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        微信運營之數據分析整理

        作者:龍鼎網絡發布時間:2015-11-20 18:23:33瀏覽次數:15386文章出處:晉城自適應網站制作

        微信運營之數據分析整理

          在微信運營的過程當中,文章的UV直接影響到內容的擴散程度和受眾。除了從內容層面專心做好文章之外,我們還能夠從數據當中獲取到哪些相關信息呢?以下結合最近工作當中的數據分析,做一些整理。



          基礎指標 :
          內部UV:公眾號的粉絲查看文章的UV
          外部UV:非粉絲,通過轉發而看到文章所產生的UV
          內部粉絲閱讀率:內部UV/前一日的粉絲總量
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          1、分析有效渠道
          在微信推廣當中,我們采用了地推、新榜微博易投放、微信MP投放、微信公眾賬號內活動等方式來增加粉絲量。如何衡量各個渠道的有效值呢?
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          我們采用的指標有:
          次日留存;2-7日活躍;7日后留存、7日后活躍;單個增粉成本&單個用戶的付費金額等指標。
          次日留存指標通常能夠快速粗略的估計一個渠道的有效性。如果一個渠道的次日留存度較低,那么可以直接放棄。
          2-7日活躍是用戶對于產品的一個體驗周期,在這個體驗周期內能否留住用戶,就是對產品形態和產品價值的考量
          7日后留存和7日后活躍考察的是一個新用戶轉化為老用戶的過程,在這一過程之后的流失與渠道無關,至于產品相關。在這里,主要需要監控是否有某個渠道的用戶活躍度顯著低于平均值,這通常代表了該渠道找來的用戶并非目標用戶,需要重新考慮投放。
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          單個增粉成本 vs 單個用戶的付費金額是衡量增粉這件事情是否劃算的一個直接指標。也能夠一定程度上幫助決策來分析某一個渠道上的用戶是否更優質。
          例:
        最近做了各渠道用戶付費金額的統計表,來自集贊有禮渠道的用戶因為其用戶基數大,所以貢獻的消費總金額較高,但是平均到單個用戶上,即單個用戶的付費金額就相當有限了。這也從側面印證了:對于垂直性微信公眾號,集贊有禮未見得是一個好方式的結論。
          2、歷史數據指導發文的節奏
          在沒有運營活動影響的前提下,我們所運營的微信公眾號的文章閱覽量呈現從周一到周日低開走高,到周日達到頂峰的效果。
          對于這一情況,我們給出的可能性解釋是:大家的忙碌程度通常隨工作日遞減,因而周末可能比周一有更多的粉絲閱讀者。
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          結合這一經驗數據,就可以調整我們發文的節奏:對于那些話題性較高、傳播性較強的文章,最優選的方式是放在周四以后發布。在不明顯改進文章質量的情況下,最大化文章的內部UV。
          3、篩選可復制模式
          微信公眾號的售賣和運營活動通常有一些固有的節奏,那么在運行一段時間之后,就往往容易觀測出一些穩定的波動情況。找到造成那些波峰的售賣or運營活動,成為了最簡潔可復制的模式。
          例如,對于我們的受眾來說,微課通常能夠引起一批流量的高峰;而通過提前預熱、課前報名,課后回顧的方式,能夠將一節微課的效益放大到多天,形成更經濟、良好的效果。
        又比如,在售賣商品的過程上,是打包賣package的方式效果更好,還是以頭條帶爆款的方式更好,在不同的微信公眾號上是有不同的體現的。不一而足,不再贅述。
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          4、預判突發事件的影響
          討論文章閱覽量的時候,有一個大前提,即:人們的注意力是有限的。那么,作為微信運營者在發布文章和活動的時候,就應該盡量避免同熱點活動相沖突。
          近期最典型的例子就是雙十一:雙十一期間,我們按照既有頻率發布了系列文章,這些文章的UV無論在同比和環比都有明顯的下降,降幅逾50%。
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          這不正是汪峰上頭條的節奏么?盡管處心積慮準備,卻依然被半路殺出的程咬金搶了風頭。
          5、關注數據異常
          數據異??赡苁菨撛诘臋C會,也會是潛在的問題。通過及時關注數據異常,見微知著、一葉知秋。
          周環比數據是我們最值得關注的點。每個月,以上月的平均數據作為基礎考量KPI,對比各項指標的波動情況,其中:
          整體互動方面,用戶在一日的使用上,有明顯的分布。我們對于自身產品的認知,峰值應該出現在晚上;但實際的效果來看,用戶在每天清晨也有一個產品使用的高峰。那么,一旦充分挖掘并推廣這批用戶的使用習慣,就給我們的產品帶來了新的使用場景和機會。
          文章的平均閱讀量依靠編輯的素養和判斷力,但文章突發的高 或者 突發的低都值得分析和利用。
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          對于突發的高,可以嘗試復制此類題材,試驗用戶的偏好性;
          對于突發的低,則首先應該先查看下當日有無沖突的熱點事件,其次再排查文檔的調性問題。
          銷售方面,訂單量、訂單金額分布是兩個值得關注的指標。
          例如,最近我們公眾號接連做了:一元奪寶 和 活躍老用戶達成任務支付郵費體驗產品兩個活動。這兩個活動單從訂單量上來說是有正收益的,但是從訂單金額來說,是整體拉低訂單金額的。
          那么,對于銷售方面的分析,就應該將這兩場活動摘除出去,才能更好的評估銷售效果。


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