如何進行微信公眾號數據分析?4個重要因素+6個關鍵點詳解公眾號數據分析

  發布時間:2018-09-27 16:28:32   作者:佚名   我要評論

微信公眾號的運營給我們的網絡營銷帶來了很好的基礎,做微信公眾號就要做數據分析,那么什么是數據分析?應該從哪些方面入手?下面就詳細為大家講解下微信公眾號數據分析,希望對大家有所幫助

微信作為目前使用群體最廣泛的一種交流軟件,而微信公眾號運營可以給我們的網絡營銷帶來很好的基礎,都說微信公眾號要做數據分析,那么應該從哪些方面入手?什么是數據分析呢?數據分析的價值是什么?

 

你以為統計一下閱讀量、新關注人數,取消關注人數、總粉絲人數,然后把一周或一個月的數據劃曲線、做對比就是數據分析了嗎?顯然,這樣簡單的數據分析對我們的工作并沒有什么實質性的指導意義。

其實,數據背后的意義就是邏輯和推理。換句話說,數據是為你的工作提供指導意義的一個工具。你的工作做得好不好,數據會告訴你問題在哪里;你想達到一個運營目標,數據會告訴你途徑和方法。利用好數據,你的工作會漸入佳境。

下面是我根據自己的工作經驗總結的一些數據分析方法,希望對初入運營的你有所幫助,哪怕讓你開始審視數據分析的重要性,那這篇文章就是有價值的。

數據分析方法

首先打開公眾號的后臺,今天著重分析后臺左側的“統計”欄。

一、用戶分析

1、關注來源

在用戶分析欄里,主要看關注全部來源(可以下拉了解更多渠道來源)。

通過來源的數據分析可以得出,目前這個公眾號的新增人數主要來自:圖文頁內公眾號名稱、名片分享、掃描二維碼。這個數據表明,你之后可以在這些渠道著重做推廣。

數據推理:

圖文頁內公眾號名稱:推文中的關注引導。

名片分享:業務人員在銷售時,指引用戶關注了公眾號。

掃描二維碼:技術人員或運營推廣人員在推廣平臺上面做了引流。

數據指導:

1、一個公眾號如果沒有固定的開源渠道是很痛苦的,那么數據分析就明確了你的開源渠道。

2、合理的利用開源渠道,有針對性對開源渠道進行設計,比如通過活動、各種運營方式等,在開源渠道加大宣傳力度。

這樣子可以避免因渠道指向不明而造成的人力、物力、財力的損失,同時,在有效的渠道上,設計增長機制,達到增長用戶的目的。

2、用戶屬性

特別關注一下用戶屬性,在這里可以查看用戶的性別比例、語言分布等。

用戶的省份分布、城市分布、終端分布、機型分布。(這個點開后臺就一目了然,不一一截圖)

如果性別和地區,這個數據明顯的偏向于某一部分人群,可以在做內容的時候,進行針對性營銷。比如女性多于男性,北方地區的多于南方地區的。這些都有助于在做內容的時候,做有針對性的運營,迎合用戶喜好,做用戶喜歡的內容。

二、圖文分析

1、小時報

在公眾號的數據分析中,單篇圖文其實是價值不大,所以我們要分析全部圖文。

打開小時報,這才是我們重點要分析的數據。

小時報代表一天24小時中你的公眾號流量情況。通過小時報,可以看到你公眾號的流量趨勢。這個數據值得好好統計,至少要按月分析。

在分析變化的數據過程中,我們首先要明確常量,再用變量來對比,才能找出規律。(劃重點)

