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数据分析整理在微信运营中是怎么起作用的

    数据分析整理在微信运营中是怎么起作用的

    数据分析整理在微信运营中是怎么起作用的

     

    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:

     

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