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微信公众号后台精细化数据分析思路
发布日期： 08:42:46
&&浏览次数：75
微信公众号后台有很多数据分析的工具，但很多公众号运营人员都不知道如何去用，今天分享的这篇微信公众号后台精细化数据分析的思路，应该可以让大家对这些工具有新的认识，新媒体运营者都来看看吧......
转化率分析
(1)公众号会话阅读率=公众号阅读/送达总人数
如果是以一天为统计周期的话，正常在10%左右
可以判断公众号的运营状态，粉丝是否喜欢这篇文章，是调整发文选题的方向之一
(2)公众号会话分享率=从公众号分享到朋友圈/公众号阅读人数（注：分享和转发同）
公众号里数据统计的一次转化率即是
可以判断公众号的运营状态，粉丝是否喜欢这篇文章，是调整发文选题的方向之一；也是分析粉丝的调性，乐意分享什么东西给朋友
(3)朋友圈二次分享率=朋友圈分享到朋友圈/朋友圈阅读人数
公众号数据统计的二次转化率即是
可以判断公众号的运营状态，粉丝和用户是否喜欢这篇文章，是调整发文选题的方向之一；也是分析文章的传播性，有多少人乐意分享给朋友，不限于公众号用户了
2阅读来源分析
(1)图文分析-详情可看最大阅读来源
用途可以知道用户是怎么来的，哪一个渠道需要持续投入，哪一个渠道需要考虑是否改变方式，来源占比大的渠道要分析为什么？并继续保持优势；来源占比没达到预期的渠道需要反思为什么？要复盘之前的运营方式，找出原因，下一阶段要考虑在这个渠道改变优化运营方法。
比如，阅读来源最大是朋友圈，最小的是公众号会话；
那么，说明个人号的好友粘性高，喜欢看你输出的内容；公众号里的用户不够精准，是外部投放渠道出错，还是刷的粉丝；每一个操作都可以通过数据体现出来的。
(2).详情最下方表格可看阅读量变化
可以用来验证活动效果，运营效果，是否存在刷粉，文章的生命周期
比如，你参加投票活动，人家怎么知道你是否刷票的？就是通过这个，一定时间内，你的票数剧增，但是活动文章并没有明显的大量转发痕迹，OK，你肯定刷票了。
再比如，你做活动，邀请KOL把你的图文页发到朋友圈，那么你的朋友圈阅读占比应该是明显增加的，如果没有，再分析是不是其他渠道流量增加了，如果和以前一样，那么KOL并没有体现他的影响力。
再比如，你的文章发出后，阅读量来源3天内，7天内的走势，从哪儿一天猛增，从哪儿一天开始下降？是因为转发猛增，还是用户愿意在第二天看你的文章，文章第几天开始没有传播了，无人问津了.
这个也可以为做活动的活动周期做预判，什么时间点该推出活动，什么时间点该助推，什么时间点该注意活动的稳定，及时处理临时事情，什么时间准备活动收尾工作。
(3).通过饼图更直观的看到文章阅读来源
辅助阅读来源分析，验证结果
3.阅读时间分析
小时报的秘密-在图文分析，全部图文，以日和小时为单位分析，选择小时报，可以知道每一天全部图文阅读总量的变化
可以用来找到适合发布图文的准确时间，虽然微信大数据是说早上6点到8点，中午11点到13点，晚上17点到19点，深夜21点到22点.
