(yíng)的每日基本工作內容，分析的第一個(gè)方向是圍繞在每日的內容選題上開(kāi)展的，參考的重要性排序依次是：在有熱點(diǎn)的前提下，首要考慮的是以符合自身公眾號調性的角度及時(shí)跟進(jìn)熱點(diǎn)，其次是考慮較為靚麗的競品圖文數據，最后才考慮歷史圖文數據，當然也可以在選題上進(jìn)行創(chuàng )新，但是每天都有創(chuàng )新的選題，而且每次都符合用戶(hù)的興趣，這似乎不大現實(shí)。
每日數據分析的第二個(gè)方向，則是文章的標題，以同樣的方法對編輯已完成的內容標題提供建議，甚至是結合分析的數據提供相應的備選標題（建立標題庫，與編輯共同負責）。第三個(gè)方向，是對可做參考的重時(shí)效性運營(yíng)動(dòng)作提供建議，如果是非重時(shí)效性的運營(yíng)動(dòng)作，那么可做記錄至周、月總結。
以上每日數據運營(yíng)的三點(diǎn)基本工作內容，以及三個(gè)分析的方向，主要還是以四個(gè)維度中的圖文、競品、行業(yè)（熱點(diǎn)）為主，對于用戶(hù)數據維度并沒(méi)有提到。對此我的觀(guān)點(diǎn)是，每日的用戶(hù)數據觀(guān)察肯定是有必要的，但是否以圖表的形式呈現，則看各自所需。原因在于，微信公眾號后臺的用戶(hù)數據呈現，相對還是比較直觀(guān)的，在數據報表的三大原則中，美觀(guān)性即是否可直觀(guān)地呈現關(guān)鍵數據，如果源數據的呈現符合這個(gè)原則，那么則可以省略。所以，每日的用戶(hù)數據報表并非不可缺少的工作，對該數據的采集可加長(cháng)周期至每周。
雖然可無(wú)需每日對用戶(hù)數據進(jìn)行采集，但是分析的工作同樣不可落下，分析的關(guān)鍵指標見(jiàn)本文的第二部分，特別是在有其他運營(yíng)動(dòng)作情況下，用戶(hù)數據的分析是很重要的。比如：互推的效果，需要通過(guò)用戶(hù)新增渠道的二維碼掃描來(lái)分析。
2. 以周為單位
數據運營(yíng)周工作主要分為兩部分，第一，搭建周數據儀表盤(pán)。第二，周數據工作總結。
搭建儀表盤(pán)就可以直觀(guān)、清晰的看出公眾號每周數據動(dòng)態(tài)，提前設定好公式，每周只要進(jìn)行源數據的采集便可自動(dòng)生成儀表盤(pán)。
圖表呈現的維度主要有用戶(hù)數據、圖文數據以及競品數據，對于每個(gè)維度下的具體指標，可以根據自己的需求進(jìn)行刪減，搭建儀表盤(pán)的承載工具可以是Excel也可以是BDP，以下圖表前者是我通過(guò)Excel搭建的，后者是在BDP上獲取的，僅作例子。
第二個(gè)周數據工作是做文字總結，當然你要以PPT的形式進(jìn)行總結也是可以的?？偨Y的基礎是建立在周數據的儀表盤(pán)上，因為儀表盤(pán)呈現的更多只是表面的趨勢走向。所以，對于表面異常數據的背后深度分析，則需要以總結的形式來(lái)呈現，同時(shí)，總結還包含對一周的行業(yè)數據解讀。
3. 以月為單位
數據運營(yíng)的月工作，其實(shí)和周工作相差無(wú)幾，只不過(guò)在原周數據的基礎上加以整理，形成以月為單位的數據報表。因為一個(gè)月的時(shí)間相對較長(cháng)，所以對觀(guān)察運營(yíng)趨勢的走向會(huì )更加明顯一些。
在月工作中，部分的關(guān)鍵數據也可以以折線(xiàn)圖的形式進(jìn)行呈現，比如：用戶(hù)新增數據。
通過(guò)關(guān)鍵數據的走勢圖，可以分析當月的公眾號運營(yíng)強弱，找出有力的增長(cháng)點(diǎn)，再針對下月的運營(yíng)計劃提供相應的建議。
以上就是數據運營(yíng)每日、每周、每月的基礎工作，按三個(gè)時(shí)間劃分開(kāi)展，按三個(gè)流程依次推進(jìn)，同時(shí)針對四個(gè)維度進(jìn)行分析。
值得注意的是，在進(jìn)行四個(gè)維度的分析時(shí)，不同維度之間，甚至是同個(gè)維度不同關(guān)鍵指標之間，都存在相關(guān)性。所以，分析數據不能太過(guò)單向思維，要多向結合進(jìn)行，否則就變得非常局限。
目前公眾號的發(fā)展相對成熟和平穩，傳統的靠感覺(jué)或者經(jīng)驗運營(yíng)，已經(jīng)不是主流的觀(guān)點(diǎn)，精細化運營(yíng)才是保證在這競爭極大的市場(chǎng)里得以生存，甚至是進(jìn)步。
而數據的分析，是保障精細化運營(yíng)開(kāi)展的基礎，挖掘每個(gè)可能有價(jià)值的數據，都能帶動(dòng)公眾號的發(fā)展，畢竟蒼蠅雖小，那也是肉啊。
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