盡管從2017年初,公號就一直被唱衰,包括現在平均圖文打開率跌倒只有4%到5%,但依舊無法阻止企業和自媒體人的入場。這是為什么呢?
簡言之,因為真正能夠取代公號的產品還沒有出現
一、公眾號還值得做嗎?
具體分析來看,公眾號具備了3個難以被撼動的優勢:第一,公眾號的訂閱體系。它建立了內容生產者與粉絲之間相對較強的聯系,并且能保證97%以上的信息到達率。剩余不足3%的粉絲無法觸達,是因為這部分粉絲長期未登錄、被封號,或者設置了不接受推送消息。比之于頭條號、簡書等其他自媒體平臺,雖然它們也有訂閱功能,但由于用戶基數和推送機制的限制,使得他們更多的需要依靠推薦量來獲得流量。
第二,微信的流量優勢。這一點無需過多說明,月活已經突破10億大關的微信,流量優勢不言自明。
第三,易于開發。微信天生適合幫助創業公司做產品的可行性驗證,開發者只需要掌握Html5、Java和PHP等網站開發技術,就能做出各種基于微信生態的webAPP(網頁應用)。
我自己也深有體會。
在運營一款工具型產品的過程中,由于前期缺少公眾號運營的投入,導致了三個問題:一是,在BD上很被動,交換不到好的資源;二是,用戶沒法沉淀,等于少了一個信息分發及用戶互動的渠道;三是,原創內容被抄襲,原來只發在官網上的文章,被競爭對手復制粘貼或者洗稿到他們的公眾號上并聲明原創。
基于以上分析可知,公眾號對產品、運營和用戶都非常重要。而在公眾號運營的諸多模塊中,數據分析又是重中之重,是發現問題的手段,也是運營策略調整的依據。
下面,我將分享我做公號數據分析的思路和方法。
首先聲明,公眾號誕生多年,但對它數據分析的定義,目前仍沒有看到統一的規則或者算法,不同第三方平臺,不同公司都可能會有不同,這是因為不同的公司對數據的定義和側重點會有所不同,就好像對于活躍的定義,有的產品只要用戶登錄一次就算一個活躍,而有的產品規定用戶必須發生關鍵業務行為才算一次活躍。
二、如何做公眾號的數據分析?
分析工具:Excel 2013版本以上實際上,90%以上的運營工作的數據分析都可以依靠Excel高效地完成。但高效完成的前提是,你需要掌握熟練的Excel使用技巧,要能夠熟練運營數據透視、圖表、vlookup、if、sumifs、countifs等常用函數,還需要有基于Excel做數據分析的思路,熟知每個數據指標的含義,帶著目的地去分析。
1、建立源數據表、子表和匯總表的概念
ps:運營老司機可跳過這部分。
先普及三個概念:源數據表、子表和匯總表。
源數據表指的是帶有列表頭的、一個單元格對應一個數據的、數據未經運算的、不存在合并單元格的一種表格形式。之所以要這樣做,是為了遵循Excel這款產品在數據處理上的“游戲規則”,利用游戲規則來提高分析效率。
在設計源數據標的時候,要單一、規范、簡潔。單一指的是一個概念要獨占一列,千萬別想著把它合并,否則分析的時候無法拆分。規范,要求每一列數據的格式要統一,不然分析出來的結果,在求和與計數項上一定會出錯。簡潔,指的是不要有冗余字段,這點與PPT設計的原則一致——如無必要,勿增實體。
源數據表是所有數據分析的源頭,子表和匯總表都從源數據表中衍變而來,源數據表一變,子表和匯總表的數據也會跟著變。所以,我通常把源數據表作為單獨的一個表,如果不是數據有更新,通常不會去改變源數據表。
厘清了源數據表后,子表和匯總表就變得簡單了。子表,顧名思義就是從源數據表中分析、提取而來的表格,用于分析某一項或者幾項數據,做子表最常用的Excel功能是數據透視表。匯總表是子表中各項數據的匯總。