因為我選擇的是上一個月的,沒有發文的那些天的公眾號流量趨勢圖。有發文的天數,流量趨勢圖會人為的傾向于某個節點,分析的意義不大。

這是我在分析一個階段的大概數據,先通過每一天24小時的數據觀察,得出每一天的關鍵流量點。

將每一天出現的關鍵點,分別標注出來做成表格。

你們會看到,在10-24號這段時間,在沒有發送文章的情況下,公眾號的流量節點是這樣的。

18點出現的次數是4,15點出現的次數是6,8點出現的次數6。

這說明公眾號的最高流量點有可能在15點和8點這兩個時間。有了這樣的結論,我們就可以調整推文時間了。不要拍腦門去主觀臆斷、或者只通過自己的個人習慣去猜測用戶的習慣,數據才是最重要的憑據。

2、閱讀量

關于閱讀量的分析,主要包括:閱讀量、轉發量、點贊、留言之類的。之所以沒有重點談這些,是因為這些數據可以人為操控。比如留言,如果你做了一個留言點贊的活動,那這一篇文章的數據自然會高。

所以在數據分析的時候,一定要在統一常量的基礎上,分析變量,并做大范圍的分析才有價值。

A:都沒有做活動的情況下,通過閱讀數、轉發率,分析出用戶喜歡的內容類型,在此基礎上持續的優化。

B:在活動的情況下,通過活動復盤、分析數據,總結優點,查找不足,從而優化活動方式。

三、菜單分析

公眾號的菜單欄可以定位是公眾號的功用屬性,利用好菜單欄,設置出高點擊率的公眾號菜單。

如果是購物類的公眾號,菜單欄基本就是一個購物入口,在這里可以利用菜單欄進行網站的品類分類,發布優惠券、購物活動等,便于用戶直接購物。

功能類的公眾號只要將功能直接嵌在公眾號菜單欄即可。

其他類型的公眾號,依項目發展需要,設置推廣重點,最好是你想要讓用戶經常看到的,同時能夠與用戶產生互動、提高用戶粘性的類目。

那么問題來了,菜單欄的數據分析怎么做?

公眾號的菜單欄里面有子菜單,合理設計分類公眾號子菜單的內容,通過菜單欄的點擊率,了解用戶真正的需求,再根據數據做出對應的調整。

建議在設置菜單欄時,將子菜單的內容同級分類,這樣便于我們了解哪一個品類更受用戶歡迎。

比如運營類:產品、運營、營銷、推廣...

音樂教育類:鋼琴、小提琴、吉他...

通過分類,來調查用戶的興趣,從而更好的進行內容運營,產出用戶感興趣的內容。

因此我個人建議,菜單欄的設置要跟產品發展階段掛勾使用,我看到有的公眾號的菜單欄長期沒有更換,或只是單純的鏈接歷史消息的。個人感覺非常浪費,好好利用菜單欄,可以讓我們更好的了解用戶需求,幫助我們做好內容運營。

四、消息分析

1、小時報

小時報的數據可以分析出用戶的集中訪問時間,在這個時間段,我們可以更好的分配客服人員的工作。具體分析跟上文提到的一致。

2、消息關鍵詞

關于消息關鍵詞,是我們要重點關注的地方。

通過關鍵詞的分析,可了解到用戶的主要疑惑點或需求點,做好FAQ。

通過FAQ提高客服工作效率,這是做這一部分數據分析的主要目的。

至于剩下的接口分析與網頁分析,涉及到專業技術,在這里我就不贅述了。

總結

以上四個方面進行的數據分析,根據對工作的指導意義,可以做如下概括。

用戶分析:找到關鍵用戶屬性,找到主要開源渠道;

圖文分析:找到關鍵流量點,總結內容規律;

菜單分析:找到用戶興趣點,合理化菜單與產品定位充分結合;

消息分析:找到用戶集中訪問時間,充分利用關鍵詞,做好FAQ。

數據分析是貫穿運營人運營生涯始終的事情,數據分析最重要的是,找出規律,并將規律用于迭代工作。一個運營人必須要具備數據分析方法和意識,因為它對運營工作的指導意義是巨大的。

當然,數據當中可能還隱藏著一些潛在的能讓你把一件事情變得更好的線索和菜單,有待于你去發現和發掘。

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