但是你不知道你的用户是几点啊，这时候小时报就是最好的呈现形式，可以知道那一时间段用户阅读你的文章的人数最多，并分析原因，
是因为忙，上下班坐地铁可以看，还是晚间看，都可以用数据说话；同时可以辅助做活动时，什么时候引爆活动；
也可以辅助查询是否刷粉，微信收藏转发时间都不高，但是某个时间段阅读量暴增，说明有刷粉。
4.用户属性分析
总关注用户，每篇文章下阅读用户的性别，客户端，所在地等的呈现
对于卖产品的公众号，如果卖化妆品，女性阅读较多，你就要多发化妆品怎么好，又推出新品，如果是男性阅读较多，你就要多发，一套化妆品怎么俘获女神；
对于地方号，省份信息就显得尤为重要，如果本地用户不多，要考虑是不是定位不好，本地人不喜欢；
对于客户端，就可以用来衡量用户的购买能力了，认为iphone，三星用户更有购买力
5,消息分析
公众号后台的用户留言，图文页留言
后台留言可以知道用户的需求所在，更有利于调整更文方向，怎么满足，可以通过菜单引导，可以单独给用户发消息（48小时内），可以做自动回复，自动引导；图文留言是互动最直观的表现形式，可以让为未关注的用户直观了解你公众号的活跃度（职场运营控就靠大家了~拜托脸~~）
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10:37 文章来源: 网络 浏览次数: 有用过微问数据给微信公众号做数据分析的吗？说一下
主要是用来查询微信公众号阅读量,公众号点赞数,公众号分析等相关数据
注: 文章内容来源于网络,如有侵权请联系管理员删除!分享到：如果你喜欢本站，请不要忘记收藏并分享哦人气排行1468236532894272517161327578549491036相关文章102230405160708091100
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共件素材这是一篇公众号运营科普文
适用于公众号运营初级选手
欢迎误入的大神强插指点
闲话少叙，直接脱裤子进入正题：
公众号运营数据分析的地位
数据分析……
是最重要的吗？
不是最重要的！
没有数据分析就不能公众号了吗？
绝对能做，但是很可能做不好！
方向定位、内容运营、用户运营、活动运营、数据运营，有机结合起来才是微信公众号运营的完全体。
公众号运营数据分析的作用
如果把公众号运营比作“在黑暗中前行”
那数据分析则可以当成“探路的拐棍”
锁定300米远的目标要靠感觉
扫清3米内的障碍要靠拐棍
数据分析在微信运营中的作用主要有两个
1、验证，验证前面是路还是坑
2、启发，发现路上的金子
好吧，不要打这种稀奇古怪的比方了，咱说正经的。
公众号运营的过程一般是这样：
拍脑袋运营策略——初始状态的策略怎么定出来的？拍脑袋拍出来的呗！听了那么多讲座，看了那么多攻略，喝了那么多鸡汤，觉得自己啥都会了，脑袋一拍，啪，方案出来了；
按策略运营执行——不管方案如何，磕磕绊绊先做出来；
用数据验证策略——数据出来，潮水退去就能看到谁没穿裤子了，重新调整策略，把那些穿裤子的弄死……哦，不，留下那些穿裤子的好策略，干掉不好的策略；
从数据获得启发——从数据中发现潜在的问题，发现新的机会；
重新制定策略略——再来一轮循环，越做越牛逼。
可以看出，有了数据分析，上面这个循环才能不断优化不断完善，这就是数据分析最重要的作用。
啥？数据分析最重要的作用是写报告给领导看？
stop！眼光长远一点，牛逼的结果才是领导真想要的，想要牛逼的结果就必须让上面的循环高速、高效地跑起来！
公众号运营数据分析的方法
0、满满的好奇的心
如果只是随便玩玩，或者应付公司的差事，那你看了本文前两部分知道数据分析大概的是啥，可以去吹牛逼就够了。
如果你有很强烈的欲望把自己公众号做牛逼，那就接着往下看，因为，欲望越强烈，对数据的好奇心才会越大。
而好奇心是最好的老师，从现象和数据中追溯背后的原因，发现关键的因素和节点，在这个过程中获得乐趣和成就感。
只有如此，才能把数据分析这个工具的作用体现出来。
1、基础数据有什么
首先，我们要了解，微信公众号的基础数据有什么：
基础数据在哪能看到？
公众号的数据后台已经做得比较完善，在后台左侧的菜单栏，“统计”那个模块所有基础数据都在这里。
基础数据有哪些？
用户数据——与时间维度相关的用户数量（增，减，和）、用户来源等，可以多维度组合查看，还有基于全量用户的地域、性别、手机型号等属性的分布；