有了源數據表、子表和匯總表,就能夠做出一整套的數據分析。這個方法不僅適用于公眾號的數據分析,活動、用戶、網站和APP的數據分析同樣可以這樣來做。
2、需要收集的源數據與分析方法
在微信公眾號中,最值得扣出來分析的數據,主要有3個維度的,分別是:圖文數據、用戶數據和菜單數據。其中圖文數據和用戶數據最能直觀體現一個公號的運營結果,自然而然,這兩個維度的數據也成了人們最關注的數據,所以很多新媒體人會以10W+和海量粉絲為榮。
然而它們只是冰山一角,公眾號內還有很多外人看不見、也不太關注,但卻非常重要的數據,例如用戶來源渠道的數據、菜單點擊數據、圖文閱讀按來源分布的數據、閱讀量按時間的分布數據、消息統計數據、二次傳播數據等等。
1)圖文數據
需采集的源數據有:閱讀量、點贊量、評論量、分享量、收藏量、送達用戶數。
根據這6項源數據,可以得出一些有參考意義的指標:
(1)閱讀率,又稱打開率,它等于閱讀量除以送達用戶數,再乘以100%,閱讀率的作用在于能夠相對公平地衡量不同公號在同一時期、或者同一公號在不同時期的閱讀質量。因為我們會發現:當我們比較不同公眾號運營的閱讀質量時,由于粉絲當量不同,就無法通過閱讀量多少這樣一個單一指標來判斷;又或者比較同一個公眾號在不同時期的閱讀質量,由于它在不同時期的粉絲數不同,也同樣無法通過閱讀量多少就判斷出來。
(2)點贊率,等于點贊數除以閱讀量,再乘以100%,點贊率反映用戶對內容的認可程度。
(3)分享率,等于分享量除以閱讀量,再乘以100%,分享率同樣反映用戶對內容的認可程度,也是內容二次傳播的驅動。
(4)收藏率,等于收藏數量除以閱讀量,再乘以100%,收藏率反映用戶對內容的認可程度。但收藏率高也可能是因為文章太長,用戶來不及讀完。
(5)評論率,等于評論數量除以閱讀量,再乘以100%,評論率能體現一個公眾號用戶的黏性和活躍度。
圖文數據的源數據表參考
下面的源數據表示樣式,適用于所有類型的公眾號。
遵循源數據表的規范,不要有合并的單元格,也不要習慣性地把表格寫在第一行(建議寫在底部的導航標簽中)。
通過這個源數據表,結合數據透視功能,不僅可以隨時拉出各種歷史數據的分析圖,還可以非常快速地分析出用戶的內容偏好。
除了上面已經提及的圖文數據外,還有4項需要了解但不需要摳出來分析的數據,分別是:
(1)閱讀量按來源分布的數據
大多數公眾號的閱讀來源主要為對話框、朋友圈和好友轉發,它們之間占比的多少,能反應出這個號的情況。
閱讀量按來源分布
比如對話框的比例偏高,大概率是因為文章質量極差,用戶瞥了一眼就走,沒人愿意分享出去,或者文章不具備傳播屬性,沒有足夠的動力驅動用戶分享。比如其他其渠道的占比突然猛增,那么很可能是刷量了。
(2)閱讀量按日期分布的數據
按日期分布的閱讀量非常有意思,通常都是一個L型的曲線,發布后前2到3天的閱讀量通常會占到總閱讀量的百分之七八十以上。
L型的曲線,其實就是如今互聯網時代困擾著大多數中小品牌的“長尾曲線”。
(3)閱讀量按男女性別分布的數據
性別是公眾號運營中最重要的一個因素之一,因為男女在審美、閱讀習慣和對內容的喜好差異非常大。
這里的數據結合用戶屬性中男女比例的數據,你就可以選擇自己公眾號的排版風格——偏女性化一點,還是偏男性化,又或者選擇平穩的中性。你還可以由此調整內容選題。
(4)閱讀量按地區分布的數據
通過地區分布數據,能夠知道你的粉絲主要分布在哪些省份、城市。