图文数据——与时间维度及文章维度相关的图文阅读量、转发量、点赞量、收藏量等数据，可以多维度组合查看；
消息数据——与时间维度及关键词维度相关的消息数据；
接口数据——调用技术接口的次数，非技术人士这块可以略过（恩，因为我也不会……）。
2、带着问题看数据
如果你没有“带着问题看数据”思想，那么，你看到上面几组基础数据时，心里一定在想：这特么都啥玩意儿啊。
只有当你强烈地想解决某个问题的时候，你才能从这些数据里看出些门道。
当你很想知道图文头部放一个引导点击“蓝字”关注的提示，是否有用时，你才回去看用户来源的数据对比。
你才会发现，原来80%的新关注用户都来源于其他（其中点“蓝字”又是主要的）。
你才会发现把引导点“蓝字”提示做的更诱人是有效的。
3、从数据中发现问题
发现了数据中的乐趣之后，就要时不时去玩一玩数据，各种维度、各种交叉，从中发现不寻常的数据，再从不寻常中挖掘背后的原因。
在图文分析-图文统计页面有排阅读渠道的按钮，可以查看各渠道的阅读来源对比。
你会发现朋友圈的阅读量远高于其他渠道，说明标题、内容有促转发到朋友圈的因素，才有可能成为爆文。
你就会有意识在标题、内容里布置促转发到朋友圈的元素了。
4、常规数据分析方法
简单的列表，公众号数据后台已经提供，更全的数据表格可以选定维度后导出excel表，做更深度的处理。
基础的图形展示，公众号后台也已提供，更复杂的图标，可以利用下载的数据表格进一步处理。
c、数学处理
简单数学运算
快速傅里叶变换
平滑和滤波
基线和峰值分析
上面这些方法，是百度搜的，其实只用简单数学运算，对于普通公众号运营者完全够用了。
表格和数据列出来到底看什么呢？
看对比，看变化，看异常
比如观察基于时间维度的各数据项：比如按月、按日、按小时去分析各类数据项的变化，不同的维度可以发现不同的问题；
比如观察图文的各种数据变化：每篇文章的阅读量增长、衰减趋势、阅读、转发数据变化，找到你粉丝群体的喜好；
比如每天把后台给出的各种基础数据都扫一遍：发现与日常趋势不一样的异常数据，再挖掘背后的原因，很可能挖出金矿哦。
公众号运营数据分析的示例
1、几点群发好？
2、标题和内容哪个更重要？
3、头条和二条有区别吗？
4、粉丝都是用什么方式关注你的？
5、什么样的内容是好内容？
你一定以为接下来，我会用数据分析工具解答一下上面的问题
然而，并没有
方法你已经学会了，打开后台，去如饥似渴地玩弄自己的数据吧！
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如何做订阅号数据分析？
来源：人气：143
&　　那，就简单说一说，其实没那么难。
　　数据来源
　　做数据分析，就一定有数据来源。
　　我们今天只讨论微信公众号后台提供的统计功能，以及通过官方的统计功能，我们可以分析哪些数据，有什么分析方法。
　　首先看图，这是微信公众号的统计功能列表，在左侧菜单上：
　　很简单可以看到，后台提供了 4 类数据以供分析：
　　一、用户
　　包括用户增长统计和用户属性统计。
　　用户增长统计，是按日统计，有4个维度：
　　新关注、取消关注、净增关注、累积关注。
　　他们的定义如下：
　　新关注人数：新关注的去重用户数。注意「去重」，意味着，如果今天你关注某个订阅号算1个用户，而
关注后取消关注再重新关注某个订阅号，依然算1个用户，而不是2个。
　　取消关注人数：取消关注的去重用户数。一样，注意「去重」
　　以上两个定义，都基于关注订阅号的用户为唯一ID。
　　净增关注人数=新关注人数-取消关注人数。
　　累积关注人数：当前关注的用户总数，按日累积。
　　用户增长统计体现的是订阅号关注量的变化。
　　由于微信把用户来源也体现到了数据中，但是由于只体现趋势，所以看看就好。
　　用户属性是全局统计，它包含下面几个维度：
　　性别、语言、省份、城市、终端、机型。
　　这些数据有用，但一般情况下不会去做专门的分析，也没有必要。知道以上数据，对于广告投放有用处，对于需要深入整合进行商业操作有用户。但我们今天不做展开。
　　二、图文
　　包括图文群发和图文统计。
　　图文群发就是单独的一条图文消息在发出后7日内的相关数据。
　　图文统计则是按日统计的图文消息相关数据。
　　这两个的区别在于，图文群发是单条图文消息的数据，按日收集，但图文发出后第8天开始就不继续收集了;而图文消息则是某一天整个订阅号的阅读情况，它会统计所有被用户看到的图文消息的数据。
　　图文消息数据的维度与定义如下：
　　1、送达人数：图文消息群发时，送达的人数
　　2、图文页阅读人数：点击图文页的去重人数，包括非粉丝
　　3、图文页阅读次数：点击图文页的次数，包括非粉丝的点击
　　4、图文转化率=图文阅读人数/送达人数
　　5、原文页阅读人数：点击原文页的去重人数，包括非粉丝
　　6、原文页阅读次数：点击原文页的次数，包括非粉丝的点击
　　7、原文转化率=原文页阅读人数/图文页阅读人数
　　8、分享转发人数：转发或分享到朋友、朋友圈、微博的去重用户数，包括非粉丝
　　9、分享转发次数：转发或分享到朋友、朋友圈、微博的次数，包括非粉丝的点击
　　10、图文页：点击图文消息进入的页面
　　11、原文页：在图文页点击&阅读原文&进入的页面。官方写的很清楚，我就不画蛇添足了。
　　三、消息
　　消息包含了消息分析和消息关键词两类数据。
　　相比用户和图文两类分析，消息分析在特定的情况下很有用。
　　四、接口
　　这个我没啥要多说的，统计的是基础消息接口，不含高级接口。一般性个人订阅号用的不多，企业获得了高级接口也不会在此展示。
　　但是，如果有一定的开发能力，作为开发者针对基础接口做开发后，这些接口的调用次数和耗时会在这里做统计，不多说。
　　基础分析
　　数据来源捋清楚之后，就可以对已有数据的订阅号做基础分析。我们来简单的聊聊。
　　取亮哥订阅号的数据，先看用户数据：
　　一个健康的订阅号的用户统计数据，具有以下几个特征：
　　1、新关注和净增关注的趋势和曲线点一致且基本重合。
　　2、累积关注人数稳定增长。
　　再看图文阅读统计：
　　你会发现很简单的事实：
　　图文阅读次数与阅读人数是正相关的。
　　但是图文阅读次数会大于人数，因为要考虑转发及多次阅读的影响。
　　那么，如果我们把图文阅读次数和转发放在一起看呢：
　　证实了二次传播对于阅读次数是有帮助的，并且这种帮助，可能具有滞后性和延续性。
　　今天的二次传播动作会延续1、2天的效果
　　当然，如果你引爆了一个话题，可能它的延续效果会更明显，这和分享转发覆盖的人群规模有极大关联。
　　交叉分析
　　任何一个数据都不是孤立的，他们之间具有相关性。
　　我们看一下消息数据：
　　为什么消息会有这样的波动呢?
　　原因很简单，5月20日我做了改版，将原本需要关键词获取的历史文章，利用超链接功能做了一个单独的素材。
　　用户不再需要输入N多关键词，就可以获取到历史文章。
　　那为什么昨天又陡增呢?
　　因为昨天上了一个发送关键词获得照片和联系方式的交友文章。
　　后台数据显示95个人发送了318次消息。
　　可见，社交需求是个多么旺盛的需求。即便这篇文章的阅读还不到280，却能够让将近30%的用户发出了这么多的消息。
　　所以，你的行为和数据是正相关的。
　　如同上面我们可以看到我的订阅号阅读数每次到了周末都会降低，那是因为周末基本上不更新，即便更新了看得人也很少的缘故。
　　同样，如果某一天，取关人数激增，你就要去考虑是否前一日的内容有问题。
　　事物之间是联系的，不要孤立看待任何数据。
　　细节把握
　　最后聊一下细节。
　　我没空去把从2月26日至今的所有文章的送达、阅读的数据给单独拉出来，但是这里有个很关键的事情。
　　所以你看，我没有去对比每一篇文章对应带来的新增用户和取关用户的情况。
　　图文数据这里有一个很容易发生歧义的地方。即，图文群发的数据统计和图文统计并不是一回事。
　　维度上，一个统计发出后7天的效果，一个统计当日的总量阅读。
　　有时候，如果粗心会误以为当日的总量阅读的数据=当日发出的图文消息的阅读数据。
　　这一点，请务必注意。
　　举一个例子即可：
　　这是昨天的两篇内容发出去后的阅读情况，两篇加起来，人数大概在800多。
　　但是看一下昨天的总量阅读：
　　人数相差500，是统计错了吗?
　　不是，是因为统计的维度不一样，这两个指标不能当成一个来看。
　　仅此而已。
　　另外，图文群发的数据，只能考虑发出后7天的效果，其他的只能靠猜了。
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