在社交關系中,地域是驅動人們關注、分享和傾訴的重要原因之一,因為關注自己的出生地和家鄉是人類的天性。不少公眾號利用這一點,寫各個城市或者省份的文章,快速圈粉。
2)用戶數據
需要采集的源數據有:新關注人數、取消關注人數、凈增關注人數、累積關注人數、用戶來源渠道數據。
用戶數據相對比較簡單,主要分為兩部分:第一,用戶增長數據,它每天都在變化,需要你多關注;第二,用戶屬性數據,它相當于是不夠全面的用戶畫像,雖然它事實上每天也在變,但因為變化的幅度不大,所以不需要每天關注。
所以,我們需要采集的數據,就只有用戶增長數據。用戶增長數據又包含每天的用戶增量、減量、累計量和來源的渠道。
新關注人數、取消關注人數、凈增關注人數、累積關注人數,這些可以直接在公眾號后臺導出。分析時關注趨勢和重要事件節點。
用戶來源渠道數據則可以幫我們分析出個渠道的用戶來源占比,再結合歷史數據,就可以看出某個渠道的數據是偏高還是偏低,也可以讓我們看清哪些渠道需要重點投入、哪些渠道可以放棄。
需要重點投入的渠道,則繼續深入,關注用戶在這個渠道上關注路徑,想辦法把這個路徑縮短、簡化,然后盡可能多的曝光它。
用戶數據的源數據表參考
用戶增長數據表可以直接從公眾號后臺下載,下載后簡單處理就可以做成源數據表。用戶來源渠道數據,則需要手動輸入。
由于手動摘錄渠道數據比較瑣碎,所以是否要摘錄用戶來源渠道數據,主要取決于公眾號在業務上的戰略位置。如果你的公司all in在公眾號上,需要尋找任何一個可能的增長點,就有必要拉出來分析。如果你的公司的主營業務離公眾號比較遠,僅把公眾號當初一個分發渠道之一,不分析也不會有任何問題。
PS:如果想快速獲取某個渠道精準的數據,可以使用帶參數二維碼。
3)菜單數據
需要采集的源數據有:菜單點擊次數、菜單點擊人數
公眾號的菜單,就像APP的底部菜單導航一樣,需要有一目了然的信息架構,讓用戶無需思考就能找到自己想要的功能,并且花的點擊次數最少。這意味著,需要在信息分類和高頻功能之間找到一個平衡點。
信息分類,需要你對公司的業務足夠的了解,才有可能做到不遺漏、不重復;高頻功能則一方面看業務重心,另一方面看菜單點擊數據。
菜單數據怎么看呢?
一看人均點擊次數。人均點擊次數越多,說明這個功能越高頻,菜單層級需要往前提。
二看趨勢。具體指的是菜單點擊總數的變化趨勢,它是用戶活躍的反饋指標之一。為了評估趨勢的健康與否,可以將其與用戶變化的趨勢線放在一起,對比增長率。菜單點擊總數增長率大于用戶增長率,就說明用戶越來越活躍了,反之則反。
菜單數據的源數據表參考
假設某公眾號有2個一級菜單,分別記為A和B,A包含兩個二級菜單,記為a1和a2,,B也包含兩個二級菜單,記為b1和b2。
這套數據分析方法,是我在實踐中摸索和不斷修正所得,不保證對所有人、所有號都有效,因為在整個行業中,也還有一些智者見智仁者見仁的問題,例如閱讀量的取值問題、其他閱讀來源的不確定性問題。但這些只是點,不影響面和趨勢,也不會誤導運營策略。
方法雖然簡單,但它能夠診斷出公眾號存在的絕大多數問題,并且熟悉運用之后還能變換出很多實用的小技巧,比如根據某個公眾號的閱讀量反推它的粉絲總數;比如預估僵尸粉數量;比如計算用戶次日的留存率、7日留存率和30天留存率;比如根據數據判斷是否存在刷量行為;比如區分垃圾號和有價值的號等等。
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